政经观察

　　 人工智能 诞生于20世纪50年代，随后数十年，它曾经历过一段热潮，但并未出现普遍的应用。经过长期的酝酿，随着ChatGPT、Sora的出现，当前基于大语言模型的各类生成式 人工智能 表现出了令人叹为观止的智能水平，拓展了丰富的应用场景。智能技术作为当前和未来发展的重要力量，正越来越广泛地影响着世界的演变趋势，给人们的生产、生活、思维方式造成深刻变革。纵览世界现代化历程，西方发达国家的现代化离不开历次发生的科技革命。现今，智能革命为推进中国式现代化建设提供了历史性机遇。洞察智能时代，以开放心理状态积极拥抱 人工智能 ，对实现中华民族伟大复兴具有深远意义。

　　科技革命的历史逻辑

　　人类历史上的历次科技革命对社会发展发生了深刻影响，增进了生产力的跃升。大致可以分为四个阶段：第壹，18世纪中后期至19世纪末的工业革命。它起始于英国，用机器生产取代手工劳动，随后扩展到欧洲大陆和北美，工厂取代作坊，带动了城镇化，进而造成社会结构的变化，开启了现代工业社会的序幕。第贰，19世纪中期至20世纪初的电气革命。电机和电力网络普及到工厂与家庭，极大地提高了生产效率和生活水平，便利高效的交通推动了城市化。第叁，20世纪中叶至21世纪初的信息革命。计算机的发明及运用使信息的处理、传输发生变革，推动了商业贸易、人际关系交往和全球化，人类进入互联网时代。第四，21世纪初直到今天的智能革命。大语言模型、生成式 人工智能 、元宇宙等技术大量涌现，对各行各业发生推翻性影响，知识获取方式和思维观念不断更新。目前，虽然智能技术迭代加快，但仍处于智能革命的早期阶段， 人工智能 的水平远未满足人们的实际需要。

　　从结绳记事到算盘的使用，人类不断借助外部工具扩展自身的智能。在19世纪，人类发明各种机械计算器来协助完成计算任务。20世纪中期，电子计算机出现，人类进入数字时代。进入21世纪，神经科学的发展推动了人工神经网络在计算机领域的应用，掀起了机器深度学习的商业化浪潮。人类一直都在努力探索意识的奥秘。古希腊哲学家毕达哥拉斯提出万物皆数；在18世纪，莱布尼兹设想用二进制构造通用算法机；20世纪30年代，图灵提出计算机的基本构想；到20世纪50年代，基于冯·诺依曼架构的计算机问世。个人电脑、互联网等设备已进入千家万户，形成了全球化信息分享网络。当前， 人工智能 技术的突破性发展使计算机能够自我学习和自我适应，智能时代加速到来。

　　从 人工智能 的演变历史来看，物理符号系统假设是其基本框架，它主张认知是一个符号计算过程。以ChatGPT为代表、基于大语言模型的生成式 人工智能 虽然在热火朝天地发展，但它们并未脱离经典的智能等于计算的 人工智能 范式。说白了，现今的生成式 人工智能 的核心仍然是算法，其特征是以语言为方向的 大数据 参数化转换，它的机制其实不是对人类如何进行认知的原理性复制，而是对人类认知的功能性模拟。类似于飞机对鸟类飞行的模仿，它其实不用复制鸟类飞行的所有原理细节，仅对飞行功能的某个方面的模仿就极大地改变了交通方式。科技进步向来是社会发展的革命性力量，技术不单纯是一种工具，新技术一旦和实践场景相融合就会生成新的社会现实，进而改变社会面貌和生活方式。概言之，智能革命是以 人工智能 技术为方向，通过技术革新引领社会经济的全面变革，包含提高生产力、提高生活品质、创造新的行业和就业机会，同时也造成了关于伦理、隐私和社会治理的新挑战。智能革命是当代人类社会与技术共同进步的记录，反映了人类如何借助智能技术重塑世界和生活。

　　 人工智能 的当代演绎

　　对于 人工智能 的未来发展，灰心主义者认为， 人工智能 的水平超过人类后可能会控制地球，从而要挟人类生存安全；乐观主义者坚持认为， 人工智能 会提高人们的生活品质，给人类造成福祉；持温和立场的人则认为， 人工智能 会造福人类，但也存在潜在的危险，应适当加以防范。那么，如何理解 人工智能 及其潜在影响？要从把握 人工智能 的本质着手。

