人工智能是一种具有重大颠覆性和革命性的新质生产力，中美人工智能两强格局已初步成型，我国人工智能政策可以按照“发展优先、守好底线、应用驱动、科技引领”的原则，重点从做强应用和发展技术两方面久久为功。
人工智能的本质、特征和趋势
人工智能本质上是让计算机系统具有感知、认知、决策等类似人类智能的能力。大模型是近年来人工智能发展的主流技术路线。
人工智能的发展呈现出四大技术经济特征。（1）首个能够以自我组织、自我增强的方式高速迭代的颠覆性技术。（2）赋能能力很强的“底座型”和通用性技术。（3）垄断性很强，“赢者通吃”局面正在形成。（4）“黑箱”特性突出。
人工智能的发展呈现出三大趋势。（1）数据、信息、知识密集型行业将率先成为人工智能技术的主要应用场景，未来将成为经济社会发展的“新型基础设施”。（2）大模型之外的新技术路线将持续涌现，主导技术路线可能出现更替，但何时出现仍存分歧。（3）将与其他前沿技术加速融合，催生更多科技新赛道。
2023年是人工智能监管“元年”，但各国监管理念、立法节奏及监管手段不一。
人工智能对人类社会的影响
人工智能模仿甚至超越人类智能的特征和趋势，使其不仅是以机器替代劳动的生产工具，更是能对国家发展与安全甚至人类未来有深远影响的“新物种”。
（一）人类将面对能力飞跃的巨大机遇和风险管控的挑战
如果能实现人机高效合作，人类将迎来进化史中又一次“认知革命”，大大提升认识和改造世界的能力。但如果“黑箱”特性无法改变，人类或将面临“新物种”失控的风险。只有形成一致行动的人类命运共同体，才能有效管控人工智能风险。
（二）人工智能将重塑科研范式和全球分工格局
人工智能将大幅加快科技进步，成为国际科技竞争胜负手。人工智能将引领产业变革，深刻改变全球产业和竞争格局。人工智能先进国家可能将进一步增强全球价值链主导优势，转型慢的国家产业升级难度将进一步加大。
（三）人工智能将对就业、收入分配等产生重要影响
就业和收入分配格局面临深刻调整。短期看，将加大就业压力；长远看，人工智能将与大部分行业互补发展，创造更多新职业。从收入分配看，需要二次分配更好发挥调节作用。
人工智能将对教育模式变革产生深远影响。人工智能对中等技术劳动力的替代使得技能型人才和研究型人才更受重视，其在教育中的比重不断提升。此外，教育智能化将有利于缩小优质教育资源的区域差距。
（四）人工智能将深刻影响公众认知和伦理规范
人工智能可能成为信息制造与传播的最有力工具或颠覆者。大模型强大的内容生成能力将显著提升新闻传播效率，降低信息生产成本。
人工智能将带来前所未有的伦理道德挑战。人工智能应用必须考虑伦理问题。
我国人工智能发展的主要优势
我国人工智能发展居全球第一方阵，在需求潜力、供给能力和智能基础设施等方面具备独特优势和强大潜能。
我国发达的数字基础设施和量大面广、多层纵深的消费级市场是模式创新和业态繁荣的重要基础。制造业大国优势突出，应用场景广阔。经济社会重大转型将在医疗、金融、交通、智慧城市等领域催生更丰富的人工智能应用场景。
我国科研体系规模全球最大，人工智能论文发表量和引用量、专利申请量均居世界第一。同时，我国也拥有全球最大规模的高等教育体系，科技型企业数量庞大，企业和研发机构总体上拥有紧跟全球科技巨头研发进度的能力。
智能基础设施领先，经济智能化升级具备良好条件。我国算力设施具备规模优势，电信基础设施全球领先，数据资源规模快速增长，绿色电力基础设施全球领先。
特别是，新型举国体制可以发挥对全社会算力、数据、人才等关键要素和核心技术攻关的强大动员和统筹协调能力，形成重要制度保障。但也要看到，我国人工智能领域基础研究底子还不够深厚，高端芯片、基础软件和数据质量等基础要素还存在短板。
