每經(jīng)記者 張蕊    每經(jīng)編輯 陳旭    

剛剛過去的2023年，以Chat GPT為代表的AI（人工智能）大模型引發(fā)前所未有的關(guān)注，國內(nèi)AI領(lǐng)域掀起了研發(fā)大模型的極大熱潮，各個產(chǎn)業(yè)也都開始探索大模型在本行業(yè)的應(yīng)用。

在2023年底召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會議上，也明確要求“加快推動人工智能發(fā)展”，會議還提出，要以科技創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，特別是以顛覆性技術(shù)和前沿技術(shù)催生新產(chǎn)業(yè)、新模式、新動能，發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力。

新質(zhì)生產(chǎn)力“新”在何處？要形成新質(zhì)生產(chǎn)力有沒有比較好的抓手？為什么這一次AI大模型能引起如此高的關(guān)注？我們應(yīng)該怎樣看待AI大模型在當(dāng)前科技領(lǐng)域的地位和影響？AI大模型訓(xùn)練和優(yōu)化過程中面臨的難點又應(yīng)該如何來解決？

圍繞這些問題，中國社科院信息化研究中心主任姜奇平近日在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（以下簡稱NBD）專訪時表示，新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展是新的勞動者利用新的工具作用于新的對象這樣一個過程，形成新質(zhì)生產(chǎn)力的抓手應(yīng)當(dāng)是在“十五五”期間加快建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，特別是其中的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與未來產(chǎn)業(yè)。

在他看來，當(dāng)前AI大模型還存在缺失價值判斷能力的短板，要解決這個問題，需要下一代人工智能進(jìn)行基礎(chǔ)層的范式革命。“中國在這方面有機(jī)會，可以譜寫‘中國式現(xiàn)代化的科技篇章’。”

姜奇平認(rèn)為，目前的AI大模型還是低水平的，相當(dāng)于人工智能的“猿人”階段。圖為姜奇平 受訪者供圖

新質(zhì)生產(chǎn)力離不開數(shù)據(jù)

NBD：我們應(yīng)該如何理解新質(zhì)生產(chǎn)力？新質(zhì)生產(chǎn)力“新”在何處？

姜奇平：我贊成這樣一種說法：“新質(zhì)生產(chǎn)力的基本特征是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。”

首先，從技術(shù)角度看，生產(chǎn)力的質(zhì)主要是指效率的性質(zhì)。

數(shù)字時代新質(zhì)生產(chǎn)力與工業(yè)時代新質(zhì)生產(chǎn)力相比，效率的性質(zhì)有所不同。全要素生產(chǎn)率中的技術(shù)，以往一直默認(rèn)為只有一種技術(shù)，即工業(yè)技術(shù)。效率概念本身也一直被默認(rèn)為專業(yè)化效率，它在現(xiàn)實中構(gòu)成做大做強(qiáng)的效率基礎(chǔ)。

而與工業(yè)技術(shù)并列的，還有另一類效率，即多樣化效率，它是“做優(yōu)”的效率。因此，“整合科技創(chuàng)新資源”的側(cè)重，如果放在以數(shù)據(jù)為主要生產(chǎn)要素的新科技上，需要把效率的發(fā)力點在“做大做強(qiáng)”基礎(chǔ)上升級為“做優(yōu)”。這樣可以充分體現(xiàn)新質(zhì)生產(chǎn)力在數(shù)字時代發(fā)展不同于在工業(yè)時代發(fā)展的那種時代特征。

其次，從經(jīng)濟(jì)角度看，經(jīng)濟(jì)的質(zhì)由價值的性質(zhì)決定。新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)造的價值，首先是新的使用價值，即新質(zhì)使用價值。新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)造的價值，是創(chuàng)新勞動價值。由信息、知識、數(shù)據(jù)創(chuàng)造出的附加值，構(gòu)成數(shù)字經(jīng)濟(jì)的價值本體。因此新質(zhì)生產(chǎn)力與數(shù)字經(jīng)濟(jì)，在創(chuàng)新附加值上是一致的。推及從信息中產(chǎn)生的生產(chǎn)力，本身就可以得到這樣的判斷：“信息生產(chǎn)力是當(dāng)今社會發(fā)展產(chǎn)生的新質(zhì)態(tài)生產(chǎn)力”。

