“人工智能終有一天會比人類聰明，但人類沒有理由去害怕這項技術”

近年來，隨著人工智能技術的快速發展，公眾的擔憂有所上升。最響亮的聲音之一來自於已故的斯蒂芬·霍金教授，他認為人工智能可能會毀滅人類。那么，該如何看待人工智能的威脅?應該採取行動控制人工智能嗎?是否要像對待核能和其他潛在危險的技術一樣，制定法律甚至是國際條約來控制人工智能的發展?

回答這些問題之前，首先需要明確的是，人工智能的成就目前仍很有限。現在的人工智能系統能夠執行20年前計算機不可能完成的任務。比如，現在全世界每天都有數以百萬計的人在使用文本自動翻譯工具;無人駕駛汽車即將問世，未來10年將出現在馬路上;計算機現在比人更善於識別人臉等。盡管這些成就令人印象深刻，但人們還是不知道應該如何使機器具有意識和自我感知。因此，在可預見的未來，人工智能接管世界仍將是科幻小說的情節。當然這並不意味著我們可以高枕無憂。

人工智能系統越來越多地被用於做出決策，這對人們產生了直接影響。例如，銀行發現人工智能系統善於預測潛在客戶是否會成為優質客戶——是否會按時還債等。他們可以通過使用大量的客戶記錄，來“培訓”一個人工智能系統。一段時間後，這一系統將能夠分析潛在客戶的詳細信息，從而預測其是否優質。對於銀行來說，可以迅速而低廉地決定是否需要一個特定的客戶。但對於客戶自身而言，應該會感到擔憂：如果銀行的人工智能系統在某種程度上存在偏見怎么辦?

這就是算法偏見。當前人工智能浪潮的一個特點是，系統無法像人那樣，解釋或合理化其所做的決定。所以，銀行可能會使用人工智能系統來決定不與你做生意，但卻不能給你解釋原因。這公平嗎?銀行這樣運作合乎道德嗎?誰來對這個決定負責?

這些問題不容忽視。一種解決辦法是，建議對人工智能技術的使用進行監管。我認為通過一般法律來管理人工智能的使用是不現實的，這似乎有點像試圖通過立法來管理數學的使用。一個似乎正在被接受的辦法是，如果軟件做出了影響你的決定，那么你應該有權知道這個決定是如何做出的，使用了哪些和你有關的數據，標准是什么。我認為這比較合理。使人工智能可解釋化和透明化，是當今這一領域面臨的最大挑戰之一。

在某些情況下，人工智能決策可能直接事關生死，比如在戰場上使用人工智能系統。盡管目前還沒有證據表明這種“致命性自主武器”已經被使用，但確實已經具備了可能性。過去5年來，人工智能領域的科學家們積極行動，希望政府認識到這一問題的嚴重性並做出應對。最近英國政府在一份報告中明確表示，永遠不給人工智能系統傷害人的權力。

人工智能只是一種技術，就像任何技術一樣，可以用來造福人類，也可能帶來危害。條件反射式的立法，對於把控人工智能不太可能奏效。我們需要以負責和道德的方式使用人工智能，正如最近全球關於自主武器的討論取得進展一樣，國際社會需要應對解決人工智能帶來的挑戰。

作為新興技術，人工智能會不斷催生出新的智能產品和服務，提高生產力水平，使工業、農業、物流、金融等傳統行業變得更加智能，形成更高效、更綠色的智能經濟形態。人工智能在教育、醫療、養老、交通、安保、司法等領域廣泛應用，將為我們創造更高品質的生活，大幅提高公共服務水平，打造更美好的智能社會。

新技術發展勢頭無法抵擋，智能時代越走越近，技術加速更新對我們的知識、技能和素質提出了更高要求。麥肯錫預計，在自動化發展迅速的情況下，到2030年中國約有1億的人口面臨職業轉換，約占當時就業人口的13%。未來很多人也許都會面對職業重新規劃的問題，這確實關係到每個人切身利益。在智能時代，要想處變不驚、贏得先機，至少應該具備三個方面的條件。

多元化知識結構是基本要求。人工智能是一門融合了數學、物理、軟件、計算機、腦科學、心理學、哲學、語言學等多種學科的新興學科。為適應人工智能發展需求，我們需要學習較為系統的STEM學科體系。STEM是科學、技術、工程、數學這四門學科英文首字母縮寫，包括具備紮實的科學常識(S)來總結事物發展的規律，運用規律來研發新的技術(T)，依靠深厚的數學功底(M)將問題轉化為算法模型，並且通過工程設計(E)形成新的產品。

