智能引领：人工智能驱动下的经济革新与社会变迁

 

一、引 言

新一轮技术变革正深刻重塑传统产业的发展模式与产业形态，经济社会发展呈现出快速数字化、智能化、信息化的特征。其中，人工智能产业的发展及其与传统产业的深度融合，加速了传统产业的转型升级，推动新产业、新业态、新模式不断涌现。面对人工智能给传统产业带来的深刻变革，美国、德国等国家先后制定并实施了一系列依托人工智能技术及产业发展的制造业升级战略，旨在通过将人工智能技术应用于传统产业，重塑经济形态与产业发展模式，推动制造业、服务业的智能化变革，实现产业竞争力和创新力的持续提升，进一步巩固自身在新一轮国际分工中的优势地位。

我国同样高度重视人工智能产业发展，将其视为国家发展战略的核心支柱产业之一。当前，人工智能技术已在自动驾驶、智能制造、医疗健康、金融科技等多个产业领域广泛应用。百度、阿里巴巴、腾讯、华为等科技龙头企业在人工智能领域投入大量资源，推动语音识别、图像处理、自然语言处理等技术实现商用化。2024年国务院《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动，这标志着我国将进一步推动人工智能技术与各行各业的深度融合。未来，人工智能不再局限于科技产业本身，而是将广泛应用于传统行业和新兴领域，通过提升生产效率、优化资源配置、促进产业升级，助力发展新质生产力。

人工智能技术的持续深化与广泛应用，既体现在其产业自身的发展与突破，也涵盖对传统产业及其组织生产方式的重塑。人工智能技术与信息技术、生物技术、纳米技术、新材料和数字制造技术的融合，正推动与居民健康及社会安全相关的设备制造和生产系统发生广泛而深刻的变革。这种技术协同效应促使制造方式与工艺不断创新，并与高端制造业深度融合，为高端产业发展奠定坚实的技术基础。以人工智能技术为代表的新兴技术的出现，从根本上重构了传统产业的形态和发展模式。它缓解了传统生产逻辑下产品开发周期长、产能利用率低、生产成本高、产品质量不稳定以及个性化需求不足等竞争要素间的矛盾，推动生产制造流程优化与运营效率提升。同时，人工智能技术及相关产业在区域间的差异化发展，将重塑全球价值链收益的分配格局，改变传统“微笑曲线”中制造端和供应端的价值分布，推动加工制造环节成为未来高端价值创造的核心，促使全球形成更为扁平化的分工体系。由此可见，人工智能技术及其产业的发展将打破行业界限，促进产业跨界融合与价值链延伸，为经济体系带来前所未有的变革。

二、人工智能改变了传统生产组织模式

（一）人工智能改变了经济活动主体间的组织关系

在人工智能技术的推动下，人工智能产业逐步形成并与传统产业融合，实现了供应链的有效整合，促使产业组织关系发生显著变化，具体表现为重塑企业间关系结构，进而形成新的产业形态和产业模式。在新的产业组织关系中，核心企业通过重新配置供应链的三大重要资源——资金流、物流、信息流，带动全产业链的有效整合。从产品的初期设计研发，到原材料采购、制造中间产品及最终产品，借助人工智能技术，可实现产品的自动化、智能化有效配置与全域供给。企业利用人工智能技术进行精准识别与定位，能够有效整合供应商、制造商、分销商和最终消费者等主体，从而形成全新的产业模式和组织业态。

人工智能产业对传统产业组织关系的影响主要通过以下两条路径实现。一是以消费服务型核心企业为主导的供应链整合体系。该体系以市场需求为导向，核心企业通过提供消费服务，带动供应商、制造商、分销商协同发展。核心企业通过分析消费者积累的大量数据，为消费端提供个性化服务；借助人工智能技术锁定目标客户，通过机器学习分析个人行为，为自身制定有针对性的营销策略，进而获取价值增值。二是以智能电子商务公司为核心的供应链整合体系，该体系依托人工智能技术与数字技术融合形成。随着人工智能技术、数字技术、区块链技术的持续发展，电子商务企业引领供应链各环节企业整合资源，不断创造新的产业形态和组织模式。人工智能技术打通了在线设计、下单、制造、物流、服务等关键环节，实现精准定位、智能分析、自动生成、智慧物流等功能。人工智能产业与电子商务产业的深度融合，加速了贸易在线化、无人化、智能化的进程。

