人工智能技術的迅猛發展，不斷拓展應用場景，對社會的影響日益顯著。同時，人工智能技術的發展也面臨著安全性、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臺召集人翁翕表示，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”是什么、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里三方面。

圖為翁翕教授進行交流分享。楊亞楠/攝

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，導致無法看清人工智能作為一項技術的最核心內容。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現決策的智能化。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眾的決策智能化。而未來人工智能技術發展的關鍵，在于實現教育變革。

“人工智能作為生產工具面向大眾，某種程度上會降低一些不平等和差異。短期內，很多用戶可能會對使用人工智能技術有些排斥，但隨著技術和產品的進一步普及，痛點會在發展中慢慢化解。”翁翕說。

在他看來，隨著“人工智能+”“數據要素×”等行動的開展，國內人工智能技術發展水平與國外相比，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，例如金融、營銷等方面。同時，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眾中得到更廣泛應用。

翁翕表示，目前國內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標桿案例已具備推廣價值。此外，人工智能的三大要素分別是算力、算法和數據，隨著我國把數據列入新型生產要素，數據方面的潛能在逐步釋放。所以，我國未來有很大的潛力和空間來實現人工智能技術的擴展應用和落地，而鼓勵人工智能在產業中的應用，是進一步推動人工智能產業發展的關鍵。

“目前來看，雖然人工智能浪潮已經涌起，但人工智能未來發展也在遭遇瓶頸，如算力瓶頸及數據短缺等。其中，算力瓶頸主要是芯片供應受限，但卡脖子有弊也有利，長遠來看，需求創造供給，國產算力有望在各方刺激下快速發展。數據短缺方面，國家數據局已經在推動AI大模型訓練數據集的建設，未來還需攻克高質量的標注數據集。”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，為了更好地適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，同時著重培養既通曉計算機和經管知識又熟悉垂直行業的復合型人才。這需要教育體系更加與時俱進，通過不斷與產業鏈上的關鍵企業或機構展開對話，及時對課程內容進行調整。

最后，翁翕指出，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，建議發揮我國體制優勢，盡早將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產工具的能力和習慣。