中国人工智能的未来之路麦肯锡
人工智能引发的治理挑战及其应对
收稿日期:2020-08-16作者简介:詹江(1986-),男,湖北云梦人,广东财经大学金融学院讲师,博士,研究方向为金融科技与数字经济;孙坤(1992-),男,河南信阳人,广东财经大学华商学院助理讲师,硕士,研究方向为风险管理;李凡(1985-),女,湖北襄阳人,深圳大学中国经济特区研究中心副教授,博士,研究方向为资源经济学㊁产业组织㊁计量经济学㊂人工智能引发的治理挑战及其应对詹㊀江1,孙㊀坤2,李㊀凡3(1.广东财经大学㊀金融学院,广东㊀广州㊀510320;2.广东财经大学㊀华商学院,广东㊀广州㊀511300;3.深圳大学㊀中国特区经济研究中心,广东㊀深圳㊀518060)摘要:人工智能在助推社会生产力发展和经济增长方面具有重大优势,但其对人类社会也具有深层次和颠覆性的挑战㊂当前,人工智能面临技术扩散难以管控㊁人工智能风险源的不可预知性以及人工智能治理的责任主体的边界不清晰等根源问题㊂虽然当前世界各国都不同程度地提出了对人工智能发展的引导规范,但人工智能治理体系尚未达成普遍共识和一致性框架,因此仍然需要进一步强化和提升对于人工智能治理体系在理论与实践两方面的探索㊂一方面要梳理人工智能治理的可行路径,同时也需要加强在实践层面的应对措施㊂关键词:人工智能治理;算法治理;算法歧视;数据治理;人工智能伦理中图分类号:D63-39㊀文献标识码:A㊀文章编号:1003-7462(2020)06-0023-06DOI :10.13977/ki.lnxk.2020.06.004一㊁引言在当前技术革新日益加快的时代背景下,AI 人工智能㊁大数据㊁云计算等新兴大数据技术的迅猛发展,成为了新一轮人工智能科技产业革命和产业结构性变革的重要技术驱动力量,人工智能已经渗入社会经济生活的各个方面,并且为未来经济增长提供持续发展的动力㊂目前各级地方政府都加大对人工智能创新应用的重视,并结合自身优势和要素禀赋着力进行战略部署,分别有19个省份和16个市公布了人工智能产业发展规划,其中以北上广深为代表的一线城市具备良好的先发优势,尤其是深圳和上海已经成为首批人工智能产业的先导地区㊂根据埃森哲对全球经济的预测研究,到2035年,人工智能产业的发展将有效提振全球经济下滑趋势,有效应用人工智能的发展,中国经济增长率有望上升至7.9%,增长额高达7.1万亿美元㊂此外根据麦肯锡的预测,人工智能产业将每年为中国经济增长贡献0.8至1.4个百分点㊂尤其此次疫情加速了人工智能技术为代表的数字经济的发展㊂人工智能产业的发展将迎来重要机遇期㊂西方发达国家普遍已将人工智能的研发提高到未来战略的高度,对于人工智能技术应用于人类经济社会作出了大量前瞻性研究㊂但人类利用AI 技术的同时,也会带来一系列风险,其中有对人类道德认知㊁常识性伦理判断等的挑战,例如自动驾驶系统的安全性㊁达芬奇手术机器人事故㊁伪造视频deepfake 技术的滥用等㊂人工智能作为一种广泛影响人类经济生活的重要科学技术,应该采取何种政策加以规范和引导日益成为重要问题㊂随着新一代人工智能算法和产品的快速开发和部署,人工智能在日常生活中扮演着越来越重要的角色,并对现代人类社会生活产生重大影响,加上其本身还在不断的动态发展之中,具有很大的不确定性,因此人工智能治理便显得日益重要㊂二㊁人工智能引发的挑战 风险与治理困境人工智能技术的迅猛发展,使得目前针对人工智能的治理模式匹配不上新内容㊁新业态的不断发展,治理失效引发的一系列挑战没有有效解决,如用户隐私的泄露㊁算法的偏见与歧视,技术伪造等各类风险事件频繁发生,同时技术扩散难控制㊁责任主体不明㊁应用边界模糊等治理困境值得关注与加强研究㊂[1](一)人工智能技术引发的风险1.数据隐私大数据是推动人工智能的产生和持续发展的必要技术前提㊂人工智能算法在开发过程中,需要大量数据作为深度学习的数据测试㊂目前,人工智能企业的数据采集主要包括现场无差别采集㊁直接在线采集㊁网上公开数据源和商务采购等方式㊂在现场无差别采集时,由于无法提前预知采集的用户,难以获得用户的充分授权同意㊂而在直接在线采集时,由于人工智能系统通常由训练好的模型部署而成,对用户数据需要进行分析,因此很难保障用户的修改㊁撤回等权益㊂在网上公开数据源和商务采购时,由于目前数据共享㊁交易和流通的市场化机制不健全,存在一部分企业通过灰色渠道获得用户数据的现象,特别是在微软㊁IBM,Facebook和谷歌等公司与各大高校的研究合作中,大量用户仅授权用于学术研究的个人照片被作为算法数据来源并用于商业领域,而这些数据缺乏用户知情同意,因此引发了国外社会对隐私安全的广泛担忧㊂2.算法歧视算法歧视这一概念目前并未有明确的学术定义,一般认为指的是应用程序背后的人工智能算法有意或无意侵犯他人的权利或造成广泛歧视的社会影响㊂在商业领域主要体现为通过算法进行用户画像,并预测消费者的偏好模式进行差别定价,从而实现其商业利润㊂诸如阿里巴巴㊁腾讯㊁亚马逊等互联网的大平台企业也面临类似的潜在风险㊂这些互联网技术企业在其使用人工智能技术过程中通过不断获取用户隐私数据,并利用大数据㊁云计算㊁深度学习算法等技术进行数据分析,使之发展成为自身重要的数据资源和市场竞争优势[2],由于并未有严格的数据保护措施,其中包含了潜在的数据滥用风险,如亚马逊利用大数据技术的 杀熟 行为,本质上是一种价格歧视行为,构成了对消费者知情权的侵犯,甚至在某些场景下构成消费欺诈㊂一些掌握大量数据信息的企业利用数据分析用户信息,同样的服务和产品,对消费者进行差异定价,对老用户设置的价格高,搭售不必要的服务㊂此外,算法模型在实际运行过程中存在偏见和歧视的现象也多有发生,造成了较大的社会负面影响㊂如google图片的算法标注曾出现大量误判,造成对有色人种的种族歧视㊂微软人工智能语音聊天系统Tay也因包含大量种族主义歧视言论而上线仅一天就被迫下架㊂在某些特定情境下,算法歧视的危害在于它不仅会侵害公民的权利㊁自由,甚至会影响生命安全㊂面对来自社会各界的强烈批评与信任危机,越来越多的国际机构㊁政府㊁企业㊁社会组织等加入到治理的参与者行列,以共同解决算法带来的技术歧视等不良后果㊂[3]3.技术伪造深度伪造(Deepfakes)技术是近两年发展的一种基于深度学习的人物图像合成技术㊂随着更先进的算法技术的不断发展应用,视频㊁音频数据的内容伪造门槛逐渐降低,其甚至达到了伪造内容难以鉴别的程度㊂例如换脸(faceswap)技术,模拟真人声音㊁创造出非真实影像资料等等㊂这些具备极高欺骗性的深度伪造的技术应用也引发了诸多争议㊂上述人工智能技术发展所带来的风险的根源在于 算法黑箱效应 ㊂而这些会对用户产生重要影响的信息对于算法或代码开发背后的生产商往往容易获取㊂掌握信息数据的主体,在法律缺失㊁监管不力情形下,具有过度追求商业利益的倾向㊂这正是具有人工智能技术背景的企业凭借算法侵蚀用户利益的重要原因㊂(二)人工智能技术发展困境的根源人工智能技术的变革对人类社会秩序的挑战具有颠覆性,并且其深远影响还将持续下去,人工智能既有提高人类社会生产力发展的重大优势,同时也给人类社会带来前所未有的挑战㊂而人工智能技术发展困境的根源,是由于人工智能技术本身的固有性质所决定的㊂1.技术扩散造成传播广泛不易控制由于技术应用具有全球流动性,技术引致的风险也随之具有全球扩散效应,并对社会治理带来冲击挑战㊂目前与人工智能技术发展相关的法律仍然是一个技术盲区㊂由于人工智能技术更新发展的局限和不可预知性,监管部门很难在事前明确提出合适的技术监管和治理规则,事后的监管基本上也很难完全追随人工智能上一代技术更新的发展步伐,基本上很难得到有效实施㊂同时,人工智能的系统设计者在根本上赋予了人工智能的系统使用者自主进行深度学习的能力之后,人工智能自身的技术自主性和社会主体性使得目前对于人类和社会的技术监管和治理体系存在天然的缺陷,人类社会无法准确预测人工智能系统在人类社会现实和生活中的具体行动和轨迹,无法明确人工智能监管的对象和人工智能监管的范围㊂另外,人工智能监管技术涉及的业务范围广泛,应用的方式和形态也演进迅速,当人工智能越来越深入地嵌入到了人类的工作和日常生活中时,分布式㊁低成本㊁低门槛的新技术和人工智能的研发模式将导致人工智能监管方式和对象的高度粒子化,监管将在社会逐渐失去其效力㊂因此,目前的人工智能监管技术方法难以在下一代人工智能的技术发展中起到可以预期的作用和效果㊂2.