數字化新技能是重要條件。有了自動化裝備、工業機器人的廣泛應用，人們不再需要承擔繁重、枯燥的勞動，但需要面對更加複雜的工藝流程，同時要管理多種精密的機器。這要求我們要在強化既有的專業技能基礎上，掌握軟件和系統操作、機器編程、運維、人機交互、大數據分析等新的數字化技能，同時還要有較強的崗位適應性，既適應當前崗位又滿足未來轉崗需求。

創造力實踐力是必備素質。人工智能可以有條不紊地解決問題，但是與機器相比，人類的最大的優勢之一就是富有想像力、創造力和主觀能動性，能夠主動適應環境變化，不斷學習和完善自己，做出有價值的決策。我們應該充分發揮這些優勢，提高創造力、思辨力、實踐力和協作力，依靠這些特有的能力與機器賽跑，並立於不敗之地。

隨著人工智能應用深入，企業搶人大戰硝煙彌漫。據中國信通院數據，2017年，我國人工智能核心技術職位平均公開月薪在1.85 ~3.26萬元之間，最高達8萬元。在一線城市，一個能力素質一般，但只要是相關專業的本科畢業生年薪甚至炒到了30~40萬。為了破解人才難題，一些企業還把目光投向了國外。人工智能從業門檻較高，從技術方向和專業領域看，大致需要三類人才：

一是從事基礎論研究的創新型領軍人才。其人才需求多來自科研院所、有實力的人工智能科技企業、互聯網企業和高校等。多從事大數據智能、跨媒體感知計算、高級機器學習、類腦計算、自主無人系統、智能芯片和系統、自然語言處理等“高、大、上”的基礎前沿理論和關鍵技術研究。不僅需要非常堅實的數學、物理、腦科學、軟件、算法等基礎知識，而且對創新能力和科研攻關能力要求非常高。

二是具有專業背景的複合型技術人才。其人才需求多來自科技企業、系統解決方案供應商、互聯網企業以及自動化程度較好的傳統企業。具體包括算法工程師、平台開發人員、大數據分析師、新產品開發人員等。其中算法工程師需求最為迫切，據智聯招聘數據，2017年前三個季度需求環比分別增長60%、36%和43%。尤其那些既掌握人工智能技術，具有算法研究和大數據分析能力，又了解自動化、信息通信技術，熟悉制造業、醫療、交通等行業需求，能夠將技術轉化為實際產品和服務的人才最受歡迎。

三是技藝精湛的應用型高技能人才。其人才需求多來自系統集成服務企業、高端裝備制造企業、傳統制造、物流企業等，主要包括機器人應用編程、操作與調試、機器視覺、系統集成等各領域的工程師。這類人才需要了解機器編程應用、自動化控制等知識，能夠從事機器運行、調試、操作、維護等各種工作。當前我國工業機器人、智能制造相關的人才普遍缺乏，預計到2025年，高檔數控機床和機器人產業缺口高達450萬。

人工智能發展能夠創造就業，也可能帶來失業。而且，未來就業和失業之間的“補償”過程絕非自動、及時且沒有痛苦的。凡事宜未雨而綢繆，毋臨渴而掘井，我們需要提前謀劃、積極行動，為迎接變革做好准備。

首先，在思想認識上，要了解技術發展的客觀規律，理智的看待人工智能及其影響，不要心存畏懼，更不要輕信傳言，要在戰略上藐視，戰術上重視，有冷靜的判斷力和充分的前瞻意識。

對學生來說，要做好職業規劃，如果希望在人工智能方面有所發展，需要學好數學、自然科學、計算機、軟件、自動化等相關課程，打好專業基礎，還要重視參與企業實踐，提高動手能力。當然，不是每個人都喜歡從事人工智能相關工作，但不論學習什么專業，都應該掌握計算機操作、數據分析以及一些算法、編程等技能。同時，應多了解一些跨領域的專業知識，提高創新思維能力。

對在職的人來說，哪怕從事的是金融、證券、醫療、媒體等職業，未來也並非高枕無憂，需要樹立終身學習的理念，充分利用業餘時間，不斷地提高專業技能水平。如果有條件的人想轉換到人工智能相關職業，可以在線學習，也可以通過培訓機構，掌握一些新知識和新技能。

對於那些已經受到影響的人，要抓住時機參加各種學習和培訓，從普工向高技能技工轉型。尤其是對一些年齡偏大、學曆不高、低技能或無技能的人來說，需要克服畏難情緒，積極參加再就業培訓，勇於嘗試新職業。事實上，一些職業如園藝工、維修工、護理人員、美發師等，受自動化影響的程度比某些“白領職業”還要低。同時，國家大力提倡“大眾創業、萬眾創新”，以電子商務、零工經濟、共享經濟為代表的新型創業就業方式，也為人們提供了更多的就業渠道，如網商、微店、眾包兼職等。

