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锂电行业
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继《中国智能制造2025》规划发布后,智能制造开始上升为国家战 略。随着新能源汽车市场爆发,动力电池产能逐步扩大,对其性能的要 求也越来越高。通常地,锂离子电池生产的自动化水平直接关系着电池的品质,因此全自动化在锂电池行业内的应用日益被关注。 值得注意的是,2016年国内多家企业已经配置了全自动的模组生产 线,产能得到了明显的提升且生产品质也有所提高。与此同时,伴随着智能化设备在动力电池生产、组装等环节的不断介入,AGV(自动导引 车)也被各大电芯与电池PACK厂商广泛应用。
汽车与零部件行业
汽车与零部件行业
国内汽车装备厂商都开始进行柔性化、灵捷化、智能化、信息化转型升级,AGV小车作为实现柔性制造和柔性装配的最佳运输工具,在汽车装备行业得到广泛的应用。汽车行业作为国内最早使用AGV的行业之一,在汽车的整车制造的四大工艺(冲压、焊装、涂装、总装)中。在不同的工艺环节中,AGV机器人发挥着不同的作用,帮助实现物流搬运的自动化以及智能化。
平板显示行业
平板显示行业
日益增涨的消费市场刺激着国内平板显示行业朝着大尺寸屏、多样化功能的方向不断发展。面板尺寸越大,制程过程中运输的难度随即加大。产线电子信息流要求越来越高,不同种类面板的设计多样,工艺复杂,跨线生产切换频繁,柔性化生产成为大势所趋。如何达到智能化生产运输,AGV给出了答案。赋能平板显示企业,为其客户提供世界先进的物流服务。
3C电子行业
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3C电子产品即计算机(Computer)、通讯(Communication)和消费电子产品(ConsumerElectronic)三类电子产品的简称。3C电子行业每年庞大的产值与体量给AGV提供了巨大的市场容量;大量人工需求与招工难的矛盾,成为AGV企业入局的理由。
烟草行业
烟草行业
国家烟草专卖局提出的建立数字化、智能化、精益化的现代工厂,其核心战略也是建立现代化智慧工厂,推行精益生产,提高精益管理能力。以“工业4.0”的理念来看,烟草行业智慧工厂也应建立在物联网和服务网构建的信息技术基础之上。随着烟草工业自动化程度不断提高,烟草信息化引入了集成制造系统,该系统集制丝生产、卷烟生产、物流自动化、生产保障分系统,企业管控一体化的全过程自动化系统。
电商物流行业
电商物流行业
近几年,电商行业发展迅速,相应的物流、冷链生鲜配送、电子商务新兴的物流方式正改变着下游的市场。而AGV小车的出现,正好解决了上涨的人工成本以及对效率的严格要求的烦恼。AGV小车的出现推动了智慧物流的脚步,随着现代智慧城市的快速发展,也加速智能AGV小车在制造业中的多场景的广泛应用,AGV小车作为智能物流中必不可少的一部分,扮演着十分重要的角色。
家电行业
家电行业
据统计,2020年三季度,中国家用电器市场零售额规模2102亿元,其中:空调零售额规模635亿元;生活电器零售额规模466亿元;厨房电器零售额规模334亿元;冰箱零售额规模263亿元;电视零售额规模252亿元;洗衣机零售额规模152亿元。由上述数据看出,目前大宗家电任然为市场主力消费者目标,而AGV恰好能解决大型家电物流运输的痛点,提高整体生产效率。
食品饮料行业
食品饮料行业
随着人们生活质量水平提高,人们对食品的安全性更加重视,对食品生产企业对自动化要求越来越高。AGV在食品自动化生产线中,如清洁车间、无尘车间、高低温车间等有更大的的应用空间,同时人们对食品饮料等产品需求量增大,行业增产、扩产需求大量的自动化设备,AGV也是必不可少的一部分。
家居行业
家居行业
随着我国经济增长、居民可支配收入水平的不断提高,人们对家具产品的需求已不仅仅满足其基本的使用功能,更加关注房屋空间整体布局、设计参与感、品牌内涵及健康环保等因素,定制家具越来越受消费者青睐,成为近年家具消费领域中新的快速增长点。但定制家具的生产,其工艺及管理流程较为复杂,对企业信息化技术、柔性化生产工艺技术等要求较高,而引进AGV可大大减少其困难程度。
医药行业
医药行业
据中研普华预测,2020年中国医药行业总产值将达到十万亿,位居全球第二。预计今后5-10年,医药行业产业总量将持续增长,利润总额也稳定在一定水平的增长之上,到2025年中国医药行业利润总额将达5780.2亿元。与之相关,药企智能升级成为满足市场需求的主要途径。
鞋服行业
鞋服行业
服装行业一直是传统的劳动密集型行业,需要大量的手工劳动,而技术含量较低。服装行业的竞争非常激烈,利润日益下降,人工成本逐年增长,许多服装企业不得不进行自动化升级,导入AGV等自动化设备。服装工厂比较常见的是使用AGV小车进行原材料在车间的运输,以及生产用料在车间内来回运输,方便工人取料。
石油化工行业
石油化工行业
国内石油天然气行业智能仓储尚处在起步阶段,中国石油工程建设有限公司西南分公司在哈萨克斯坦AGP项目完成了行业首座智能立体仓库的设计;中国石化首个使用AGV技术的智能物资仓库于在2020年10月份在上海石化投入使用;该智能仓库实现了仓储模式从“人找货”到“货找人”的转变,向着打造绿色智能物资供应链的目标,又迈出了坚实一步。
其他行业
其他行业
随着5G通讯技术发展,国内通讯行业正加快去产业布局。光纤生产工艺多样复杂,加之物料多为圆盘式物料,流程多搬运难度大。工业的智能化发展正刺激着传统光纤行业生产改革,智能化搬运及智能仓储成为大势所趋。

