中新經緯12月13日電 題：中央經濟工作會議提出加快推動人工智能發展，如何發力？
作者 陳兵 南開大學競爭法研究中心主任、法學院副院長
近年來，人工智能呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征，尤其是通用人工智能技術的崛起，帶動全世界各類行業蓬勃發展，如智能駕駛、智能醫療等方面，成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力。同時，人工智能在消費領域也具有廣闊的發展前景，尤其是虛擬現實技術、人工智能生成內容(AIGC)輔助創造虛擬購物空間的成本進一步降低，將使人工智能相關產業新業態成為中國新的消費增長點，為中國經濟高質量發展注入新的活力。
12月11日至12日舉行的中央經濟工作會議提出，要以科技創新推動產業創新，特別是以顛覆性技術和前沿技術催生新產業、新模式、新動能，發展新質生產力。強調要大力推進新型工業化，發展數字經濟，加快推動人工智能發展。同時，會議還指出注意把握和處理好速度與質量、宏觀數據與微觀感受、發展經濟與改善民生、發展與安全的關系。特別指出“必須堅持高質量發展和高水平安全良性互動，以高質量發展促進高水平安全，以高水平安全保障高質量發展，發展和安全要動態平衡、相得益彰。”這就要求中國的人工智能不僅要講究發展的速度，也要注重發展的質量，并且還需要正確處理發展與民生、安全等方面的關系。需要在加大對人工智能發展支持的同時，著力保障人工智能產業的規范健康發展，以安全為基礎、以創新為動能、以產業為抓手、以法治為保障，才能真正推動中國人工智能高質量發展，打造國際競爭新優勢。
中國具有發展人工智能的良好基礎。近年來，中國人工智能創新創業日益活躍，一批龍頭骨干企業加速成長，在國際上獲得廣泛的關注和認可。但同時也需要客觀準確認識到中國人工智能整體發展水平與發達國家相比仍存在差距，其中的差距并不僅僅是技術上的差距，在支持人工智能發展的基礎實施，高端人才培養體系，科技創新研發支撐機制等方面存在不足。當前，人工智能在給中國帶來發展新機遇的同時，其對數據安全、知識產權保護、倫理安全等方面也產生了風險，或對相關新業態發展產生不利影響。為此，有必要從發展和規范層面，分析加快推動中國人工智能高質量發展的對策。
一、發展層面：系統加大對人工智能發展的支持力度
人工智能具有技術屬性、經濟屬性及社會屬性等多維質高度融合的特征。加快推進人工智能的發展，需要重視人工智能技術創新的源頭供給，主要從數據基礎設施、人才培養以及創新支撐等方面，為人工智能可持續的創新研發提供有力支撐。
1.建立開放共享的人工智能數據基礎服務設施
數據可以說是人工智能發展的基礎，人工智能需要大量的數據來學習，從而提高其預測和決策的準確性。數據的質量和數量會直接影響到人工智能的學習效果。因此，數據的數量與質量在一定程度上直接影響人工智能技術發展的質量。然而，目前中國數據要素市場化配置仍面臨包括產權不明、數據交易流通不暢且質量不高等障礙，可能會對中國人工智能發展產生不利影響。
為此，有必要推動建立面向人工智能的集成數據共享、數據交易和交換以及數據云服務等多種數據服務的數據基礎設施，統籌利用大數據基礎設施，在保障數據安全與隱私保護的同時，為人工智能研發和廣泛應用提供海量數據支撐。譬如，在數據共享方面，需要建立面向人工智能的數據資源庫，向進行人工智能研發的企業、科研工作者按照數據類型和價值，無償或有償提供可用于人工智能訓練的數據資源；在數據交易方面，向企業和個人提供可交易包括數據資源、算法模型、數據產權等多種以數據為載體的數據資源，推動高價值數據的市場化流通配置，有效提升可用于人工智能研發的數據數量和質量。
2.完善人工智能領域高端人才培養體系
人工智能發展的關鍵要素不僅在于數據，還在于算法，而算法的創新研發離不開高端的人才，因此，高端人才培養是人工智能發展的重中之重。目前，中國在人工智能領域的人才培養方面，仍面臨人才培養體系不健全，高端人才向國外流失等現實問題。
為此，一方面需要進一步完善中國人工智能的人才培育體系，鼓勵高校、科研院所與企業等機構合作開展人工智能學科建設，加強人工智能基礎研究、應用研究、運行維護等方面專業技術人才培養；另一方面，要加大對人工智能人才的激勵機制，進一步完善人工智能領域人才在科研方面的政策支持力度，加強人工智能領域優秀人才特別是優秀青年人才引進工作。
3.健全人工智能創新研發支持機制
人工智能的發展需要以科技創新作為主動力，沒有創新，人工智能的發展將“寸步難行”，因此，要加快中國人工智能發展，離不開適應人工智能發展需要的創新研發支持機制。