推动人工智能发展，科技是基础、应用是关键。需要充分发挥市场积极性协同发力，统筹关键资源，大力改革释放人工智能发展红利。应继续夯实研究基础，整合关键算力、数据等资源，支撑市场化创新。促进人工智能深度应用，在重点领域形成可推广的行业解决方案并示范应用，加快培育新质生产力。建设完善人工智能监管体系，保障人工智能规范发展。加强事中事后监管，尤其是涉及数据真实性、隐私及公平竞争等行为的规制。完善社会化支撑体系，加强智能时代的民生保障。逐步将人工智能驱动的新就业形态劳动者权益保障纳入正轨，建立防范过度使用人工智能损害劳动者权益的冲突解决机制。支持设立覆盖全学段、以培养高阶思维能力为导向的人工智能教育创新基地。
奔着问题去寻找人工智能不确定性中的确定性
在2023年的初春，人工智能热潮涌动，成为街头巷尾热议的焦点话题，研究机构纷纷发布报告，各种观点令人应接不暇，多数认为中国在人工智能上的进展已经落后于西方发达国家。
一个横跨国务院发展研究中心（下称“国研中心”）多个研究部门的课题“人工智能发展的重大趋势和影响”（下称“课题”）在那个春末启动了，由国研中心二十余位研究人员组成的课题组，希望通过系统梳理一系列问题，试图探寻人工智能背后的规律，从不确定性中寻找到确定性。
2024年的春天，历时约一年撰写的报告形成最终版，部分刊发在《中国发展报告2024》上。课题组广泛梳理资料，实地走访企业和机构，进行上百次各种反复讨论，奔着问题去，以“唯实求真”的精神描绘人工智能的未来——即将被科技改变的世界，以及中国扮演的角色。
为什么做：热潮涌动下的冷思考
2022年年末—2023年年初，ChatGPT的问世掀起关于人工智能的讨论热潮，科技创新的“奇点”越来越近，当时舆论普遍认为，中国在人工智能的发展上落后了。
中国与西方发达国家的差距有多大？还会继续扩大吗？这些问题需要答案。
2023年年初，横跨国研中心多个部门的课题启动了，它由创新发展研究部牵头，产业经济研究部、信息中心、中国发展研究基金会、中国国际发展知识中心等多个部门和单位参与。
这是一场不断刷新研究人员认知的攻坚战。
人工智能不仅是当前大国竞争的主战场，也事关我国经济增长的新动能，技术门槛非常高，需要研究人员有很强的专业能力，才有可能准确判断新技术对未来的影响。
国研中心创新发展研究部部长马名杰在接受中国经济时报记者采访时表示，国研中心的研究人员要围绕事关国民经济、社会发展和改革开放的全局性、综合性、战略性、长期性（四性）问题展开研究，人工智能的研究与“四性”结合度非常高。
为了突破认知边界，课题组首先将与人工智能相关的大量数据和信息汇集在一起，从定量和定性的不同角度整合资料，内容覆盖国内外的技术研究能力、人才竞争力、领军企业差距、初创企业生态等方面。
“我们从阅读数十本专著，整理大量文献资料开始，再与业内专家反复沟通。”课题组成员告诉中国经济时报记者，几周内，他们几乎每天都在一对一访谈业内权威专家，以求快速了解人工智能背后的逻辑。
观点蜂拥而至，课题组需要有热潮下的冷思考能力。
“几乎每天都是高强度的思想碰撞，需要不断突破研究能力的边界。”课题组的年轻人说，他们需要具备快速学习的能力，迅速找到横跨产业界、社会学界、科学界的主流权威观点，不断拓展研究深度。
完成第一轮访谈后，研究人员开始走访企业，他们从创新、技术和产业的角度，深度访谈一线实践者，努力将理论和实践结合起来。
“开会的时候大家经常因为不同的观点争论得面红耳赤。”课题组的年轻人说，对于一些研究人员自己能看懂的问题，在会议的讨论过程中能形成逻辑自洽，还有一些技术领域中存在较多矛盾点的部分，就要咨询相关领域里的技术专家，弄明白技术背后的逻辑。