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金宝搏188|行者seo|英加·乌尔尼坎:让人工智能政策更益于社会的三个机会

发布时间:2025/08/09
来源:金宝搏官网

  文章指出◈ღ◈ღ,过去五年◈ღ◈ღ,人工智能政策在国际层面是在许多现有和新建立的相互关联的对话中制定的◈ღ◈ღ。然而◈ღ◈ღ,这些对话通常由少数最发达的西方国家主导◈ღ◈ღ,而世界上主要全球南方国家则没有被包括在内◈ღ◈ღ。在这种背景下◈ღ◈ღ,文章提出了三种以更具包容性和社会效益的方式重新构想人工智能的机会◈ღ◈ღ。

  2024年9月22日◈ღ◈ღ,英加·乌尔尼坎受邀参加以“人工智能与未来世界”为主题的华南理工大学公共政策研究院第十一届国际会议◈ღ◈ღ,并在会上作“重新构想负责任人工智能的全球竞争与合作”的演讲◈ღ◈ღ。

  全球人工智能政策的制定与实施◈ღ◈ღ,目前正处在一个充满“炒作”的环境中◈ღ◈ღ,两极分化严重◈ღ◈ღ,充斥着极端乐观与悲观的预期◈ღ◈ღ。尽管其中很多预期日后都会被证明言过其实◈ღ◈ღ,但它们却正在深刻影响着当下的决策◈ღ◈ღ、行动与投资方向◈ღ◈ღ。

  过去五年间◈ღ◈ღ,人工智能治理已从聚焦自愿性的伦理准则◈ღ◈ღ,逐步转向为建立和实施具有约束力的监管规则◈ღ◈ღ。在国际层面◈ღ◈ღ,人工智能政策正在诸多平台中推进◈ღ◈ღ,但这些平台通常由少数发达国家(以西方国家为主)主导◈ღ◈ღ,世界大部分地区(主要来自全球南方国家)仍被排除在外◈ღ◈ღ。

  在此背景下◈ღ◈ღ,本文提出三个重塑人工智能发展路径的机遇◈ღ◈ღ,以期实现更具包容性◈ღ◈ღ、更有利于社会福祉的AI发展模式◈ღ◈ღ:

  首先◈ღ◈ღ,尽管当前人工智能领域存在巨大的权力不对称◈ღ◈ღ,但政府仍可以扮演多种角色重塑人工智能政策中的权力分配◈ღ◈ღ,构建政府◈ღ◈ღ、行业与社会之间更为平等的关系◈ღ◈ღ。

  其次◈ღ◈ღ,开展包容开放的民主讨论◈ღ◈ღ,明确人工智能开发与应用的目标◈ღ◈ღ,促使其更好地契合社会价值观◈ღ◈ღ、实际需求与公众关切◈ღ◈ღ。

  第三◈ღ◈ღ,面对一些棘手问题(如气候变化与不平等问题)◈ღ◈ღ,需要采取更具整体性的社会-技术解决方案◈ღ◈ღ,而不是仅仅依赖人工智能作为技术补救手段◈ღ◈ღ。

