北京大学光华管理学院运用经济学系教授、光华人工智能与社会科学交叉学科横向发展平台调集人翁翕，北京大学光华管理学院运用经济系教授、北京大学行为科学与政策干预研究中央主任孟涓涓，进行了主题分享。
二十余位媒体参与活动并进行了互换。

在以《人工智能技能的“灵魂”》为主题的分享中，翁翕表示，要基本管理地看待人工智能技能的发展，需厘清“我是谁”“从哪来”“到哪去”的传统哲学问题，落到人工智能领域便是：人工智能技能的“灵魂”是什么、人工智能技能为谁赋能、人工智能技能未来发展的关键在哪里等三方面。

翁翕指出，受思维影响，大家每每更关注人工智能的科学含量，导致无法看清人工智能作为一项技能的最核心内容。
人工智能技能的“灵魂”不在于“让机器像人一样”，而在于通过数智化实现决策的智能化。
同时，人工智能是一项通用目的技能，未来一定是赋能于普通大众的决策智能化。
而未来人工智能技能发展的关键，在于实现教诲变革。

“人工智能作为生产工具面向大众，某种程度上会降落一些不平等和差异。
短期内，很多用户可能会对利用人工智能技能有些排斥，但随着技能和产品的进一步遍及，痛点会在发展中逐步化解。
”翁翕说。

在他看来，随着“人工智能+”、“数据要素×”等行动的开展，海内子工智能技能发展水平与国外比较，差距在迅速缩小。
中国发展人工智能的紧张上风，在于其在特定垂直行业和领域中运用人工智能的强大能力，例如在金融和营销等方面。
并且，中国社会对人工智能的开拓和运用更具原谅性，这也有助于人工智能在"大众年夜众中得到更广泛运用。

翁翕表示，目前海内很多领域都在运用人工智能进行数智化决策，取得一定成效，在工业制造、金融做事、交通运输等重点领域的标杆案例已具备推广代价。
此外，人工智能的三大要素分别是算力、算法和数据，随着我国把数据列入新型生产要素，数据方面的潜能在逐步开释。
以是，我国未来有很大的潜力和空间来实现人工智能技能的扩展运用和落地，而鼓励人工智能在家傍边的运用，是进一步推动人工智能家当发展的关键。

“目前来看，虽然人工智能浪潮已经涌起，但人工智能未来发展也在遭遇瓶颈，如算力瓶颈及数据短缺等。
个中，算力瓶颈紧张是芯片供应受限，但卡脖子有弊也有利，长远来看，需求创造供给，国产算力有望在各方刺激下快速发展。
数据短缺方面，国家数据局已经在推动AI大模型演习数据集的培植，未来还需占领高质量的标注数据集。
”翁翕说。

更为关键的是，与上述限定成分比较，眼下认知瓶颈和人才短缺的障碍也亟待办理。
翁翕提出，为了更好地适应未来人工智能技能的发展，必须推动教诲变革，新兴专业课程要相应现实需求，而不能大略地把传统课程换个名字，同时着重培养既通达打算机和经管知识又熟习垂直行业的复合型人才。
这须要教诲体系更加与时俱进，通过不断与家当链上的关键企业或机构展开对话，及时对课程内容进行调度。

末了，翁翕也指出，以大措辞模型为代表的人工智能融入教诲，不可避免地会造成学生的利用依赖，这并非技能本身的问题。
为了更好地引发学生的创新能力和创作天性，建议发挥我国系统编制上风，尽早将人工智能融入教诲的整年纪阶段，勾引学生养成康健利用新生产工具的能力和习气。

孟涓涓则以《人机交互：人工智能对人类行为和社会公正的影响》为主题，进行了分享。
在她看来，人工智能技能以雷霆万钧之势袭来，我们无法谢绝，这样的时期背景中，人类以若何的办法去面对人工智能技能，是一个值得磋商的问题。

