人工智能赋能科技管理变革的新趋向

人工智能赋能科技管理变革的新趋向

刘永照

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淄博市科学技术信息服务中心

摘要：随着的迅速发展，科技不断进步。打好关键核心技术攻坚战，全面提升人工智能产业科技创新能力是优化要素禀赋结构的关键要素，是推进产业基础高级化的重要保障，是引领新兴产业发展的战略支撑。此外，随着区域协调发展和新型城镇化战略的实施，作为中国区域板块的一类特殊区域，大都市经济圈得到快速发展，并已成为国家重要经济增长极。长三角经济圈、泛珠三角经济圈和环渤海经济圈更是先进生产力发展的代表区域，肩负区域经济良性互动协调重任。发展以人工智能产业为代表的新一代信息技术产业，并持续推动科技创新已成为三大经济圈经济高质量发展的核心驱动力。在此背景下，研判三大经济圈人工智能产业科技创新能力阶段特征和演进规律，对促进人工智能产业区域交叉融合、引领新兴产业发展全局具有重要的现实意义。

关键词：人工智能；科技管理；变革新趋向

引言

人工智能大模型的出现给社会带来了大量机遇，但同时也带来了全新的治理难题和挑战。相对于一些传统机器学习模型，大模型不仅具有更复杂的结构和更多的模型参数，更产生涌现效应，形成前所未有的推理能力。在许多场景中，大模型已经不再仅仅扮演应用工具的角色，而能辅助甚至自主完成完整的工作流，成为脑力劳动的副脑。这种角色转变不仅在人工智能研究领域产生了巨大影响，同时带来全新的、潜在的治理难题。

1人工智能技术发展

1.1数据

近年来，电子信息技术的高速发展使得产生的数据量呈指数型增长，其中非结构化数据的比例逐步提升。电子终端对于生成数据的处理和存储已逐渐不能满足客户的需求，数据及运算的“上云”并回传终端已成为趋势。以Hadoop等分布式存储计算框架作为工具，利用数据挖掘技术找寻大数据背后的价值并指导生产生活成为关注的焦点。政府为加快对数据要素市场的培育，推动数据产业规范化、高质量发展，开展了一系列数据治理工作。

1.2算法

数据样本量的不断丰富为算法框架产出优质模型提供可能，并将其向全领域支持和超大规模的方向推进。随着国产深度学习开源框架的认知度和市场份额的不断提升，未来将有望进一步替代国外同类型产品。在模型规模大小方面，以Chat-GPT为代表的模型训练参数已达到千亿级，在更加智能的同时带来庞大的单次训练成本，而经过压缩的轻量化AI模型亦可部署在移动端、IoT设备和边缘设备上，以满足即时推理的需求，但大规模算法模型所具备的跨模态理解与生成能力更大程度地丰富人们的数字生活。

1.3算力

CPU及各类特定领域定制芯片的发展速度迟缓，对于摩尔定律是否失效的争论依然激烈，但AI对于算力的需求却在不断增大，伴随而来的是国家“东数西算”工程，以及对芯片超异构并行等技术的研究。前者旨在利用我国西部充足的可再生能源积极部署数据中心集群，通过云计算和大数据技术实现算力资源共享和满足东部城市数据运算的需求。后者旨在构建以CPU为运行调度主体，GPU、FPGA等多芯片协同工作的通用运行架构，协调对芯片运算性能和灵活性的极致需求，为用户场景覆盖率提升和实现大规模部署提供可能。

2人工智能发展带来的风险挑战

2.1技术的颠覆性变革带来国际分工重塑

人工智能等新兴技术的变革发展，也带来了科技保护主义的兴起。美国在算力、算法、芯片等关键领域都有较大优势，基于自身的先行优势，美国有能力构建一个新的、更固化的中心－外围结构的世界分工格局。近年来，美国依靠自身的科技和经济实力，以及自身的世界霸主地位，正在强化单边科技保护主义，努力与中国以及其他国家脱钩，以保持自身的领先地位。其他发展中国家与美国在人工智能领域，特别是在通用模型的科技研发方面差距巨大。科技力量悬殊加剧了广大科技弱势国家对发达国家的技术依赖，科技弱势国家被迫选边站队，科技政治极化风险激增。作为最大的发展中国家，中国在人工智能的模型迭代创新方面拥有较大上升空间，仍需要不断努力。