  联合国人工智能高级别咨询机构于2024年9月发布了《以人为本的人工智能治理》(Governing AI for Humanity)◈ღ◈ღ。这篇报告在开篇就传递了一个充满希望的讯息◈ღ◈ღ:人工智能正在改变我们的世界◈ღ◈ღ,并在提升人类福祉上有巨大潜力◈ღ◈ღ,从开拓科研新领域◈ღ◈ღ、优化能源网络◈ღ◈ღ,到改善公共卫生与农业体系◈ღ◈ღ,再到推动可持续发展目标(SDGs)取得更广泛进展(联合国◈ღ◈ღ,2024年)◈ღ◈ღ,AI都能发挥作用◈ღ◈ღ。

  但报告随机话锋一转◈ღ◈ღ,着重探讨了构建包容性治理框架的必要性◈ღ◈ღ,以把握发展机遇◈ღ◈ღ、促进分配收益公平◈ღ◈ღ,并应对偏见◈ღ◈ღ、监控◈ღ◈ღ、虚假信息及能源消耗等风险◈ღ◈ღ。报告概述了近年来人工智能政策讨论中的若干关键议题◈ღ◈ღ,包括如何构建既能发挥人工智能优势◈ღ◈ღ、又能管控其负面影响的治理方式◈ღ◈ღ。

  当前◈ღ◈ღ,人工智能政策的制定与实施始终伴随着舆论热潮◈ღ◈ღ,社会各界对人工智能的期待呈现两极分化◈ღ◈ღ,既寄望其带来巨大的社会经济利益◈ღ◈ღ,又担忧其引发危及人类生存的风险◈ღ◈ღ。

  尽管其中许多预期日后可能被证实并不准确◈ღ◈ღ,却已然影响着当下的决策制定◈ღ◈ღ、政策走向与投资布局◈ღ◈ღ。这可以被称为是炒作与期望的“表演性功能”(performative function)◈ღ◈ღ,即集体性的未来探索活动对当下实践也会产生影响(Ulnicane等◈ღ◈ღ,2021◈ღ◈ღ;Van Lente等◈ღ◈ღ,2013)◈ღ◈ღ。

  在此起彼伏的舆论热潮中◈ღ◈ღ,近年来快速演进的人工智能治理仍旧取得显著进展◈ღ◈ღ。2018年前后◈ღ◈ღ,政策焦点主要集中于制定人工智能伦理准则和推出国家人工智能战略(Jobin等◈ღ◈ღ,2019◈ღ◈ღ;Radu◈ღ◈ღ,2021◈ღ◈ღ;Schiff等◈ღ◈ღ,2021◈ღ◈ღ;Taeihagh◈ღ◈ღ,2021◈ღ◈ღ;Ulnicane等◈ღ◈ღ,2021)◈ღ◈ღ。

  随着各类伦理规则在数量上的激增◈ღ◈ღ,随之也出现了反弹声浪和对“伦理清洗”(Ethics washing)现象的担忧——即自愿性伦理准则可能被强势科技公司利用◈ღ◈ღ,成为延缓或规避强制性监管落地的工具◈ღ◈ღ。

  近年来(2021-2023年)也出现了“人工智能监管竞赛”的态势◈ღ◈ღ。欧盟金宝搏188官网app网址◈ღ◈ღ。◈ღ◈ღ、中国和美国等全球主要经济体相继出台人工智能监管法规(Neuwirth◈ღ◈ღ,2024)◈ღ◈ღ。其他国家或选择效仿主要大国的监管路径◈ღ◈ღ,或自己探索差异化治理方案◈ღ◈ღ。美国总统特朗普主张废除既有人工智能监管政策(Edwards◈ღ◈ღ,2024)◈ღ◈ღ,这使得人工智能监管倒退的风险也开始显现◈ღ◈ღ。

  此外◈ღ◈ღ,值得关注的是◈ღ◈ღ,人工智能的技术突破不断催生新的政策议题◈ღ◈ღ。2022年底ChatGPT的发布及其后涌现的一系列生成式AI工具◈ღ◈ღ,都快速推动各国出台专项治理措施◈ღ◈ღ。这些政策举措高度聚焦安全与风险管理问题(Ulnicane◈ღ◈ღ,2024)◈ღ◈ღ。然而◈ღ◈ღ,人工智能在全球范围的影响力也引发了更多的治理问题金宝搏188◈ღ◈ღ,即如何协调各国和各地区的多样化政策◈ღ◈ღ。现有的国际人工智能治理体系呈现多中心特征——各决策主体层级交错◈ღ◈ღ、互相独立◈ღ◈ღ,同时维系着竞合交织的复杂关系(Ostrom◈ღ◈ღ,2010◈ღ◈ღ;Ulnicane◈ღ◈ღ,2024)◈ღ◈ღ。