“我们须要从人机交互的角度出发，理解人工智能对人类社会的影响。
”孟涓涓说。
对此，她首先提出了一系列问题：

人工智能，对就业、对商业组织、对信息传播、对社会公正的影响有哪些？回答这些宏不雅观问题可以从微不雅观视角切入，即理解人类和人工智能将以何种模式交互？人类和AI的差异：替代还是帮忙？人类对AI的态度：算法厌恶还是算法偏好？人类与AI的交互：算法产生哪些新的行为问题？

孟涓涓指出，人工智能技能的采取，大体上是由技能、本钱、代价、伦理四个成分决定的。
详细而言，在技能方面，便是技能的成熟度、数据的可得性；在本钱方面，便是新技能的本钱、职员更替的本钱，以及管理的本钱；在代价方面，便是新技能带来的商业代价如何；在伦理层面，就包括政府的监管与社会的接管度。

在她看来，人工智能发展的韶光轴分成前GPT和后GPT时期。
前GPT时期，最经典的一个结论是重复性的、非认知的劳动会被AI替代，而认知性的社会交往，与情绪、情商干系的劳动则不随意马虎被替代。
这导致低收入人群被替代概率更高。
但在GPT出身往后， GPT做了很多与认知干系的事情，可能导致高收入人群被GPT替代概率更高。

“可以看出，后GPT时期人工智能或许更随意马虎替代认知性的技能，如编程、数学、理解、阅读、表达、写作等。
但是在一些领域，如科学研究、批驳性思考、主动学习等，相对来看替代程度较低。
”孟涓涓说。

那么，什么情形下AI不能完备替代人类呢？在孟涓涓看来，当人类有着更好的人际交往能力、当人类节制着私人信息时、当人类有着和算法不同的目标和偏好时，AI不能完备替代人类。

首先，当人类有着更好的人际交往能力时，人工智能可以卖力数据剖析供应结论，而人类卖力更高效地把信息沟通出去；其次，当人类节制一些人工智能节制不了的私人信息时，人类决策的代价不能被替代，这是由于现在人工智能的演习大部分是基于公开数据；第三，当人类有着和算法不同的目标和偏好时，人类须要做末了的决策者。
由于在不同的环境下每个人的目标是不一样的，人工智能不一定能给出最符合个体当时目标的决策。

她强调，人工智能技能会带来很大的效率提升，但人类对AI的态度影响了AI技能的采取。
研究表明，前GPT时期常日表现为“算法厌恶”，后GPT时期则可能由于人工智能更像人类而表示出一定的“算法偏好”。
从人工智能对社会公正影响的角度来看，在劳动力市场对劳动力的替代将在某种程度上加剧不公正，但赋能或者赞助决策则会拉平劳动者的表现从而降落不平等。
后者的结论很稳健：无论是前GPT时期还是后GPT时期，人工智能以赞助的决策赋能人类都会拉等分歧技能劳动者之间的差距。

对付商品市场而言，人工智能则可能以更低本钱为更广泛人群供应更优质的商品和做事，个性化推举算法或在一定程度上避免商家赢者通吃，给与中小企业更多机会；并且，人工智能的采取由于个中性化，或许能够降落人类偏见、促进社会公正。

但与此同时，孟涓涓也指出，人工智能在与人类的交互中，也存在隐私悖论、思想极化、数字成瘾、认知退化、行为多样性降落等问题，值得我们关注。

眼下，人工智能无疑是全社会关注的热点，身处个中的企业和个人面临着前所未有的发展机遇。
北京大学光华管理学院在积极借鉴人工智能方法研究社会科学问题，从社会科学视角，探索人工智能给社会带来的巨大冲击和新的发展契机，磋商技能的边界和社会问题的办理、探寻AI赋能百业的深度运用和前沿实践。

来源 | 北大光华对外关系部

编辑 | 王蒙

排版 | 李珅

审核 | 奂然