（二）人工智能改变了经济活动主体内部的组织结构

19世纪中后期，以电气化为主导的技术革命促使生产和资本高度集中，推动了大型企业的出现，并随之形成大规模批量化生产模式。而以人工智能、信息技术、数字技术等为主导的新一轮技术革命，改变了大型企业内部组织的运行结构，有效调整了不同部门之间的交易费用结构。智能化的管理运维系统促使企业实现内部决策部门、研发部门以及经营或生产部门的分离——总部机构主要承担决策、规划、设计等高人力资本、高知识结构的业务；经营或生产部门则由下属机构、子公司负责，甚至直接外包给其他企业。最终，在智能化管理体系下，各部门跨越时空限制，实现环节间的有机衔接与整合。在新的组织结构下，企业层级趋于扁平，各运行主体间的工作对接不再局限于纵向层级模式。在人工智能技术的辅助下，逐渐向横向协同过渡，形成了“总部+职能部门”的新型企业组织形态。企业总部往往集聚于中心城市，而生产制造、物流配送和售后环节则更多布局于土地、能源、材料及劳动力相对集中的经济欠发达地区。由此，形成了“总部经济+区域职能部门或子公司”的空间布局模式。总部企业通过对产业链资源进行跨区域集中配置，建立覆盖区域乃至全球的生产、营销网络，进而发展出发达的总部经济，通过技术辐射，带动职能部门发展以及非中心区域的建设。

三、人工智能加速产业融合和产业链重构

（一）人工智能推动产业融合及新业态的形成

人工智能产业与传统产业的融合发展已成为催生新产业、新业态、新模式的核心动力。这一融合贯穿传统产业前端研发、设计制造、营销物流及服务售后的全产业链条。它不仅显著提升了产品的技术深度与制造工艺水平，增加了产品附加值、提高了市场竞争力，更革新了制造业的生产、组织与服务模式，促使制造业竞争的核心优势从生产制造环节向生产性服务环节转移，实现智慧化生产与个性化定制，形成以生产性服务为主导的制造业服务化发展方向，促使服务型制造业成为重要的制造业发展形态。

通过推动人工智能技术的场景化和模块化应用，传统产业逐步向服务型制造业转型，并实现区域集聚效应。随着生产性服务环节控制力和附加值不断提升，区域服务型制造业得以快速发展，传统组织模式和生产方式也随之变革。依托智能订单设计、智能制造和智慧物流体系，具有显著集聚效应的智慧型产业城市应运而生。与传统工业城市不同，智能制造中心城市的产业核心竞争优势和生产模式，正从传统制造环节向以服务功能为核心、以研发设计和个性化生产为主导的个性化定制、规模化生产转变，进而形成新的制造中心产业体系。

（二）人工智能重新整合产业链

人工智能技术的快速发展与广泛应用，正推动全球产业分工模式发生深刻变革。传统基于产业间和产业内的分工模式，正逐步向以产品链不同环节为中心的分工体系转型。同一产品的研发、设计、制造、销售和服务等环节工作，不再局限于在同一空间完成，而是借助数字信息技术和人工智能技术实现跨空间协同。在此背景下，产品的差异化不再局限于产业领域或产品本身，而是体现在各环节的附加值和特有优势上。

在这一新型分工体系下，产品链的差异主要体现在研发设计、制造生产和品牌营销这三大环节。企业通过灵活的区域布局，可将研发环节设于知识密集型城市，将营销环节布局于市场资源丰富的发达地区，同时把制造环节转移至劳动力成本较低的区域。“两头在外”便是这种新型分工体系下区域资源优化配置与成本控制的典型模式。此外，在全球化背景下，人工智能重塑了国际分工和全球价值链。随着人工智能技术的广泛应用，生产模式和产业形态发生深刻变革，原本依赖劳动力密集型的生产体系逐渐向知识密集型生产体系转变。在传统“微笑曲线”中，加工制造环节附加值较低，而人工智能的引入促使该环节实现技术驱动的价值链升级。同时，人工智能推动全球产业链向扁平化发展，促使全球不同地区的生产要素在智能化生产网络中实现高效配置与互联。这种扁平化发展不仅重塑了传统的全球分工格局，还促使各地区借助人工智能技术提升产业链的韧性和适应性，从而在全球市场中获取更多价值收益。