  相关议题在很多国际论坛都有所讨论(Schmitt◈ღ◈ღ,2022◈ღ◈ღ;Roberts等◈ღ◈ღ,2024)◈ღ◈ღ,既包括经合组织(OECD)◈ღ◈ღ、七国集团(G7)◈ღ◈ღ、二十国集团(G20)◈ღ◈ღ、欧洲委员会◈ღ◈ღ、联合国教科文组织(UNESCO)◈ღ◈ღ、国际电信联盟(ITU)等机构◈ღ◈ღ。也涵盖人工智能全球合作组织(GPAI)和人工智能安全峰会等专项论坛金宝搏188◈ღ◈ღ。

  5月6日◈ღ◈ღ,在位于纽约的联合国总部◈ღ◈ღ,中国常驻联合国代表傅聪(前排右)在人工智能能力建设国际合作之友小组专题会议上致辞◈ღ◈ღ。图源◈ღ◈ღ:新华社

  国际社会已普遍认识到◈ღ◈ღ,全球人工智能治理需要建立更加协调◈ღ◈ღ、更具包容性的治理框架◈ღ◈ღ。尽管当前已经有多项全球性人工智能治理倡议◈ღ◈ღ,但这些倡议往往由少数最发达的西方国家主导◈ღ◈ღ,世界大部分地区仍被排除在外◈ღ◈ღ。对七项主要的国际人工智能倡议的统计显示◈ღ◈ღ,只有七个国家参与了全部倡议◈ღ◈ღ,而118个国家(主要来自全球南方)未参与其中任何一项(联合国◈ღ◈ღ,2024年)◈ღ◈ღ。

  为建立更具包容性◈ღ◈ღ、真正全球化的AI治理对话平台◈ღ◈ღ,有建议提出可借鉴全球性组织和机构的经验◈ღ◈ღ,如联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)◈ღ◈ღ、国际原子能机构◈ღ◈ღ,以及互联网名称与数字地址分配机构(ICANN)等(Neuwirth◈ღ◈ღ,2024年◈ღ◈ღ;Roberts等◈ღ◈ღ,2024年)◈ღ◈ღ。

  为加强全球合作◈ღ◈ღ,联合国报告提出了一种创新的网络化制度架构◈ღ◈ღ,包括设立国际人工智能专家组金宝搏188◈ღ◈ღ、建立政府间和利益相关方间的政策对话机制◈ღ◈ღ、推进逾百项人工智能标准互认◈ღ◈ღ、构建人工智能能力发展框架◈ღ◈ღ、设立全球人工智能专项基金◈ღ◈ღ、制定全球人工智能数据框架◈ღ◈ღ,以及在联合国秘书处内设人工智能事务办公室(联合国◈ღ◈ღ,2024年)◈ღ◈ღ。这些机构将构成国际人工智能治理生态的一部分◈ღ◈ღ,并与经合组织(OECD)◈ღ◈ღ、全球人工智能伙伴关系(GPAI)等现有治理机制形成联动效应◈ღ◈ღ。联合国将发挥协同枢纽作用◈ღ◈ღ。

  若上述的这些措施能落地◈ღ◈ღ,有望填补当前全球治理的部分空白◈ღ◈ღ,为更多国家和利益相关方参与塑造人工智能发展与应用提供机遇◈ღ◈ღ。但与此同时◈ღ◈ღ,这一过程中也需应对若干长期性挑战◈ღ◈ღ,包括如何协调不同政治体制与价值观——尤其是处理主要参与者之间存在的分歧(Cheng & Zeng 2023◈ღ◈ღ;von Ingersleben-Seip 2023)◈ღ◈ღ。

  在人工智能治理快速演进的背景下◈ღ◈ღ,本文提出通过把握三大机遇◈ღ◈ღ,重新探索如何以更具社会效益和包容性的方式制定人工智能政策◈ღ◈ღ。

  第一◈ღ◈ღ,重塑当前高度失衡的人工智能权力格局金宝搏188官网◈ღ◈ღ,◈ღ◈ღ,通过更积极的国家行动和公民社会参与◈ღ◈ღ,制衡少数科技巨头过度集中的权力◈ღ◈ღ;

  其二◈ღ◈ღ,开展包容开放的讨论◈ღ◈ღ,明确人工智能开发和使用的目的◈ღ◈ღ,推动人工智能的发展方向与社会的期望◈ღ◈ღ、价值观和需求保持一致◈ღ◈ღ。

  第三◈ღ◈ღ,与其将人工智能仅仅看作是快速的技术修复手段或应对复杂社会问题的唯一方式◈ღ◈ღ,不如采用更具成效的系统性方法◈ღ◈ღ,整合广泛的利益相关者和社会技术措施◈ღ◈ღ,使人工智能成为解决问题的辅助工具◈ღ◈ღ。