2.2行业科技巨头垄断趋势加剧

人工智能作为前沿新兴技术，在理论和实践中拥有广阔的发展空间。但是，在实践应用和落地发展中，通用大模型并不“通用”，该领域的研发和创新只有科技巨头才能涉足。目前，用于存储数据模型的显卡至少价值200万元，模型迭代需要长期、大量的资本、人力投入，其需要的算力和数据储备只有科技巨头企业才能满足，得体的交互应对背后是聚沙成塔式的细节更新，高昂的训练和能源消耗成本也不是普通中小企业能提供的。科技巨头企业高额投入换来的技术不断更新进步，同时带来的经济回报和影响力也是巨大的，长此以往，这种趋势带来的科技垄断将更加明显。             

3人工智能面临的风险的对策

3.1加强社会对人工智能技术的监管

人工智能技术的进步对现代科学技术具有革命性的意义,人工智能技术制度设计的基础始终要坚持以人为本。技术设计应遵循基本规范,不能超越对个人及个人合法权益的控制,人工智能设计制度与政策的制定应以维护个人数据安全为基本原则。如果人工智能系统的开发利用给社会带来一定的危害,应当有相应的问责机制或者规章制度来有效解决。因此,负责人工智能的相关主管部门应未雨绸缪,提前规划制定好相应的规则以及追究责任的标准。在社会监管方面,在人工智能全面投入市场的初期阶段,必须建立风险控制机制,及时更新与反馈,保证人工智能技术的使用合理、合规、合法;不管是政府的还是企业的人工智能监管机构和伦理审查委员会,都应给予一定的权力,即对智能系统数据和信息有一定的访问权限,从宏观层面把控人工智能的风险评估、测试和审计,确保其安全性与可靠性;整合各领域的优质资源和精英人士,开展跨学科跨专业跨领域的合作研究,确保人工智能算法设计符合社会伦理要求。同时,在智能机器与人类和谐共生的环境适应性方面,在将人类的价值观念、情感需求等嵌入到智能系统中时,必须充分考虑到政治、经济、文化、社会等各方面的因素,平衡一切未知的不确定因素,使人工智能系统的设计更加符合人类社会价值标准,更加符合社会发展要求。

3.2完善社会保障体系

任何信息技术的更新都不可避免地会导致劳动力市场结构的变化。为了实现向人工智能时代的平稳过渡,社会保障体系需要进一步完善,以应对人工智能带来的技术差异和不平等的风险。与以往农业革命和工业革命的影响一样,智能革命将导致社会分化、利益分歧和社会分层。技术革命的社会成本和利益必须由承担者公平分享,使所有社会成员的利益最大化,这不仅是实现社会公平和正义的正确途径,也是加快智能社会治理模式转型的重要保障。人工智能作为一种稀缺资源或公共产品,有可能造成分配上的不平等。特别是由人工智能的负面影响所造成的损失,需要政府来承担、调节和再分配,以在一定程度上缩小不平等差距,降低被剥夺感,提高人们的参与感、体验感和获得感。因此,政府在关注经济、文化、产业政策的同时,也要关注与人工智能相关的社会政策,给予人工智能充分的发展空间,完善人工智能时代的社会保障体系。

结语

人工智能技术的快速发展给人类带来便利的同时,也给社会带来风险。但目前人工智能的发展仍然掌控在人类手中,要充分认识人工智能发展和发展中存在的潜在问题,并采取相应的预防措施。同时,我们也要正视人工智能的利弊,对人工智能应该善用之,不能太过畏惧人工智能,应该创造一个更好的社会环境,让人工智能更好地服务于社会和人类。

参考文献

[1]闫文光.弱人工智能时代算法歧视的综合治理[J].法治论坛,2021(03):137-157.

[2]张鑫,王明辉.中国人工智能发展态势及其促进策略[J].改革,2019(09):31-44.