近年来，有三股力量在推进数字化发展，包括科技驱动、产业价值、行业引导，正是科技、产业、行业这三者相互作用，催生着智能产业萌芽生长，这是数字经济发展中的新现象。
一、生成式AI爆发带来驱动力
科技驱动需要爆炸式的力量，才能对产业形成强大的辐射和影响力。
2023年生成式AI在爆发。给人们的感觉是集中在春天和冬季，3月OpenAI发布chatgpt-4，接着百度发布文心一言。10月百度发布文心一言4.0,可以解决复杂问题；11月OpneAI开发者大会宣布ChatGPT重磅更新，GPT-4 Turbo带来强大冲击；12月谷歌发布多模态大模型Gemini；中国留美学霸郭文景研发视频Pika；随之涌现许多AI视频生成工具。爆发没有停止，AI在纵向深化、横向拓展。爆发产生的驱动由近及远。
生成式AI驱动数字产业扩容。近水楼台先得月，生成式AI首先影响到数字信息产业。信息产业长期稳定在三个层面，即基础的现代通信网络运营，就是电信、移动、联通、广电等经营的业务；中间的信息通信设备终端制造等软硬件提供，这是华为、中兴、小米、联想等在经营；高层的互联网，这是阿里、腾讯、百度、抖音等在运营。生成式AI爆发的驱动，很可能扩展出智能产业。这就是生成式AI成果的转化、应用和产业化。
生成式AI向传统产业扩展。驱动的影响扩展到更大的范围，得益于三个明显优势：一是人工智能是通用技术，极易扩散和广泛应用。我国百模大战在研发通用大模型时也在研发垂直大模型，各企业和研发机构着眼于行业应用，促进生成式AI落地。二是我国有制造优势，生成式AI与制造技术结合，促进制造业智能化，这将高水平地巩固和发展“中国制造”。三是我国的消费互联网正在向产业互联网延展，正好顺势推舟将生成式AI推广到传统产业。可见，许多领域将会迎来AI应用的新机遇。生成式AI变成产业才有价值。
二、智能产业将生成新的价值
每一波技术创新，媒体和社会都很关注。其实，技术落地更重要，技术变成产业才有价值。
生成式AI产业化已有基础。它的商用近乎水到渠成。还在百模大战的探索中，有的企业和研发机构，将通用模型用于受小模型限制的产业等环节，百度的文心一言测试后向社会公开运用，百姓在适应中受益；华为的盘古大模型等垂直模型已用于有关行业领域；李彦宏说，如果企业能很好地利用大模型，得到的收益一定是最大的。最近微软市值超过苹果，就得益于将OpenAI技术用到它的各种产品中；麦肯锡报告认为，“生成式AI已引起企业界兴趣，不同地区、不同行业、不同资历的人都在工作内外使用生成式AI技术。” [1]AI科学家、斯坦福大学教授吴恩达说，“人工智能可能已推动了数千亿美元，也许数万亿美元。”在近日举办的国际消费电子展的一个环节讨论中，吴恩达和科学家李飞飞认为，“人工智能的商业基础比以往任何时候都更为强大”，AI 技术的应用正在改变我们经济社会的基本结构。[2]有了一定的商用基础，就需要开辟产业化途径。
创新生成式AI的应用途径。运用AI也是创新和转化技术的过程。一是应用于手机。高通CEO说，“生成式AI正在非常快地进入手机”，通过手机上的智能应用，可以方便地指导人们的日常生活和工作；二是垂直大模型应用于各个行业。这就需要应用企业与技术合作者或AI服务提供商协调配合，得到专业支持和资源，通过了解AI技术的工作原理和应用场景，找到协同工作方式，比如在云服务提供商的AI技术基础设施层,可创造生成应用，提高工作效率。三是通用大模型可改变以往AI“一个场景一个模型”的方式。比如用于“一网通办”降低成本，能够提供更优质和更方便的服务。四是把生成式AI用于数据基础设施。AI科学家李飞飞说“在拥有数据最多的地方，在数据能够显示出可重复的模式或好的模式的地方开始，”[3]应用生成式AI，推动数据要素赋能千行百业和智能化升级。当生成式AI要落地应用时，企业在关心生成式AI的自主操作，员工在担忧被AI代替了工作怎么办。
AI替代人的岗位及人机协作。对企业关心AI应用效果而言，就是“分解”，将工作分解为若干任务分派给AI，甚至将要交付的某项任务再分解，这种方式比笼统代替工作更可行和理解。对员工的忧虑而言，要理解人机协作、部分岗位取代、较多岗位取代是个渐进过渡，数量上也会经历由少到多的过程。无论AI取代人的工作，还是人的岗位被AI取代，都有个适应期。即便人工智能可以自主完成一些任务，但有些任务如果由人来做更高效，还是让人来做。对社会而言，要未雨绸缪，要把劳动就业与AI代替人的工作相协调，让丧失工作者不要想像的那么可怕。一方面在训练人机协作的同时，就要为部分职工开辟新的工作岗位，如较多地将人引导到文化、艺术、科技等创意、创作、创新、创造的工作岗位和学习上；一方面看到人工智能生产巨量优质产品和服务时，就要研究智能机器人所生产财富的分配，比如有些专家提出的是否向机器人收税等，以保障人们生活。
三、行业要引导企业择优过滤
产业大于行业，行业大于企业。行业是产业与企业的中间环节，反映产业趋势，引导企业发展。在生成式AI的优势、价值和不确定性中，行业要发挥引导和监管作用，至少要在以下三个方面做工作：
防范生成式AI研发范式不同在源头上造成风险。中国科学院院士、北邮教授钟义信认为，人工智能应在信息学科范式下研发，而目前生成式AI多采用物质学科范式，没有采用信息学科的科学观和方法论，有可能影响AI的决策方式、通用能力和智能理解等效果，导致不可预测的风险。[4]
规范不同产品的安全性、兼容性和质量。即便研发的技术范式正确，也会存在一定的技术风险和隐患。特别是像AI这样深刻的技术，它会与人类社会变得复杂起来。这就需要防范科技及其产品的风险隐患。从0penAI透露的Q*等特殊项目中，人们意识到AI商业化与AI伦理在较量。因此，行业和企业要有应对风险的措施，在商业决策与伦理社会决策上尽可能达成一致。
防范形成算法算力霸权。AI运用的越快越好越多，算力算法的价格就越贵，而我们与微软的云、OpenAI的算法、英伟达的算力相比还有差距。美国违背市场规则，对我国卡脖子，英伟达给我们“腌割品”，近期我国互联网公司转而用华为等本土产品，这将会促进我国AI算法算力水平的提升。
总之，面对生成式AI的应用和产业化，要充分发挥科技、产业、行业的积极作用，最大程度地发挥各方优势，抓住机遇，搭上智能产业发展的快车。同时要抑制潜在风险，远离炒作，避免在那种AI 尚未准备好的方向投资。如风险太高，不能过于激进。要把对科技、产业、行业、企业的引导和治理，逐渐变成制度的力量，保障数字经济健康持续发展。
（这是2024年1月16日作者参加2023数字经济领航者大会暨创新影响力年会的主题演讲）
参考资料：
[1]麦肯锡重磅发布:《2023年AI现状：生成式AI的爆发之年》https://new.qq.com/rain/a/20230817A0788100,全球技术地图，2023-08-17
[2] [3]一涛：“李飞飞、吴恩达对谈：这一次，AI 冬天不会到来”，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1787837876363335171&wfr=spider&for=pc极客公园 2024-01-12
[4]2024年1月12日钟义信院士在“百城市长公益论坛”上的讲话观点。