四、人工智能带来了生产能力的跨越式发展

当前，人工智能基于机器学习，正朝着独立思考、独立决策的类人化方向发展。在一些重复性工作领域，人工智能已实现对人类的替代，并且其能力总体上持续趋近人类水平。这一系列发展对人类社会及人类活动产生了颠覆性影响，有力推动经济社会向智能化时代迈进。

（一）人工智能加速了新一代信息数字技术的普及

网络终端、数据分析终端与人工智能产业融合后，植入智能芯片的终端设备不再局限于网络传输与数据搜索功能，而是能够通过机器学习实现数据的分析整合，并做出自主判断。人工智能技术的突破满足了大数据、云计算和物联网技术对智能算力的需求，加速了新一代信息技术的深化应用。智能家居、智慧医疗、智慧物流、无人驾驶、信息安全等领域，正是得益于人工智能技术与大数据、云计算和物联网技术的协同发展，才逐步融入生产生活场景。

（二）人工智能推动了传统技术的跃迁

算力、算法、数据是人工智能技术的三大基石，也是制约人工智能产业发展的关键要素。人工智能技术的突破，意味着这三大领域将迎来变革，同时也将推动相关技术实现新一轮升级。在算力方面，为应对摩尔定律逐渐失效的问题，需要突破当前芯片设计的冯·诺依曼结构。类脑芯片、存算一体技术、基于硅以外新材料的芯片制造，乃至量子计算等，都是极具潜力的发展方向。在算法领域，涵盖计算机视觉算法（CV）、自然语言处理算法（NLP）、语音处理和识别算法（ASR）、智慧决策算法（DMS）等。其中，计算机视觉涉及图像处理、图像识别与检测、图像理解等技术；语音处理和识别涉及前端信号处理、语音识别、语音合成等技术；自然语言处理涉及知识图谱、语义理解、对话管理等技术。数据是人工智能为不同行业提供解决方案时采集和利用的核心资源，涉及数据收集、整理、模型选择、训练、评估、参数调整、预测等环节。上述技术将成为未来科技发展的重要领域，对经济社会产生深远影响。

（三）人工智能提升了劳动生产的效率与创造力

随着人工智能产业的发展与技术的普及，智能体将逐步融入生产环境。未来，各行各业的工作人员与智能体的交流合作将愈发频繁，这对从业者提出了更高要求。其一，从业者需具备人工智能的逻辑思维和技术知识，以实现与人工智能的高效协同工作。在智能化浪潮的冲击下，传统劳动技能的适用性逐渐降低，从业者需加快提升劳动技能，以适应智能社会的工作需求。其二，人工智能凭借高效、精准、低成本的特性逐步进入就业领域，对传统劳动力形成替代。重复性工作岗位在传统行业中已逐步实现智能化，这给低技能劳动者带来较大就业压力。未来，劳动力市场将更青睐知识创造型和高技能劳动者，就业结构也将随之发生改变。其三，人工智能与人类的协作将在各职业领域快速发展。人工智能不仅能够支持员工的创造性活动，激发新想法，助力解决创新难题，还能解放劳动力、大幅提升生产效率，通过机器学习辅助员工开展创新性工作。

五、人工智能赋能下的经济社会发展趋势

以人工智能为代表的新一轮技术革命，推动世界迈入数字化、智能化、绿色化时代。它在催生新兴产业涌现的同时，也改变着经济社会的生产方式、就业方式、分配方式，深刻影响着经济增长模式。

（一）人工智能将改变既有的就业形态与结构

一方面，人工智能产业改变了传统就业形态，推动产业劳动向“个体化”转变。以人工智能技术为代表的新技术革命打破了传统的企业雇佣模式，基于使用权的新就业形态逐渐成为主流。其中，以众包和按需服务为代表的新零工经济模式，构成了人工智能产业下的新型劳动关系。

