摘要
横空出世的开启了通用人工智能时代，标志着人工智能具有广泛的学习能力并在大多数领域达到或超过普通人类的水平，其社会影响将巨大而深远。本质上是人工智能生成内容的最新应用成果，面对这一新传播范式，对其风险认知、治理策略研究刻不容缓。类应用嵌入公共治理领域将展现出巨大潜力，同样需要未雨绸缪，预判其可能带来的失灵、失信、失德、失向等风险，使其成为一个可用、可信、可靠和可亲的“推动者”。有乐观者认为，等人工智能内容生成技术的优势将为法治政府建设所用，带来人力所不及之利好；显见的是，作为“聊天机器人”出身，在代表政府与公众互动方面，类应用必将减少大量行政负担。欲知全豹必窥多“斑”，有人提出，可从认知、技术、数据和服务四个方面对等大语言模型嵌入政府治理进行研究探讨；也有从“工具、语伴、智慧体”抽象隐喻视角辨析围绕类智能应用的治理；更有对后时代政策智能发展前景的展望。
关键词：；智能社会；智能治理；人工智能；通用人工智能；AIGC；大语言模型；政府治理
这是一组青年学者笔谈，共8篇，依次为：
何哲，曾润喜，郑磊，张效羽，马亮，翟云，李晓方，张楠，等丨等新一代人工智能技术的社会影响及其治理
：开启通用人工智能时代及其社会影响
何哲
人工智能生产内容（AIGC）传播的变迁、风险与善治
曾润喜秦维
从技术“玩具”到治理工具：将引入公共治理领域的风险与策略
郑磊张宏
等人工智能内容生成技术对法治政府建设的影响及应对
张效羽
人工智能、人机交互与行政负担
马亮
等大语言模型嵌入政府治理的四个小切口
翟云潘云龙
“工具”“语伴”还是“智慧体”？面向不同隐喻的治理
李晓方彭云
后时代的政策智能前景展望
张楠
：开启通用人工智能时代及其社会影响
何哲
中央党校（国家行政学院）公共管理教研部
一、的历史意义
人工智能的发展历史虽然很长，但其真正突破是在2010年后，伴随着网络和大数据技术的进一步普及应用，通过对海量数据的挖掘，结合深度神经网络技术形成了飞跃。在人工智能发展的历史上，迄今为止，真正具有划时代意义的产品，一是谷歌的围棋程序，二是近来横空出世的。如果说标志着狭义人工智能达到和超越了人类在专业领域的能力，那么，则开启了通用人工智能时代——也就是人工智能具有广泛的学习能力并在大多数领域达到或超过普通人类的能力。
人工智能的技术发展历程总体上呈现出从简单线性到复杂系统的特征。在人工智能的早期，其基本思路就是简单的命令式编程，然而，人们很快发现其不能完成复杂的思维工作，只能用于数据处理、电子游戏、工业自动控制等简单场景。20世纪80年代后期，仿照人类大脑的生物学神经网络模型开始出现，但由于其模型设定简单、计算机算力不够，以及缺乏足够的数据素材支撑，其发展也比较缓慢。进入21世纪后，伴随着高性能计算机、网络计算以及数字化技术的普及，一方面使得大规模神经网络模型得以实现，另一方面，则有海量的数据素材为人工智能的训练提供支撑。加之深度学习技术不断进行着算法改进，如引入的局势分析，大大缩减了整体策略树的规模，其根源在于仿效人类思维方法。而则一方面采用大参数神经网络，如GPT3的参数规模是1750亿，已经高于人类脑神经细胞的总数，另一方面，则是引入了基于注意力的模型，从而使得语义的分析和输出仿效人类的联想和关注机制。因此，在自然语言上的总体表现，令人非常惊艳，其对人类观念的震撼性冲击，也完全不亚于2016年的出现。如果以图灵测试作为最低标准，那么基本已经通过了图灵测试。因此可以说，其开启了人工智能发展的又一高峰。
近年来，人类科学家对于人工智能发展的进程有一个大概的共识，即从必须经过长期专业训练的狭义人工智能（ANI），过渡到具有强大自我学习能力和跨领域能力的通用人工智能（AGI），进而到远远超越人类智能的超人工智能（ASI）。然而，在对其实现进程的估计上却远远落后于实际，即绝大多数的人类科学家和思想家都认为从狭义人工智能到通用人工智能的道路是非常漫长的，最为乐观的思想者也认为其实现至少要到2040年前后，甚至迄今依然还有很多思想者认为人工智能根本不可能达到普遍的人类智力水平。而只有极少数的思想者如霍金和马斯克认为强人工智能的实现已经是近在咫尺。的出现和其目前展现的强大多任务适应能力，无疑宣告了强人工智能技术时代已经到来。
从的技术路线来看，毫无疑问地向人类证明了一个事实，即人类通过不断地堆叠人工智能神经网络的参数规模和通过不断模拟人类思维模式调整，是可以形成高性能智力表现的。以目前的成本和构件来看，再增加十倍的参数即达到万亿级参数的AI也是可以承受的。从目前的信息来看，许多科技巨头如META、微软以及的下一代产品GPT-4都要达到万亿参数级别，因此，可以肯定的是，只是一个技术先驱，在未来的几年内，类似的AI产品会陆续出现，通用人工智能很快将迎来百花齐放的格局。
二、的社会影响
由于实现了三个以前的人工智能无法完成的基本功能，因而其对社会的影响将是巨大和深远的。