  美国AI巨头OpenAI◈ღ◈ღ、微软◈ღ◈ღ、AMD以及云服务公司CoreWeave的高管周四在美国国会参议院听证会上作证◈ღ◈ღ。他们认为美国政府应支持AI芯片出口◈ღ◈ღ,以保持对中国的领先◈ღ◈ღ。图源◈ღ◈ღ:路透社

  主要的人工智能公司不仅拥有巨大的财力和技术资源◈ღ◈ღ,而且还会试图影响政策和公共讨论◈ღ◈ღ。例如◈ღ◈ღ,在欧洲委员会为制定《可信的人工智能伦理指南》而设立的高级专家组中◈ღ◈ღ,产业界就发挥了高度影响力(Metzinger◈ღ◈ღ,2019)◈ღ◈ღ。

  另外◈ღ◈ღ,产业界投射影响力还有很多其它方法◈ღ◈ღ,比如为研究人员提供资金(Rikap & Lundvall◈ღ◈ღ,2021)◈ღ◈ღ。

  与科技行业在人工智能领域的广泛影响力相比◈ღ◈ღ,来自民间的其他利益相关者和受影响群体的权力则相对有限◈ღ◈ღ。这种权力不对称使得在AI政策的制定上◈ღ◈ღ,利润动机往往优先于社会福祉的考量◈ღ◈ღ。

  政府在此可发挥关键作用◈ღ◈ღ。传统观点认为◈ღ◈ღ,技术发展主要由自由市场驱动◈ღ◈ღ,政府仅需纠正市场失灵◈ღ◈ღ。然而◈ღ◈ღ,这种认知已被证明具有误导性◈ღ◈ღ。历史经验表明◈ღ◈ღ,政府往往可以通过重大投资和承担风险◈ღ◈ღ,在新技术发展中发挥着积极的“倡议者角色”(entrepreneuria role)(Mazzucato 2013)◈ღ◈ღ。

  Susana Borrás和Jakob Edler(2020)系统梳理了政府在推动社会技术变革中可承担的多元角色◈ღ◈ღ,比如可以作为监督者预警潜在风险◈ღ◈ღ;作为先导用户◈ღ◈ღ、联合设计者◈ღ◈ღ,为满足公共需求而寻找具体的解决方案◈ღ◈ღ;此外政府还可以鼓励利益相关方通过参与式流程来共同定义变革方向◈ღ◈ღ。

  研究表明行者seo◈ღ◈ღ,全球人工智能政策实践中已经形成了这种政府角色的多元化特征◈ღ◈ღ。各国的政策文本既赋予政府促进AI发展的倡议者角色◈ღ◈ღ,也强调其风险管控的监管者定位◈ღ◈ღ,同时还要求其促进社会参与(Djeffal等◈ღ◈ღ,2022◈ღ◈ღ;Papyshev & Yarime 2023◈ღ◈ღ;Ulnicane等◈ღ◈ღ,2021)◈ღ◈ღ。

  政府及公共机构在技术发展中可以进一步利用其多元化的角色◈ღ◈ღ,重塑权力格局来构建更平等的AI治理体系◈ღ◈ღ。这并非是主张在技术领域形成“强势政府”或“国家主导”◈ღ◈ღ,而是强调政府应以积极有为的姿态◈ღ◈ღ,通过吸纳多元社会群体参与AI政策制定并赋予实质性话语权◈ღ◈ღ,推动更加公平的AI权力分配◈ღ◈ღ。

  同时◈ღ◈ღ,在技术层面◈ღ◈ღ,政府不应过度依赖外部机构◈ღ◈ღ,也需要提高自身在这方面的能力◈ღ◈ღ。通过平衡政府◈ღ◈ღ、科技巨头与公民社会的权力分配◈ღ◈ღ,可以推动人工智能从当前的供给驱动型技术(主要服务于产业◈ღ◈ღ,以替代劳动力等私利为目标)向需求导向型转型◈ღ◈ღ,使其真正成为一项回应社会利益关切的技术◈ღ◈ღ。