首先，人工智能技术的发展催生出以“个体”员工为主体的新雇佣方式。一是工作时间更具自主性，雇员以任务目标为导向，可自行安排工作时间。二是工作空间限制被打破，借助信息技术，处于不同地域的个体能够协同完成同一工作任务。三是工作组织形式突破传统企业边界。在知识经济时代，知识作为核心生产要素内化为个体能力，个体不再受限于传统企业组织，而是依托人工智能平台直接面向市场提供服务。

其次，个体的工作选择突破了传统内容与岗位的限制。一个个体能够同时承担多项工作，受雇于多家企业。共享平台依托强大的算法体系，实现市场上劳动力供需双方的精准、高效匹配。

再次，人工智能技术变革促使企业与市场边界持续深度融合。个体得以脱离传统企业雇佣关系，将自身转化为共享资源，凭借人力资本这一重要禀赋，独立与不同企业建立合作关系，提供研发、设计、制造、营销、运营等服务。同时，个体借助信息技术与数字共享平台在“云端”自由流动，畅通了人力资本要素的流动渠道。

最后，人工智能技术提升了劳动者的技能禀赋。人工智能能够自主完成复杂工作任务，这不仅解放了劳动者，还增加了劳动者承担更广泛、更复杂工作的可能性。

另一方面，人工智能产业的兴起及其与传统产业的深度融合，催生出新业态，带动全新就业岗位涌现，创造了大量新兴就业机会。首先，技术进步增强了经济社会活动对技术的依赖性，人们在生产生活中与高技术的接触更为频繁。为实现技术服务于人类，需要大量技术人员提供智力支持，从而催生了大量新的技术研发岗位。知识型生产与人工智能的结合进一步产生新的技术需求，创造出更多知识型、技术型岗位。其次，人工智能技术对传统产业进行改造，促使传统行业细分、升级与融合，催生出新的行业。这些新行业对劳动力就业提出新要求，从业者既需要了解传统行业知识，也需要掌握新技术。同时，为实现各部门高效联动，更多细分岗位的职责需由不同人员承担。最后，人工智能技术显著提升社会劳动生产率，使人们的劳动时间相对减少、收入相对提高，拥有更多闲暇时间用于购物、旅游、娱乐等活动，进而促进相关服务行业发展。

需要注意的是，人工智能产业创造的就业岗位更多集中于高知识、高技能领域，而低技能、重复性强的岗位则更易面临被替代的风险。这一增一减改变了就业结构，使更多低技能劳动者和岗位面临被人工智能替代的危机。近年来，“机器换人”趋势愈发显著，许多传统制造岗位正逐渐被智能化技术取代。牛津大学与花旗银行的联合报告预测，未来，人工智能或机器人对经济合作与发展组织（OECD）国家劳动力就业的平均替代率将达57%，印度为69%，中国则可达77%。大龄、低技能等弱势群体的转岗与就业问题，将成为社会亟待解决的难题。

（二）智能产业的持续发展将显著提升全社会的生产效率

首先，人工智能技术的持续突破以及人工智能产业的快速发展，重塑了资源要素结构。传统生产投入要素不再是生产的必需要素，由此推动产业“去物质化”。通过智能模拟、虚拟仿真、数字信息处理等技术，全新的数字化生产生活体系得以构建。这一重要转变，突破了传统产业中资源要素投入的束缚，使生产方式更加灵活，生产效率显著提升。

第一，在智能数字时代，数据、信息、知识等无形资源已成为产业具有竞争优势的核心生产要素。人工智能技术推动生产活动的客体——产品，从实体产品向虚拟或数字产品转变。相较于传统产品，智能产品集成多项使用价值，载体不再是消费的核心价值，附着于其上的智能服务和功能才是供给方提供给消费者的最核心产品。消费者只需拥有某一载体，便可获取供给方无限的产品服务，这既提升了供给方的产品生产与供应效率，也显著提高了消费者的生活效率。第二，随着人工智能技术的日益成熟，产品生产全流程的人员对接与交互能够突破时空限制，实现实时、在线、异地协同办公。与此同时，人工智能助力生产各环节做出更准确的决策和对接，实现更精密的生产制造，极大地提升了生产、经营和管理效率。第三，人工智能通过数据捕捉、大数据分析、机器学习以及个人特征定位，能够高效获取消费市场的精准需求信息，助力企业开展精准营销。针对不同消费者，企业可以制定个性化的营销策略和产品定制方案，这既提升了销售方的营销效率，也为消费者获取契合个人需求的产品提供了便利。此外，人工智能技术通过替代人力劳动、整合数据模型运算，实现了销售渠道的多线程操作。分散化、低成本的“广链接”式数字化渠道管理，取代了集中化、高成本的“经销商”式实体渠道管理，市场供求双方的对接效率得到显著提升。