风险责任主体众多界定困难从人工智能法律和道德层面考虑,当人工智能的载体如机器人是不是能够成为人格意义上的道德行为载体乃至法律意义上的民事主体地位,目前各界仍有争议㊂但有观点认为目前人工智能技术发展仍处于弱智能阶段,不具备独立思考的能力,因此无法对自己的道德和行为恰当地承担责任,对人工智能的法律责任的规范应主要以开发厂商和应用平台为主㊂当人工智能系统提供者出现了故障未能及时起到相关技术服务提供者所事先承诺的安全性能保障要求而出现故障导致的问题产生的,由人工智能系统的提供者承担责任㊂当人工智能发展到强智能阶段,主要特征是达到人工智能的自主决策程度,即根据大量的自主判断学习,人工智能提供者掌握了如何进行自主判断的人工智能标准,并根据人工智能标准的判断进行自主的选择时,应主要考虑人工智能系统自身所产生的法律后果和影响㊂例如美国麻省理工学院所研究和开发的 道德机器 就是提出了一个基于无人驾驶的商业伦理风险困境:如果人工智能的学习通过大量的数据在线学习和数据采样技术得到了机器人学习的最佳结果,这种情况就相当于一个机器人的学习得到了一个大多数的公众可以投票的结果,以大多数公众的看法和意见可以作为人工智能判断其好坏的依据和标准,并且以此作为其行动的重要依据㊂如何解决责任的划分问题因而变得尤其重要㊂同时风险和责任的明确就会因此变得相当复杂㊂目前来看,企业的风险责任承诺和商业保险责任承诺是一种对人工智能相关产品的风险责任明确的方法,但是未来,需要更加合理的风险责任主体承诺体系㊂因此通过明确各方主体责任这一路径将是人工智能的治理重点㊂3.人工智能应用边界模糊不可预知虽然当前世界各国都不同程度地提出了对人工智能发展的引导规范,但人工智能治理体系尚未达成全球共识和一致性框架㊂快速迭代的人工智能技术的一个弊端在于具有不确定的潜在风险,难以提前预估,使得人工智能自身所具有的 不可预测性和潜在的不可逆性本身就是一种实际的伦理风险 ㊂在伦理和人工智能的未来发展问题上,大多数从事伦理技术研究的学者与人工智能技术研究专家的观点和意见都存在较大的分歧,伦理学研究专家普遍认为对于人工智能技术研究要抱有审慎的原则,而人工智能技术研究专家则更大程度地看重人工智能技术所带来的工作效率的改进㊂目前,对于先进的人工智能深度学习技术的研究相对缺乏,深度机器学习的能力和信息聚合识别能力尚普遍缺少适用的技术上的识别方法,特别是在人工智能深度机器学习的方法逐渐成熟并得到广泛应用时,机器学习的迭代速度识别能力已经远远超过了人工智能预估的迭代速度㊂此外,人工智能以先进的大数据机器学习技术作为其基础,通过大数据和互联网的手段进行大数据挖掘与信息采集,利用所采集获得的大量非深度结构化㊁不完全受控的大数据信息系统进行对神经网络的学习,所得到的学习结果往往难以预测,具有高度黑箱化的数据特征㊂因而在技术自我迭代中,可能出现非工程设计人员的开发意图,其智能化决策的程度与不可控风险成正比[4],不仅多数人无法理解其结果,甚至连开放算法的工程师也极有可能无法洞悉演化算法和迁移学习的 黑箱 ,对算法本身做出清晰的解释㊂三、人工智能治理应对的可能路径随着当前我国以数字新基建㊁数据新要素为特征的新一波数字经济浪潮全面来临,推动全球人工智能发展逐步从 探索期 向 成长期 过渡,在技术和产业上均进入重要的转型阶段,各种相关风险层出不穷㊂虽然目前世界各国都出台了治理方案和对策㊂2016年6月,日本AI学会的人工智能伦理研究委员会正式发布了人工智能伦理规范,要求相关研究工作人员严格遵守人工智能伦理指标和草案;2019年5月OCED成员国共同签署‘政府间人工智能推荐性原则和建议“,提倡负责任的技术发展态度;2019年6月我国也正式发布‘新一代人工智能治理原则 发展负责任的人工智能“,把共担责任作为一条重要原则㊂但总体而言目前的治理框架仍相对滞后于人工智能技术的发展,在此背景下,深入讨论人工智能治理问题已然成为人工智能全面新发展的重要制约瓶颈和亟需突破的关键挑战㊂本文试图从平台治理㊁数据治理㊁算法治理层面提出具体的治理路径㊂(一)平台治理所谓平台是指人工智能技术的开发主体㊁组织或企业㊂随着互联网平台的不断发展扩大,平台治理既是人工智能平台对于自身的一种内部管理,也包括外部相关利益机构为了实现社会公共利益而展开的共同参与㊂各方主体立足于数字时代人工智能发展的基础上,需要不断进行顶层设计和深入探索㊂[5]虽然政府部门已经尝试引入高技术手段对网络平台进行监管,新技术平台企业已经开始介入政府规则制定和政策工具设计之中,但由于平台治理存在大量差异化㊁碎片化的场景生态模式,在人员㊁技术和理念等方面仍旧存在很大滞后性,对平台治理研究和实践缺乏足够的关注㊂今后,需要对平台治理的以下几个方面进行强化㊂一是政府部门需要打通 数据孤岛 ,平衡数据开放㊁利用与保护㊂二是由于责任主体较多,有必要建立动态灵活的风险协同应对机制和利益分享机制,促使各方主体激励相容㊂三是考虑多层次的综合治理路径㊂如从企业微观层面的自我约束机制㊁中观行业层面的自治协同㊁宏观层面的法律规则和市场机制的选择㊂总之,强化多层级协同治理方案是较为有效的平台治理路径㊂(二)数据治理随着近年来全社会数据的开放共享不断扩大,隐私保护问题日益突出,对此的监管治理也提出了更高的要求㊂著名的国际安全咨询机构gartner认为数据安全治理不仅仅单单是一套用数据和工具进行组合的数据产品和技术升级的解决方案,而是从数据决策层发展到数据技术支撑层,从数据管理制度支撑到数据和工具的支撑,自上而下的一条贯穿整个数据治理组织和架构的完整数据治理链条㊂组织内的各个治理层级之间都需要对于数据安全信息系统治理的基本目标和其宗旨取得共识,确保其采取合理和适当的安全保护措施,以最有效的手段和方式有效保护数据安全信息系统资源㊂我们认为,数据治理包含数据技术治理和数据安全治理两个方面㊂数据技术治理从数据处理技术本身而言,治理范围着重在企业内部,围绕数据来源㊁处理㊁应用等方面㊂而安全层面的数据治理的挑战相对更大,需要综合多种法律㊁技术途径而实现㊂从现有情况来看,一些国际组织和机构已公布了关于数据安全的政策标准㊂[6]例如,早在2018年欧盟的‘统一数据保护条例“就已正式生效,规定算法歧视的规制应确立数据无害化原则,确立了完善个人信息保护法律体系,以制定个人信息保护为源头,民法㊁刑法㊁行政法等多部门法综合治理手段㊂2019年5月,‘欧盟非个人数据自由流动条例“正式生效,‘条例“明确了欧盟成员国政府在非个人数据流动监管领域须遵循的基本原则,即 自由流动㊁规则透明,公共安全保留 ㊂同样美国第一部为保护个人隐私权而专门立法的‘隐私权法“㊁规范个人信息采集与处理的‘个人数据通知和保护法案“‘消费者隐私权法案“等,初步形成了以隐私权为治理对象㊁通过各地立法为主要手段,以行业自律为重要辅助相结合的方式㊂[7]就我国而言,2020年7月3日,全国人大正式公开‘数据安全法(草案)“并征求意见,反映出我国对数据安全的重视已上升到法律层面㊂各地方政府紧随其后,如深圳市也公布了 深圳特区数据条例 ,反映出各地方政府在数据安全治理方面的迅速跟进㊂但总体而言目前我国数据安全法律体系尚处于加快建设和完善的情况下,同时人工智能数据安全标准更偏落地应用,技术层面先行先试的策略使得监管往往不能面面俱到㊂这些实际情形也对我国政府人工智能数据安全监管和企业数据安全治理提出了更高的挑战㊂(三)算法治理对于算法治理,首要原则是公开透明,即保障用户的知情权,同时应该以易于公众理解的形式公开,对于获得公共公众信任具有非常大的意义㊂在具体策略上可以采取技术创新㊁风险量化㊁算法审查等多种策略㊂一是算法带来的问题可以通过算法技术的改进和创新予以克服㊂以优良算法代替不良算法的途径破解算法本身带来的问题㊂如脸书发布的FairnessFlow工具会对涉及性别种族等某种不公平算法做出警告㊂对于利用人工智能技术生成的伪造信息同样可以利用区块链的技术加以识别破解㊂我们应该认识到一些问题存在的本身往往是技术创新的重要推力,通过技术对抗,技术创新的方式,逐步优胜劣汰,从而消解一部分因技术带来的难题与挑战㊂二是可量化㊁可解释和可学习的风险分析技术对保障人工智能的安全至关重要㊂[8]借鉴风险分析模型在金融领域的成功应用,如VAR的风险测度模型,同样可以将算法风险特征提供的信息以概率分布进行表示,然后用风险特征的分布估计目标实例的标签概率分布,最后实现风险指标的量化分析㊂三是加强算法公平㊁算