人工智能技術的“靈魂”不在于“讓機器像人一樣”，而在于通過數智化實作決策的智能化。
OpenAI釋出新模型GPT-4o，多模态實時互動能力再進一步。人工智能技術的迅猛發展，對社會的影響日益顯著，應用場景在不斷拓展；與此同時，其發展也面臨着安全性、可靠性等方面的挑戰，就業結構的悄然變化對人才培養提出了新要求。
5月14日，“北大光華學者沙龍”第2期在北京大學光華管理學院舉行，主題為“人工智能的機遇與挑戰”。北京大學光華管理學院應用經濟學系教授、光華人工智能與社會科學交叉學科橫向發展平台召集人翁翕，北京大學光華管理學院應用經濟系教授、北京大學行為科學與政策幹預研究中心主任孟涓涓，進行了主題分享。
在以《人工智能技術的“靈魂”》為主題的分享中，翁翕表示，要正本清源地看待人工智能技術的發展，需厘清“我是誰”“從哪來”“到哪去”的傳統哲學問題，落到人工智能領域就是：人工智能技術的“靈魂”是什麼、人工智能技術為誰賦能、人工智能技術未來發展的關鍵在哪裡三方面。
翁翕指出，受思維影響，大家往往更關注人工智能的科學含量，導緻無法看清人工智能作為一項技術的最核心内容。人工智能技術的“靈魂”不在于“讓機器像人一樣”，而在于通過數智化實作決策的智能化。同時，人工智能是一項通用目的技術，未來一定是賦能于普通大衆的決策智能化。而未來人工智能技術發展的關鍵，在于實作教育變革。
“人工智能作為生産工具面向大衆，某種程度上會降低一些不平等和差異。短期内，很多使用者可能會對使用人工智能技術有些排斥，但随着技術和産品的進一步普及，痛點會在發展中慢慢化解。”翁翕說。
在他看來，随着“人工智能+”、“資料要素×”等行動的開展，國内人工智能技術發展水準與國外相比，差距在迅速縮小。中國發展人工智能的主要優勢，在于其在特定垂直行業和領域中應用人工智能的強大能力，例如在金融和營銷等方面。并且，中國社會對人工智能的開發和應用更具包容性，這也有助于人工智能在公衆中得到更廣泛應用。
翁翕表示，目前國内很多領域都在應用人工智能進行數智化決策，取得一定成效，在工業制造、金融服務、交通運輸等重點領域的标杆案例已具備推廣價值。此外，人工智能的三大要素分别是算力、算法和資料，随着大陸把資料列入新型生産要素，資料方面的潛能在逐漸釋放。是以，大陸未來有很大的潛力和空間來實作人工智能技術的擴充應用和落地，而鼓勵人工智能在産業中的應用，是進一步推動人工智能産業發展的關鍵。
“目前來看，雖然人工智能浪潮已經湧起，但人工智能未來發展也在遭遇瓶頸，如算力瓶頸及資料短缺等。其中，算力瓶頸主要是晶片供應受限，但卡脖子有弊也有利，長遠來看，需求創造供給，國産算力有望在各方刺激下快速發展。資料短缺方面，國家資料局已經在推動AI大模型訓練資料集的建設，未來還需攻克高品質的标注資料集。”翁翕說。
更為關鍵的是，與上述限制因素相比，眼下認知瓶頸和人才短缺的障礙也亟待解決。翁翕提出，為了更好地适應未來人工智能技術的發展，必須推動教育變革，新興專業課程要響應現實需求，而不能簡單地把傳統課程換個名字，同時着重培養既通曉計算機和經管知識又熟悉垂直行業的複合型人才。這需要教育體系更加與時俱進，通過不斷與産業鍊上的關鍵企業或機構展開對話，及時對課程内容進行調整。
最後，翁翕也指出，以大語言模型為代表的人工智能融入教育，不可避免地會造成學生的使用依賴，這并非技術本身的問題。為了更好地激發學生的創新能力和創作天性，建議發揮大陸體制優勢，盡早将人工智能融入教育的全年齡階段，引導學生養成健康使用新生産工具的能力和習慣。
