12月2日，“China-US AI Working Meeting: Measuring the Societal Impact of Artificial Intelligence”在清華大學公共管理學院召開，會議由清華大學公共管理學院，哈佛大學伯克曼克萊恩互聯網與社會中心，麻省理工學院媒體實驗室聯合主辦，創新治理協同創新中心，清華大學中國科技政策研究中心共同承辦，來自中美兩國的三十余位專家學者圍繞人工智能（AI）社會***測度這一主題，從技術、商業、政策、***、倫理等不同角度進行了深入研討。

圖1 專家圓桌討論

會議主題聚焦在用什么樣的指標衡量AI 造成的社會***，AI技術應用可能帶來的失業問題，如何通過教育培訓改變技術鴻溝造成的不平等現象，以及中美之間AI發展的共性和差異。

在上午的大會討論環節，清華大學公共管理學院院長薛瀾教授首先代表會議主辦方向各位專家表示歡迎。薛瀾教授指出，目前全球關于AI發展及其應用的討論非常熱烈，我們有豐富的想象力，但需要接地氣的研究以解決實際問題。我們關心和焦慮AI的潛在風險，就需要針對AI的發展研究與制定防范性的管理和對沖措施，還要有促進產業發展的有效手段。市場總是傾向于追捧能夠滿足富人需求的新技術，但從整個社會而言更應致力于解決普通大眾的迫切需求，在創新的同時尋求非破壞性的發展。人們傾向認為市場會自發平衡投入和產出，而往往忽略了外部性的存在，比如二氧化碳造成的溫室效應在初期是發現不了的。有些外部性市場自身無法糾正，應當考慮如何處理。現行治理方式是適應性的，我理解反對行業政策的人，但應該認識到，政府同樣是理性行為者，我們有方法改善政策制定過程，考慮政策目標的不確定性和政策的有效性。在技術政策方面，通常政策制定時主要考慮的利益相關方來自技術和市場領域，這里面存在信息不對稱，應當將更多的主體如消費者和公眾納入到考慮中。***后的十年來看，經濟增長比較緩慢，AI 這種新技術不是從產出的角度而是從節約投入的角度來發揮作用。在AI技術的引入方面，政府應當對其社會效益進行綜合評價，同時從提高效率的角度處理好政府與市場的關系，在研究與開發方面，政府不應限制技術發展本身但要引導其應用的方向。

圖2 清華大學公共管理學院院長薛瀾教授發言

會議聯合主辦方，哈佛大學法學院教授，伯克曼互聯網與社會中心主任Urs Gasser認為：AI社會***的測度需要納入對中小企業的評估，擴大獲益群體，以獲得公眾進一步支持。現行教育模式還停留在第一次工業革命時期，在AI等信息技術的沖擊下需要進行根本性的變革，而政府需要確保教育成為未來就業的源泉。現階段對AI***的評估過于寬泛，需要更加具體和有針對性。

斯坦福大學計算機學院教授，人工智能實驗室前主任Yoav Shoham介紹了斯坦福大學剛剛發布的AI指數報告，并表示計劃實施一個持續百年的AI發展項目。這份報告中AI的評測指標比較多元化，涉及多個行業和社會各界人士。目前，AI的***力測評特別是AI對醫療行業的***和對教育的***仍然無法評測。總的來說，數據的可獲取性是難點，企業的數據往往是私有的，政府的數據如何使用也是一個問題。鑒于現有關于AI的數據還十分有限，尚未完成綜合指標的設計，希望更多的專家學者和合作伙伴加入其中。

圖3：圖靈獎得主，美國國家科學院、國家工程院院士John Hopcroft教授發言

在AI發展的技術背景討論環節，圖靈獎得主、美國國家科學院院士、美國國家工程院院士，康奈爾大學教授John Hopcroft指出，對于AI技術發展而言，2012年是一個節點，開始出現了根本性變革。市場競爭促使圖像處理技術在包括醫療等方面的應用取得巨大成功，深度學習主要是圖像識別，關注的是圖像本身，而不是具體的應用。在應用上要考慮多少比例的人口需要這種服務，如果只是25%的人提供這種技術而75%的人坐享其成，那么社會將會不穩定。有人說在AI方面只有中美從中獲益，如果只有中美進入下一輪競爭那對整個國際社會都會有問題，我們需要在投資方面進行合理的資源分配，盡量避免不平等的問題。在美國有350萬卡車司機，他們會最先被無人駕駛技術所淘汰。我們需要回答的根本問題是：哪些工作技能會保留，需要哪些高端技能、中等技能和低端技能。

金山公司前CEO，源碼資本合伙人張宏江認為，今天數據已成為產業、乃至經濟發展的第一大驅動力，在安防領域很多公司都把圖像識別技術應用進來，借助中國的龐大數據使得識別十分精準。與此同時，***和公司在相關領域的投資數量巨大，例如，在美國發展受到阻礙的自動駕駛領域，中國已經有多個專門的自動駕駛卡車公司得到了B輪投資，會在這個方面成為世界冠軍。

清華大學自動化系張佐教授認為技術的發展是自發性、很難設置界限，人工智能包含了算法和計算機兩個層面。技術應用是有界限的，應該由政府予以引導和控制。這些工作在高等教育方面有必要去做，新工科的建設，專業以及課程體系的構建，教學活動的組織，不僅是技術導向，還應包括社會和哲學方面，市場需求和教育供給之間的鴻溝需要大學來填補。