马名杰认为，专题讨论会议可以突破研究人员个体的认知局限，在讨论中发现问题，探寻本质和规律，达成共识。“讨论的过程像盲人摸象，发挥研究人员的各自所长，就会接近于拼出一头完整的大象。”
历时近一年，人工智能课题组的年轻人逐渐跨过专业门槛，从门外汉向领域专家成长。
怎么做：奔着问题去做研究
面对充满不确定性的人工智能，课题组开始剥洋葱式的研究之路，逐个理清问题，寻找确定性。
“报告高度关注的人工智能垄断性问题，是贯穿在整个报告中的基础性问题，我们对这个问题进行过多次深入的研讨。类似的基础性问题还有很多，比如如何统筹发展和安全的关系，如何综合技术与经济和社会的关系等，最终要让研究报告中的观点都是建立在对众多基础性问题的准确认知上。”马名杰说，只有准确判断前因后果，从本质上认清问题，才能提出可操作执行的建议。
“奔着问题去，不预设结论”，是人工智能课题的突出特点，“唯实求真”是课题组的根本遵循。
以中国要不要做大模型为例，为了能形成共识，短短一周内课题组几乎每天都在开会讨论，反复分析是利大于弊，还是弊大于利，最终结论还是要发展大模型。
“创新的不确定性很大，一旦路径选择错误，就会面临系统性风险。”课题组成员告诉记者，课题组不仅要想方设法讲清楚技术逻辑，还要理清技术发展的重大趋势和重大影响，需要以问题为导向不断寻找确定性。
类似的讨论贯穿于人工智能研究的全过程，研究人员不只访谈权威专家、业内知名企业家，也会走访一些初创型公司，尽量掌握最全面的情况。此外，大量采取专题讨论的方式，对每一个重大的问题召开专题研讨会。
两种调研方式结合，拓展了调研半径，提高了研究效率。
“为了能够掌握尽量多的信息，我们还大量使用线上交流方式。”马名杰说，人工智能的发展一日千里，线上交流能提高调研效率，特别是在有突发热点问题时能及时沟通，获取关键信息，立即把握住难点问题。
一次又一次地反复讨论修改，形成了最终版的研究报告，成稿和初稿相比，迭代不下十几次。
“创新发展研究部的研究涉及长期性的技术发展趋势，对深度要求很高，不能只解决眼前和表面上的问题，研究人员要具备透过现象看本质、解决技术性和战略性问题的能力。”马名杰说，只有想方设法弄清楚人工智能的技术逻辑、历史逻辑、技术经济逻辑，才能准确判断未来的发展趋势，提出的政策建议才可操作。
区别于学术界的研究，智库的研究不是单纯的求新求异，而是要能解决实际问题，对课题组而言，这是一条漫长的探寻诸多问题背后原因的“为什么”之旅，更是一条寻找到可落地实施政策建议的务实之旅。
超越：透过现象看本质
乱花渐欲迷人眼，为了能给出可操作的建议，课题组将探寻本质规律放在重中之重。
马名杰坦言，准确判断技术发展趋势，可以线性预测，可以在掌握周期性的运行规律前提下，通过分析过去的轨迹，推测未来的发展方向。同时，还要思考未来的潜在需求，充分考虑需求将如何引领技术变化，突出前瞻性。
课题组除了涉猎大量的技术史、科技史、创新规律等内容外，还要梳理历史的规律和变化，再对比调研中发现的一些经济社会现象，寻找到适应性强的规律，将技术与经济和社会发展融合起来，让对策建议更具操作性。
马名杰说，做关于人工智能的研究，要非常谨慎地对待报告中的每一个建议，结论要方向正确，建议可行。“做研究要有深度，研究中的判断要经得住历史和实践考验。”
为了能够得出可靠的结论，课题组设置多种情境，分别从高预期、中预期、低预期和没有预期来判断人工智能未来发展的趋势，但不管在哪种情景下，统筹发展和安全的关系都是其中的重要一环。
“人工智能的研究区分不同场景，尤其是对于高度不确定的事情，要尽可能判断哪些是大概率事件，哪些是小概率事件，小概率事件中哪些有可能对未来产生重大影响。”马名杰说，发展人工智能必须考虑到对安全的影响。
