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从宏观到微观：人工智能对社会发展的冲击
2018年，咨询公司麦肯锡发布报告指出，到2030年时，人工智能会在全球范围内创造近130亿美元的额外经济产值，占世界GDP增长的1.2%。
作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能正在对世界经济、社会进步和人类生活产生极其深刻的影响。随着物联网、大数据、云计算等技术与智能算法的深度融合，人工智能在各行业已经展现出广阔的应用前景。依靠物联网带来的海量传感信息，人工智能逐渐由计算智能向感知智能发展；依靠大数据提供的可供验证的基础，深度学习算法为计算机更好地模拟类人特性提供支撑；依靠云计算及超强芯片带来的超强计算能力，人工智能的发展拥有了较为坚实物理基础。
人工智能发展前景广阔，可用于改善消费、医疗、环境、安全和教育等领域，提升民生福祉。当前人工智能已步入全方位商业化阶段，并对传统行业各参与方产生不同程度的影响，改变了各行业的生态，对社会发展造成全面、立体的冲击。国际会计师事务所德勤公司《全球人工智能发展白皮书（2019版）》中指出，这种变革主要体现在三个层次。
第一层是行业变革，人工智能带来的变革造成传统产业链上下游关系的根本性改变。人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加，同时用户也可能会因为产品属性的变化而发生改变，由个人消费者转变为企业消费者，或者两者兼而有之。第二层是企业变革，人工智能参与企业管理流程与生产流程，企业数字化趋势日益明显，部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用。这类企业已能够通过各类技术手段对多维度的用户信息进行收集与利用，并向消费者提供具有针对性的产品与服务，同时通过对数据进行优化洞察发展趋势，满足消费者潜在需求。第三层是人力变革，人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率，减少企业员工数量。此外，机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力，导致技术与管理人员占比上升，企业人力结构发生变化。
当前人工智能正在嵌入社会和经济的关键领域，新一代人工智能的主要应用场景聚焦于具有一定需求规模和商业模式较为清晰可行的行业集合，以金融、医疗、教育等行业为例，在社会应用层面，人工智能的显著影响并非体现为取代现有劳动力和资本，而是为其赋能，使其得到更有效的利用。
在金融领域，围绕消费者行为和需求的不断变化，人工智能在一些服务领域逐渐取代人工客服。人工智能可以通过技术增强客户粘性，提供诸如基于大数据的精准营销和推送、定制化的产品和服务、更大范围的生态圈等服务。传统的金融服务行业正面临着各领域、各环节的重构。
在医疗领域，在人口老龄化、慢性病患者群体增加、优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升的社会环境下，医疗人工智能的应用将极大简化当前繁琐的看病流程，并在优化资源、改善技术等多个方面为人类提供更好的解决方案。医疗人工智能已应用到医疗、医药、医保、医院这四大医疗产业链环节。
在教育领域，不同于传统的教育方式，智能化教育以学生在“教、学、练、评、测”五大环节所产生的数据为基础，利用图像识别、语音识别、人机对话、多模态行为分析、知识生成和表达、模拟智能体等技术，生成适合每个学生的个性化的解决方案和有效反馈意见。通过持续的数据采集、跟踪与重构，人工智能将大幅度提高学习效率，改变教育模式。
人工智能作为一种赋能的技术，将与传统行业不断融合，进而更好地提升后者的信息化、数字化、智能化水平，促进行业转型升级。但与此同时，在成为世界各国竞相战略布局的新高地的过程中，人工智能的广泛应用也给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战，需要引起高度重视。欧洲认知系统协会主席文森特·穆勒（Vincent C.Müller）认为，对待人工智能的风险问题，应该保持一种谨慎心态，“如果人工系统的智能超过人类，那么人类将会面临风险”；反思人工智能风险之目的就是要“确保人工智能系统对人类有益”。他指出：“以前关注的是与认知科学相关的人工智能哲学和理论方面的问题。而现在越来越多的关注点集中在风险和伦理问题上。”
人工智能正在经历从量变到质变的关键转折点，下一步将会越来越多地显示出智慧的特征，最终渗透和影响每一个人的生活。未来，人工智能很可能变成一把万能钥匙，能够释放人类技术和工具的潜能，但也必将给人类带来前所未有的挑战。
人工智能会在哪些方面对社会发展带来什么样的冲击？2017年，在加利福尼亚州阿西洛马举行的Beneficial AI会议上，特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）、DeepMind创始人戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）以及近千名人工智能和机器人领域的专家，联合签署了“阿西洛马人工智能23条原则”（Asilomar AI Principles），旨在呼吁全世界在发展人工智能的同时严格遵守这些原则，共同保障人类未来的伦理、利益和安全。阿西洛马人工智能原则是近年来最具影响力的人工智能原则之一，较为全面地概括了人工智能可能引发的社会问题（见图2-1）。三大类主要问题是：科研问题、伦理价值和长期问题，每一类问题又细分出若干小问题。
图2-1 阿西洛马人工智能原则所提出的问题
可以看出，赶超人类智力的自动系统介入社会各个领域的发展，体现了人工智能与人类文明的密切联系。一方面，人工智能的发展促进了社会生产方式和治理方式的改变，另一方面，社会发展面临的新问题又反向要求人工智能本身的技术限制或者升级。人工智能在个人、社会和国家层面都可能引发许多值得深思的伦理、人权和法律问题。
例如，当传感器和人工智能无处不在时，企业得以在人们使用数字设备和往返于公共与私人空间时不间断地收集个人信息。在某些特定场合，如医院、酒店，采集私人信息原本极为敏感，但图像识别、语音识别等技术却降低了泄露隐私的门槛。一系列问题随之而来：谁拥有个人数据？数据应以何种方式共享？面对日趋严峻的网络安全攻击又该如何保护数据？
又如，人工智能可能在决策过程中产生无意识的歧视。由于现实世界存在着各种形式的种族歧视、性别歧视和偏见，输入算法中的数据也可能附带这些特征。而当机器学习算法学习了这些带有偏见的训练数据，也就“继承”了偏见。联合国在收集了大量强有力的证据后得出结论，人工智能在一定程度上加剧了全球不平等现象，并使小部分人从中获益。
最后，基于人工智能的自动化将造成劳动力市场分化，技术不发达的发展中国家在这一波发展浪潮中也将落于下风，国家间的“数字鸿沟”进一步扩大。一些国家原本期待快速增长的人口能够推动劳动力密集型经济的发展，但如果大量人力工作被机器取代，甚至可能出现新的社会动荡。