法透明的审查机制㊂在数据的应用处理过程中,对于算法所涉及的各方主体还应设立合理的问责制,完善事后救济与责任承担制度㊂[7]四、优化人工智能治理体系的实践对策(一)加强人工智能法治生态,构建人工智能法治体系一是努力建设人工智能法治生态㊂人工智能技术作为近年来的新兴技术,随之引致的风险日益增加,对人工智能的治理成为了一个非常突出的问题㊂应尽快将人工智能治理纳入法治轨道,探索相关的法治原则㊁标准和体系等法治生态的建设㊂运用法治思维和风险意识,提前应对可能风险㊁规划治理方案和构建治理体系㊂人工智能发展发达地区应积极总结成功经验,探索是否具备可复制㊁可操作的借鉴模式㊂二是建立人工智能法治体系㊂考虑人工智能技术发展对现有治理体系的冲击,提前研判和应对人工智能技术的发展对社会经济㊁法制伦理的广泛影响,在避免不可控因素和保障人工智能的良性安全发展的前提下释放技术变革的潜能,努力达成人工智能治理体系的共识㊂影响人工智能法治体系的构建应注重与顶层设计方案的契合,注重人工智能治理的前沿研究与实践应用的并重,侧重于支持对人工智能产业规范的指导㊂同时由于其跨学科属性,在建设该学科发展中,应探索适合产业发展需求的跨学科人才的培养模式㊂最后人工智能法制体系还应加强对未来人工智能治理风险与挑战的趋势研判和应对措施㊂(二)明确人工智能伦理的基本价值,建构人工智能伦理框架如前所述,平台治理㊁算法治理㊁数据治理说到底在于对使用数据和技术背后的人的治理,数据作为生产要素的关键资源,也应该考虑在使用过程中的信息过滤的功能,通过良好的平台治理途径和相应的监管措施,尽可能地减少人类社会的偏见与歧视导致的算法污染,使其在提升人类生产效率的同时建立起公平㊁正义与向善的社会伦理规范,为原本中性的技术的利用提供健康的生存环境㊂因此,要在充分考虑人工智能技术需求和社会需求,同时以人类福祉为目的的前提下,实现人工智能的创新与发展㊂要从影响伦理风险治理的根本性㊁现实性问题入手,推进伦理与技术融合共生机制的生成㊂自2015年以来,国内外存在两个影响较为广泛的人工智能伦理共识:阿西洛马人工智能原则和IEEE组织倡议的人工智能伦理标准㊂尽管如此,在技术爆炸时代,仍有必要建立新型人工智能伦理治理框架㊂首先,建立算法从业人员以及AI行业的伦理规范,从源头遏制与预防人工智能技术风险,从而规制算法设计与技术发展应用遵循人类的伦理与道德㊂其次是加强在AI的技术创新促进人类福祉和可持续性发展方面凝聚共识㊂[9]如利用人工智能技术主体的技术评估㊁社会公众的体验评估,全面提高人工智能技术伦理风险的科学性㊂最后可以考虑在企业层面筹建人工智能伦理委员会,研究制定伦理标准㊂规范的依据应当是技术只能作为实现人类福祉的手段㊂(三)推进算法向善的技术进步,实现良性向善的算法社会一是加强对算法技术的源头治理㊂考虑因果推理技术对于优化算法的重要性,[11]有研究者使用因果推理工具开发了一套严格的模型,结果表明因果模型能够有效捕获社会偏差,该模型使算法能够考虑到对个体产生的不同社会偏见,并有效地补偿这些偏差㊂二是加强算法科技人员的技术向善的伦理认同㊂向善性技术进步不仅着眼于技术创新,更加强调人工智能的目的不应违背人类伦理道德的基本方向,在使用过程中不作恶㊂向善性的要求包括考察人工智能是否以促进人类发展为目的,如和平利用人工智能及相关技术㊁避免致命性人工智能技术滥用;同时,也要求考察人工智能是否有滥用导致侵犯个人权利㊁损害社会利益的危险,例如是否用于欺诈客户㊁造成歧视㊁侵害弱势群体利益等㊂三是借助算法革命改善社会经济福利㊂积极利用新技术促进产业革命,重构新业态㊁新模式㊁新产业的发展,积极推动算法技术来推进人类社会福祉的良性实现㊂参考文献:[1]上海赛博网络安全产业创新研究院.人工智能时代网络内容生态治理的机遇与挑战[J].信息安全与通信保密,2020,(2).[2]杨勤法,丁庭威.新时代人工智能技术发展的法律规制[J].科技与法律,2019,(5)[3]汪怀君,汝绪华.人工智能算法歧视及其治理[J].科学技术哲学研究,2020,(2).[4]唐林垚.人工智能时代的算法规制:责任分层与义务合规[J].现代法学,2020,(1).[5]梁正,余振,宋琦.人工智能应用背景下的平台治理:核心议题㊁转型挑战与体系构建[J].经济社会体制比较,2020,(3).[6]孟小峰,刘立新.区块链与数据治理[J].中国科学基金,2020,(1).[7]闫文光.从数据角度治理算法歧视[J].五邑大学学报(社会科学版),2020,(1).[8]陈群,陈肇强,侯博议,王丽娟,罗雨晨,李战怀.人工智能风险分析技术研究进展[J].大数据,2020, (1).[9]于雪,段伟文.人工智能的伦理建构[J].理论探索,2019,(6).[10]陈思.算法治理:智能社会技术异化的风险及应对[J].湖北大学学报(哲学社会科学版),2020,(1).责任编辑:温松。
麦肯锡未来科技：2025年12个核心技术
近日，麦肯锡发布了一项报告，里面研究了技术对未来经济的影响程度。
研究的对象是一些正在取得飞速发展、具有宽泛影响，且对经济影响显著的技术。
十年后，哪些颠覆性技术拥有影响经济的巨大潜力？，综合梳理如下。
1、移动互联网价格不断下降、能力不断增强的移动计算设备和互联网连接到2025 年的影响力：经济：3.7—10.8 万亿美元生活：远程健康监视可令治疗成本下降20%移动互联网主要技术包括：无线技术，小型、低成本计算及存储设备，先进显示技术，自然人机接口，先进、廉价的电池。
2、知识工作自动化可执行知识工作任务的智能软件系统到2025 年的影响力：知识工作自动化经济：5.2—6.7 万亿美元生活：相当于增加 1.1—1.4 亿全职劳动力主要技术包括：人工智能、机器学习，自然人机接口，大数据。
3、物联网用于数据采集、监控、决策制定及流程优化的廉价传感器网络到2025 年的影响力：经济：2.7—6.2 万亿美元，对制造、医保、采矿运营成本的节省最高可达36 万亿美元物联网概念主要技术包括：先进、低价的传感器，无线及近场通讯设备（如RFID），先进显示技术，自然人机接口，先进、廉价的电池。
4、云利用计算机软硬件资源通过互联网或网络提供服务云技术到2025 年的影响力：经济：1.7—6.2 万亿美元，可令生产力提高15-20%主要技术包括：云管理软件（如虚拟化、计量装置），数据中心硬件，高速网络，软件/ 平台即服务（SaaS、PaaS）。
5、先进机器人具备增强传感器、机敏性与智能的机器人；用于自动执行任务。
到2025 年的影响力：经济：1.7—4.5 万亿美元生活：可改善5000 万截肢及行动不便者的生活先进机器人主要技术包括：无线技术，人工智能/ 计算机视觉，先进机器人机敏性、传感器，分布式机器人，机器人式外骨骼。
6、自动汽车在许多情况下可自动或半自动导航及行驶的汽车Google自动汽车2025 年的影响力：经济：0.2—1.9 万亿美元生活：每年可挽回3-15 万个生命主要技术包括：人工智能、计算机视觉，先进传感器，如雷达、激光雷达、GPS，机器对机器的通信。
我国人工智能的发展战略是()
我国人工智能的发展战略是()战略重点之一：建立完善的数据生态系统海量数据是训练人工智能系统、吸引人才、加速创新的核心要素之一。
中国可以通过建立并落实数据规范、向私营领域开放公共数据、鼓励跨国数据交流来构建一个更为完善的数据生态系统。
首先，建立数据标准是进行广泛数据分享和实现系统间交互操作的重要前提条件，有助于提升物联网及人工智能技术的价值。
潜在的庞大数据体量是中国的天然优势，使中国有机会在国际上更好地发挥领头羊的作用。
而且，在与中文语言相关的数据规范制定方面，中国也应起到主导作用。
对于特定行业数据，政府可要求现有的监管机构制定必要规则。
比如美国证券交易委员会在2009年出台规定，要求所有上市公司使用XBRL(可扩展商业报告语言)格式发布财报，确保所有公开数据的机器可读性。
其次，为了提升数据的多样性，政府应提高公共数据的开放程度，并带头建设行业数据库。
这些举措同时能够提升公共服务质量、提供政策制定洞见，从而带来额外益处。
比如纽约市政府就建立了公开数据门户网站，为市民提供经济发展、医疗、休闲、公共服务等领域的数据。
2012年纽约市还颁布了《开放数据法案》，要求政府部门使用机器可读取的数据并建立API(应用程序编程接口)，方便软件研发人员直接连接政府系统并获取数据。