針對中美兩國在AI領域發展上的差異，著名經濟學家、***參事湯敏表示，中國輿論界往往持有類似的悲觀觀點，認為中國什么都不如美國，但在AI領域，中國的風險投資額反而超過美國，甚至形成很大的泡沫，需要在重視的同時予以正確引導。應當看到，AI不是核能，技術本身不存在危險性，因而政府不應對技術發展進行控制，而應更加注重應用方面的規范。

北京大學訪問學者，IEEE自主智能系統倫理全球倡議外聯委員會主席Danil Gal認為在AI技術及其應用上中美的關注點是有差異的，很難建立普適性的評價體系，但仍然可以找到共同的關注點。對于AI技術應用而言，需要建立起早期預警機制，防止大規模勞動力替代導致的經濟滑坡，這種問題是區域性的，所以需要一種跨區域的對話機制。中國的特殊之處在于中國有大量的基礎設施建設項目，包括“***”計劃，在發展中國家建立數據中心等基礎設施有很大的優勢，例如阿里巴巴在馬拉西亞的數據中心項目。因而，在AI領域，注重國內發展的同時應當兼顧國外的發展，同時在AI技術開發應用特別是數據安全方面制定相關標準。

就AI在社會治理，甚至全球治理方面可能帶來的問題，IEEE自主智能系統倫理全球倡議執行主任John Havens認為數據是人們的資產，我們自己必須能夠保護自己的數據。同樣來自IEEE,擔任該倡議中國工作組主席的王亮迪（Victoria Wang）女士提出，大公司需要公開或解釋算法，例如打車軟件，在相同條件下出租車要比快車或專車難打到，因為快車專車有提成，而出租車沒有，這種壟斷導致的***群體被歧視卻無法申訴，因而需要政府進行監督和解決。來自Digital Asia Hub的Malavika Jayaram女士則認為AI 可能會導致一種新的“殖民主義”，導致跨國公司掌控小國的整個市場，從而威脅到現行的國際規則與秩序。

在下午的第一個專題討論環節，與會專家就人工智能在就業方面可能帶來的***進行了集中討論。來自人力資源與***部國際勞動研究所的李宗澤結合該所完成的專項課題研究做了介紹，指出新一輪勞動力遷移主要體現為從傳統部門到信息化部門，具體特征是減人增效。新技術的應用從多個維度創造出新的就業崗位，例如共享單車的制造人員只占據了帶動就業人口的一半，其他來自運維服務，智能鎖制造，軟件開發等。與此同時，技能標準化決定了智能化的程度，越難以數據化、定義越“粗糙”的工作就越難以被人工智能所替代。新就業崗位和就業模式對傳統崗位模式的替代是個漸進過程，而中國傳統行業體量大，鏈條長，彈性足，有較大的回旋空間。

中國信息通信研究院產業與規劃研究所劉悅研究員指出，上一個對我們有巨大***的技術是互聯網，***時聯合國討論了互聯網的***，當時的結論是互聯網并沒有消滅就業而是改善了就業結構，主要問題是技術發展的速度和大眾學習接受的速度之間的平衡，以及對產業結構和就業結構的***。AI會替代很多隱性服務，例如家庭主婦的工作，這些都難以在GDP中反映出來，考慮到國別發展的差異，GDP的評估框架應有所轉變。

清華大學公共管理學院梁正副教授認為，就業替代更大程度上是經濟而非技術問題，在勞動力成本不斷高企的背景下，企業從成本角度考慮，越來越傾向于用機器人替代工人。相關調查顯示，東莞制造企業引入的工業機器人只需要兩年就可以收回成本，和大公司相比小公司支付不起高昂的人力成本包括社保費用，可能不得不選擇機器人替代人力，這方面是否需要政府干預和規制，國外也在討論，尚難有定論。

下午的第二個討論環節圍繞人工智能的社會***展開，中國科技創新戰略研究院院長羅暉研究員結合科協所做的專項調研做了介紹，指出公眾獲取信息的主要渠道是媒體，對于老年人是電視，對于年輕人是互聯網，所以老年人難以理解新技術，出現了反科學的現象。我們應該提供正確的信息引導大眾，有很多論壇都是面向投資者和科學家，這些人的響應和接受很快，但對公眾來說不是這樣，對于AI這樣容易引起爭議的新技術，要給出清晰的定義和術語，不能讓大眾迷惑。在這方面，我們組織了相關專家搜集文獻并整理發布，但進展很慢，很多專家的研究很尖端但希望能夠跟媒體合作并做好知識普及工作，得到公眾的理解支持。

其他與會專家包括***發展研究中心創新發展部呂薇研究員，中國科學院科技戰略咨詢研究院穆榮平研究員，清華大學公共管理學院訪問教授、中國互聯網信息中心（CNNIC）前主任李曉東，清華大學技術創新研究中心客座教授董潔林，清華大學法學院崔國斌副教授，浙江大學管理學院黃燦教授，西安交通大學人文學院張如良教授也就相關問題進行了發言和討論，會議取得圓滿成功。