嘉宾问答基里尔·巴巴耶夫：人工智能——两种极端未来场景的展望

　　数字化转型和AI技术快速发展的情况下，如何缩小不同国家和群体之间的数字鸿沟？如何应对AI快速应用在一段时间内带来大规模失业的风险？如何培养数字人才和技能？

　　人工智能的发展正在塑造一种新的技术与经济现实，其深远影响尚未完全显现。未来历史学学家或许会说AI是形成新社会秩序的影响因子，当然我们也可能高估其对历史进程的影响。

　　尽管如此，我们已可明确看到各国对人工智能技术的获取并不平等。AI在生产、政府和公共活动中的实施速度与效率，取决于一国的科技经济基础、人工智能发展政策的针对性，以及是否有足够资源保证政策的实施。

　　第一种场景：AI的成果无法在国家与群体间公平分配。在国家内部，最富裕的群体、统治阶层与其他人群的差距愈发显著。仅有少数人可享受先进医疗、新型诊疗技术，而多数人仍挤在拥挤的病房中等待疲惫的医生来诊治。少数人可通过“智能家居”解放时间用于创作与娱乐，而多数人仍需承担繁重家务。全球层面，新阵营将形成，发达国家向其他国家强推自身技术方案与标准，欠发达国家将丧失科技军事主权，生活水平进一步下降。

　　另一个更积极的场景是，AI技术的成果将在国内外公平分配。社会各阶层在医疗、教育、服务、物流、农业及政务服务等领域平等享有AI创造的机遇。例如，非洲农民可通过AI提供的在线培训学习专业技能，东南亚工厂工人可借助AI快速完成X光诊断。AI将人类从重复性劳动中解放，释放社会能量以投入创造性项目。国际层面，各国将交换先进技术成果及实施经验。

　　要实现这一积极场景，必须保持国家间的互信和分享技术成果的意愿。但这在新一轮军备竞赛、贸易战和地区冲突背景下极其困难，几乎是不可能的。

　　但在国家内部，可以通过公共管理与公共服务领域的推广让AI成果得到更公平分配。例如，将互联网覆盖农村与欠发达地区、普及数字技术使用知识、在中小学与大学开设编程与机器学习课程。AI在公共领域的广泛应用将维持公众兴趣，扩大技术普及面。

　　关于AI可能导致大规模失业的风险似乎有些夸大。目前AI仅能替代高度重复性工作（如数据录入、客服、电子组装）。在医疗、金融、教育、制造、公共管理等领域，人工智能仍将作为辅助工具，承担枯燥任务，使员工专注于解决复杂问题。

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　　他说，“我作为‘一把手’，经常在上班时间外出打牌，我这种行为一旦让下属知道了，将会污染我们整个系统的风气。”

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