呂本富：抓住AI這個新質生產力“牛鼻子”
來源：環球時報
人工智能的發展時不時會引發熱烈的討論，其影響已經貫穿社會經濟生活的各個方面。很多人對它可能帶來的安全風險感到擔憂，在我看來，合理的擔憂是必要的，但更重要的還是要立足於人工智能發展的客觀條件，對其進行積極引導。畢竟科技發展大潮是無法阻擋的，而當下的科技發展浪潮中，人工智能是新質生產力的“牛鼻子”。
縱觀人類的發展，歷史上的“新型生產力”無一不是由新技術觸發新產業而形成的。從史前文明至今，只有24種技術對經濟的影響是整體性的，並結合社會需求形成了新的產業形態。這些技術被稱爲“通用目的技術”，可以認爲是新型生產力的“搖籃”。這些技術催生了農業、牧業、礦業、動力業、交通業、能源業、通信業、精益製造業等新產業形態，構築了農業生產力、工業生產力。
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近年來，全球經濟增長的新引擎正在從網絡經濟、平臺經濟升級爲智能經濟，人工智能技術就是接續上述的第二十五種技術。人工智能技術，特別是最近大熱的大模型技術，不僅催生出了各種產品，而且改造了生產流程、改善了組織技術，是一個全能性的“技術選手”，爲生產性行業、服務性行業、政府部門等各行業賦能，也爲所有從事知識工作的個人賦能。這個第二十五種技術正在形成不同於農業生產力、工業生產力的智能生產力。
生成式AI（大模型技術）無論是在消費端，還是在產業端都有廣泛的應用前景。在很多領域，使用者只需要用提示詞對預訓練模型進行引導就可以得到符合專業需要的版本。在消費端，生成式AI可以爲互聯網生態提供大量的內容產品，在寫作、搜索、法律、金融、教育、醫療等領域提升用戶的使用體驗。在產業端，生成式AI的應用同樣非常廣闊。據相關研究，最具代表性的應用場景包括工業設計、藥物研發、材料科學及合成數據等。這次由人工智能驅動的生產力躍遷和歷史上歷次生產力提升有所不同，這是一次質的升級，完全稱得上“新質生產力”。
從資源消耗的角度看，過去生產力的提升往往依靠大量資源投入、高度消耗資源能源的發展方式。人工智能擺脫了傳統的增長路徑，主要以數據爲關鍵生產要素。數據要素獨有低邊際成本、強滲透性和融合性等特性，可推動生產工具、設備、生產方式、資源配置方式等不斷優化升級，從而推動物質生產力創新。這種契合數字時代的融合性更符合高質量發展的要求，更能體現生產力發展的新內涵。
從經濟運行的角度看，大模型技術定型以後，算力可以直接變成智能。對於當代企業而言，最重要的是人力資源，所以才產生了“獵頭”這個行業。但在企業應用大模型技術以後，最重要的資源可能會慢慢變爲智能資源。硅谷創業公司以前大量的資金是花在僱人上，現在可能有一半的錢用來僱人，另外一半則用來購買數據、購買向量數據庫，再組建一個由人工智能驅動的智能中心。
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最近微軟發佈了基於大模型的人工助手，其不是以前意義上的SaaS（軟件即服務），而是數字員工，換句話說，它是員工工作時的“副駕駛”。以後也許每個人工作中都會有若干個類似的智能助理。如果這個商業模式成功，微軟可能就不再是一家軟件公司，而是向全世界輸出勞動力的公司，能夠向全世界輸出數十億的勞動力。從成本的角度看，以前僱一個專業人員可能需要幾千美元，而現在可能花30美元就能完成以前80%的工作。
在人工智能的應用領域，我國有豐富的場景，根據上一輪發展平臺經濟的經驗，可以想象，我國的創業者和平臺公司一定會開發出更實用、更全面的應用。對此，我們充滿信心。當然，以人工智能爲主導的新質生產力可能會帶來一些負面影響，對此，我們也要未雨綢繆。（作者是中國科學院大學經管學院教授、中國國家創新與發展戰略研究會副會長）