最后，中国政府还需考虑国际数据流的价值。
麦肯锡全球研究院的调查表明，2014年，跨境数据流为全球经济创造了2.8万亿美元的价值，对经济增长的贡献已经超过实体贸易。
此外，研究还指出，由于经济体需要接触全球的思想、研究、科技、人才和最佳实践案例，数据流入和流出都能十分重要。
数据是未来的货币。
例如在医学研究中，如果没有全球海量临床数据的支持，人工智能的潜力就无法得到充分挖掘。
过多的桎梏将会束缚中国的人工智能企业，导致其丧失开发具有全球竞争力产品的能力。
战略重点之二：拓宽人工智能在传统行业的应用只有当人工智能技术在中国真正普遍的应用于传统行业，而不仅仅属于科技巨头时，其经济潜力才会充分彰显。
我国人工智能的发展战略是()
我国人工智能的发展战略是()战略重点之一：建立完善的数据生态系统海量数据是训练人工智能系统、吸引人才、加速创新的核心要素之一。
中国可以通过建立并落实数据规范、向私营领域开放公共数据、鼓励跨国数据交流来构建一个更为完善的数据生态系统。
首先，建立数据标准是进行广泛数据分享和实现系统间交互操作的重要前提条件，有助于提升物联网及人工智能技术的价值。
潜在的庞大数据体量是中国的天然优势，使中国有机会在国际上更好地发挥领头羊的作用。
而且，在与中文语言相关的数据规范制定方面，中国也应起到主导作用。
对于特定行业数据，政府可要求现有的监管机构制定必要规则。
比如美国证券交易委员会在2009年出台规定，要求所有上市公司使用XBRL(可扩展商业报告语言)格式发布财报，确保所有公开数据的机器可读性。
其次，为了提升数据的多样性，政府应提高公共数据的开放程度，并带头建设行业数据库。
这些举措同时能够提升公共服务质量、提供政策制定洞见，从而带来额外益处。
比如纽约市政府就建立了公开数据门户网站，为市民提供经济发展、医疗、休闲、公共服务等领域的数据。
2012年纽约市还颁布了《开放数据法案》，要求政府部门使用机器可读取的数据并建立API(应用程序编程接口)，方便软件研发人员直接连接政府系统并获取数据。
最后，中国政府还需考虑国际数据流的价值。
麦肯锡全球研究院的调查表明，2014年，跨境数据流为全球经济创造了2.8万亿美元的价值，对经济增长的贡献已经超过实体贸易。
此外，研究还指出，由于经济体需要接触全球的思想、研究、科技、人才和最佳实践案例，数据流入和流出都能十分重要。
数据是未来的货币。
例如在医学研究中，如果没有全球海量临床数据的支持，人工智能的潜力就无法得到充分挖掘。
过多的桎梏将会束缚中国的人工智能企业，导致其丧失开发具有全球竞争力产品的能力。
战略重点之二：拓宽人工智能在传统行业的应用只有当人工智能技术在中国真正普遍的应用于传统行业，而不仅仅属于科技巨头时，其经济潜力才会充分彰显。
麦肯锡在全球调研分析160个案例给出5个行业的34个ai应用场景
麦肯锡在全球调研分析160个案例，给出5个行业的34个AI应用场景“我觉得不行！”；“我觉得可以！”这正是现在大家看待AI的两种态度。
有人觉得现在去谈人工智能的商业化为时尚早，但也有人觉得人工智能已经在企业的许多业务场景中发挥至关重要的作用。
无论如何，作为一个刷爆朋友圈，并且曝光度与日俱增的热门话题，许多企业都已经对AI“蠢蠢欲动”，甚至“先下手为强”了。
不仅大大小小的科技公司都开始纷纷自觉贴上人工智能的标签，许多企业也开始尝试利用人工智能技术不断优化企业的运营。
就在两个月前，可口可乐公司向外界公布要应用人工智能推出一款与可口可乐自动售货机结合的智能APP，通过这个APP，消费者可以直接在线订购，然后在自动售货机上取货。
甚至在包括其它国家在内的任何位置，也可以为家人或朋友购买饮料。
同时，透过自动售货机与云端的连接，可口可乐公司还可以实现对机器的远程控制，比如调整售货机销售的产品的价格、在特定位置引入折扣和促销活动等等，同时，通过这样一个通道，可口可乐公司还可以向消费者发送个性化信息，并提供一个互动的聊天平台。
这样的方式不仅给消费者带来了便利，也使得可口可乐公司可以更好地收集消费者相关的数据、了解消费者行为，并相应地调整其产品和服务，改善公司的管理运营。
图解行业场景中的人工智能应用这仅仅是人工智能一个非常小的商用案例。
关于人工智能的商业化，麦肯锡全球研究院跨越14个行业、10个国家，对3073名企业高管进行了调查，并分析了160个案例，最终发布了《人工智能：下一个数字前沿？》报告，其中，报告详细描述了5个应用案例，并对零售、电力、医疗3个行业应用进行了图解：1.零售：连接消费者，改善购物体验图像识别、机器学习和自然语言处理等技术等发展使得智能服务机器人能够轻松与顾客打招呼、交流，可以预测订单，提供引导；通过机器学习，可以根据消费者到个人资料进行个性化促销; 在顾客浏览店铺商品时，店内的信标（Beacon）也可以通过手机向他们发送优惠信息基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购物者打包的商品; 加上传感器所获取的数据，AI使得自动结帐和付款成为可能使用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一英里的交付，能够实现避障并处理收货人不在的状况具有计算机视觉和深度学习功能的互动屏幕和桌面可以识别商品并推荐适合消费者的相关产品自动购物车会在商店中跟随顾客，并运送商品到顾客的上车点，或通过机器人、无人机送货上门利用机器学习，商店开业根据竞争对手的价格、天气情况、库存情况等数据信息实时调整和优化商品价格，从而最大限度地提高收入通过人工智能强化的机器人可以持续跟踪仓储信息，识别空货架并补货，同时，其他机器人也可以在仓库中进行打包2.电力：更少的电站，更智能的电网通过传感器和机器学习系统，可以通过对风力条件的实时调整，最大限度地提高发电效率通过机器学习可以预测电力的供需峰值，从而最大限度地利用间歇性可再生能源智能电线与机器学习的结合，可以实现实时的电力调度，改善电网负载无人机和小型机器人可以在不关停电路的情况下，检测和预测设备故障机器可以替代人工自动记录数据并检查设备状态，从而减少对技术人员的需求数量，使他们可以花更多时间解决其它问题在设备检修过程中，现场工作人员仍然可以实时接收运行数据，以减少响应时间及中断的影响虚拟助手可以根据业务历史对消费者进行分类，利用机器学习提供坏账预警服务基于机器学习，智能仪表可以根据使用量和天气等因素，自动调整用电数据3、医疗：更快的诊断，更好的治疗机器学习程序可以通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与其医疗记录进行比较，提供健康建议并预警疾病风险使用机器学习和其他相关的AI技术，设备可以进行自主诊断并帮患者做简单的体征指标检查，而无需人力辅助，从而减轻医生和护士的工作压力根据患者的历史医疗数据和记录，基于AI的诊断工具可以更准确地诊断疾病根据医疗和环境等因素，AI算法可以预测患者行为和疾病的概率，从而优化医院运营、排班计划和库存管理利用AI，可以分析患者的病史和环境因素，从而确定患有疾病风险的对象，并指导他们进行预防性保健互动信息亭形式的虚拟助理，可以帮助患者进行登记，并将其转交给合适的医生进行诊断，缩短患者等待的时间，改善医疗体验通过机器学习工具可以对特定患者的需求设计个性化的治疗方案，从而提高治疗效率，改善治疗效果根据人工智能对大众的健康分析结果，可以通过鼓励护理人员更好地管理患者健康，并帮助患者降低住院费用和治疗成本4、制造：更智能、更灵活对于工程和研发人员而言，人工智能工具的使用意味着更快的周转时间和更少的迭代次数，效率得到大大提升获取全球各地的供应商信息，降低采购过程中的成本，更好地管理供应链，使得收益最大化项目经理可以使用基于人工智能的高级分析，从而提高审查流程的有效性AI可以帮助企业重新审视制造流程和生产线，并针对性地进行优化和调整，从而以降低成本、减少资源浪费，加快企业上市速度制造商可以利用AI技术为客户提供更优质的售后服务工作人员与工厂的生产线必须更好地进行协同作业，从而挖掘AI 的全部潜力，实现其中的价值5、教育：不断优化教学形式和效果解决教育资源分布不均的问题，并根据市场需求帮助政府机构不断优化教育制度，提高人才与市场的匹配度为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就业率通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向每个学生提供适当的内容，打造个性化教学自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把更多的时间花在更具价值的教学环节中总而言之，人工智能已经或多或少在行业中得到了应用。