第一，完成了对人类知识的整合。从目前的信息来看，自称用了人类互联网三分之二的数据进行训练，并且还在持续增长。因此，是远优于以前所有搜索引擎的智慧知识引擎，以往的人类知识引擎最多只能根据页面引用数或者内容相关度推荐页面，但是能够根据其所继承的海量知识进行精简高效地归纳输出，这极大提高了人类获取信息的能力。
第二，完成了高质量的自然语言接口。语言是人类思维中最复杂的活动过程，完成语言要具有复杂的编码能力和抽象理解能力。通过语言，人类也形成了个体之间的社会网络交织从而形成了社会结构，走上文明进化之路。因此，语言也是人类与其他生物的根本性区别特征。以往所有的人工智能基本无法理解复杂的人类语言，即便是近年来高效的人机翻译也更多是借助了人类词频分布实现文本的互应，而不能说是“理解”了人类语言。然而，目前表现出的不只是对人类语言的仿真输出，而是对人类复杂语言的理解能力，其能够在庞杂的人类语言中把握关键意思和逻辑，并执行各种命令和反馈。这就远超过以往的人工智能，形成了人与机器的良好友善接口。这不仅对于机器辅助人类工作有积极意义，对于机器本身的进一步进化也有重大价值。须知人类在幼年阶段正是在与他人的语言交互中，通过对他者的识别而进行知识学习和逐渐形成自我意识。从现有所展现的范例来看，其能够通过与使用者的对话而逐渐习得个性化色彩和进行情绪反应，以至于公司不得不限制了对话的长度。
第三，具有了广泛的智力工作能力。不仅能够与人对话，还具有复杂智慧工作的能力，如编辑图表、图像识别、生成图片、分析数据、撰写论文或小说，甚至可以根据指令自动生成代码。这些都是传统上人类才能够具有的复杂工作能力。这意味着不仅能够作为一个聊天机器人，还是一个能够与人类无缝对接的强大的智力劳动工具。这就将产生强大的介入社会工作的影响和严重的工作替代问题。
因此，在可见的未来，等一系列类似的AI大面积地进入社会劳动领域是一种必然。首先，作为一种高效的知识归纳和信息搜集引擎，可以大幅度地提高桌面图文类工作的效率和替代相当的工作，简单文字表格处理工作的就业岗位需求会越来越少。其次，作为一种有效的人机交互接口，显然高效的呼叫/客户服务中心的前端工作可以被所替代。第三，在编码能力的支持下，相对简单的程序员工作以及程序测试员的工作也可以被所替代。
以上只是对简单劳动的就业替代，对于更复杂的脑力劳动，如教师工作、科研工作、文学艺术的创作工作，也展现了强大的潜力。例如能够很好地对已有的人类知识进行总结归纳，并有针对性地传递给学生和给予细心的解答，这在很大程度上能够辅助/替代教师的大部分知识传递和答疑解惑的劳动。在科研工作中，不但能够有效地对已有研究进行回顾整理，还可以自主提出新的科研计划，并辅助论文的写作。
当然，对社会的具体影响更为深远的还是在普遍的人类观念上。长期以来，人类中大部分普通个体对于高性能人工智能时代的到来认为还非常遥远和非常陌生，然而的实用化和普及，必然形成深刻的全社会的观念震动和改变，人类真正开始面临对新的智慧体的接纳。
三、对政府治理的影响
显然，以为代表的新一代通用人工智能技术会深刻地影响到政府治理。在大量的日常资料搜集、决策方案参考以及更好地处理公民服务诉求等方面能够提供积极的辅助。然而，凡是涉及到政府治理的问题，一切技术的应用都应该更加慎重，因为政府治理要涉及到宏观整体秩序保障以及微观个体权利保护的结合，要更加精准稳定且必须严格合乎法律。目前来看，还存在很多缺陷，使其应用在政府治理方面要异常慎重。
首先，具有非常强烈的实验性和不稳定性。人工智能的发展始终是在稳定性和复杂性之间的平衡，目前基于大参数神经网络体系构建的通用AI，显然已经超越了简单系统的刚性可靠性，而呈现出一种复杂系统的动态柔性和突变性。换句话说，在具有人类智慧的同时，AI也具有出错和人类情绪化的特征。这使得在用于非常严肃的公民交互和应答场合时，要高度慎重，因为其代表着政府公信。
其次，必须要解决好合法性的问题。同样由于的模糊性，使得很难用刚性约束对其应答进行合法性限制。一方面，基于全网数据训练的很容易突破一国的法律限制；另一方面，未必能够真正理解法律的权威性。一旦作为政府的官方代表进行对外交流，很容易出现严重的法律和政府信用问题。
最后，要解决好封闭性和安全性的问题。一旦政府系统采纳了类似的强人工智能模型，那么就意味着一个类人的智能体接管了政府的绝大部分信息和数据。这是非常具有风险性的。因此，要真正建立可靠的治理用，需要严格限定训练数据，严格限定对外接口，并且经过长期反复的训练和观察评估。目前来看，一切用于治理的人工智能模型都需要建立在人工严格审核的前提下，仅从事一点辅助性的知识提供工作。
四、结论
作为一种现象级的通用人工智能先导性产品，其示范意义大于应用意义，对人类最深刻的改变还在于对人工智能的观念上，在未来的几年中，类似技术大量出现和经过反复评测后，对于劳动替代和深远社会影响的效应才会慢慢显现，而对于治理的影响，则还需要更长时间的评估观察。
来源：电子政务杂志“刊载于《电子政务》2023年第4期”
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