其次，人工智能产业的发展为企业与市场的融合发展提供了必要条件。人工智能平台成为产业组织运行的重要载体，极大地提升了产业组织效率。

第一，人工智能产业促进了市场供需匹配，提升了企业生产效率与精准服务能力。共享平台的出现促使企业组织扁平化，信息传递摆脱了传统组织模式的层级束缚，需求端与供给端得以在平台上直接对接，这不仅提升了信息传递的准确性，还实现了个性化定制对规模化生产或服务的替代。第二，人工智能平台推动价值创造“去中心化”。平台为经济活动各主体构建了一个价值共创、成果信息共享的开放式、无边界系统。各活动主体在平台上协同完成价值创造，市场供需变化能够被第一时间感知。第三，人工智能平台推动产业供需匹配智能化。智能中台作为平台企业的基础数字设施与核心竞争优势，借助“数据+算法”，实现供需匹配的“智能决策”，显著提升了决策精准度、要素配置契合度与响应速度。第四，人工智能平台可增强速度经济效应。其赋予企业快速融入竞争体系并构建竞争优势的能力，人工智能技术既能满足企业自主研发、生产需求，有效缩短企业市场拓展周期，又赋予企业在快速扩张过程中复制优势的能力。第五，人工智能平台的网络效应推动平台企业快速发展壮大。人工智能平台具有同边网络效应，消费者获得的产品或服务效用与消费者规模正相关，平台通过集聚大量用户，提升了产业发展的规模效益。第六，人工智能平台通过整合内部资源，逐步构建起全面的商业生态系统。凭借技术优势，人工智能能够在不同产品、企业和行业间自主拓展与连接，整合平台内各类资源，为产业发展提供系统化支持。该生态系统以数量、质量、结构和层级等关系为基础，对独立运作的各类价值模块进行协调，从而在更广范围、更高层次和更深维度上，实现资源的优化配置与高效利用。

（三）人工智能将持续降低经济活动的成本

人工智能产业的蓬勃发展与人工智能技术的广泛运用，重塑了传统制造方式，革新了要素投入形式，大幅降低了生产者对劳动、资本、土地等传统要素的依赖程度。人工智能深度融入制造、服务、组织等各个环节，不仅推动传统生产经营模式变革，还凭借技术革新有效压缩了生产成本。

第一，智能制造技术有效降低了产品生产成本。人工智能技术的应用，革新了传统制造业的生产形态。相较于传统机器设备单纯解放人类“体力”，智能机器设备更注重对人类“体力+脑力”的双重解放。智能机器设备不仅能在大规模机械化生产中替代体力劳动，还可实现对生产全流程的数据收集、分析，以及生产过程的在线全程监控。在传统制造时代，需投入大量人力物力才能完成的生产流程，借助人工智能技术能够以更便捷、更低成本的方式实现。第二，智能服务实现对人力服务的高效替代。制造业与服务业的深度融合是智能制造的显著优势。随着生物识别技术、人工智能技术、数据信息技术的广泛应用，智能服务与智能制造实现有效衔接，为用户提供“无人服务”，这种模式不仅替代了人力与脑力劳动，还大幅降低了服务环节的成本。第三，智能组织优化决策流程。新技术革命具有技术迭代加速、外部环境不确定性增强的突出特征，使得产业生产面临大量可变因素与待分析要素。人工智能技术的引入，让企业能够更精准地把握内外部变量，实现要素更快速、精准、高效地聚合与分散，在环境分析、决策制定以及资源配置等环节，显著降低了生产者的物质成本与时间成本。第四，人工智能技术催生的零边际成本社会，促使协同模式成为必然趋势，推动企业从追求所有权的规则向追求使用权的规则转变，进而催生了共享经济。在人工智能技术的助力下，共享经济通过整合社会与企业内部资源，实现全社会层面的资源优化配置，极大地降低了经济活动的固定成本。

