生成式人工智能大模型助推实体经济高质量发展:理论机理、实践基础与政策路径

让现代数字技术赋能社会经济发展与治理,以培育新动能、发展新产业、塑造新模式,是实现高质量发展、推进中国式现代化的重要引擎。以ChatGPT为代表的生成式人工智能大模型在自然语言处理和生成等方面展现出强大能力,为新动能、新产业和新模式开辟了新的发展道路。研究以“宏观—中观—微观”为分析框架,从提高生产效率、传统产业转型和变革商业模式等角度阐述了生成式人工智能大模型推进实体经济高质量发展的理论机理,并从大模型的核心技术、产业发展及其政策规划等方面考察了大模型推动高质量发展的实践基础。最后从完善顶层设计和统筹、加快人工智能新型基础设施建设、完善融资市场支撑环境及其发挥数字政府平台优势等方面助推实体经济高质量发展。

人工智能与实体物流经济融合的理论研究

本文将围绕人工智能物流业的发展趋势与主要特点开展分析,阐述人工智能与实体物流经济的融合体现,包括产品升级、国民经济升级,提出人工智能与实体物流经济融合路径,分别为物流供应链的构建、物流中心的智能化改造,以此加快新产品的研发与升级,充分发挥数据发掘、自动识别、GIS(地理空间系统)等技术在物件运输、存储等领域的应用优势,打造物流行业全新经济格局。

试论互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合策略

本文以现阶段我国互联网、大数据、人工智能与实体经济的融合现状为基础,对现代信息技术与产业融合发展策略进行分析,从深度融合的现状入手,分析信息技术与实体经济的融合方向,并针对如何进一步加强互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合策略进行探讨。从我国实体经济的整体发展路线来看,我国的信息技术在实体经济领域的应用较为广泛,但与实体经济的融合仍有不足。这需要国家对实体经济发展现状进行政策整合,逐步引导信息技术融入实体经济产业链中,加速以信息技术带动实体经济增长的步伐。

“人工智能+”赋能实体经济 描绘“数实融合”新图景

“人工智能+”与实体经济的深度融合,正备受各界关注。今年的《政府工作报告》提出,大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力。其中,深入推进数字经济创新发展放在了重要位置。此外,《政府工作报告》也明确,制定支持数字经济高质量发展政策,积极推进数字产业化、产业数字化,促进数字技术和实体经济深度融合;深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动。

生成式人工智能治理的经济法逻辑

在广受关注的生成式人工智能领域,各主要国家正在加强经济法治理,我国在该领域的经济法治理还未得到足够重视,并存在多方面问题。经济法的双重功能及其体系构造决定了它在生成式人工智能治理上具有不可替代的作用,围绕生成式人工智能的国际规则竞争尤其需要经济法发挥作用。经济法对生成式人工智能的治理应当促进发展与安全的融合,注重系统治理,加强事前防范与事后回应相结合、专项规则供给与一般规则适用相结合。宏观调控法和市场规制法应当基于各自优势在生成式人工智能治理中发挥相应作用;考虑到生成式人工智能在不同阶段的复杂情形,经济法治理应当分段进行、区别对待。为了使经济法治理更加精准、更具效率,需要科学构建生成式人工智能风险评价机制。

人工智能技术对数字产业经济发展的推动作用研究——以海峡两岸数字经济产业为例

随着信息技术的飞速发展,人工智能已成为推动海峡两岸数字产业经济发展的核心动力。然而,尽管人工智能技术为企业带来了高效率和创新潜力,海峡两岸在人工智能技术发展和应用方面仍面临差异和挑战。通过深入分析海峡两岸人工智能技术的应用现状,讨论人工智能技术对两岸数字产业的影响,进一步研究数字经济发展水平、数字产业特点及差异,探讨人工智能技术的概述和应用情景,揭示人工智能技术在现代数字经济中的作用机制。同时,提出促进海峡两岸在人工智能技术领域合作的策略和建议,以期达到共享技术成果、促进经济增长和解决社会挑战的目的。