對於政府來說，應對人工智能對就業的影響，要深化人才發展體制機制改革，加快多層次創新型人才培養，完善在職培訓和再就業培訓體系，提升勞動者技能和素質，實現更高質量和更充分就業。同時要織密社會保障網，完善最低收入保障、基本醫療、養老、帶薪休假等制度。

“人工智能終有一天會比人類聰明，但人類沒有理由去害怕這項技術。”有“人工智能之父”之稱的AI初創企業NNAISENSE的聯合創始人兼首席科學家JurgenSchmidhuber說。

“從80年代開始到現在，我已經在人工智能領域工作了幾十年，但我仍然相信我可以看到AI將會比我自己更聰明的那一天，等到那一天我就可以退休了。”JurgenSchmidhuber說。

外媒指出，特斯拉的CEO Elon Musk (埃隆馬斯克)曾多次發出有關人工智能的可怕警告，他甚至在今年的一次會議上聲稱，人工智能的危險遠遠超過了核彈頭。

“我和他談了好幾個小時，我試著消除他對這一問題的擔憂。”JurgenSchmidhuber向CNBC透露他告訴馬斯克即使有朝一日人工智能超越人類，在某一個時刻，它們也會對人類失去興趣。如果說有任何擔心，那就是人類應該擔心“與自己相似”的存在，並有共同的目標。結果可能是合作，但也可能出現“極端形式的競爭”，這將是一場戰爭。

1997年，Jurgen Schmidhuber參與了一項關於長短期記憶(LSTM)的研究，這項技術最終為人工智能的記憶功能奠定了基礎。

根據JurgenSchmidhuber的研究，大約95%的人工智能研究是關於如何通過使人類更長壽、更健康、更快樂來改善人類的生活。雖然他承認剩下的5%被用於軍事研究，但仍然認為沒有理由去擔心。

“原則上，你不應該擔心，因為出售給你的人工智能要對你有益，這樣才能賺錢。”這位科學家說。

豐富的應用場景更進一步推動了人工智能發展，也為世界智能產業發展提供了巨大且有無限潛力的市場空間。中國新一代人工智能技術在圖像識別、語音辯解、行為分析等方面進入世界前列，在智能機器人、無人商店、機器翻譯、共享汽車、自動駕駛等行業的新產品世人矚目，在城市規劃、智能交通、社會治理、衛生健康、農業科技和國家安全等領域的應用各具特色，形成了中國人工智能發展的獨特優勢。

今年年初，全國政協組織高層次專家專題視察調研了人工智能科研和發展，召開了“人工智能的發展與對策”雙周協商座談會。中國科協也組織了專門的研討會。

一是著力實體經濟高質量發展，構建開源開放的產業生態。新一代人工智能的典型特征是應用驅動，在經濟增長、社會發展的需求牽引下輻射、滲透於各行各業，提高實體經濟發展的質量和效益，因此被稱為引領產業變革的“賦能產業”。從國內外經驗分析，近年來人工智能技術之所以能夠快速拓展並取得應用成效，構建開源開放的共享平台、服務產品開發、營造產業生態是關鍵抓手：

一是領軍企業牽頭研發共性關鍵技術，並且向社會開放，服務於傳統產業智能化升級，實現跨界發展，如百度的自動駕駛平台。二是通過面向社會的知識共享，聚集科研資源、加快技術和產品迭代和完善，科大訊飛語音翻譯是典型代表。

三是通過線上線下相結合的眾創空間，共享軟件、硬件和計算資源，支撐大眾創新創業，海爾家電設計平台、大疆無人機平台都是成功的典范。四是通過跨領域知識和技術集成，服務於社會發展，阿里城市大腦、騰訊醫療影像正在發揮日益重要的作用。

開源平台主要任務是為相關產業提供共性基礎技術，而研發適用於市場的產品和服務依然需要以企業為主體的自主創新，要鼓勵企業主動開拓市場，推進人工智能技術的廣泛應用。

開源開放平台同樣要重視知識產權保護。開源者研發開放共性技術，分享者也要向平台回饋應用技術，各方都要遵守契約精神，才能保證平台可持續發展。鑒於開源平台的公益性和社會性，需要政府部門制定相應法規，加強監管服務，並以財政補助的方式支持和維護開源平台健康發展。建設開源平台的領軍企業和院校要通過優化合作方式、提高服務質量、創新商業模式，共同構建好產業生態，全面、有效、系統地促進實體經濟高質量發展。

二是著力提升原始創新能力，夯實人工智能發展基礎。中國人工智能發展的優勢是發展的速度和應用的廣度，短板是基礎研究的深度和原始創新的能力。原始創新能力源於基礎研究，成於產學研融合一體化的技術創新。