孟涓涓則以《人機互動：人工智能對人類行為和社會公平的影響》為主題，進行了分享。在她看來，人工智能技術以排山倒海之勢襲來，我們無法拒絕，這樣的時代背景，人類以怎樣的方式去面對人工智能技術，是一個值得探讨的問題。
“我們需要從人機互動的角度出發，了解人工智能對人類社會的影響。”孟涓涓說。對此，她首先提出了一系列問題：
人工智能，對就業、對商業組織、對資訊傳播、對社會公平的影響有哪些？回答這些宏觀問題可以從微觀視角切入，即了解人類和人工智能将以何種模式互動？人類和AI的差異：替代還是協助？人類對AI的态度：算法厭惡還是算法偏好？人類與AI的互動：算法産生哪些新的行為問題？
孟涓涓指出，人工智能技術的采用，大體上是由技術、成本、價值、倫理四個因素決定的。具體而言，在技術方面，就是技術的成熟度、資料的可得性；在成本方面，就是新技術的成本、人員更替的成本，以及管理的成本；在價值方面，就是新技術帶來的商業價值如何；在倫理層面，就包括政府的監管與社會的接受度。
在她看來，人工智能發展的時間軸分成前GPT和後GPT時代。前GPT時代，最經典的一個結論是重複性的、非認知的勞動會被AI替代，而認知性的社會交往，與情感、情商相關的勞動則不容易被替代。這導緻低收入人群被替代機率更高。但在GPT誕生以後， GPT做了很多與認知相關的事情，可能導緻高收入人群被GPT替代機率更高。
“可以看出，後GPT時代的技能替代更為顯著，如認知能力中的程式設計、數學、了解、閱讀、表達、寫作等能力均會被GPT迅速替代。但是在一些領域，如科學研究、批判性思考、主動學習等技能，相對來看替代程度較低。”孟涓涓說。
那麼，什麼情況下AI不能完全替代人類呢？在孟涓涓看來，當人類有着更好的人際交往能力、當人類掌握着私人資訊時、當人類有着和算法不同的目标和偏好時，AI不能完全替代人類。
首先，當人類有着更好的人際交往能力時，人工智能可以負責資料分析提供結論，而人類負責更高效地把資訊溝通出去；其次，當人類掌握一些人工智能掌握不了的私人資訊時，人類決策的價值不能被替代，這是因為現在人工智能的訓練大部分是基于公開資料；第三，當人類有着和算法不同的目标和偏好時，人類需要做最後的決策者。因為在不同的情形下每個人的目标是不一樣的，人工智能不一定能給出最符合個體當時目标的決策。
她強調，人工智能技術會帶來很大的效率提升，但人類對AI的态度影響了AI技術的采用。研究表明，前GPT時代通常表現為“算法厭惡”，後GPT時代則可能因為人工智能更像人類而展現出一定的“算法偏好”。從人工智能對社會公平影響的角度來看，在勞動力市場對勞動力的替代将在某種程度上加劇不公平，但賦能或者輔助決策則會拉平勞動者的表現進而降低不平等。研究表明，後者的結論很穩健：無論是前GPT時代還是後GPT時代，人工智能以輔助的決策賦能人類都會拉平不同技能勞動者之間的差距。對于商品市場而言，人工智能以更低成本為更廣泛人群提供更優質的商品和服務，個性化推薦算法可以一定程度避免商家赢者通吃，給與中小企業更多機會；人工智能的采用由于其中性化，還能降低人類偏見、促進社會公平。
但與此同時，孟涓涓也指出，人工智能在與人類的互動中，也存在隐私悖論、思想極化、數字成瘾、認知退化、行為多樣性降低等問題，值得我們關注。
眼下，人工智能無疑是全社會關注的熱點，身處其中的企業和個人面臨着前所未有的發展機遇。北京大學光華管理學院在積極借鑒人工智能方法研究社會科學問題，從社會科學視角，探索人工智能給社會帶來的巨大沖擊和新的發展契機，探讨技術的邊界和社會問題的解決、探尋AI賦能百業的深度應用和前沿實踐。