AI席捲全球，如何應對？

把握AI驅動的增長新機遇的同時，還需應對其帶來的產業、就業與社會公平等風險，尋求穩健發展路徑

過去幾年，人工智慧（AI）領域取得了重大技術突破，正以前所未有的速度、廣度和深度滲透到經濟社會各領域，重塑人類生產生活方式與思維模式。在這場革命中，全球經濟格局在被重塑，全球化也將被重新定義。

人工智慧浪潮席捲而來，任何國家、產業和個人都無法獨善其身。10月23日，清華大學校務委員會副主任楊斌在外灘年會致詞中指出，AI是一場“認知的工業革命”。他強調，在這場變革中，人與人、企業與企業、國家與國家之間“可能因AI賦能程度的差異而拉開數量級差距”。

這場由AI帶來的變革亟需公共政策體系的完善與全球協作治理。

公共政策體系層面，需要推動教育體系結構性改革，建立終身學習機制，強化職業技能重塑，以應對就業市場結構性變化。國際協作層面，應推動技術共享與規則共建，通過多邊對話機制開展務實合作，避免全球AI治理陷入碎片化困境。此外，各國需要在鼓勵技術創新與防範潛在風險之間尋求動態平衡，確保AI發展真正服務於人類共同利益。

外灘年會國際顧問委員會主席、歐洲央行原行長特裡謝在2025外灘年會提到，AI的爆發式崛起就讓我們清晰見證了科技的這種不可預測性，它不僅體現在大語言模型（LLM）和生成式預訓練轉換器（GPT）的問世，更體現在與人工智慧相關的、更廣泛的方方面面。

“在這一領域，我們或許正面臨有史以來最重要的挑戰。”他說。

AI席捲全球

哈佛大學教授、美國白宮經濟顧問委員會原主席傑森·弗曼和法蘭克福大學金融研究中心主席、德國央行原行長阿克塞爾·韋伯都認為，人工智慧總體上是“讓贏家贏得更多”，是一種正和局面。

傑森·弗曼指出，人工智慧帶來了新應用及應用的擴散，最終會形成促進生產力提升的創新方式，在全球範圍被廣泛採用。雖然某些國家的股市可能受益更多，但所有國家都會分享到生產力提升帶來的收益。

阿克塞爾·韋伯進一步指出，開源和雲技術可能會在之後彌補早期的差距，許多公司都處於技術應用前沿，發展前景無限。對於擁有年輕人口的國家和企業來說是巨大機遇，因為它們沒有技術包袱，也不依賴舊體系，且創新的成本非常低。

北京大學國家發展研究院院長黃益平則強調，不同國家間的差距核心在於能否掌握人工智慧技術並從中獲益。他認為，如果一些缺乏最基本的數字基礎設施與相關能力的南方國家一直保持不變，將面臨被淘汰的風險。

不只是國家，產業和個人也受到了人工智慧的影響。

比如，在金融業，AI在金融行業主要用於最佳化業務流程和對外服務，主要集中在三個方面：中後台營運、客戶交流和關係維護、提供金融產品，也帶來了一些增量風險，如模型穩定性風險、資料治理風險、集中度風險、決策趨同風險等等。

布魯金斯學會高級研究員、技術創新中心主任達雷爾·韋斯特認為，不只是入門級工作，軟體編寫、研究輔助、放射科分析等專業崗位也將受到影響。此外，由於AI讓機構組織變得扁平化，中層管理人員也會受到衝擊。

然而，國際勞工組織首席宏觀經濟學家埃克哈德·恩斯特指出，從全球資料來看，AI帶來的大規模失業尚未顯現。並且，許多變化是“任務轉移”而非崗位整體消失。

此外，新的工作機會也在湧現，如資料標註、社交媒體稽核、數字介面設計師等。他認為，今天被認為是愛好的東西，在未來也可能會成為真正的工作。

儘管新舊崗位交替是技術進步的常態，但專家們普遍擔憂AI可能帶來的“技能錯配”問題將異常嚴峻。

從中國的情況來看，中國金融四十人論壇學術委員會主席、中國社會科學院學部委員蔡昉認為，AI或將放大已有的結構性就業矛盾，即“一老一小問題”——青年人初入職場將面臨更高的技能門檻，而中老年人則可能因數字鴻溝難以適應新工作環境而提前退出市場。

中國人民銀行原行長周小川指出：“AI很可能顯著加大而非縮小收入分配差距。然而目前尚未建立有效的管道和機制，將AI帶來的新增效率和GDP增量分配給養老金體系。”

香港金融管理局副總裁李達志指出，真正的挑戰在於如何解決技能錯配——能否讓同樣數量的人通過再培訓，去勝任更高端的工作。

如何應對AI巨變

專家們普遍認為，金融領域的AI應用能顯著提升效率，但也給金融行業和金融監管帶來了新的挑戰。

周小川認為，AI的發展必然帶來模型的黑箱，這是未來監管需要解決的問題。此外，高頻短期模型可能與宏觀調控的長期穩定性要求不一致，對相關風險也需要認真對待和解決。在國際合作方面，可以加強基礎設施的聯通，為未來具體的國際合作打下基礎。

針對解釋性問題，李達志分享了中國香港做法——香港正在與國際清算銀行（BIS）合作開展“Project Noor”項目，該項目旨在開發一些監管工具，建立評估框架，用於衡量系統的透明度、有效性以及可解釋性。