  一个共识正在渐渐形成◈ღ◈ღ,那就是技术发展不仅关乎推进速度◈ღ◈ღ,更涉及方向选择(Diercks等◈ღ◈ღ,2019)◈ღ◈ღ。

  近年来兴起的负责任创新◈ღ◈ღ、社会挑战导向等技术发展路径◈ღ◈ღ,其核心要义在于突破单纯的风险管理模式◈ღ◈ღ,也就是从仅关注规避技术给社会带来的负面效应◈ღ◈ღ,转向强调通过民主程序确立技术发展目标◈ღ◈ღ,并着力培育技术应用的社会正向价值(Owen等◈ღ◈ღ,2012)◈ღ◈ღ。但当前生成式人工智能热潮中◈ღ◈ღ,过度聚焦风险管理议题而忽视技术发展方向考量的现象仍旧尤为凸显(Ulnicane◈ღ◈ღ,2024)◈ღ◈ღ。

  技术发展的目的可以从两种典型范式出发进行思考◈ღ◈ღ,一个是经济竞争力范式◈ღ◈ღ,另一个是社会挑战范式(Diercks等◈ღ◈ღ,2019◈ღ◈ღ;Schiff◈ღ◈ღ,2023◈ღ◈ღ;Ulnicane◈ღ◈ღ,2022)◈ღ◈ღ。

  传统技术政策框架下金宝搏188◈ღ◈ღ,技术研发与应用的首要目标是提升国家竞争力和促进经济增长◈ღ◈ღ。在此框架下◈ღ◈ღ,全球技术竞争被视为零和博弈——一国独享技术红利(涵盖政治◈ღ◈ღ、经济◈ღ◈ღ、军事等多个维度)◈ღ◈ღ,他国则陷入发展困境行者seo◈ღ◈ღ。这一范式隐含一种“技术即正确”的预设◈ღ◈ღ。

  这一范式的核心假设正面临日益严峻的挑战188bet金宝搏·中国官网◈ღ◈ღ!◈ღ◈ღ。在气候危机时代◈ღ◈ღ,学界开始质疑经济增长是否仍应作为技术发展的首要目标◈ღ◈ღ,以及该目标与应对气候变化之间是否存在兼容性◈ღ◈ღ。对国家竞争力的过度关注会导致更紧迫的问题被忽视(Krugman◈ღ◈ღ,1994)◈ღ◈ღ。

  早在1970年代◈ღ◈ღ,技术政策研究者就发现技术发展产生的非均衡现象◈ღ◈ღ,即所谓“登月与贫民窟”悖论——政府成功实现登月计划的能力远超其解决城市贫困问题的能力(Nelson◈ღ◈ღ,1977)◈ღ◈ღ。更关键的是◈ღ◈ღ,大量技术实践已被证实其负面性(Coad等◈ღ◈ღ,2020)◈ღ◈ღ。

  如今◈ღ◈ღ,技术政策领域正兴起替代性范式◈ღ◈ღ,那就是将应对气候变化◈ღ◈ღ、公共卫生◈ღ◈ღ、社会不平等等全球性挑战确立为技术发展的核心使命◈ღ◈ღ。该范式将全球技术演进看作是一种正和博弈◈ღ◈ღ,主张通过跨国界◈ღ◈ღ、跨部门◈ღ◈ღ、跨学科的协同创新◈ღ◈ღ,使多国及社会群体共享技术红利◈ღ◈ღ。这一理论的前提包含两个层面的认知◈ღ◈ღ:技术效应具有双重性(兼具积极与消极影响)◈ღ◈ღ,因此需要审慎引导◈ღ◈ღ。‍

  人工智能政策领域正呈现两种范式的角力(Schiff◈ღ◈ღ,2023◈ღ◈ღ;Ulnicane◈ღ◈ღ,2022)◈ღ◈ღ。经济竞争力范式主导下行者seo◈ღ◈ღ,多国争相宣布争夺AI主导地位的战略◈ღ◈ღ,将全球AI格局塑造为“新太空竞赛”叙事◈ღ◈ღ。当前◈ღ◈ღ,中美在AI领域展开地缘技术霸权争夺(Ulnicane◈ღ◈ღ,2023)◈ღ◈ღ。为强化竞争优势◈ღ◈ღ,各国政府正运用传统经济政策◈ღ◈ღ,包括加大投资◈ღ◈ღ、培育技术◈ღ◈ღ、实施税收改革等◈ღ◈ღ。

  欧盟正对在AI领域落后于中美两国的现状感到焦虑◈ღ◈ღ,包括对经济安全◈ღ◈ღ、数字主权乃至的多方面担忧◈ღ◈ღ。近日◈ღ◈ღ,欧委会主席冯德莱恩宣布将投资2000亿欧元(约合1.5万亿人民币)以促进人工智能的发展◈ღ◈ღ。图源◈ღ◈ღ:新华社