（四）人工智能将重塑居民生活方式并优化生活体验

在生活消费领域，以人工智能技术为代表的新技术正推动全球从万物互联向万物智能演进，各产业加速迈入强人工智能时代。智能产品的广泛应用，极大地革新了消费者的使用体验。产品智能化进程促使其从单纯承载基本功能的物理实体，逐步向具备数据收集与传输功能的信息载体、拥有连接与沟通能力的交互媒介，以及兼具生物与生命特性的智能终端转变。智能产品从满足用户的使用功能，向收集与传输用户数据信息、与用户实时交互数据，以及分析并提供智能化服务转变。

人工智能的广泛应用，借助数据分析、算法推荐和个性化服务等方式，深度融入居民的生活与决策过程，从根本上重塑了人们的生活方式和消费体验。第一，人工智能能够有效提升决策效率与匹配精度。在传统购物模式下，消费者主要依靠主动搜索和对比来挑选商品。而人工智能通过剖析消费者的行为习惯与偏好，可精准预测消费需求，并提供个性化推荐。以亚马逊、阿里巴巴等大型电商平台为例，它们运用人工智能技术对用户的历史购物记录、搜索习惯进行分析，主动向用户推送符合其兴趣的商品信息。这种个性化推荐显著加快了用户的购买决策速度，大幅提升了购物的便利性与愉悦感。“消费者主导”模式正逐步向“AI引导消费”的新模式转变。第二，人工智能显著提升了生活的便捷性与舒适性，智能家居产品的兴起便是典型例证。将人工智能技术融入家居设备后，用户不仅能够通过语音指令操控家中电器，还能实现远程操作，极大地提升了生活的便捷与舒适程度。以亚马逊智能音箱Alexa和小米米家智能系统为例，它们借助语音识别和自然语言处理技术与用户交互，支持从开关灯光、播放音乐到查询天气等一系列操作。这种深度的人机交互，彻底改变了传统家居操作方式，增强了用户体验的科技感与个性化水平。第三，智能推荐推动娱乐消费发生变革。奈飞（Netflix）、抖音等流媒体平台运用大数据分析与深度学习算法，为用户提供高度定制化的内容推荐服务。这既降低了用户在信息过载环境下的筛选成本，又提升了信息获取和娱乐活动的效率。据统计，奈飞的推荐算法能为用户节省超80%的搜索时间，显著提升了用户满意度。这种智能推荐服务的背后，是人工智能在消费数据挖掘、用户画像构建及偏好预测等方面的深度应用。

六、人工智能发展带来的挑战

在释放技术红利的同时，人工智能也不可避免地产生一系列负面影响。随着人类对人工智能技术的依赖程度日益加深，而社会伦理约束与法律规范的更新却滞后于技术发展速度，人工智能治理正面临巨大挑战。在智能时代，人工智能技术的广泛普及促使大量人口深度融入智能网络空间，形成规模庞大的治理场域。这一转变不仅重塑了人类社会生活和经济活动模式，更在技术、伦理、社会、安全和法律五个维度带来严峻考验。

（一）劳动力市场的结构重构与就业错位风险

首先，人工智能的广泛应用加速了劳动力市场的结构性重塑，传统低技能岗位首当其冲。随着自动化生产线和智能化管理系统的普及，依赖重复性操作的岗位正逐步被智能技术替代。这一趋势致使以体力劳动和基础操作为主的传统岗位大量减少，低技能劳动者的就业机会锐减，失业率上升风险加剧。为应对这一挑战，政府与企业亟须联合推出职业转型培训和就业支持计划。

其次，人工智能的发展催生了对高技能和创新型岗位的迫切需求。大数据分析、算法开发、智能制造等领域的人才缺口持续扩大。根据清华大学《人工智能产业发展报告》显示，2022年中国人工智能领域人才缺口约达500万人，且人工智能相关岗位平均薪资显著高于传统行业。这一变化使得劳动力的知识水平和创新能力成为核心竞争要素。