AI产品侵权归责原则的法经济学考察——兼评欧盟《人工智能责任指令》

AI产品是以AI技术为基础,以销售、使用为目的,依赖研发者设定的固定程序,通过计算进行决策并完成相应任务,被广泛应用于各行业的动产领域;AI产品侵权归责原则大致可分为共同责任侵权原则、严格责任原则和过错侵权原则三类。在适用侵权归责原则时,常见的困境包括共同侵权责任原则缺乏归责上的“共同性”,严格责任原则具有“片面性”,以及过错责任原则难以确定“过错”与“因果关系”。此外,责任主体尚不明确。基于社会成本与委托代理理论,AI产品侵权归责理论可从制度激励、信息不对称与风险分散三个维度解析归责的基本逻辑,以实现社会福利最大化。欧盟《人工智能责任指令》在一般条款外仅规定了举证责任、证据披露和因果关系推定等要素,对产品侵权问题的规制存在漏洞,它所确立的严格责任制度仍具有补充和提升空间。为实现欧盟《人工智能责任指令》下的社会福利最大化,尝试将过错责任原则适用于生产者,将剩余责任即严格责任原则适用于驾驶员,即若生产者存在过错,驾驶员和生产者将以各自的责任份额分担责任;如果生产者被证明遵循了应有的注意义务,那事故损失必须完全由被适用严格责任原则的驾驶员承担。

人工智能在数字经济中的应用研究

当前,数字经济发展迅猛,人工智能的飞速发展为传统经济向数字经济转型提供了新机遇,可在提高数据智能化管理与应用、促进信息有效共享、提高风险管理质效、提升服务水平等方面助力传统经济的数字化转型。本文从原理与过程方面简要介绍了人工智能的典型应用——智能客服和智慧物流,并分析其各自的特点,探讨了其在数字经济中的结合方式和应用场景。研究结果表明,人工智能可以与数字经济实现深度融合,在管理和参与经济市场、改善劳动密集等方面发挥作用,本研究仅供参考。

人工智能时代智慧图书馆实体空间建设思考

人工智能技术的快速发展为智慧图书馆建设提供了支撑。文章分析了图书馆实体空间建设的现实意义,对人工智能和智慧图书馆建设进行了介绍,并对人工智能技术应用于图书馆实体空间建设进行了思考,以期为图书馆开展相关工作提供参考和借鉴。

培育通用人工智能产业生态 驱动海南数字经济高质量发展

近年来,以生成式人工智能为代表的通用人工智能迅速发展,为新一代信息技术产业创新注入了强大动力。培育通用人工智能产业生态驱动数字经济高质量发展是贯彻落实数字中国建设、网络强国建设和创新驱动发展战略的重要举措。国家重大战略海南自由贸易港建设高度重视产业技术创新和数字经济高质量发展。本文通过调研、数据分析、案例分析等多种方法,总结了通用人工智能产业生态培育的政策、企业、技术、场景四个层面,分析了海南自贸港培育通用人工智能产业生态的基础条件,然后针对性地对海南自贸港引入相关产业、培育发展生态提出了参考建议。

中国人工智能治理的理论构想:基于新加坡数字经济协定的思考

数字经济时代,人工智能正在成为推动经济发展的新引擎。随着中美两国之间竞争和博弈的愈发激烈,在美国的科技封锁和制裁之下,中国当下的人工智能发展备受掣肘,人工智能治理理论亟须进行重构。新加坡是世界范围内数字经济协定的先行者之一,自2020年以来陆续和5个国家完成了4个数字经济协定的谈判。同时,新加坡还是全球人工智能治理领域的倡导者,通过对新加坡数字经济协定中人工智能规则的梳理和先进发展经验的总结,可以更好地为中国的人工智能治理提供借鉴与启示。新加坡数字经济协定中人工智能规则的共同目标可以概括为“搭建一个国际性的人工智能治理框架”,实现目标的方式是以《英国—新加坡数字经济协定》第8.61-R条为参照范本,充分发挥国际组织的力量,开展人工智能领域国际合作,促进人工智能技术“道德、可信、安全和负责任”地发展。对中国而言,今后应从国内和国际两个维度出发,建构具有中国特色的人工智能治理方案。在国内层面,正处于研究制定中的《人工智能法》可以考虑采用“促进型立法”模式,以更好地推动中国人工智能产业高质量发展;在国际层面,应继续推进加入《数字经济伙伴关系协定》的进程,同时积极申请加入“人工智能全球伙伴关系”,建立风险分级分类治理机制,尽快搭建起体系化的国际人工智能治理框架。