人工智能是否会取代人类工作
人工智能是否会取代人类工作正方：人工智能会取代人类工作。
首先，人工智能在许多领域已经展现出了超越人类的能力，比如在医疗诊断、金融分析、甚至创作艺术等方面。
据统计，根据麦肯锡全球研究所的数据，到2030年，全球范围内将有15%的工作岗位被自动化技术取代。
其次，人工智能的发展速度远远超过人类的学习和适应能力。
正如比尔·盖茨所说，“未来20年内，人工智能将取代大量的工作。
”再者，人工智能的成本相对较低，不需要休息和福利，不会出现人类的情绪波动和工作疲劳。
因此，从效率和成本角度来看，人工智能更有优势。
最后，随着科技的不断进步，人工智能将会越来越智能，甚至可能超越人类的智能，这将对人类的工作岗位构成威胁。
反方：人工智能不会取代人类工作。
首先，人工智能虽然在某些领域展现出了强大的计算和分析能力，但在创造性、情感交流等领域仍然远远落后于人类。
举个例子，艺术创作、心理咨询等领域需要人类的情感和创造力，这是人工智能无法替代的。
其次，人工智能虽然可以提高工作效率，但在很多领域依然需要人类的智慧和决策能力。
比如在医疗领域，虽然人工智能可以辅助医生进行诊断，但最终的治疗方案还是需要医生根据患者的具体情况来决定。
最后，人工智能的发展也需要人类来进行研发和维护，这也将创造更多的就业机会。
正如史蒂芬·霍金所说，“人工智能不会取代人类，而是会为人类创造更多的机会和福利。
”。
综上所述，虽然人工智能在某些领域展现出了强大的能力，但在很多领域仍然需要人类的智慧和创造力。
因此，人工智能不会完全取代人类的工作。
麦肯锡 研究报告
麦肯锡研究报告麦肯锡公司是全球领先的管理咨询公司之一，经常发布各类研究报告，以提供对各个领域的深入研究和洞察力。
以下是一个含有700字的麦肯锡研究报告。
研究报告题目：未来五年中国消费者电子市场的发展趋势摘要：随着中国经济的不断增长以及人们生活水平的提高，消费者电子市场在中国正呈现出蓬勃发展的势头。
这份报告对未来五年中国消费者电子市场进行了深入研究，并发现了几个主要的发展趋势。
首先，移动设备将继续主导市场，特别是智能手机的销售量将持续增长。
其次，人工智能技术在消费者电子产品中的应用将日益普及，智能家居等产品将得到迅猛发展。
此外，虚拟现实和增强现实技术也将在游戏和娱乐产业中崭露头角。
最后，随着消费者对健康和可持续发展的关注日益提高，健康电子产品和环保电子产品的需求将迅速增长。
正文：一、移动设备将继续主导市场中国拥有庞大的移动用户群体，智能手机是最受欢迎的移动设备之一。
麦肯锡公司预计，在未来五年内，中国智能手机市场将保持10%以上的年均增长率。
这主要归因于中国人口日益增长的购买力以及更广泛的移动支付渠道的普及。
此外，随着5G技术的推广，智能手机的销售量有望进一步增长。
二、人工智能技术的应用将日益普及人工智能技术在消费者电子产品中的应用将成为未来五年发展的重点。
智能家居产品以及智能助理设备如智能音箱等将会在市场中迅速崛起。
人工智能的发展将进一步提升产品的智能化程度，使得用户体验更加顺畅和智能化。
三、虚拟现实和增强现实技术将崭露头角虚拟现实和增强现实技术已经在游戏和娱乐产业中得到广泛应用，未来五年这一趋势还将继续扩大。
随着技术的进一步发展和成本的降低，虚拟现实和增强现实技术将进一步拓展应用范围，涵盖教育、医疗、旅游等更多领域。
四、健康电子产品和环保电子产品需求增长消费者对健康和可持续发展的关注不断增加，这将促使健康电子产品和环保电子产品的需求迅速增长。
例如，智能手环、智能健康监测设备以及电动汽车等产品的市场需求将持续增长。
中国人工智能发展现状及未来趋势
中国人工智能发展现状及未来趋势人工智能不仅是当前的热门话题，更是一个兼具科技和商业价值的重要领域。
中国人工智能发展正在经历一个高速发展的阶段，引领全球人工智能技术的发展趋势。
一、人工智能在中国的发展现状自2017年起，中国人工智能开始呈现爆发式增长。
中国政府对人工智能的协议投资不断增加，企业对人工智能的应用也日益广泛。
截至2020年，中国已经形成了人工智能产业链，涉及硬件制造、算法开发、智能终端、应用于垂直行业等多个领域。
中国人工智能巨头崛起，其中包括百度、阿里巴巴、腾讯等。
1.硬件制造在硬件制造方面，中国的发展仍然依赖于国外的技术和知识产权。
但是中国正在通过人工智能国家战略以及企业投资带动本土人工智能产业的发展，逐步缩小与国外的差距。
此外，中国正在打造世界领先的芯片工业基地，这将为中国人工智能硬件产业提供支撑。
2.算法开发中国的算法开发也已经处于国际领先水平。
这离不开中国政府、高等院校及研究所的支持，并且得益于中国计算机科学的快速发展。
人工智能领域成为了全球创新的发源地，例如中国的陶智博士和李飞飞博士已成为全球人工智能领域的知名人物。
3.智能终端随着物联网的发展和步入万物互联新时代，智能终端得到快速的发展。
中国已成为全球最大的智能手机市场，并逐渐发展起智能汽车、智能家居、智慧城市等领域。
在未来，智能终端的发展将会驱动各行各业的数字化升级。
4.应用于垂直行业除了硬件制造、算法开发和智能终端外，人工智能应用于各垂直行业的发展也已经形成了比较成熟的产业。
其中包括金融、医疗、教育、安防等。
例如，在金融领域，中国人工智能企业在客户风险评估、智能投顾、反欺诈等领域已成为领先企业。
二、未来走向在未来，中国人工智能将从技术产品迈向商业化生产和效益提升。
在人工智能领域，最大的机遇在于产业升级和第三次技术革命。
未来，人工智能将会被应用到更多的垂直行业中，因此政府与企业应加强合作，共同推进人工智能的发展。
在商业化应用方面，人工智能将推动各行业的数字化转型，进一步提升公司竞争力和运作效率。
麦肯锡分析报告
麦肯锡分析报告
未来十年，X国1470万年龄在18岁到34岁之间的年轻工人会因自动化而失业，比例达到百分之40。
拥有高中或以下学历的工人被自动化取代的可能性是拥有学士学位的工人的四倍。
未来十年，将会创造新的工作岗位，但是也会逐步取消数百万个工作岗位。
随着智能机器成为X国工作场所的固定设备，几乎每个人的日常工作性质都可能发生变化。
随着人工智能技术的飞速发展，产业升级带来的劳动升级，将对工作岗位、求职市场带来深切的影响。
地方经济的健康状况在自动化时代至关重要，麦肯锡的报告中表示，与20年前相比，今天的X国劳动力市场看起来明显不同。
经济大萧条等戏剧性事件改变了这一格局，但就业岗位的组合和分布也在悄然发生变化。
在未来十年，下一波自动化技术可能会加速变革的步伐。
数以百万计的工作岗位可能会被逐步淘汰，但新的工作岗位也会被创造出来。
更广泛地说，随着智能机器成为美国工作场所的固定装置，几乎每个人的日常工作性质都可能发生变化。
麦肯锡的这份报告分析了X国3000多个县和315个城市，发现它们的发展道路截然不同。
自动化不是凭空发生的，在自动化时代下，当地经济的健康状况将影响它们适应和繁荣的能力，以及应对未来变化的能力。
这种自动化的趋势将可能扩大城市和农村之间的差距，高工资和低工资人群之间的鸿沟。
麦肯锡 产业发展趋势
麦肯锡产业发展趋势麦肯锡(McKinsey)是全球顶尖的管理咨询公司之一，它在各行各业都拥有深入的行业知识和丰富的经验。
麦肯锡的专家团队定期发布报告，分析各个产业的发展趋势和未来发展方向，为企业提供战略指导和决策支持。
本篇文章将以互联网、人工智能、生物科技和可持续发展为例，探讨麦肯锡认为的产业发展趋势。
一、互联网产业发展趋势互联网产业是当前全球最具影响力的产业之一，它正在以惊人的速度改变着各行各业的运营模式和商业逻辑。
关于互联网产业的发展趋势，麦肯锡总结了以下几点：1. 移动互联网的普及：智能手机和移动网络的普及，将进一步推动移动互联网应用的发展。
随着4G和5G技术的普及，我们可以预见到更多的移动互联网应用将会涌现，为用户提供更加便捷的服务。