最后，技术变革加剧了社会不平等。低技能劳动者由于难以适应智能化工作环境，面临失业风险；而高技能人才则在技术进步中受益，致使收入差距不断扩大。为缓解这一矛盾，需进一步优化社会政策、完善就业扶持措施并健全社会福利制度，通过发放失业补助、开展再就业培训等手段，平衡技术进步与社会公平的关系。

（二）智能化过程中的技术不确定性与复杂性挑战

首先，在追求高度智能化的进程中，人工智能存在机器智能脱离人类控制的潜在风险。特别是深度学习算法的不透明性，给技术监管带来巨大挑战。以无人驾驶汽车为例，虽然这类车辆在常规场景下具备较高的自主驾驶水平，但在事故责任界定和极端环境应对方面，仍存在诸多尚未解决的难题。

其次，技术缺陷带来的风险不容忽视。人工智能系统高度依赖数据和模型运算，数据偏差或模型缺陷可能引发系统性错误。更值得警惕的是，算法设计过程中可能掺杂设计者的主观偏好，进而影响系统的公平性。例如，曾有观点指出，部分电商平台的个性化推荐算法在促销活动期间，存在过度利用用户数据实施价格差异化策略的情况，这引发了消费者对算法伦理的质疑。在推动传统产业流程自动化和供应链智能化的过程中，人工智能算法的“黑箱性”也会带来产业决策的不确定性风险。在智能制造领域，深度学习模型的不可解释性可能导致生产系统无法及时预警异常情况，从而影响整个产业链的协同运转。此外，数据驱动模型在产业应用中高度依赖大规模训练数据，一旦输入数据出现结构性偏差，就可能导致关键制造环节出现误判。

这种技术复杂性不仅对企业的运行维护提出了更高要求，还威胁到整个产业系统的安全稳定性。随着产业智能化进程加速，人工智能对资源配置和市场机制的影响日益加深，其逐渐显现的自主性与不可预测性，也带来了技术失控的潜在风险。特别是当算法模型缺乏可解释性、数据存在偏差时，系统误判、响应失灵等技术缺陷可能被放大，进而演变为产业层面的协同风险。因此，为应对这一趋势，人工智能的发展迫切需要在增强算法透明度、健全容错机制和构建风险预警体系等方面寻求新的平衡，以保障产业智能化在安全可控的轨道上稳步推进。

（三）产业系统协同中的智能风险与控制盲区

首先，随着人工智能技术深度嵌入产业系统，其“黑箱”特性与不可解释性正成为系统协同的关键风险点。许多深度学习算法结构高度复杂，外部管理者难以洞悉其内部决策逻辑，一旦系统出现异常，往往缺乏有效的干预和修复手段。以金融领域为例，人工智能系统广泛应用于高频交易、市场预测等场景，虽然自动化交易系统显著提升了交易效率与速度，但也伴随不可控风险。2010年美国股市的“闪电崩盘”事件，便是多个高频交易算法共振与反馈机制引发极端市场波动的典型案例，该事件对投资者和金融市场造成了巨大冲击。

其次，随着智能网络空间的快速拓展，人工智能技术的连通性与开放性衍生出新的网络安全威胁。人工智能技术在智慧城市、智能家居、智能交通等多个领域广泛应用，但其互联性和数据共享特性，使其成为黑客攻击、数据篡改和信息泄露的潜在目标。一旦发生大规模数据泄露，可能造成严重的社会经济损失。

最后，人工智能的大数据分析能力进一步加剧了数据安全与隐私保护的矛盾。人工智能算法的有效运行依赖于海量数据的收集与分析，其运行机制与网络爬虫存在相似之处，在此过程中，对个人信息和敏感数据的挖掘整合可能带来数据泄露风险。在这一过程中，用户的行为轨迹、消费习惯、社交网络等敏感数据被广泛收集利用，存在数据滥用和隐私泄露的风险。电商平台和社交媒体借助人工智能算法对用户数据进行精准分析，引发了用户数据未经授权使用情况下的隐私保护争议。部分企业和机构利用人工智能技术非法采集、过度分析数据，进一步加剧了数据安全风险。