人工智能仿生机器技术推动农村经济发展路径研究--以广西为例

数字经济背景下,人工智能仿生机器技术对于推动农村经济的高速发展具有显著作用。人工智能仿生机器技术的广泛运用,有助于提升农业生产效率,促进农村经济发展。与此同时新技术的应用也有利于推动农业产业升级与经济转型,进一步给地区经济带来发展契机。为此,本文以广西为例,进一步分析了仿生机器技术对于农村经济发展的促进作用,并且分析了仿生机器技术助推农村经济发展中存在的问题,包括农业数字化进展缓慢、缺乏人力资源、耕地碎片化困境等,并且针对性地提出了推动农业数字化、建立新型人才队伍、统筹规划生态等治理对策。希望通过本文的研究进一步推动农村经济的发展与仿生技术的应用,为乡村振兴注入新的能量。

中国城市人工智能高质量发展路径研究——基于技术经济范式的定性比较分析

探究中国城市人工智能高质量发展的形成路径对于实现中国经济社会高质量发展具有十分重要的理论意义和实践价值。基于技术经济范式理论,以95个城市为研究样本,运用fsQCA方法,从组态的视角探讨了产业基础、市场规模、人力资本、政府干预、金融资本和技术创新6大前因条件的协同机制影响中国城市人工智能高质量发展的多元路径。主要结论如下:中国城市人工智能的发展具有殊途同归和多重路径并发的明显特征,任何单一因素均不能成为产生城市高和非高人工智能发展的必要条件,也不能成为引发产生其高和非高质量发展的充分条件;产生城市人工智能高和非高质量发展是多种因素共同作用的结果,并各自形成两条路径;扩大市场规模和提升人力资本对产生城市高人工智能发展发挥着更为普适的作用,产业基础的不足是制约城市高人工智能发展的共同因素。

人工智能背景下高校经济学拔尖人才培育探索

人工智能技术的蓬勃发展,催生生产变革,推进新一轮经济学的创新发展,也对经济学拔尖人才培养提出了新要求。通过分析人工智能时代经济社会发展的人才诉求与经济学人才培养现状,为高校完善经济学人才培养体系,提出以下建议:构建环境驱动、师生互动、校企联动的“三维一体”架构,塑造“4并重+3融合+2突出”的教学体系,即复合思维、技术思维、科研能力与创新创业能力并重,课堂内外融合、校内外融合、产教融合的课程设计,突出跨学科综合能力培养和本硕博贯通培养,充分利用校内外资源和人工智能技术,形成跨学科、跨专业的创新育人机制,全面提升经济学拔尖人才的专业素养,打造经济学拔尖人才资源库。

人工智能对区域经济高质量发展的影响研究

数字经济时代,以人工智能为代表的通信技术不断更新迭代,成为推动社会与经济高质量发展的重要引擎,同时也给区域经济的协调发展带来新的挑战。本文从人工智能的背景及文献综述入手,分析我国人工智能发展趋势与特征,从机遇和挑战两方面探讨人工智能对区域经济发展的影响,针对发展面临的就业岗位被替代风险,硬件供应不足,人才建设与产业需求之间不平衡以及管理机制与跨境融合趋势不协调等问题,从顶层设计、试点示范、人才培养、基础环境,提出加快人工智能建设,推动区域经济体系高质量发展的建议。本文研究旨在抓住人工智能这一科技革命带来的新机遇,将其转化为推动经济高质量发展、引领产业变革的新引擎。

