来源：中国社会科学报  2021年11月03日 03版  作者：杜传忠

关键词：人工智能技术;生产要素;信息技术;算法;技术创新

随着我国进入高质量发展阶段，大力推进人工智能等新一代信息技术与实体经济深度融合，有助于实现动力变革、质量变革、效率变革，切实提升全要素生产率。正如习近平总书记所指出的，加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。

人工智能提升要素生产率的三重机制

人工智能作为第四次工业革命的通用性目的技术，对要素生产率的提升作用主要表现为三重机制。

第一，通过对劳动、资本等生产要素的功能倍加和智能替代，促进要素生产率提升。人工智能强化和提升了资本、劳动等生产要素功能，使其得以更高效利用。比如，通过承担那些程序化、流程式工作，人工智能有助于让劳动者专注于更具优势和创造性的工作。人工智能还通过智能技术平台，尤其是新型智能工具，不仅替代了体力劳动，还实现了对部分脑力劳动的替代。数据、算力、算法等作为新型生产要素，通过融合、改造和提升传统生产要素，提升全要素生产率。

第二，通过智能自动化的推广应用，提升要素生产率。人工智能的应用，推动传统自动化发展到智能自动化阶段。与传统自动化技术相比，智能自动化技术主要借助于机器人、传感器等，自动适应和敏捷处理多种复杂的物理任务，通过互联互通、智能网络传输等解决大量更加复杂的业务。传统自动化技术主要解决某一特定领域的业务，而智能自动化能够解决大量跨行业、多领域的业务。随着人工智能通用性水平的进一步提高，通过大规模、可重复性的操作实现强化学习、自我学习、深度学习，智能自动化提升生产效率的效能将更为显著。

第三，通过促进科技创新及成果转化，提升要素生产率。技术创新始终是提升要素生产率的根本力量。在人工智能等新一代信息技术作用下，借助于互联互通、大数据集成、强大的计算能力和越来越复杂的高级算法，迭代创新、迂回创新、强化创新、深度创新和开放创新等创新方式将日趋普遍，创新效率也将进一步提升。另外，创新组织、创新模式等也将发生深刻变革，多种形式的各类新型研发机构将大量涌现，科技创新成果的渗透、溢出和扩散过程将明显加快，由此将有力推动要素生产率的提升。伴随人工智能与实体经济的深度融合，除了技术创新外，商业模式创新也将大量涌出，技术创新与商业模式创新并行推进、相得益彰，共同助推要素生产率的提升。

人工智能的提升效应具有时滞性

尽管人工智能对要素生产率的提升具有很大潜力，但从现实情况来看，人工智能提升要素生产率具有一定的时滞性。这与20世纪后期传统信息技术对生产率的影响类似。当时，电子计算机在美国得到大量应用，但在生产率的提升方面却不显著，由此引发了“计算机应用无处不在，而它对生产率的推动作用却微乎其微”的所谓“索洛悖论”。事实上，以电子计算机为代表的传统信息技术对要素生产率的提升，需要具备相应的条件，其对生产率的作用显现存在一个时滞。事实上，以乔根森为代表的许多经济学家，都对20世纪90年代中期之后信息技术的生产率提升效应进行了实证验证。人工智能作为通用性目的技术和新一代信息技术的代表，对要素生产率提升作用的发挥也需要经历一个时滞，主要原因在于：一是需要具备相应的新型基础设施，促进人工智能技术的全面商业化应用。包括利用超级计算、云计算等方式提供算力；利用数据平台、数据交易中心等方式提供数据；加大对核心算法、应用算法的研究力度，实现人工智能技术在各个产业中的扩散和应用。二是需要加强互补式创新，实现人工智能技术研发与产业发展之间的良性互动。利用机器学习系统的自我学习能力激发互补式创新，在产业发展过程中为核心技术创新提供更多的经验借鉴和数据支持。三是需要加大配套投资，重构企业生产模式和组织流程。人工智能技术的应用，要求具备相应的高水平人力资本，也要求企业实现生产模式、组织结构和业务流程再造，但这个过程往往较为复杂，使之形成新的协同关系，为此需要进行大量配套性投资。对数字化、智能化转型企业而言，除了对内部流程、组织进行再造和重新配置外，还需要重构其产业链和供应链，上述方面都需要经历一定的时间和过程。

正因如此，尽管近年来人工智能技术在全球得到快速发展，商业化应用场景也在不断增加，但全球生产率增长却明显放缓。从技术内容看，人工智能技术目前正由图像识别、语音识别等个别领域应用，扩散到服务业、制造业、农业各细分行业的广泛应用。无论是技术本身的进一步成熟，还是与应用场景的深度融合，都需要一定的条件与时间。

切实推进人工智能发展应用

目前，我国凭借丰富的应用场景和商业模式创新，在人工智能应用方面走在世界前列。我国政府高度重视人工智能技术的发展和应用，现已建立15个“国家新一代人工智能创新发展试验区”，并发布实施了一系列促进人工智能发展、应用的规划和行动计划。但总体上看，我国在人工智能基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面，与世界领先水平还存在明显差距，在智能产业化和产业智能化方面有待进一步推进和深入，通过发展人工智能提升要素生产率还有很大的空间。面临新一轮科技革命和产业变革，我国应重点采取以下措施，加快推进人工智能发展应用，着力提升全要素生产率，助力经济高质量发展。

第一，大力加强人工智能基础理论创新以及核心算法等技术创新，抢占人工智能发展的制高点。在有效保障数据安全的前提下，遵循开放开源原则，进一步提高数据信息的质量与共享性，支撑人工智能技术的创新发展。在算力方面，加大对算力基础设施的投资力度，建设新型基础设施网络，为人工智能技术的广泛应用提供坚实基础。在算法方面，加大力度进行人工智能核心算法攻关，丰富各商业场景中的人工智能应用型算法。

第二，构建更加完善的智能产业生态系统。企业层面，引导、鼓励企业针对人工智能技术的特性进行流程再造、组织变革，在优势领域加快打造人工智能全球领军企业，推动人工智能技术对新型生产要素的深度挖掘和对传统生产要素的改造提升。产业层面，强化智能感知、智能交互和智能决策等场景驱动，组织开展制造、交通、农业、医疗、健康、城市管理等领域的人工智能系列重大应用示范，降低算力成本，提高算法性能，加快产业互联网标准建设，高质量推进产业智能化和智能产业化，构建更加完善的智能产业生态系统。

第三，优化人工智能发展应用的软硬环境。加快推动5G、工业互联网、数据中心、计算中心等新型基础设施建设，夯实人工智能发展应用的坚实基础。同时，进一步完善相关政策，大力培养、引进各层级人工智能人才，重点是对于拔尖人才、领军人才的培育，强化制度、规则和标准创新与重建，优化人工智能发展应用的软环境。

 

（本文系国家社科基金重大项目“新一代人工智能对中国经济高质量发展的影响、趋向及应对战略研究”（20＆ZD067）阶段性成果）

（作者系南开大学产业经济研究所教授）