  在AI政策实践中◈ღ◈ღ,社会挑战范式同样获得广泛印证◈ღ◈ღ,诸多政策文本宣称人工智能将助力解决当代最紧迫社会问题◈ღ◈ღ、加速实现可持续发展目标(SDGs)◈ღ◈ღ。

  例如联合国报告明确指出◈ღ◈ღ,《2030年可持续发展议程》及其17项SDGs◈ღ◈ღ,可为AI研发部署提供价值坐标◈ღ◈ღ,引导技术投资聚焦全球发展挑战(联合国◈ღ◈ღ,2024)◈ღ◈ღ。

  然而此类乐观论述往往存在认知盲区◈ღ◈ღ:当强调AI将促进性别平等等SDGs时◈ღ◈ღ,却刻意回避AI通过歧视性算法加剧性别不平等的诸多案例(Ulnicane & Aden行者seo◈ღ◈ღ,2023)◈ღ◈ღ。

  “若缺乏包容性治理框架◈ღ◈ღ,AI不仅难以有效助力实现SDGs◈ღ◈ღ,反而可能强化系统性偏见◈ღ◈ღ。AI绝非可持续发展挑战的万能药◈ღ◈ღ,它仅仅是解决方案的组成部分◈ღ◈ღ。唯有通过政府◈ღ◈ღ、学界◈ღ◈ღ、产业界与公民社会的协同创新◈ღ◈ღ,才能确保AI解决方案的公平普惠”(联合国◈ღ◈ღ,2024)◈ღ◈ღ。

  人工智能政策中通常会同时提到人工智能对国家竞争力和社会挑战的贡献目标◈ღ◈ღ。这引发了有关两者兼容性的问题◈ღ◈ღ:有没有可能同时实现这两个目标?如何实现?需要做哪些权衡?

  此外◈ღ◈ღ,尽管追求集体商定的技术发展目标至关重要◈ღ◈ღ,但也不能高估引导技术发展的可能性◈ღ◈ღ,因为技术发展的关键特征包括不可预测性◈ღ◈ღ、不确定性和偶然性◈ღ◈ღ。

  许多关于人工智能如何拯救民主◈ღ◈ღ、打击虚假信息和减少不平等的承诺◈ღ◈ღ,往往将人工智能呈现为快速解决高度复杂和不确定社会问题的技术修复手段◈ღ◈ღ。这种“技术修复”(technological fix)的概念自20世纪60年代以来就已存在(Johnston 2017)◈ღ◈ღ。

  “技术修复”很类似于近年来技术讨论中的一些概念◈ღ◈ღ,如“技术万能主义”(technological solutionism)和“技术沙文主义”(techno-chauvinism)◈ღ◈ღ,其反映了一种普遍信念◈ღ◈ღ,即计算技术解决方方案(Computational solution)优于其他所有解决方案◈ღ◈ღ,包括人类自己制定的解决方案(Broussard◈ღ◈ღ,2023)◈ღ◈ღ。

  “技术修复主义”的一个关键前提就是技术是一种解决复杂和不确定社会问题的快速且廉价的手段金宝搏188◈ღ◈ღ。而一系列的社会问题也可以简化为狭隘的技术问题◈ღ◈ღ。甚至可以由工程师在没有公众参与的情况下自行解决◈ღ◈ღ。这种技术性解决方案被认为优于政治◈ღ◈ღ、经济◈ღ◈ღ、教育以及其他社会科学的解决方案◈ღ◈ღ。

  美国物理学家阿尔文·温伯格(Alvin Weinberg)是“技术修复”理念的主要倡导者之一行者seo◈ღ◈ღ,他在以下问题中总结了这一思维◈ღ◈ღ:

  “我们能否为深刻且几乎无限复杂的社会问题找到快速的技术修复?这些‘修复’是否在现代技术的掌握范围内◈ღ◈ღ,并且能够在不改变个人社会态度的情况下消除原有的社会问题◈ღ◈ღ,或者至少能够如此改变问题◈ღ◈ღ,使其解决变得可行?”(Weinberg◈ღ◈ღ,1966)

  在Weinberg提出其问题60年后◈ღ◈ღ,技术修复(technological fixes)的吸引力依然不减◈ღ◈ღ,尽管几乎没有证据表明这些技术修复能够真正解决社会问题◈ღ◈ღ。相反◈ღ◈ღ,技术修复反而有可能带来新的问题◈ღ◈ღ。它们因很多原因而受到批评◈ღ◈ღ:不完整◈ღ◈ღ、无效◈ღ◈ღ、机械化◈ღ◈ღ、无法触及问题核心◈ღ◈ღ,并且过于片面(Rosner◈ღ◈ღ,2004)◈ღ◈ღ。

