AI驱动数字经济新发展|主题论坛

江小涓表示，传统经济学理论认为服务业是一个低效率的产业，因此服务业比重上升会拉低增长速度，许多先行国家也确实表现出这种现象。当前，中国正处于服务业比重快速上升的关键阶段，有幸的是数智技术对服务业效率提升的推动最明显，相当一批服务业的效率水平将极大提高，有效对冲了服务业低效带来的增长压力，因此，本轮技术发展浪潮不仅是产业变革，其宏观意义是成为中国经济保持更长时间平稳增长的重要新动能。成为支撑中国经济长期平稳增长的重要力量。

江小涓主张在对一些严重危害国家和社会的问题进行预防式强监管的同时，要更多要采用回应式监管，为发展留下足够空间。技术迭代速度太快，看不准技术前进方向。要相信社会共识和群众智慧能引导AI总体上良性发展。特别对于AI技术目前主要的载体大模型和智能体而言，其生存发展的基本诉求是更多人使用，如果它们违背企业和公民意愿，以恶性攻击和其他有意作恶行为为技术使用方向，不会有人愿意使用。国内外已经出现多例在数据使用方面、安全措施方面、价值观方面出现公众普遍担忧问题的模型和智能体，政府尚未察觉、公众的反对就迫使它们迅速改正的案例。总之要理性思考这些问题，政府、企业、公民各自站对位，共同作出兼顾各方面诉求的合理判断。

展望2030年，江小涓以“共识”为核心关键词，主张未来AI发展应统筹多方利益诉求，在获取社会认同最大公约数的基础上实现可持续演进。

张健华指出，当前人工智能作为数字经济核心产业，在引领全球增长的同时也暗藏泡沫风险。金融业虽然早已应用决策式“小模型”，但生成式大模型的出现实现了从简单辅助到逻辑推理、协作整合的质变。这种能力提升在赋能业务的同时，也带来了模型驾驭与安全风险的挑战。此外，大中小型金融机构对AI的投入差距悬殊，将加剧“AI鸿沟”，引发机构竞争力失衡及市场退出等问题。对此，张健华主张以穿透式监管为核心，对可解释性不足、底层机制不清的AI技术，禁止面向客户使用，仅允许内部内测、员工赋能。金融业应更注重技术成熟度与适配性，而非先进性，顶尖大模型未必适合所有金融机构。

展望2030年，张健华认为，“分化”将成为AI发展的核心关键词，体现为金融机构间因投入与技术驾驭能力的巨额差距导致竞争格局重构，以及个人间因AI应用水平不同而引发的生产力阶层跃迁。

索彭杜·莫汉蒂表示人工智能对经济的根本性影响堪比电力之于工业革命，将重塑增长模式、教育制度及劳工关系。当前堵点在于能源供应、数据中心建设及AI自主性风险。同时，就业结构将显著分化：顶尖人才获助力，底层劳工面临挑战。AI可提升新兴市场生产效率、填补卫生等领域人力缺口，对各类经济体影响深远，需关注技术集中与基础设施瓶颈，在乐观中保持审慎。此外，莫汉蒂对AI在中国的发展给予了肯定，开源模型的出现彻底改变了AI发展的原有格局，而中国积极拥抱开放AI模型，推动技术快速渗透到各领域。

关于金融行业AI应用的风险与监管，指出，金融机构部署AI需经监管许可，监管核心是公平、伦理、问责制与透明度。他提醒，Mythos等开源AI软件存在网络安全等风险，前沿模型在新兴市场或因数据问题难以运转，主张“公有云和私有云分开”，借鉴中国经验防范系统性风险。

电子科技大学大数据研究中心主任、数之联科技创始人周涛指出，空间智能、编码世界与深度创造，是当前人工智能领域的三大核心前沿。其一，空间智能。目前AI已依托统计学攻克语言智能，但难以掌握基于物理规律的空间智能，对物理世界的感知仍处于初级阶段。其二，编码世界。代码具有高结构化与可验证性，能消除自然语言的“幻觉”；行业巨头正押注将物理世界、情感乃至建模完全代码化，以逻辑精度重构现实。其三，深度创造。AI将从辅助研究进化为自主探索，这种能力将重塑科研金字塔，甚至替代大部分基础科研工作。

同时，周涛表达了对AI潜在冲击的担忧，包括人类疏离感加剧引发社会结构变化、人类神圣感下降让下一代困惑自身价值、AI能力易被滥用带来伦理安全风险；针对AI对人类身份认同与存在意义的侵蚀，周涛提出应从两个层面应对，一是相信中国体制的独特韧性，平稳度过困难期；二是追求更高层次的精神满足。