当今世界，人工智能正在飞速地改变着人类的生活和工作的方方面面。随着全球各国纷纷投入巨资，推动人工智能的研发和应用，人工智能的发展也带来了一些挑战。针对于此，全球各国需要加强合作，共同制定相应的政策和规范，确保人工智能技术的健康发展。在政策支持、市场需求和科技创新的共同推动下，中国人工智能产业呈现出蓬勃发展的态势。随着中国积极推动人工智能与实体经济的深度融合，助力传统产业的转型升级，人工智能将继续深刻改变全球经济和社会格局。
全球人工智能浪潮正劲
阅读提示：中国信息通信研究院日前发布的《人工智能发展报告（2024年）》指出，人工智能正在推动新型工业化向纵深发展，并呈现出“大小模型协同”和“两端快、中间慢”的特点。传统的小模型逐渐成熟，专用智能应用日益普及，而大模型的通用智能应用则处于探索阶段。上海社会科学院等多家机构共同发布的《全球人工智能治理研究报告》分析了全球人工智能治理的现状，提出了构建完善治理体系的目标和行动路径。强调生成式人工智能的普及带来了误用和滥用的风险，全球治理的核心目标是确保人工智能以人为本、智能向善，并总结了10个焦点议题，提出了“一个目标原则、三点原则共识和六条实践路径”以推动全球治理的良性变革。国际电信联盟与德勤联合发布的《人工智能向善影响》报告强调，尽管人工智能技术已被广泛应用，但其潜力尚未完全释放，仍面临投资、合规性、技术专家短缺等多重挑战。报告指出，人工智能在消除贫困、实现零饥饿、改善健康与福祉等方面具有巨大潜力，强调应通过加强标准化建设，更好地服务于可持续发展。
《人工智能发展报告（2024年）》：人工智能赋能新型工业化向纵深发展
中国信息通信研究院日前发布了《人工智能发展报告（2024年）》（以下简称《报告》）。《报告》指出，人工智能赋能新型工业化向纵深发展，并呈现出“大小模型协同”“两端快、中间慢”等阶段性特征。总体上，以传统小模型为代表的专用智能应用逐步成熟，以大模型为代表的通用智能应用处于初步探索阶段。消费侧应用迭代加速，对话式搜索、智能助理等革新功能不断涌现，交互模式向更多模态拓展，并在端侧加速落地，重塑手机等消费电子产品形态。生产侧应用与行业场景融合不断深入，并有望深刻变革制造过程、组织架构、研发模式与产品形态。“选、建、用、管”体系化推动落地应用成为加速人工智能走向实用化、普惠化的行业共识。
展望未来，《报告》指出，引入强化学习等技术来增强大模型能力仍是近期技术演进的重点方向，专业大模型、多模态大模型有望加速突破，具备更强规划、决策、执行能力的智能体和“具身智能”成为迈向通用人工智能的重要一步。面向中远期，类脑智能等颠覆性技术的成熟，有可能为人工智能发展带来更广阔的想象空间。此外，随着人工智能赋能新型工业化向纵深发展，人工智能在实体经济中的应用场景将进一步拓展，并加速向生产制造环节渗透，助力迈向全方位、深层次智能化转型升级新阶段。
《全球人工智能治理研究报告》：搭建全球人工智能治理良性变革的中国方案
上海社会科学院、武汉大学、北京邮电大学等15家机构联合发布了《全球人工智能治理研究报告》（以下简称《报告》）。《报告》分析了全球人工智能治理的现状，并提出了构建完善全球人工智能治理体系的目标宗旨、原则共识、行动路径，为全球人工智能治理提供中国智慧和方案。
《报告》指出，生成式人工智能极大地降低了进入和使用的门槛，使得人工智能的误用、滥用以及恶用开始广泛地在个人、群体、社会等多个维度出现。新一轮全球人工智能治理的浪潮，正是在这样的背景下展开的，其核心目标就是确保人工智能的使用能够坚持在以人为本、智能向善的正确轨道上持续前行。
《报告》提炼出全球人工智能已经明确形成的10个焦点议题，分别是国家主权与技术发展、社会变革与可持续发展、技术创新与产业发展、人机情感与生命伦理、内容安全风险、模型算法安全、数据安全与隐私保护、产品责任与风险分配、知识产权保护、智能鸿沟与国际协作。
《报告》最终形成由“一个目标原则、三点原则共识和六条实践路径”构成的完整结构，系统阐述了推动全球人工智能治理良性变革的中国方案。一个目标原则是：促进人工智能造福全人类。三点原则共识是：尊重国家主权、统筹发展与安全、坚持平等互利普惠。六条实践路径分别是：坚持以人为本的价值导向、坚守智能向善的治理底线、赋能千行百业的技术应用、防范与应对人工智能安全风险、加强国际合作能力建设、完善多层次的全球治理机制。
《人工智能向善影响》：标准化建设推动人工智能向善发展
国际电信联盟与德勤联合发布的《人工智能向善影响》报告重点探讨了人工智能如何助力实现联合国可持续发展目标。报告指出，目前，人工智能技术已经无处不在，但其进一步推广仍然面临障碍。为破除有关阻碍，使人工智能技术释放更大红利，标准化建设至关重要。
报告指出，当前，许多组织正在积极开展人工智能的标准化工作，其涉及从广义道义标准到具体技术指标的方方面面，目的则是实现跨行业和技术的适用性，进而确保人工智能技术的使用安全有效。
报告还指出，自2022年底生成式人工智能取得较大发展以来，大量机构都在研究其潜力，但人工智能推广仍有阻碍。人工智能的潜力尚未完全释放，生成式人工智能在推广部署使用上，除了受到投资规模限制外，还面临着诸多阻力和障碍，其中，包括对合规性的担忧、技术专家的短缺以及风险管控的困难。报告称，推动生成式人工智能从概念验证和实验项目阶段向大规模应用阶段转变是当前的主要挑战。风险管理、治理建设、劳动力升级、信任建立、数据管理的重要性尤为突出。
报告还认为，在消除贫困上，人工智能可以帮助改善金融服务并优化农业实践；在实现零饥饿上，人工智能可以用于提高农业产量，并且优化供应链减少浪费；在健康与福祉方面，人工智能可以帮助医疗诊断并加速新药研发；在优质教育上，人工智能可以提供个性化学习辅助并提供针对性的反馈评估；在可负担的清洁能源上，人工智能可以优化电网运行并帮助可再生能源的发电和储能；在气候行动上，人工智能可以帮助预测气候变化和开发低碳技术；在保护海洋和海洋资源上，人工智能可以助力海洋监测以及发展可持续渔业。报告指出，通过加强标准化建设，人工智能技术的应用将更加广泛，也将更好地全面服务于联合国可持续发展目标。