生成式人工智能嵌入经济犯罪侦查的展望与思考

当前,经济犯罪侦查面临办案资源紧张、办案条件落后、专业人才缺失的窘境,以Chat GPT为代表的生成式人工智能技术的问世给予经济犯罪侦查工作重大启发。近年来,大数据在经济犯罪侦查中的广泛应用对于生成式人工智能嵌入经济犯罪侦查起到了良好的铺垫作用。未来,生成式人工智能所具备的文本生成技术可以辅助经济犯罪案件侦办;其图像生成技术可以在侦查辨认中发挥重要作用;其代码生成技术可以运用到网络型经济犯罪案件侦查中。此外,生成式人工智能嵌入经济犯罪侦查可能面临合法性、可靠性和安全性风险,需要在法律、技术和应用等层面积极应对。

数字经济时代“人工智能+”现代学徒制创新型人才培养探究

随着现代科技的不断发展,各种新兴产业不断涌现,企业与社会对人才的需求也从技能型逐步向创新型、智能型转变。现代学徒制是以培养学生技能为主的一种现代人才培养模式,将“人工智能+”现代学徒制相结合培养创新型人才,是顺应数字经济时代发展的必然选择。阐述了数字经济时代人工智能对职业教育的影响,分析构建“人工智能+”现代学徒制人才培养模式的必要性及原则遵循,从确立复合型人才培养目标、建立智慧教育平台、形成智能双向教育机制等方面提出培养策略。

数字经济时代下人工智能在电子商务供应链优化中的应用

在数字经济时代,电子商务供应链的复杂性和动态性不断增加,传统管理方式难以应对市场需求的快速变化。人工智能技术,尤其是机器学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习,在优化供应链的各个环节中展现了巨大的潜力。通过提高需求预测的准确性、增强供应链协同管理、提升可视化能力、动态调整供应链决策,显著改善供应链的响应速度和运营效率。然而,数据质量、隐私问题以及技术实施的复杂性仍然是主要挑战。随着技术的不断发展,人工智能将在供应链管理中发挥更大作用,推动企业在竞争激烈的市场中保持领先地位。

地缘经济转向、数字主权与欧盟人工智能治理

数字主权战略是欧盟“地缘经济转向”在数字空间的反映,包含监管与创新双重目标。在数字主权战略和人工智能兴起的背景下,欧盟推出了全球首部人工智能全面监管法律《人工智能法案》。在立法过程中,欧盟立法机构不断累积对人工智能风险的认识,并努力在促进人工智能创新和减轻人工智能风险间取得平衡。欧盟能否通过《人工智能法案》实现其领域的数字主权取决于欧盟能力、法案制度设计和人工智能技术特征等因素的共同作用。《人工智能法案》有利于欧盟协调内部行动和影响全球监管立法,但成员国在高风险人工智能监管执行权分配中的授权程度较低、法案制度设计未能弥合监管与创新的分歧、法案转化和修订与人工智能技术迭代的潜在不同步将对欧盟的人工智能主权产生不利影响。

人工智能的经济效应:现状、热点及展望——基于CiteSpace的文献综述

在有关人工智能对就业、产业融合、经济增长等方面的研究与日俱增背景下,从人工智能对就业、经济增长、产业融合应用等多方面进行相关文献的综述。基于Web…of…Science和中国知网数据库2003—2022年的1…908篇中外文文献,从发文量、文献刊载期刊、研究机构、合作网络、核心作者等角度,利用CiteSpace软件对人工智能与经济发展相关研究进行文献计量和知识图谱分析,识别出该领域的研究热点和演进特征。在研究进程上,人工智能与经济发展相关研究于2017年后数量大幅增长,呈现跨学科多领域交叉特征,且国外跨学科合作相较于国内而言更加密切,国内相关研究合作网络尚处于初始构建阶段,成效尚不明显。在研究内容上,现有相关研究主要聚焦于探究人工智能对就业、产业融合及经济增长影响等三大领域,且尚未形成一致结论。在研究方法上,相关研究呈现出“定性—建模—实证”的发展脉络,实证研究渐成主流,但对于人工智能指标的选取及度量仍存在较大的局限性。未来可进一步围绕人工智能指标选取及测度、人工智能带来的创新模式改变及人工智能政策分析等开展研究。