对于参与课题的年轻人来说，他们在对人工智能的研究中，找到了对新的科技前沿技术的研究工具，建立起涉足新领域的信心，他们对新科技前沿重大问题的认知形成了自己的分析框架，能够从经济、社会、政治、安全等方面进行系统性研究。
“未来还有进一步提高的空间，我们要了解技术的逻辑、可能的方向，还要有对产业的清醒认知，能够看到发展过程中的新变量，实时跟踪新进展。”马名杰表示，技术最终要与产业相结合，人工智能课题就是要搭建起科技创新和产业创新之间的桥梁，还要统筹好发展和安全的关系。
2025年年初，中国的DeepSeek引起世界关注，其技术路线另辟蹊径，从此人工智能步入不完全依靠算力支持的时代。中国经济时报记者获悉，创新发展研究部已经启动新一轮关于人工智能的研究。
从人工智能课题看国研中心如何厚积薄发
如果盘点最近几年的热词，“人工智能”一定位居前列。
热潮中，如何看到别人看不到的，是《中国发展报告2024》“人工智能发展的重大趋势和影响”专题报告试图回答的问题。
课题组不能只了解人工智能技术本身，还要综合哲学、社会学、经济学等不同的理论视角，用全新的角度看待人工智能，才能看明白即将被改变的世界。
这需要课题组以“唯实求真、守正创新”的态度不断积淀。
课题组研究人员下的功夫、形成的数据和背景报告数量，远超过呈现出来的这份报告，仅研究中背景部分的内容就能独立成书；而若干个贯穿在报告之中的专题研究，都能形成上万字的独立报告。
厚积才能薄发，才能透过现象看本质，对决策者最关注的核心内容提出相对准确的看法，给出可以操作的政策建议。
人工智能的发展一日千里，技术门槛很高，只有持续研究才能跟上快速变化的技术。
承担该课题研究任务的国务院发展研究中心创新发展研究部，其主要职责是研究我国创新驱动发展战略、政策、体制改革，研究国家和区域创新体系建设，研究数字技术创新与数字化转型、绿色技术创新，研究国际科技发展、开放创新、竞争与合作，对特别重大的科技和建设项目进行技术经济评价，提出相应咨询意见和建议。
为此，创新发展研究部建立了提前布局重点领域相关研究的机制，安排不同的研究人员持续跟踪和更新重点科技领域的发展动态和演变机制，并提取出最精华最重要的部分，形成周报动态掌握。
就人工智能课题而言，如果没有之前的研究基础，很难在一年内拿出有深度的高质量咨询报告。
早在2018年，创新发展研究部就已经开始人工智能相关研究，撰写了一系列调研报告和择要，一些公开发表的论文至今仍被广泛引用。
作为国务院发展研究中心以前沿科学技术作为重点研究方向的部所之一，创新发展研究部努力保持对新的科技前沿信息足够敏感，力争能对技术的发展和影响提出深刻的洞见，要求研究人员具有较强的分析研判能力。
在人工智能的研究上，课题组给予年轻人充分试错空间，鼓励批判性的思维，同时通过大量的专题讨论会议凝聚共识。这让年轻人倍加珍惜，他们认为手中的笔就是使命，也是国家赋予的责任。
年轻人说，很多技术只是单纯改变某个产业或者某个领域，而人工智能将改变世界，相关的政策建议要有足够前瞻性和灵活性，要能统筹好发展和安全的关系，也要求研究者能从产业、行业、社会的多维视角看待技术的影响，客观评价中国与发达国家的差距，并找到缩小差距的切实可行路径。
这项研究既要有时代性，能够穿越发展周期，还要有前瞻性，脚踏实地能够发现真问题。
对于研究人员来说，光自己想明白是不够的，他们要站在更高的位置上，帮助公众从更宽的广度和更高的高度上去理解人工智能。这需要研究人员能用通俗易懂的语言代替专业术语，有深入浅出讲故事的能力。
技术加速演进，时代滚滚向前。人工智能的“奇点”越来越近，研究人员做好了挑战自我、再攀高峰的准备。