2. 人工智能在互联网产业中的应用：人工智能技术的迅速发展，使得其在互联网产业中的应用逐渐增多。
无论是自动驾驶、智能客服还是智能推荐系统，人工智能都将大幅度提升互联网产业的效率和用户体验。
3. 云计算技术的应用：云计算技术将进一步推动互联网产业的发展。
通过云计算，企业可以将大量的数据存储和计算任务外包给云服务商，降低了企业的成本和风险，并且可以更加灵活地调整资源的配置。
4. 数据驱动的商业模式：互联网产业以数据为基础，数据驱动的商业模式将成为主流。
企业通过大数据分析，可以更好地了解用户需求并提供个性化的产品和服务，提高用户满意度和品牌忠诚度。
二、人工智能产业发展趋势人工智能是当前科技界最热门的领域之一，它正在以惊人的速度改变着人们的生活和工作方式。
麦肯锡认为，人工智能产业的发展趋势主要有以下几点：1. 垂直领域的应用：随着人工智能技术的不断进步，人工智能在各个垂直领域的应用将大幅度增加。
例如，医疗健康、金融、交通运输等领域都可以通过人工智能技术实现更高效、更精准的管理和决策。
2. 自动化和智能化的生产模式：人工智能技术的应用将推动生产模式的变革。
例如，工厂生产线可以通过人工智能技术实现自动化生产，提高生产效率和质量。
推动新一代人工智能健康发展的新路径——“人工智能助力联合国可持续发展目标”溯源篇
TRACING THE BACKGROUND AND ORIGIN OF AI FOR SDGS推动新一代人工智能以联合国2030可持续发展目标为导向，促进人工智能与经济、社会发展进行深度融合，是人工智能实现健康发展的重要路径。
——“人工智能助力联合国可持续发展目标”溯源篇在整个人类历史中，技术一直是进步和繁荣的动力。
人工智能（AI）是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，同时也面临着社会治理、伦理、隐私保护的挑战。
面对当前新一代人工智能发展所面临的积极变革和严峻挑战，如何引导规范人工智能的发展方向，推动人工智能健康可持续发展，成为全世界都面临的重要难题。
而可持续发展是当今世界范围内的共识，联合国2030年可持续发展议程提出的17项目标（SDGs）成为全人类共同的发展愿景和目标，关乎当前和后代的福祉，其最终实现离不开人工智能在内的新技术的支持。
2020年-2030年是实现可持续发展目标的关键十年，在人工智能蓬勃发展的今天，探讨和了解人工智能在联合国可持续发展目标中的作用和价值、实现路径和方向可谓趋势所致、时代所需。
为此，本文从厘清人工智能与联合国可持续发展目标之间关系的角度，梳理从国际到国内关于 AI助力SDGs的相关理念与行动。
一、人类对AI的期待与担忧目前AI的研究与开发正以极快的速度推进，但是回顾历史会发现，AI从诞生到发展，并非一帆风顺，经历了低谷和瓶颈，充满了质疑和挑战。
人工智能发轫于1956年在美国达特茅斯（Dartmouth）学院举行的“人工智能（Artificial Intelligent，简称AI）夏季研讨会”，在20世纪50年代末和80年代初先后步入两次发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均落入低谷。
当前，在新一代信息技术的引领下，数据快速积累，运算能力大幅提升，算法模型持续演进，行业应用快速兴起，人工智能发展环境发生了深刻变化，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
人工智能是否会取代人类工作的辩论辩题
人工智能是否会取代人类工作的辩论辩题正方，人工智能会取代人类工作。
观点一，技术发展趋势。
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的工作岗位可以被机器和算法所替代。
根据麦肯锡全球研究所的一份报告，到2030年，全球约有15%的工作岗位将会被自动化技术取代。
这说明人工智能的发展趋势是不可逆转的，它将会取代人类工作。
观点二，经典案例。
以汽车制造业为例，自动化生产线已经取代了大量的人工劳动力。
特斯拉公司在美国建立了一条全自动化生产线，大大提高了汽车的生产效率，同时减少了人力成本。
这一案例充分说明了人工智能在工作领域的潜力和效果。
观点三，名人名句。
“技术的进步是不可阻挡的。
”这是比尔·盖茨的名言，说明了技术发展的不可逆转性。
人工智能作为一种前沿技术，必然会在未来取代人类部分工作。
反方，人工智能不会取代人类工作。
观点一，人类独特的创造力和情感。
人工智能虽然可以完成一些重复性的工作，但是它无法具备人类独特的创造力和情感。
比如，艺术创作、情感交流等领域，人工智能无法取代人类的工作。
观点二，人工智能需要人类监督和指导。
人工智能虽然可以完成一些任务，但是它仍然需要人类来进行监督和指导。
人类在设计和使用人工智能时，可以根据自己的需求和价值观来进行调整和控制，从而保障人类工作的存在。
观点三，名人名句。
“机器可以做人类的许多事情，但是它永远无法取代人类的思想和创造力。
”这是爱因斯坦的名言，强调了人类独特的思维能力和创造力。
人工智能虽然可以完成一些工作，但是它永远无法取代人类的思维能力和创造力。
综上所述，人工智能是否会取代人类工作是一个备受争议的话题。
无论是正方还是反方，都有充分的论据和观点支持自己的立场。
人工智能的发展对于人类工作的影响是一个复杂而多维的问题，需要综合考量各方面因素来进行评估和预测。
人工智能对人类未来发展的影响辩论辩题
人工智能对人类未来发展的影响辩论辩题正方辩手：人工智能对人类未来发展有着积极的影响。
首先，人工智能的发展将极大地提升人类的生产力和效率。
根据《麦肯锡全球研究院》的一份报告显示，人工智能的广泛应用将使全球GDP增长26%，这将为人类社会带来巨大的财富和福利。
其次，人工智能的发展将解放人类劳动力，使人们能够从繁重的体力劳动中解脱出来，从而更多地投入到创造性的工作和生活中。
再者，人工智能的智能化技术将为人类带来更多的便利和舒适，例如自动驾驶汽车、智能家居等将极大地提升人们的生活质量。
另外，人工智能还将在医疗、教育、环保等领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的福祉。
名人名句，美国著名物理学家霍金曾表示，“人工智能是人类未来发展的希望，而非威胁。
”这一观点充分表明了人工智能对人类未来发展的积极影响。
反方辩手：人工智能对人类未来发展存在着潜在的负面影响。
首先，人工智能的发展可能导致大量的就业岗位被取代，特别是一些重复性劳动和低技能劳动岗位。
根据《世界经济论坛》的一份报告显示，到2030年，全球可能有800万个工作岗位被人工智能取代。
其次，人工智能的智能化技术可能会带来一些安全和伦理问题，例如自动驾驶汽车的安全隐患、人工智能的道德判断等问题。
再者，人工智能的发展可能会加剧社会的不平等现象，因为只有一部分人能够掌握和受益于人工智能技术，而大多数人可能会被边缘化。
另外，人工智能的发展也可能会威胁人类的隐私和个人信息安全，例如人脸识别技术的滥用等问题。
经典案例，2016年，谷歌旗下的AlphaGo人工智能在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石，这一事件引发了人们对人工智能的担忧，认为人工智能可能会超越人类智慧，对人类社会造成不可预测的影响。
综上所述，人工智能对人类未来发展既有积极的影响，也存在负面的影响。
我们需要在推动人工智能发展的同时，加强对其潜在风险的认识和管理，以实现人工智能对人类社会的良性发展。
人工智能对人类未来发展的影响辩论辩题
人工智能对人类未来发展的影响辩论辩题正方辩手观点，人工智能对人类未来发展的影响是积极的。
人工智能的发展将为人类带来巨大的进步和便利。
首先，人工智能的发展将大大提高生产效率，减轻人类的劳动负担。
根据麦肯锡全球研究所的报告，人工智能技术有望为全球经济创造13万亿至15万亿美元的增长，这将为人类社会带来巨大的财富和福利。
其次，人工智能的应用将极大地改善人类生活质量，例如自动驾驶汽车将大大减少交通事故，智能医疗设备将提高医疗水平，智能家居将提升生活舒适度。
此外，人工智能还将推动科技创新，为人类解决更多的难题，推动社会进步。
名人名句，"科技是第一生产力"，这是邓小平同志提出的观点。