　　 人工智能 其实不是模仿人类意识从基因到文化的大跨度发展的所有细节和背景。它自身有两个特点：第壹，神经中心和形式主义，即意识是神经系统活动的结果，神经过程等价于形式化算法；第贰，思维中心和推理主义，即意识是一种思维能力，思维是遵循认知规律的理论推理。因而， 人工智能 不是对大脑发生意识的模拟，而是借助认知逻辑对意识的经验性模仿。

　　当前的生成式 人工智能 通过 海量数据 的优化训练表现出了较高的智能水平，它们在面临诸多瓶颈的同时也充分运用了丰富的语言资源，以语言为方向的深度神经网络是生成式 人工智能 的主要特征。其中的关键点是考察生成式 人工智能 的算法结构能否通过大语言模型实现和人类相似的对语言意义的领会。在平淡日子里，人们独特的意识经验通过语言表述创造出了意义丰富的社会文化。文化世界反过来又不断形塑着意义世界和人类生活。到了智能时代，人类语言的形式化得到了极大应用。即便生成式 人工智能 对语言有强大的处理能力，但在追问它本身是否理解意义时，就面临人类与语言之间的复杂关系。

　　现在流行的大语言模型有两个预设：其一，认知是一种语言操作；其二，语言操作能够实现对意义的领会。但大语言模型既不能理解人类语言背后的深层逻辑，也不能理解语言本身，它是基于 海量数据 、通过一定参数输送出来的一个算法结果。 人工智能 的符号计算预设了物理符号系统具有发生智能的能力，并且智能行为也需要物理符号系统。物理符号是对物理对象及其过程的抽象，如果把符号计算结构看作是 人工智能 的主要框架，那么即便 人工智能 是参照或模拟人的智能，它或许与人类意识在源头上就是压根不一样的，甚至可以说和人造皮革不是动物的皮一样， 人工智能 本质就不是人的“智能”，而是算法逻辑的产物，两者在类似的概念下是两套迥异的体系。因此， 人工智能 是人类智能的结果，它和历史上的科技革命一样，是人类智慧引发的文明结晶，是人类技术逻辑的产物，说它会控制人类、主宰地球是对 人工智能 的误解。

　　积极应对智能时代

　　任何一个国家的现代化都离不开科技力量的支撑。从世界历史的视角看，历次科技革命都推动了西方发达国家的现代化。当前，我国正在大力推进“ 人工智能 +”行动，发展新质生产力。在迎来新机遇的同时，我国也面临多重挑战。第壹，作为前沿尖端领域， 人工智能 技术正沿着追求更高精度、挑战更复杂任务、拓展能力界限等方向持续演进，其关键核心技术亟待突破。第贰，发达国家通过提升自动化生产水平，提高劳动生产率，加快制造业回迁，弱化了发展中国家的传统比较优势。第叁，全球产业链供应链加速重构，全球化市排场临技术、人员、资金等要素的区域化甚至碎片化的危险。

　　在智能革命方兴未已的全球化新阶段，虽然困难和风险巨大，但也是千载难逢的历史机遇。我们应在如下几方面应对智能时代的挑战：第壹，扩大研发投入和国际合作。增加对 人工智能 基础研究和应用产业的投入，保持在科技创新方面的领先地位；加强国际交流合作，积极推动 人工智能 标准的构建。第贰，提升人才培养水平和创新教育体系。调整优化教育模式，着眼未来需要，培养高水平专家和技术人才应对智能时代的飞速发展。第叁，利用 人工智能 技术推动传统产业转型和新兴行业发展，增强经济综合能力和竞争力。第四，积极制定 人工智能 伦理准则和法律框架，引领基于智能技术的未来社会治理趋势。

　　总之，以大语言模型为代表的生成式 人工智能 推动着智能技术的快速发展，人类在历经工业革命、电气革命、信息革命后逐步进入智能革命，人类借助智能技术不断重塑着世界。 人工智能 是运行算法规则的符号系统，其特征是基于 大数据 的参数化转换，它和具体应用场域相融合后，会形成新的社会现实，从而深刻影响社会的发展趋势和人们的认知与行为。我们要以开放的心理状态迎接智能革命时代，积极推动智能技术向更高条理发展，构建基于智能技术的未来社会治理体系，以全球化视野大力推进 人工智能 赋能产业升级，提升新质生产力，使中国式现代化不断向高水平迈进。