以善治护航 AI智能体安全有序发展

编者按随着AI智能体自主化、场景化应用加速落地，人机协同、多智能体协作正深刻重塑生产生活方式。智能体凭借自主决策、持续学习与跨域执行等能力，在大幅提升运行效率的同时，也带来权责界定、伦理规范、数据安全等全新挑战。当前，AI治理重心正从内容管控转向行为规制，关键在于平衡创新活力与安全底线。为此，本报专访多位业内专家学者，共同探寻AI智能体规范发展的有效路径。

——访国务院发展研究中心创新发展研究部第三研究室主任熊鸿儒

■中国经济时报记者 王彩娜

AI智能体作为人工智能发展的全新阶段，正从概念走向落地，在编程、创意设计、电商服务等多个领域实现效率提升，成为推动产业升级、释放数字生产力的重要抓手。中国在AI智能体发展中具备哪些独特优势?面临哪些瓶颈挑战?又该如何推动技术与产业深度融合，让AI智能体真正成为经济高质量发展的新动能?中国经济时报记者就此专访了国务院发展研究中心创新发展研究部第三研究室主任熊鸿儒，深入解读AI智能体发展的机遇与路径。

中国经济时报：当前AI智能体已在多个领域落地应用，哪些领域的效果最为显著，其对产业发展的改变体现在哪些方面?

熊鸿儒：虽然智能体的落地应用还处于早期阶段，但扩散速度或远超预期，目前在多个领域已经展现出显著的效率提升效果。软件开发领域是典型，AI编程已成为行业基本技能，硅谷和国内头部大厂的大量代码工作都由智能体完成，大幅提升了开发效率，不少软件业的专业人士认为AI智能体或彻底重构整个软件业;创意类工作如广告设计、短视频制作、短剧创作等，在标准化、半结构化的内容生产中，智能体的应用让内容生产效率实现质的飞跃;电商领域则实现了多个核心场景的智能化重构，从单纯的问答升级为处理物流、重新下单等全流程业务处理。医疗和医药领域的潜力也十分突出，在医学影像分析、药物研发等方面，智能体不仅能提升效率，还能实现医疗普惠。

中国经济时报：从全球格局来看，中国在AI智能体发展中处于怎样的位置，具备哪些其他国家难以比拟的独特优势?

熊鸿儒：在全球人工智能领域，中国已进入全球第一梯队。中国在AI智能体发展中至少具备三大独特优势。首先是人才规模和密度优势，AI是高度人才密集型的领域，中国培养的AI专业本科毕业生数量全球最多，且从2022年之后，越来越多海外华人科学家回流，顶尖人才的持续汇聚，让我们拥有了庞大且优质的AI人才梯队。

其次是具有全球领先地位的开源AI能力，过去外界常认为中国AI企业的技术能力积累多是依赖跟随式发展，但如今我们在开源路线上已经具备极强的竞争力，全球超过三分之二的开源模型调用了中国的模型，在全球十大开源模型性能排行榜中，超过一半来自中国。不仅如此，我们还在全球率先开辟了算力节约型的新技术轨道，让国产开源模型的性能接近甚至超过很多美国闭源先进模型，这种技术轨道的创新，也开始影响硅谷头部企业的技术探索。

最后是尚在快速积聚并将持续扩大的应用场景优势，中国拥有庞大的制造业和丰富多元的服务业场景，各行业的数字化转型积累了海量数据，而AI智能体的训练、迭代离不开数据的投喂，丰富的应用场景和海量数据，能让我们快速训练出适配各垂类的智能体，尤其是工业领域的垂类智能体，发展机会巨大。

中国经济时报：尽管具备诸多优势，中国AI智能体发展仍面临一些瓶颈挑战，当前最突出的问题是什么，该如何突破?

熊鸿儒：当前一个相对突出的挑战，是先进算力的可获得性问题，先进算力是先进AI发展的基础，尤其是智能体大量依赖推理能力，对算力的低延迟、实时性要求更高，算力跟不上，就难以满足用户的实际需求。值得欣慰的是，近年来中国在AI芯片领域的追赶速度非常快，这方面的短板正在快速补齐。

高质量数据供给不足也是亟待解决的问题。比如医疗领域的药物研发、影像分析，需要大量的病理数据和临床数据，但目前数据孤岛问题不利于医疗AI智能体的落地。想要解决这一问题，需要通过技术手段在保护患者隐私的前提下，实现数据的共享和利用，让高质量数据成为智能体发展的燃料。

中国经济时报：推动AI智能体与实体经济深度融合，是释放数字生产力的关键，该如何实现科技创新与产业创新的深度融合，让AI智能体真正赋能千行百业?

熊鸿儒：AI是工业革命以来前所未有的重大通用目的技术，要检验其与实体经济融合水平，关键可以从落实中央“科技创新和产业创新深度融合”要求出发，观察AI智能体如何转化为现实生产力。对我国当前而言，首先要坚持高水平科技自立自强，持续推动原创性、颠覆性的科技创新，只有技术足够领先，才能不断创造新供给，催生出新需求，为产业升级提供技术支撑。同时，要认识到技术革命带来的经济浪潮是渐次展开的，重大创新落地离不开大量“二次创新”和“互补式创新”，为新技术在各行业的应用做好二次开发，特别是提供相配套的知识和基础设施条件。

在基础设施建设方面，要重点布局算力网络，推动算力中心从集中式向分布式发展，完善端侧、边缘侧的算力布局，满足智能体推理需求的低延迟、实时性要求。此外，要推动“人工智能+”行动计划落地，聚焦科学技术、产业、民生、治理等六大领域，让智能体在更多实体经济场景中落地应用。对于企业而言，要支持有长期主义的企业开展技术探索，保护科研人员和企业家的创新原动力;对于政策而言，要提供稳定可预期的政策环境，通过政府采购、税收减免等方式支持AI技术研发，对部分行业的准入壁垒，可采取一事一议的方式解决可能存在的监管挑战。

中国经济时报：AI智能体的发展不仅需要技术和产业的支撑，也需要适配的人才培养体系，在这方面，我们该如何完善布局?

熊鸿儒：在人才培养方面，要推动教育体系的转型，过去我们的教育更注重培养解决问题的能力，而AI时代，更需要培养提出问题的能力，因为未来的工作模式或逐步转向由人类提出问题、设定目标，让智能体去执行完成。在未来一段时期，无论是高等教育还是基础教育阶段，亟须加强AI素养培育，提升学生的工具使用和风险识别能力，让下一代更好地掌握AI工具、识别技术风险;要支持打破传统学科的知识边界，适应AI时代或逐步兴起的技术平权趋势;对于普通公众而言，要积极拥抱AI技术，将其内化成为个人能力工具，提升对AI的认知、辨识和使用能力，只有这样，才能跟上技术发展的步伐，更好地享受技术进步带来的红利。

来源经济时报