歐盟則傾向於通過法律進行監管。2024年，歐盟正式出台《人工智慧法》，這是全球首部全面規範人工智慧技術的綜合性立法，其核心是監管。

法蘭西銀行副行長阿格尼絲·貝納西-奎裡還提到，從金融領域的AI監管合作來看，當前在G7框架下的國際合作缺乏實際行動。她贊同通過和國際清算銀行（BIS）等平台開展“更具實質性的項目”來推動合作。

而面對AI給社會結構帶來的深刻影響，相關專家一致認為，積極主動的公共政策干預至關重要。

首先，要加大人力資本投入，將聚焦在未成年人的公共教育轉向成人的終身學習，幫助勞動者不斷提升職業技能。

蔡昉提到，應重視培養人類不易被AI替代的能力，如非認知能力、隱性知識、時間智慧等。由於這類能力主要在人的早期（0-3歲）發展中形成，因此可以考慮將教育時間前移。

此外，政府還提供更多公共資源，有效地延長教育年限，並打破教育和培訓的界限，重新配置職業高中、職業高校的培訓資源，保證勞動者一生中不斷再培訓、再教育。

其次，社會保障制度也需要進一步改善。

韋斯特指出，AI不僅會帶來崗位的替代和新增，還將導致“崗位流動性”的上升，即勞動者會在不同公司和崗位之間更加頻繁地流動。

對於像美國一樣醫療和養老福利與特定企業掛鉤的國家而言，工作的更替會導致勞動者面臨不同的醫保方案。如果不改革，未來可能產生嚴重問題。因此，為適應新趨勢，醫療和養老等社會福利保障必須提高“可攜帶性”。

恩斯特提出，為了打破職業僵化，有必要推廣“微證書”制度。該制度利用AI技術來記錄此前在工作中積累的隱性技能，幫助勞動者打破職業邊界，自由地在不同職業間流動。

最後，為確保AI紅利得到公平分享，需要建立普惠性的社會保障體系。多位專家提到，全民基本收入（UBI）制度、無條件的社會養老金制度、生活工資制度（而非最低工資制度）等制度應該越來越多地進入公共政策議程中。

周小川補充，如何將AI帶來的新增效率和GDP（國內生產總值）增量分配給養老金體系，也是一個亟待研究的課題，並且與企業密切相關。研究養老金的各界人士和政策制定者，應對企業的感受和訴求給予更多關注。

中國AI的破局時刻

在今年外灘年會上，國內外學者均認同，中國與美國已共同躋身全球AI發展的第一梯隊。關鍵轉折點就出現在2025年春節期間——中國迎來了屬於自己的DeepSeek時刻。同時，在國家的大力支援下，國產AI算力、大模型和AI應用呈現出井噴態勢。

阿里雲智能副總裁李俊平表示，這一波AI浪潮與十年前的網際網路浪潮最大的區別是選擇了開源路線。開源極大地降低了社會使用AI的成本和技術門檻，推動了全社會在算力和資料集使用上站在更高起點。

穹徹智能首席執行官、上海交通大學人工智慧學院副院長盧策吾指出，“厚積薄發”是本輪AI浪潮的最大特點。近期，他看到了國家擁抱人工智慧，在人才培養、基礎設施上進行了大量投入。

雲深處科技聯合創始人兼首席技術官李超認為，中國AI場景應用最大的優勢是寬容。國企、央企和地方政府為企業提供了時間窗口，讓初創企業能從“能不能用”打磨到“好不好用”。

然而，在AI取得進步的同時，瓶頸依舊存在。

交通銀行副行長兼首席資訊官錢斌指出，目前中國的算力資源仍不充分，且存在“小高爐”現象；高品質跨行業資料共享困難；模型同質化問題待解；政策法規體系對新生產力的適配性有待加強；複合型與工程化高端人才短缺。

中國科學院院士姚期智也提到，“在‘從0到1’的突破領域，中國（相對美國）還落後不少。”此外，與矽谷相比，中國的科技成果轉化效率不足，缺少願意承擔風險、注重長期回報的投資環境。

不過美國科學院院士、英國皇家學會會士邁克爾·歐文·喬丹認為，中國在AI發展上不應簡單效仿“只想擴大規模”的矽谷模式，而應發揮此前在支付寶等金融科技領域的領先經驗。

那麼，各國政府和國際組織應如何在AI領域建立務實的合作路徑？

除加強溝通交流外，一些專家建議“建立有意願的國家聯盟”。

麻省理工學院經濟學榮休教授、美國彼得森國際經濟研究所高級研究員奧利維爾·布蘭查德認為，通過建立靈活的、議題導向的“有意願國家聯盟”來制定新規則，可能是當前世界環境中保持韌性的唯一途徑。

他認為，重要的是要制定好管理聯盟的規則，以應對成員可能出現的不穩定性。最理想的辦法是在現有國際組織的基礎上從內部重建，但是否能做到，還需觀察。

宏觀諮詢合夥公司合夥人貝莎蘭也認同通過聯盟來應對挑戰。她指出，可利用已有的合作機制，例如作為多邊和區域性國際組織合作機制的金磚國家組織和上海合作組織，同時，建立危機管理機制至關重要。此外，隨著政府間溝通開始減少，需要尋找其他非政府間的對話機會。

對中國而言，開放和包容的交流心態是一以貫之的。盧策吾認為，在AI發展戰略上，中國應在自主可控的底線上追求合作共贏的國際合作。“中美都已經走到了‘無人區’，我們需要抱著開放包容的心態，創造新的顛覆性的時代，這樣才能更好地造福人類，實現人類命運共同體。”他說。 (財經雜誌)