許多專家關注從AlphaGo到AlphaGo

Zero的發展過程，認為人工智能技術正在從基於大數據的深度學習向基於拓撲學博弈論的自主學習演進，預示著人工智能基礎理論的提升，帶動“機器智能”向“類腦智能”發展。人工智能是計算科學和認知科學的結合，許多基礎知識還沒有掌握。要重視認知科學的基礎知識，研究系統和行為的新規律，用新理論指導新發展。

夯實基礎還要重視研究核心算法、研發基礎材料、傳感技術、關鍵器件和設備，從高端芯片、操作系統、終端和服務器入手，重塑人工智能產業鏈。人工智能重大項目要加大對於基礎理論、核心技術和系統重塑的投入，也要關注與量子計算、類腦智能等學科交叉，探索新規律，創造新理論。與此同時，要創新產學研融通的合作和共享方式，發揮國家重點實驗室和技術創新中心的產學研融通聚合作用，使基礎研究成果源源不斷地流向產業發展的前沿，以此提升原始創新能力。

三要重視人工智能教育，壯大培育人才隊伍。世界各國對人工智能人才有著極為旺盛的需求，這實際上也是我們的短板，直接關係到未來的長久發展。近年來，全球人工智能領域企業並購浪潮迭起，如Google並購DeepMind，迅速補齊在深度學習的短板，GE並購Wise.io，將工業互聯網領域的前沿團隊納入囊中，英特爾並購Mobileye，以發展智能駕駛技術等都說明，人才資源是發展人工智能的關鍵因素。

我們高興地看到，新一代人工智能重大項目實施以來，一大批海內外高端人才加盟我國互聯網龍頭企業和著名高校院所，擔負起研發、管理和產業化的重任。我們要繼續實施頂級專家戰略，瞄准人工智能科技的世界前沿，通過國家重大項目、大視野和大平台廣泛吸引全球的頂級專家加盟參與，培養造就具有國際水平的戰略科技人才、科技領軍人才、青年科技人才和高水平創新團隊，打造人工智能學術和科技高地。

另一方面要改革創新，理順企業院校間人才交流的體制機制。構建企業與院校之間學術通道和交流平台，讓企業參與高校院所基礎研究，同時也把企業的創新技術和實踐經驗傳授、培育給學生。要讓優秀的私營企業領軍人才、優秀的產業人才同等地參與高校院所的科學研究和人才培養，參加學術組織各類活動，參與學術和職稱評價和國家獎勵評選表彰。

要構建多層次的人才隊伍。教育部已經開展人工智能一級學科建設，系統培養研究開發型人才。在此基礎上建設跨學科、跨行業的“人工智能學院”，培育工程技術型人才。有條件的職業教育機構要著手培養人工智能的實用型技能人才，使他們成為未來的“大國工匠”。當下，我們還要盡快地在思維最活躍的青少年群體中，在中小學開展人工智能學科相關的基礎知識和興趣教育。

四要著力提高社會共識，營造人工智能發展的良好社會生態環境。人工智能具有科技屬性和社會屬性高度融合的特點，要針對社會關切的問題和疑慮，加強自然科學和社會科學聯合研究，有利於形成廣泛的社會共識。

首先是安全問題，人工智能在國家安全、生產安全、社會安全和金融安全的風險防范和管理控制要高度重視。其次，人工智能正在催生新業態，會對現有行業格局和市場秩序帶來挑戰，傳統的監管制度和方法不能適應新興產業發展，例如自動駕駛、無人機、機器人等細分領域迫切需要出台包容性的行業標准和監管制度。第三，人工智能可能改變就業結構，在創造新職業的同時也會淘汰舊工種，因此要加快推進產業升級中的職工轉崗培訓，建立適應智能社會的終身學習和就業培訓體系。第四要促進行業規范、企業自律和社會監督，加大對數據濫用、侵犯隱私等行為的懲戒力度。要重視人工智能的倫理教育，要認識到算法的本身往往會造成偏見，例如依據多數種族體質特征建立的智能醫療系統，往往會忽略少數族裔或個體。因此在制定政策和規則時要尊重少數人的權益。我們應及時考慮研究人工智能立法問題，形成自律、他律和法律的社會生態。

發展人工智能還要繼續深入做好學術交流、科學普及和社會推廣工作。要面向社會關切解疑釋惑，傳播科學知識，推廣新技術，可以組織科技和文藝工作者共同創作科普影片和作品。國內外各類科技組織可以發揮更大作用，聯合企業院校進社區、進校園、下農村、下基層，了解老年人、青年人、普通勞動者以及農民群體的不同需求，有針對性地做好普及、宣傳和培訓。

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