人工智能(AI)正在以前所未有的速度,推動產業與社會的變革。未來AI會完全取代人類勞動嗎?AI沖擊下,現有教育制度下培養學生的優勢亦將蕩然無存?
11月30日,由北京大學國家發展研究院和中國經濟學年會秘書處主辦的“第二十四屆中國經濟學年會”在北京大學舉行。在圓桌論壇環節,多位學者圍繞AI對社會經濟發展的影響展開討論。
11月30日,第二十四屆中國經濟學年會在北大舉行。
與會專家認為,為應對AI帶來的職業替代風險,有必要從完善社會保障體系等方面提前布局,并保持經濟增長動能以緩解就業壓力。技術火熱發展的同時,更要慢下來冷靜思考:如何保持不被AI替代的競爭力?其核心在于區分人與AI的本質區別,更關注人的價值。
AI拓展了創新的可能性邊界
南京大學經濟學院院長鄭江淮表示,AI大大擴展了創新的可能性邊界。一項國際研究表明,少數頂級研發人員在使用AI輔助以后,產品技術數量、專利數量,包括下游的產品質量都大大增加。
鄭江淮認為,AI在產業創新上將帶來高級人才的配置、供給與需求等新研究課題,未來會不會出現頂尖人才荒?此外,當企業借助大模型進行研發時,一定程度上替代了傳統的產學研合作——這就引發了對國家創新體系變化的思考;除了高校、科研機構和企業外,大模型或也將成為國家創新體系中的重要成員。
上海財經大學公共經濟與管理學院教授郭峰則關注到AI對經濟學研究范式的影響。以往很多分析是基于理論驅動的,但這在某些場景下變得困難,轉而需要以數據驅動的研究模式。
一個有意思的現象是,AI成了今年諾獎的最大贏家。先是諾貝爾物理學獎頒給了兩位AI先驅;接著諾貝爾化學獎也為AI加冕:把一半將共同授予AI公司的兩位科學家,“以表彰他們在蛋白質結構預測方面的成就”。
除了諾獎外,郭峰還舉例,以前研究人員要先搞清楚藥物原理,繼而推進研發工作。現在能不能用數據驅動的方法配置一些藥,配置之后發現它有效,再探討它的藥物原理?這也是一種研究范式的轉變。
郭峰表示,“在做AI研究,我們當然會考察AI對勞動力市場的影響,對企業經營的影響。但更重要的是,在考察AI對這些問題的影響過程中,我們的研究范式也發生了一些根本變化。”
“AI本身應該怎么發展?什么環境才能產生技術的深層變革?”復旦大學經濟學院教授陳釗對比了中外AI研究的差異。國外更注重底層技術的創新,國內則以應用導向型為主——這可能在某些領域保持領先,但是整體的累積性和拓展性不足。如何在基礎技術上實現突破,是中國參與AI國際競爭時需要考慮的重要問題。
中國人民大學國家發展與戰略研究院教授劉瑞明也認為,中國雖然在AI應用場景方面取得了明顯成效,但在一些底層AI技術的原創性上,仍處于緊鑼密鼓追趕的階段。同時他表示,當AI越發展的時候,經濟學的底層邏輯和訓練是越重要的,人才培養應重視鍛煉邏輯思維能力和創新能力。
AI時代的人才培養:無法被取代的競爭力是什么?
面對AI帶來的挑戰,多位學者提到更應關注的是人。
當天論壇上,南開大學經濟學院教授王永進提到,大數據時代,很多人以為身處數據的海洋,實則在數據荒漠。以研究為例,很多數據越來越難拿到,因為它可能涉及商業機密等而不便公開。還有大部分人自以為了解的信息更多,但其實所知甚少——他們被膚淺的信息控制,被愚昧蒙蔽內心底層的理智。
陳釗則看到AI技術背后涉及的情感和倫理問題。比如步入老齡化社會,AI的普及應用能夠改善老年人福利嗎?有了AI助手后,甚至連老年人最怕的孤獨感也能緩解?“但實際是這樣的嗎?”他問。
陳釗還關注到AI的職業替代影響。他認為,不同年齡層次、不同技能的人,受到的AI就業沖擊不同。相比一些現在所謂高級人才,傳統手工藝人說不定更難被AI替代。他認為,AI時代的人才培養,不應只簡單地注重技術教育,還應注重學生的創造力、情感洞察力、批判性思維能力,其中也涉及制度環境等。
面對AI帶來的就業替代風險,劉瑞明認為應該從兩方面著手:一是要保持經濟增長的動能。其核心是在改革開放的基礎上,通過提高收入、促進消費從而拉動需求和投資上升,推動經濟形成正向循環,以此化解就業壓力;二是提前做好社會保障體系布局,避免AI帶來的就業沖擊對經濟發展和社會穩定產生影響。
和以往的工業革命不同,AI代替的人的范圍更大了。北京大學國家發展研究院教授張丹丹在主持該圓桌對話環節時提到,這次AI的變革突破了智力邊界,以至于腦力工作者也感受到了沖擊。此外,工業革命整個進程持續100多年,但是AI的變革速度飛快,“可能我們在十幾年時間內就會看到翻天覆地的變化。”
不僅如此,AI還會自主學習,并以比人類更快的速度迭代更新——這意味著人們所學的一切知識在AI面前都會成為歷史。“如果是這樣的話,我們在大學里應該學習什么?AI時代,真正需要的是什么樣的人才?”王永進發出疑問。
在他看來,人們所面臨的真正意義上的挑戰,并不是沒有能力去面對AI,而是忽略了人跟AI之間的本質區別。王永進指出,AI時代的教育不是學習知識,也不是學習技能,甚至不是掌握知識的方法,最根本的是愛的教育——首先要有對人的關愛、對宇宙的關懷,再談思維訓練和人才培養,才有意義和價值。
王永進還提到,科學研究的目的不是為了創新,其最重要的能力甚至不是批判性的思維,而是因為人們對自然、對社會、對宇宙有一種生而俱來的欣賞能力。“創新的本質是追求真理,追求對大自然對宇宙的好奇,這是讓我們跟動物、跟AI區別開來的一個重要標志。”
保持開放的思維訓練同樣重要。“AI是我們所創造的,其目的是為了輔助人類,而不是替代人類。”在王永進看來,真正需要擔心的不是AI會替代什么,而是“太過于擔心AI會奪走我們的工作,奪走我們孩子的未來。”