第三，“新質(zhì)”在技術(shù)經(jīng)濟(jì)結(jié)合上體現(xiàn)為三“新”。新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展是新的勞動者利用新的工具作用于新的對象的過程。

不同于傳統(tǒng)以簡單重復(fù)勞動為主的體力工人，參與新質(zhì)生產(chǎn)力的勞動者是能夠充分利用信息技術(shù)，適應(yīng)先進(jìn)數(shù)字設(shè)備，具有知識快速迭代能力和信息決策能力、自主意識的新型人才。新勞動工具既包括高端智能設(shè)備、計算工具，如人工智能、虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實、自動化制造技術(shù)、設(shè)備及數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，也包括數(shù)據(jù)等新型生產(chǎn)要素。新勞動對象是與新質(zhì)生產(chǎn)力相適應(yīng)的、由數(shù)據(jù)構(gòu)成的可以驅(qū)動實現(xiàn)對應(yīng)實體功能的符號存在，如虛擬現(xiàn)實。

這三“新”都以數(shù)據(jù)化為時代內(nèi)涵，這決定了新質(zhì)生產(chǎn)力離不開數(shù)據(jù)的存在。

帶來新的產(chǎn)業(yè)增長空間

NBD：具體到實踐中，您覺得要形成新質(zhì)生產(chǎn)力有沒有比較好的抓手？

姜奇平：這個抓手應(yīng)是在“十五五”期間加快建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，特別是其中的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與未來產(chǎn)業(yè)。

新質(zhì)生產(chǎn)力對產(chǎn)業(yè)的改變，主要表現(xiàn)在功能替代、組織替代與生產(chǎn)方式替代上。

首先，將以物質(zhì)、能源為主要功能載體的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為主要功能載體的全新產(chǎn)品、生產(chǎn)資料、零部件和原材料，形成高附加值產(chǎn)業(yè)。新質(zhì)生產(chǎn)力用知識、技術(shù)、管理、數(shù)據(jù)等新型生產(chǎn)要素替代有形生產(chǎn)要素，減少了對生態(tài)環(huán)境的損害。通過數(shù)據(jù)的功能替代，降低了自然資源和能源投入，使經(jīng)濟(jì)增長擺脫了物理要素驅(qū)動的制約，例如新能源、新電子設(shè)備汽車以電池、數(shù)控系統(tǒng)替代燃油汽車中發(fā)動機(jī)、變速箱的同等功能，將工業(yè)設(shè)備變?yōu)樾畔⒃O(shè)備。

其次，數(shù)據(jù)科技導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)組織方式發(fā)生根本變革，從受到時間、空間條件制約明顯的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，轉(zhuǎn)向以虛擬要素的快速多變排列組合的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)，加速了生產(chǎn)要素的有效流動，并形成以流量變現(xiàn)為特點的流量空間，以平臺加應(yīng)用為經(jīng)營形式的新業(yè)態(tài)，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)的生態(tài)化。

第三，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變。顛覆性技術(shù)中有很多是通用目的技術(shù)，具有強(qiáng)大的賦能作用。機(jī)器人、人工智能技術(shù)使生產(chǎn)的效率、精度、良品率都顯著提高。新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)造迎合了用戶以前未能滿足的潛在需求，開辟了新的市場，帶來新的產(chǎn)業(yè)增長空間。

中國即將迎來“十五五”規(guī)劃，明確新質(zhì)生產(chǎn)力所引導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃方向具有重要現(xiàn)實意義。當(dāng)前從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度看，與高質(zhì)量發(fā)展的要求還有相當(dāng)差距。

例如，中國服務(wù)業(yè)GDP占比在55%左右，與世界平均水平65%相差了10個百分點；生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在服務(wù)業(yè)中占比，與發(fā)達(dá)國家也有10個百分點以上的差距，一二三產(chǎn)的服務(wù)化還有很大優(yōu)化空間。而服務(wù)業(yè)、服務(wù)化主要是通過提價競爭帶來高附加值的活動。面對這種差距，亟待以數(shù)字科技降低差異化、多樣化等提價活動（提高利潤與附加值的活動）的成本，通過數(shù)字產(chǎn)業(yè)化及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，建立起現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。