人工智能作为科技的重要分支，将为人类社会带来更多的生产力，推动社会的发展。
反方辩手观点，人工智能对人类未来发展的影响是消极的。
人工智能的发展将对人类社会造成巨大的冲击。
首先，人工智能的发展将导致大量的工作岗位被取代，造成大规模的失业问题。
根据牛津大学的研究，未来20年内，47%的就业岗位将面临被自动化取代的风险，这将给社会带来巨大的不稳定性和不公平性。
其次，人工智能的发展将加剧社会的不平等现象，因为只有少数人掌握着人工智能技术，而大多数人将成为技术的被动使用者。
此外，人工智能的发展还将带来伦理和安全隐患，例如自动武器的出现将给世界带来更多的战争和冲突。
经典案例，2016年，谷歌旗下的AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石，这一事件引起了全球的关注。
人工智能的发展将对人类的智力劳动产生巨大的冲击，这将导致人类社会的巨大变革和不稳定。
综上所述，人工智能对人类未来发展的影响是双重的。
正方辩手认为人工智能将为人类社会带来巨大的进步和便利，而反方辩手认为人工智能将对人类社会造成巨大的冲击和不稳定。
我们需要认真权衡利弊，制定合适的政策来引导人工智能的发展，以实现人工智能对人类社会的积极影响。
梦想中的辩论辩题
梦想中的辩论辩题正方，梦想中的辩题是“人工智能是否会取代人类的工作岗位”。
首先，人工智能的发展已经取得了巨大的进步，它在很多领域已经展现出了超越人类的能力，比如在医疗诊断、金融交易等领域。
根据麦肯锡全球研究院的一份报告显示，到2035年，全球约有15%的工作岗位将会被自动化技术取代。
这意味着人工智能将会对人类的工作岗位造成巨大的冲击。
其次，人工智能的发展也会带来新的工作岗位，虽然一些传统的工作岗位可能会被取代，但是人工智能的发展也会创造出新的工作岗位，比如人工智能工程师、数据分析师等。
根据世界经济论坛的一份报告显示，到2022年，人工智能将会创造出1330万个新的工作岗位。
此外，人工智能可以解放人类的劳动力，让人类可以更多地从事创造性的工作。
人工智能可以完成一些重复性、机械性的工作，从而让人类可以把更多的精力投入到创新和创造性的工作中。
正如苹果公司创始人乔布斯所说，“我们的目标是让人们可以用更少的时间做更多的事情。
”。
因此，人工智能不会完全取代人类的工作岗位，相反，它会带来新的工作机会和解放人类的劳动力，让人类可以更多地从事创造性的工作。
反方，梦想中的辩题是“人工智能是否会取代人类的工作岗位”。
首先，人工智能的发展已经在一些领域展现出了超越人类的能力，比如在制造业、金融业等领域，人工智能已经可以完成一些复杂的工作。
根据牛津大学的一份研究显示，到2030年，全球将有47%的工作岗位被自动化技术取代。
这意味着人工智能将会对人类的工作岗位造成巨大的冲击。
其次，人工智能的发展也会带来新的工作岗位，但是这些新的工作岗位可能需要更高的技能和知识，而一些传统的工作岗位可能会被淘汰。
这意味着人工智能的发展会加剧人类的就业压力，尤其是对于低技能劳动者来说。
根据美国劳工部的一份报告显示，到2025年，全球将有800万个低技能工作岗位被自动化技术取代。
此外，人工智能的发展也会导致社会的不平等加剧，因为人工智能的发展会让一些高技能劳动者受益，而一些低技能劳动者可能会失业。
人工智能对社会的影响是正面的还是负面的辩论辩题
人工智能对社会的影响是正面的还是负面的辩论辩题正方观点：人工智能对社会的影响是正面的。
首先，人工智能的发展可以提高生产效率，降低生产成本，促进经济增长。
根据麦肯锡全球研究所的一份报告，人工智能技术有望为全球经济带来13万亿至15万亿美元的增长。
其次，人工智能可以解放人类劳动力，让人们从繁重、危险和重复性的工作中解脱出来，转而从事更有创造性和有意义的工作。
此外，人工智能还可以帮助人类解决一些复杂的问题，如医疗诊断、天气预测等，提高人类生活质量。
正如斯蒂芬·霍金所说，“人工智能是人类未来最大的希望。
”因此，人工智能对社会的影响是正面的。
反方观点：人工智能对社会的影响是负面的。
首先，人工智能的发展可能会导致大量的就业岗位消失，特别是那些需要重复性劳动的工作岗位。
根据一项研究，到2030年，人工智能可能会导致8000万个工作岗位的消失。
其次，人工智能的发展可能会导致信息泄露、隐私泄露等问题，对社会安全造成威胁。
此外，人工智能的发展还可能会导致人类失去对自己命运的控制，从而带来伦理和道德方面的问题。
正如埃隆·马斯克所警告的那样，“人工智能可能是人类最大的威胁。
”因此，人工智能对社会的影响是负面的。
综合观点：从综合角度来看，人工智能对社会的影响既有正面的一面，也有负面的一面。
我们不能一味地否定人工智能的积极影响，也不能盲目地忽视其负面影响。
我们应该采取相应的政策和措施，来引导人工智能的发展，最大限度地发挥其积极作用，同时最大限度地减少其负面影响。
正如比尔·盖茨所说，“人工智能是一个伟大的工具，但也是一个伟大的危险。
”因此，我们应该在人工智能的发展中保持警惕，做出明智的决策。
人工智能是否会取代人类工作辩论辩题
人工智能是否会取代人类工作辩论辩题正方，人工智能会取代人类工作。
首先，人工智能的发展已经在许多领域取得了巨大的成功，例如在制造业、客户服务和金融领域。
根据麦肯锡全球研究院的一份报告，到2030年，全球大约15%的工作岗位可能会被自动化技术取代。
这表明人工智能正在迅速改变着我们的工作环境。
其次，人工智能在某些方面已经超越了人类的智力水平。
例如，在棋类游戏中，人工智能的算法已经超过了世界冠军的水平。
这表明在某些领域，人工智能已经具备了取代人类的能力。
另外，名人名句中有一句来自比尔·盖茨，他曾经说过，“20年后，没有人会用‘人工智能’这个词，因为它会像水电一样普及。
”这句话表明了人工智能的发展势头之猛，以及它对人类工作的影响。
最后，我们还可以引用经典案例，比如亚马逊的机器人仓库、自动驾驶汽车等，这些都是人工智能正在逐步取代人类工作的实例。
综上所述，人工智能的发展势不可挡，它将会在未来取代人类的许多工作岗位。
反方，人工智能不会取代人类工作。
首先，虽然人工智能在某些领域取得了巨大成功，但在许多领域仍然无法取代人类的智慧和创造力。
例如在创意行业、医疗保健领域等，人类的创造力和情感智慧是无法被人工智能替代的。
其次，人工智能虽然在某些方面超越了人类的智力水平，但在很多情况下仍然需要人类的监督和干预。
例如在自动驾驶汽车中，虽然人工智能可以进行自动驾驶，但在复杂的交通情况下仍然需要人类的干预。
另外，名人名句中有一句来自斯蒂芬·霍金，他曾经说过，“人工智能可能会对人类构成威胁，但最大的威胁来自人类自身。
”这句话表明了人工智能虽然发展迅猛，但并不一定会取代人类工作。
最后，我们还可以引用一些反例，比如在某些制造业领域，人工智能虽然可以提高生产效率，但仍然需要人类的技能和智慧来进行监督和管理。
综上所述，虽然人工智能在某些领域取得了成功，但在许多领域仍然无法取代人类的工作。
因此，人工智能不会完全取代人类工作。
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《中国人工智能的未来之路》麦肯锡1中国发展高层论坛|3月中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路机密和专有未经麦肯锡公司授权，严格禁止任何人以任何形式使用本资料。
2中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路鲍达民，麦肯锡公司全球总裁提要提要提要提要3月，AlphaGo计算机程序轻取围棋九段棋手李世石，立刻引发全世界的讨论。
这一里程碑事件向世界证明，机器可以像人类一样思考，甚至比人类做得更好。
乐观人士相信人工智能技术的突破将极大推动生产力的提高。
但同时也激发了对人工智能或将取代人类工作的焦虑情绪，甚至有人担心人类最终会创造出连自己都无法控制的智能机器。
在纷繁的观点背后，有一点毋庸置疑：人工智能有着改变全球社会的巨大潜力。
随着人口红利的快速消失，中国急需寻找新的增长引擎。
基于人工智能的自动化可以提升生产力，帮助中国实现其经济发展目标。
在这一背景下，理解人工智能的发展及其对中国的影响尤为重要。