  为什么尽管存在批评◈ღ◈ღ,技术修复的吸引力依然如此大?主要是因为优先采用技术解决方案符合既得利益◈ღ◈ღ,并为科技公司提供了销售其产品的机会◈ღ◈ღ。

  此外◈ღ◈ღ,技术修复还对政策制定者也很有吸引力行者seo◈ღ◈ღ,因为技术手段可以立刻且低成本地产出结果◈ღ◈ღ,这很容易削弱政策制定者对那些更具雄心◈ღ◈ღ、更需智慧但同时也条件也更为苛求的改革项目的支持◈ღ◈ღ。(Morozov◈ღ◈ღ,2013)

  “棘手问题”(wicked problems)的概念有助于思考应对现在很多社会问题所需的改革项目◈ღ◈ღ。“棘手问题”是指那些无法仅靠科学和技术手段解决的复杂社会问题(Head◈ღ◈ღ,2022◈ღ◈ღ;Rittel & Webber◈ღ◈ღ,1973)◈ღ◈ღ,这提醒我们技术修复是有局限性的◈ღ◈ღ。

  为了应对棘手问题◈ღ◈ღ,我们就必须采用广泛的社会技术方法◈ღ◈ღ,人工智能可以成为一系列社会和技术措施的一部分◈ღ◈ღ,但绝不应成为唯一的解决工具◈ღ◈ღ。这样的广泛社会技术方法需要来自公共和私营部门以及受影响社区的各方利益相关者参与◈ღ◈ღ,而不仅仅是工程师和技术专家◈ღ◈ღ。

  人工智能政策的一个悖论在于◈ღ◈ღ,尽管人工智能被呈现为一种新兴技术◈ღ◈ღ,但许多核心政策理念却非常老旧◈ღ◈ღ,甚至有超过50年的历史(Ulnicane 2022)◈ღ◈ღ。当前关于数字技术(包括人工智能)的政策思维◈ღ◈ღ,Karen Yeung将其概括为“数字迷信”(digital enchantment)◈ღ◈ღ,其特征包括崇拜数字解决主义(digital solutionism)◈ღ◈ღ、技术无害论(absence of ill-effects doctrine)以及对无约束创新的价值的神线)◈ღ◈ღ。

  这些理念依然非常流行◈ღ◈ღ,并且与庞大产业利益紧密结合◈ღ◈ღ。同时也吸引政策制定者◈ღ◈ღ,因为它们声称可以通过“神奇的AI革命”解决医疗◈ღ◈ღ、教育等多个领域的重大问题◈ღ◈ღ,而无需更全面且要求更高的改革◈ღ◈ღ。

  本文就是要提醒人们注意这种思维的不足之处◈ღ◈ღ,并强调了替代性方法◈ღ◈ღ。我们可以通过引入更多样化的利益相关者和受影响社区参与政策讨论◈ღ◈ღ,将过时且过于简单化的政策叙事重新框定为更加细致和丰富的方案◈ღ◈ღ,并通过整体性的社会-技术方法应对这些挑战◈ღ◈ღ。在这一系列方法中◈ღ◈ღ,人工智能可以是众多措施之一◈ღ◈ღ,但绝非唯一的解决方案◈ღ◈ღ。

  英加·乌尔尼坎(Inga Ulnicane)◈ღ◈ღ,剑桥大学利弗休姆未来智能研究中心(LCFI) 助理教授行者seo◈ღ◈ღ。她专长于政策研究◈ღ◈ღ、政治学和科学技术社会的交叉研究◈ღ◈ღ。她发表了大量有关人工智能的政治和政策◈ღ◈ღ、新兴技术的治理◈ღ◈ღ、负责任的创新等主题的文章◈ღ◈ღ。除学术研究外◈ღ◈ღ,她还为欧洲议会和欧盟委员会编写研究报告◈ღ◈ღ。

  华南理工大学公共政策研究院(IPP)是一个独立◈ღ◈ღ、非营利性的知识创新与公共政策研究平台◈ღ◈ღ。IPP围绕中国的体制改革◈ღ◈ღ、社会政策◈ღ◈ღ、中国话语权与国际关系等开展一系列的研究工作◈ღ◈ღ,并在此基础上形成知识创新和政策咨询协调发展的良好格局◈ღ◈ღ。IPP的愿景是打造开放式的知识创新和政策研究平台◈ღ◈ღ,成为领先世界的中国智库◈ღ◈ღ。