如果說，最近三四十年我國通過發(fā)展工業(yè)生產(chǎn)力，實現(xiàn)了“做大做強(qiáng)”，那么，發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，補(bǔ)上中國經(jīng)濟(jì)在結(jié)構(gòu)上的差距，補(bǔ)強(qiáng)“做優(yōu)”這一塊，應(yīng)是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的總抓手。

研究新質(zhì)生產(chǎn)力，需要聚焦于將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)得更加優(yōu)化。與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的增長主要依靠有形要素不同，以數(shù)據(jù)能力為核心的新質(zhì)生產(chǎn)力主要通過無形要素驅(qū)動產(chǎn)業(yè)拓展新的領(lǐng)域，其中服務(wù)業(yè)與服務(wù)化將是其馳騁的主要疆域。

AI大模型尚處“猿人階段”

NBD：中央經(jīng)濟(jì)工作會議提出，要加快推動人工智能發(fā)展。在您看來，為什么這一次AI大模型能引起如此大的關(guān)注？包括引起很多職業(yè)可能被AI取代的擔(dān)憂和警惕，我們應(yīng)該怎樣看待AI大模型在當(dāng)前科技領(lǐng)域的地位和影響？

姜奇平：過去AlphaGO打敗李世石，只是人工智能在單一領(lǐng)域發(fā)威。而AI大模型則是通用人工智能在不同領(lǐng)域發(fā)威，當(dāng)然會引起更大的關(guān)注。

從就業(yè)來看，需要看到AI大模型對就業(yè)的影響存在挑戰(zhàn)與機(jī)遇兩方面。挑戰(zhàn)在于很多知識型白領(lǐng)的工作可能被AI取代；機(jī)遇在于AI刺激出的新工作有可能與取代的工作一樣多，在先發(fā)地區(qū)甚至創(chuàng)造的工作機(jī)會多于取代的舊工作機(jī)會。

技術(shù)進(jìn)步有沒有可能導(dǎo)致絕對失業(yè)的增加？答案是：如果新的就業(yè)不能補(bǔ)上舊的就業(yè)空缺，就會引致有效需求不足的經(jīng)濟(jì)危機(jī)。這種危機(jī)會在復(fù)蘇階段由就業(yè)的創(chuàng)新來自然解決。

從歷史看，每次技術(shù)革命前后對比，就業(yè)既不增加，也不減少。例如，工業(yè)革命，農(nóng)民都“下崗”了但并沒有失業(yè)，而是全變成了工人。因此不過是“轉(zhuǎn)崗”，是就業(yè)的結(jié)構(gòu)變化。這就是要素供求本身的適應(yīng)機(jī)制在起作用。

因此，與其擔(dān)憂“人將被AI取代”，不如趕緊去發(fā)現(xiàn)新的機(jī)會從哪里涌現(xiàn)。只有不適應(yīng)造成的失業(yè)，沒有因適應(yīng)而發(fā)生的失業(yè)。

就科技本身而言，從數(shù)據(jù)科技這個較窄的領(lǐng)域來說，目前的AI大模型還是低水平的，相當(dāng)于人工智能的“猿人”階段。這個階段總的特征是計算主義當(dāng)?shù)溃宋耐耆?，這是它目前的天花板。而2023年8月人工智能界提出的人工智能新范式，代表了十年后，等AI大模型完全過時后，下一代人要追的新時髦。由此可以定位AI大模型在數(shù)據(jù)科技領(lǐng)域演進(jìn)中所處的位置。

將數(shù)據(jù)科技放到整個科技領(lǐng)域評估其發(fā)展的地位和影響，可以用“引領(lǐng)”來概括。它表明人類科技正從物質(zhì)范式、能源范式，向信息范式轉(zhuǎn)變。在這種轉(zhuǎn)變中，數(shù)據(jù)科技中哪怕不太成熟的領(lǐng)域（如通用人工智能）的一小步，可能都預(yù)示著人類科技的一大步。數(shù)據(jù)科技要突破當(dāng)前AI大模型的局限，最重要的是擺脫物質(zhì)范式的羈絆，找到自己的位置，即信息不同于物質(zhì)、能源的特性所在，方向是向主客一元化方向演進(jìn)。

打造AI大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

NBD：當(dāng)前，AI大模型的訓(xùn)練和優(yōu)化過程中還面臨不少難點，其中突出的一點是高質(zhì)量數(shù)據(jù)非常難獲取。據(jù)您了解，高質(zhì)量數(shù)據(jù)缺乏主要有哪些原因？又應(yīng)該如何來解決？