．本文将涵盖以下内容：?第一部分简要介绍人工智能的发展历程、现有技术水平及未来展望。
?第二部分分析中国在人工智能领域的实力并论述相关挑战，以及人工智能在经济、社会和地缘政治方面的影响。
?第三部分对中国在产业、经济、教育、社会及国际政策方面就人工智能发展提出五大战略建议。
1.人工智能人工智能人工智能人工智能：：：：拐点来临拐点来临拐点来临拐点来临人工智能人工智能人工智能人工智能是是是是对人的意识对人的意识对人的意识对人的意识、、、、思维过程思维过程思维过程思维过程进行进行进行进行模拟的一门新学科模拟的一门新学科模拟的一门新学科模拟的一门新学科。
似乎在似乎在似乎在似乎在一夜之间一夜之间一夜之间一夜之间人工智能人工智能人工智能人工智能从从从从虚无缥缈的虚无缥缈的虚无缥缈的虚无缥缈的幻想幻想幻想幻想成为了成为了成为了成为了现实现实现实现实。
计算机科学家计算机科学家计算机科学家计算机科学家们们们们在机器学习和深度学习在机器学习和深度学习在机器学习和深度学习在机器学习和深度学习领域领域领域领域已已已已取得取得取得取得重大突破重大突破重大突破重大突破，，，，可以可以可以可以赋予机器认知赋予机器认知赋予机器认知赋予机器认知及及及及预测能力预测能力预测能力预测能力。
如今如今如今如今在现实世界中在现实世界中在现实世界中在现实世界中，，，，这些这些这些这些系统系统系统系统的的的的应用应用应用应用已已已已不鲜见不鲜见不鲜见不鲜见。
回顾回顾回顾回顾变革前的变革前的变革前的变革前的简简简简史史史史3人工智能意为机器对人脑思维认知功能的模拟。
这一概念长期以来只存在于人类幻想和科幻小说中，直至代，有关人工智能的理论初步形成后，才开始引发普遍乐观情绪和第一波热潮。
但由于技术未能实现突破性进展，人工智能无法达成预期效果，因此陷入了一段沉寂期1。
深“的超级计算机IBM往后数十年间虽然不乏成功案例（如蓝”击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫），但因为人工智能在现实世界的成功案例太过孤立，所以不足以支撑大规模商业化。
让我们快进至21世纪。
数据数据数据数据收集及整理收集及整理收集及整理收集及整理、、、、算法算法算法算法（（（（尤其是机器学习尤其是机器学习尤其是机器学习尤其是机器学习））））以及高性以及高性以及高性以及高性能计算能计算能计算能计算等等等等技术技术技术技术的突飞猛进促成了革命性进步。
例如，在以往被认为是机器“无法取胜”的围棋比赛中，AlphaGo成功击败人类世界冠军，从而赋予了这场获胜历史性的意义。
而变革不仅发生在理论前沿。
被视为未来超级智能系统的先锋——各类应用机器学习技术的分析工具已现身市场。
金融、医疗、制造等行业应用发展迅速，人工智能领域的全球风投也从的5.89亿美元猛增至的50多亿美元2。
麦肯锡预计，至人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。
了解人工智能了解人工智能了解人工智能了解人工智能及其及其及其及其能力能力能力能力以往人们借助计算机的运算能力可以更高效地完成任务（例如，比人类更快地处理更复杂的计算）。
传统的软件程序由人类编写，包含具体的指令要求。
人工智能的工作模式完全不同。
它们依据通用的学习策略，可以读取海量的“大数据”，并从中发现规律、联系和洞见。
因此人工智能能够根据新数据自动调整，而无需重设程序。
利用机器学习机器学习机器学习机器学习3，，，，人工智能系统获得了归纳推理和决策能1DanielCrevier,AI:Thetumultuoushistoryofthesearchforartificialintel ligence(人工智能：探索人工智能的坎坷历史)，BasicBooks,1993.2“The1月19日，intelligence-startup-funding/.3机器学习是人工智能领域最重要的技术进步之一。
基于人类认知过程可通过数学模型模拟的假设，大量数据被输入提供框架性学习策略的算法内，“训练”机器自主寻找可以解读数据或提供预测的规则或程序。
4力；而深度学习深度学习深度学习深度学习4更将这一能力推向了更高的层次更将这一能力推向了更高的层次更将这一能力推向了更高的层次更将这一能力推向了更高的层次。
这些计算机系统能够完全自主地学习、发现并应用规则。
虽然深度学习领域近来的突破可使人工智能系统在一些关键能力上媲美甚至赶超人类，但距离实现“通用人工智能”，即机器能够完全模拟人类认知活动，仍需数十年的努力。
不过机器学习系统已经有了某些商业化落地，且应用广泛，可以担当客服、管理物流、监控工厂机械、优化能源使用以及分．析医学资料。
麦肯锡全球研究院最近的研究显示机器学习技术可广泛应用于各行各业5。
人工智能技术通常由四个部分组成，即认知、预测、决策和集成解决方案。
认知认知认知认知是指通过收集及解释信息来感知并描述世界，包括自然语言处理、计算机视觉和音频处理等技术。
预测预测预测预测是是是是指通过推理来预测行为和结果。
举例而言，此类技术可用来制作针对特定顾客的定向广告。
决策决策决策决策则主要关心如何做才能实现目标。
这一领域的用例十分广泛，如路线规划、新药研发、动态定价等。
最后，当人工智能与其他互补性技术（如机器人）结合时，可生成多种集成解决方案集成解决方案集成解决方案集成解决方案，如自动驾驶、机器人手术，以及能够对刺激做出响应的家用机器人等。
目前人工智能各项技术的商业化水平参差不齐。
认知和预测领域的许多技术已经逐步商业化，然而决策和集成解决方案技术多处在研发阶段（见图1）。
4深度学习是机器学习领域的分支及计算机科学的前沿，指人工的、基于软件的计算机通过模拟人类大脑神经元的功能，彼。
此相连，形成一个阶层式类‘神经网络'．不同于浅层学习算法或传统式机器学习的手工获取特征，深度学习使用多层非线性处理单元变换数据输入，上层输出作为下层输入，自动提取数据特征。
该错综复杂的神经网络使得诸如图像识别及自然语言生成等更为复杂的技术得以实现。
5Theageofanalytics:Competinginadata-drivenworld(分析时代：数字化世界中的竞争)，麦肯锡全球研究院，12月。
5人工智能的未来人工智能的未来人工智能的未来人工智能的未来：：：：挑战与挑战与挑战与挑战与机遇并存机遇并存机遇并存机遇并存过去的科技进步主要是指提升执行指定任务的能力。
而当今的人工智能则是赋予机器反应和适应能力以优化产出。
通过与物联网、机器人等技术的结合，人工智能能够构造出一个整合的信息物理世界信息物理世界信息物理世界信息物理世界。
当今人工智能发展势头正猛，未来有望在全球多个行业和场景下得到广泛运用，尤其是我们将会看到大量的人类工作被机器取代。
麦肯锡全球研究院近期的一份报告对全球800多种职业所涵盖的左右自动化，但这过程存在诸多变量。
果自动化推进速度快，达到该程度可能会提前；如果推6如进缓慢，则可能延后6。
展望未来，人工智能可成为应对一些社会核心挑战的强大工具。
在医疗领域，人工智能将极大提升我们分析人类基因组和为患者开发个性化治疗方案的能力，甚至大大加快治愈癌症、阿茲海默症和其他疾病的进程。
在环保领域，人工智能能够分析气候特征并大规模降低能耗，帮助人类更好地监控和应对气候变化问题。
人工智能甚至可以在地球以外地区发挥作用，他日或助力人类探索火星及外太空。
2.2.2.2.人工智能人工智能人工智能人工智能对中国意味着什么对中国意味着什么对中国意味着什么对中国意味着什么？？？？在在在在多家多家多家多家中国中国中国中国科技科技科技科技巨头巨头巨头巨头积极积极积极积极研发研发研发研发的的的的推动推动推动推动下下下下，，，，中国中国中国中国已已已已成为全球人工智能成为全球人工智能成为全球人工智能成为全球人工智能的的的的发展发展发展发展中中中中心之一心之一心之一心之一。
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中国在人工智能发展中的地位中国在人工智能发展中的地位中国在人工智能发展中的地位中国在人工智能发展中的地位中国与美国是当今世界人工智能研发领域的领头羊。
仅在，两国在学术期刊上发表的相关论文合计近1万份，而英国、印度、德国和日本发表的学术研究文章总和也只相当于其一半7。