人工智能（AI）正在以前所未有的速度，推动产业与社会的变革。未来AI会完全取代人类劳动吗？AI冲击下，现有教育制度下培养学生的优势亦将荡然无存？
11月30日，由北京大学国家发展研究院和中国经济学年会秘书处主办的“第二十四届中国经济学年会”在北京大学举行。在圆桌论坛环节，多位学者围绕AI对社会经济发展的影响展开讨论。
11月30日，第二十四届中国经济学年会在北大举行。
与会专家认为，为应对AI带来的职业替代风险，有必要从完善社会保障体系等方面提前布局，并保持经济增长动能以缓解就业压力。技术火热发展的同时，更要慢下来冷静思考：如何保持不被AI替代的竞争力？其核心在于区分人与AI的本质区别，更关注人的价值。
AI拓展了创新的可能性边界
南京大学经济学院院长郑江淮表示，AI大大扩展了创新的可能性边界。一项国际研究表明，少数顶级研发人员在使用AI辅助以后，产品技术数量、专利数量，包括下游的产品质量都大大增加。
郑江淮认为，AI在产业创新上将带来高级人才的配置、供给与需求等新研究课题，未来会不会出现顶尖人才荒？此外，当企业借助大模型进行研发时，一定程度上替代了传统的产学研合作——这就引发了对国家创新体系变化的思考；除了高校、科研机构和企业外，大模型或也将成为国家创新体系中的重要成员。
上海财经大学公共经济与管理学院教授郭峰则关注到AI对经济学研究范式的影响。以往很多分析是基于理论驱动的，但这在某些场景下变得困难，转而需要以数据驱动的研究模式。
一个有意思的现象是，AI成了今年诺奖的最大赢家。先是诺贝尔物理学奖颁给了两位AI先驱；接着诺贝尔化学奖也为AI加冕：把一半将共同授予AI公司的两位科学家，“以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就”。
除了诺奖外，郭峰还举例，以前研究人员要先搞清楚药物原理，继而推进研发工作。现在能不能用数据驱动的方法配置一些药，配置之后发现它有效，再探讨它的药物原理？这也是一种研究范式的转变。
郭峰表示，“在做AI研究，我们当然会考察AI对劳动力市场的影响，对企业经营的影响。但更重要的是，在考察AI对这些问题的影响过程中，我们的研究范式也发生了一些根本变化。”
“AI本身应该怎么发展？什么环境才能产生技术的深层变革？”复旦大学经济学院教授陈钊对比了中外AI研究的差异。国外更注重底层技术的创新，国内则以应用导向型为主——这可能在某些领域保持领先，但是整体的累积性和拓展性不足。如何在基础技术上实现突破，是中国参与AI国际竞争时需要考虑的重要问题。
中国人民大学国家发展与战略研究院教授刘瑞明也认为，中国虽然在AI应用场景方面取得了明显成效，但在一些底层AI技术的原创性上，仍处于紧锣密鼓追赶的阶段。同时他表示，当AI越发展的时候，经济学的底层逻辑和训练是越重要的，人才培养应重视锻炼逻辑思维能力和创新能力。
AI时代的人才培养：无法被取代的竞争力是什么？
面对AI带来的挑战，多位学者提到更应关注的是人。
当天论坛上，南开大学经济学院教授王永进提到，大数据时代，很多人以为身处数据的海洋，实则在数据荒漠。以研究为例，很多数据越来越难拿到，因为它可能涉及商业机密等而不便公开。还有大部分人自以为了解的信息更多，但其实所知甚少——他们被肤浅的信息控制，被愚昧蒙蔽内心底层的理智。
陈钊则看到AI技术背后涉及的情感和伦理问题。比如步入老龄化社会，AI的普及应用能够改善老年人福利吗？有了AI助手后，甚至连老年人最怕的孤独感也能缓解？“但实际是这样的吗？”他问。
陈钊还关注到AI的职业替代影响。他认为，不同年龄层次、不同技能的人，受到的AI就业冲击不同。相比一些现在所谓高级人才，传统手工艺人说不定更难被AI替代。他认为，AI时代的人才培养，不应只简单地注重技术教育，还应注重学生的创造力、情感洞察力、批判性思维能力，其中也涉及制度环境等。
面对AI带来的就业替代风险，刘瑞明认为应该从两方面着手：一是要保持经济增长的动能。其核心是在改革开放的基础上，通过提高收入、促进消费从而拉动需求和投资上升，推动经济形成正向循环，以此化解就业压力；二是提前做好社会保障体系布局，避免AI带来的就业冲击对经济发展和社会稳定产生影响。
和以往的工业革命不同，AI代替的人的范围更大了。北京大学国家发展研究院教授张丹丹在主持该圆桌对话环节时提到，这次AI的变革突破了智力边界，以至于脑力工作者也感受到了冲击。此外，工业革命整个进程持续100多年，但是AI的变革速度飞快，“可能我们在十几年时间内就会看到翻天覆地的变化。”
不仅如此，AI还会自主学习，并以比人类更快的速度迭代更新——这意味着人们所学的一切知识在AI面前都会成为历史。“如果是这样的话，我们在大学里应该学习什么？AI时代，真正需要的是什么样的人才？”王永进发出疑问。
在他看来，人们所面临的真正意义上的挑战，并不是没有能力去面对AI，而是忽略了人跟AI之间的本质区别。王永进指出，AI时代的教育不是学习知识，也不是学习技能，甚至不是掌握知识的方法，最根本的是爱的教育——首先要有对人的关爱、对宇宙的关怀，再谈思维训练和人才培养，才有意义和价值。
王永进还提到，科学研究的目的不是为了创新，其最重要的能力甚至不是批判性的思维，而是因为人们对自然、对社会、对宇宙有一种生而俱来的欣赏能力。“创新的本质是追求真理，追求对大自然对宇宙的好奇，这是让我们跟动物、跟AI区别开来的一个重要标志。”
保持开放的思维训练同样重要。“AI是我们所创造的，其目的是为了辅助人类，而不是替代人类。”在王永进看来，真正需要担心的不是AI会替代什么，而是“太过于担心AI会夺走我们的工作，夺走我们孩子的未来。”
采写/摄影：南都记者李玲 发自北京
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