首先，需要建立財政引導、市場主導的人工智能研發資金支持機制。一方面，政府需要重視對人工智能前沿領域的財政資金支持力度，尤其是對于人工智能新業態發展初期，缺少有效的資金來源支持，則需利用現有政府投資基金支持符合條件的人工智能項目；另一方面，需要充分發揮市場的導向作用，通過天使投資、創業投資基金及資本市場融資等多種渠道，引導社會資本支持人工智能發展。
其次，要進一步完善支持人工智能發展的重點政策。譬如，進一步細化和落實對人工智能中小企業和初創企業的財稅優惠政策，通過高新技術企業稅收優惠和研發費用加計扣除等政策支持人工智能企業發展。同時，也需要進一步優化對人工智能發展的監管方式，合理降低人工智能相關領域的市場準入門檻，為企業研發人工智能營造良好的發展環境。
二、規范層面：常態化防范人工智能發展過程中潛在的風險
在規范層面，需要預判人工智能的挑戰，協調產業政策、創新政策與社會政策，實現激勵發展與合理規制的協調，最大限度防范風險，若一味追求人工智能發展的速度，而忽視質量、民生以及安全等方面可能存在的風險，將可能導致中國人工智能相關業態無法真正實現健康持續的發展。為此，需要高度重視人工智能發展過程中可能面臨的諸多風險。
1.數據安全風險
以科技創新引領產業變革，以新安全格局保障新發展格局，所以在對于人工智能的數據安全方面要高度重視，保障安全才能保障創新。在通用人工智能的訓練過程中需要海量的數據，當用戶在使用過程中授權其使用相關資料，人工智能便會爬取其大量數據信息，其中包含了大量敏感信息，如果沒有建立數據安全保障措施，容易造成信息泄露風險，導致數據的濫用，違反相關法律法規和合規要求，同時降低人們對于人工智能的可信度，不利于其行業未來的健康發展。
2.知識產權風險
創新是引領發展的第一動力，在推動高質量發展的背景下，知識產權作為國家發展戰略國際競爭核心要素的作用日益凸顯。在使用者使用通用人工智能生成作品時可能會造成與他人作品極為相似的情況。這種情況原因在于通用人工智能的飛速發展需要大量的數據投入，而這些數據的獲取來源中會存在大量受知識產權保護的數據。如果通用人工智能基于他人作品進行生成，便會產生與他人作品極為相似的產品，從而導致知識產權的風險。保護知識產權就是保護創新，因此對通用人工智能的知識產權風險要予以高度重視，既要保護人工智能的創新態勢，同時也要從法律層面保護受知識產權保護的作品。
3.權責劃分風險
隨著技術的發展和應用，出現了諸多的侵權事件。目前來看，人工智能本身還難以成為新的侵權責任主體。所以在侵權行為發生后，應該考慮侵權責任的承擔者，通常是由人工智能的所有者負責，還是由人工智能的使用者負責？當涉及到人工智能的具體行為時，控制程序的責任則變得模糊，通用人工智能的決策過程缺乏透明度，人們對通用人工智能的決策過程不能完全控制，因此，在確認責任主體，責任認定與承擔時存在一定的問題。
4.社會倫理風險
通用人工智能是一把雙刃劍，能夠推動數字經濟進步的同時也會帶來科技倫理風險。數據、算法和算力是驅動人工智能發展的三駕馬車，通用人工智能的發展迅猛在于大量的數據供給分析，當數據獲取渠道出現局限性或者數據來源不全面時，通用人工智能可能因為數據原因導致包含偏見和歧視性內容，這會影響到其公平性和客觀性，引發社會倫理爭議。出現這類風險的原因也在于通用人工智能的決策過程缺乏透明度，使得人們難以理解模型的決策模式和過程，出現算法黑箱問題，從而導致人們認為通用人工智能不公平，不可控，產生信任危機。這種信任危機也會極大地影響人工智能領域的發展。
面對人工智能時代下的新形勢新需求，中國需要牢牢把握人工智能發展的重大歷史機遇，引領世界人工智能發展新潮流，服務經濟社會發展和支撐國家安全，帶動國家競爭力整體躍升和跨越式發展。因此，堅持發展與規范并舉，加快推動中國人工智能高質量發展具有重要意義，我們應該以新安全格局保障新發展格局，通過科技創新引領產業變革，以通用人工智能為基點，將科技成果轉化落實到各個產業，搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構筑中國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國。(中新經緯APP)
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責任編輯：孫慶陽
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