姜奇平：高質(zhì)量可以分為科學(xué)意義上的高質(zhì)量與工作意義上的高質(zhì)量。

就科學(xué)意義上的高質(zhì)量而言，目前造成低質(zhì)量的深層根源就是計算主義，即人工智能中的物質(zhì)范式的局限造成的。

這時的高質(zhì)量是相對于人而言的，例如人有自由意志、主觀能動性，有創(chuàng)造性，有情感等不同于物質(zhì)、物理的方面。

當(dāng)前的AI大模型只能在“訓(xùn)練和優(yōu)化”這種低水平層面上模仿人，因此很難模仿到博士以上水平（博士要求“發(fā)現(xiàn)知識”，而非歸納共識）。問題不是出在應(yīng)用層，因此單靠語料訓(xùn)練很難達(dá)到高質(zhì)量；而是出在基礎(chǔ)層，就是在計算的底層范式中，根本沒有人（主體）的位置。

例如，主體有動機(jī)，AI大模型卻沒有動機(jī)，它想模擬出戀愛詩，但它自己就分不清自己是男是女，因此是無動機(jī)的偽戀愛，它可以一時讓人真假難辨，但不可能在所有時間所有地點騙所有人。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)非常難獲取，最根本原因出在根子，即范式上，不能把人之為人的特殊之處提取出來。

當(dāng)前AI大模型低質(zhì)量的標(biāo)志，據(jù)北京郵電大學(xué)前副校長鐘義信分析，主要是缺失價值判斷能力?？梢哉f一語中的。要解決這個問題，需要下一代人工智能進(jìn)行基礎(chǔ)層的范式革命。中國在這方面有機(jī)會，可以譜寫“中國式現(xiàn)代化的科技篇章”。

工作意義上的高質(zhì)量，不是指模型訓(xùn)練和優(yōu)化這種具體事情上的質(zhì)量。而是“供得出，流得動，用得好”，是數(shù)據(jù)供給水平上的高質(zhì)量，是就數(shù)據(jù)工作的社會效果評價而言的。

當(dāng)前數(shù)據(jù)供給流通應(yīng)用的主要矛盾是數(shù)據(jù)生產(chǎn)出來，但流不動，用不好。但數(shù)據(jù)供給內(nèi)部也存在矛盾，即數(shù)量與質(zhì)量的矛盾。是低質(zhì)量的數(shù)據(jù)多，而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)少。一方面要繼續(xù)提高數(shù)量，另一方面要重點提高質(zhì)量。從社會角度分析高質(zhì)量數(shù)據(jù)缺乏的原因，主要在供給的外部條件（設(shè)施條件），供給的市場條件（配置機(jī)制）、供給的生產(chǎn)條件（標(biāo)準(zhǔn)化）與供給的制度條件（主體激勵）四個方面，因此要從這四個方面入手解決問題。

具體而言，一是加強(qiáng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善數(shù)據(jù)資源體系，包括推動行業(yè)共性數(shù)據(jù)資源庫建設(shè)，打造高質(zhì)量人工智能大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

二是公共數(shù)據(jù)資源供給。目前不是沒有這類數(shù)據(jù)，而是有，但供不出，是因為機(jī)制有問題。要通過支持在重點領(lǐng)域開展公共數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營試點，實現(xiàn)“供得出”。

三是社會化大生產(chǎn)。數(shù)據(jù)的小生產(chǎn)是低質(zhì)量的，只有大生產(chǎn)才是高質(zhì)量的。為此，要健全標(biāo)準(zhǔn)體系，加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集、管理、安全等通用標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，協(xié)同推進(jìn)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定，修訂完善數(shù)據(jù)管理能力評估標(biāo)準(zhǔn)。

四是要完善相關(guān)主體的權(quán)益保護(hù)規(guī)則，以規(guī)則推動信息利用。當(dāng)然，數(shù)據(jù)的激勵，不光要激勵一次生產(chǎn)（開發(fā)），還要激勵二次生產(chǎn)（再開發(fā)）。因此要平衡所有權(quán)與使用權(quán)（用益權(quán)）的關(guān)系。

封面圖片來源：受訪者供圖