（四）个性化驱动下的伦理困境与数据焦虑

首先，人工智能的自我学习能力促使智能系统逐渐具备类似人类的判断能力，由此衍生出复杂的道德决策难题。以自动驾驶技术中的“生命优先”问题为例，这便是典型的伦理困境。当自动驾驶汽车遭遇紧急情况时，系统需在“保护乘客”与“避免对行人造成伤害”之间作出伦理抉择。在无人驾驶汽车的模拟测试场景中，车辆时常面临潜在的道路冲突，而其中涉及的道德考量极为模糊，难以进行明确界定。

其次，人工智能在数据处理与分析中的广泛应用，致使用户个人隐私与数据安全问题日益严峻。人工智能技术依赖海量数据的收集和运算，在大数据环境下，数据滥用、泄露等问题频发。平台用户信息的泄露，严重削弱了公众对个人隐私保护的信任。当前，现有的隐私保护规范和数据使用制度，难以有效应对智能网络空间中数据频繁流通与共享的难题。在服务型制造和个性化定制场景中，人工智能系统为实现产品精准供给与智慧服务，需大量采集消费者偏好、使用习惯及行为轨迹等数据。然而，这一过程不可避免地涉及对个体数据的深度处理与分析，进一步加剧了用户隐私暴露的风险。尤其是平台型企业主导下的数据呈现高度集中与垄断态势，强化了技术对用户的结构性控制，加剧了伦理与隐私领域的矛盾冲突。

最后，人工智能的学习模型通常基于大规模历史数据进行训练，而这些数据可能存在固有偏见，致使算法在实际应用中产生偏向性。尽管人工智能技术本身是中立的，但受训练数据和设计者主观选择的影响，可能会在无意识中放大或固化社会偏见。因此，在个性化推荐与智能决策广泛应用的当下，企业和技术开发者需要对算法模型开展持续审查与优化，并建立外部监督机制，提升防范数据偏见、标签歧视与算法歧视的能力。通过在技术创新与伦理规范之间寻求平衡，确保个性化技术在可控、安全、公平的框架下有序发展。

（五）智能技术应用中的法律责任认定与法规滞后

首先，人工智能使法律责任认定趋于复杂化。在传统法律框架中，责任认定往往基于明确的行为主体与直接的因果关系。然而，人工智能的自主性和学习能力使其在决策与行为过程中发挥主导作用，责任主体不再局限于传统意义上的“人”。以自动驾驶车辆为例，当配备自动驾驶系统的汽车发生交通事故时，责任认定可能涉及汽车制造商、软件开发者、车主等多个主体。由于自动驾驶系统运行逻辑复杂且数据来源多元，事故的因果关系难以清晰界定，致使事故责任的划分与追究成为法律实践中的重大难题。

其次，法律的滞后性与人工智能技术发展形成鲜明矛盾。人工智能技术迭代速度极快，远超现有法律体系的更新节奏，这种滞后性致使人工智能规制存在显著空白。面对深度学习算法自主决策的复杂性，现行侵权责任法难以有效防范算法引发的数据偏见、决策失误等潜在风险。当前，我国相关立法主要集中于数据保护和网络安全领域，针对人工智能的专项法律规制仍有待完善。

最后，推动法律与技术的深度融合已成为必然趋势。人工智能的快速发展，迫切要求法律体系与之深度融合，构建“技术—法律”双轨治理模式。这就需要在法律法规的制定过程中，紧密结合人工智能的技术特性，建立动态调整机制，以有效应对技术发展带来的新挑战。2021年，欧盟发布的《人工智能法案》首次尝试对人工智能应用的风险等级进行分类，并提出多层次的监管方案，旨在针对不同风险场景实施差异化的监管措施。借鉴这一经验，我国在法律制定过程中，也应依据人工智能的不同应用场景，制定具有针对性的法律法规，实现动态化、精准化治理。

注释从略，请参阅期刊纸质版原文

 

秦宇 | 中国社会科学院工业经济研究所助理研究员，《中国经济学人》编辑部编辑。

 

秦宇.智能引领：人工智能驱动下的经济革新与社会变迁[J].湖湘论坛,2025,38(03):97-108.DOI:10.16479/j.cnki.cn43-1160/d.2025.03.010.