洪銀興
每個時期的新質(zhì)生產(chǎn)力都構(gòu)成了發(fā)展的新動能，而每一種新動能都伴隨著相應(yīng)的創(chuàng)新要素。馬克思在《資本論》中關(guān)于機器體系的闡述指出：“所有發(fā)達的機器都由三個本質(zhì)上不同的部分組成：發(fā)動機，傳動機構(gòu)，工具機或工作機。”這反映了第一次產(chǎn)業(yè)革命后人力被機械力所替代的歷史特征。第二次產(chǎn)業(yè)革命以電力為新動能，電力的廣泛應(yīng)用推動了機器體系各個方面都產(chǎn)生革命性進步，實現(xiàn)了機械力向電力的轉(zhuǎn)換。第三次產(chǎn)業(yè)革命則以“網(wǎng)力”為新動能，在機器體系中引入電腦和網(wǎng)絡(luò)，人腦開始被電腦所替代。當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在深入推進，以算力和算法為新動能，人工智能替代并強化人對生產(chǎn)和服務(wù)的腦力作用。進入21世紀(jì)，新質(zhì)生產(chǎn)力的迭代升級明顯加快，經(jīng)濟形態(tài)呈現(xiàn)從信息經(jīng)濟到數(shù)字經(jīng)濟、再到智能經(jīng)濟的躍遷。面對新質(zhì)生產(chǎn)力驅(qū)動下經(jīng)濟形態(tài)升級提速的現(xiàn)實，數(shù)字經(jīng)濟和智能經(jīng)濟先后成為當(dāng)前新質(zhì)生產(chǎn)力的代表性形態(tài)。習(xí)近平總書記在中央政治局第二十次集體學(xué)習(xí)時強調(diào)：“人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，深刻改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式。”今年《政府工作報告》明確提出“打造智能經(jīng)濟新形態(tài)”。
新質(zhì)生產(chǎn)力迭代升級背后是顛覆性新科技的推動。比如，信息經(jīng)濟是由計算機和互聯(lián)網(wǎng)推動的，數(shù)字經(jīng)濟是由互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈推動的，現(xiàn)在的智能經(jīng)濟則是基于信息經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟由人工智能推動的。每次科技的迭代升級都可能產(chǎn)生生產(chǎn)要素的創(chuàng)造性破壞，并且產(chǎn)生新的創(chuàng)新要素。數(shù)字經(jīng)濟和人工智能大體包含了數(shù)據(jù)、算力和算法三種全新的要素。
數(shù)據(jù)是智能經(jīng)濟新形態(tài)中關(guān)鍵的生產(chǎn)要素。數(shù)據(jù)要素不僅凝結(jié)在數(shù)字化平臺和智能系統(tǒng)中，而且成為非自然資源的勞動對象。習(xí)近平總書記指出：“浩瀚的數(shù)據(jù)海洋就如同工業(yè)社會的石油資源，蘊含著巨大生產(chǎn)力和商機，誰掌握了大數(shù)據(jù)技術(shù)，誰就掌握了發(fā)展的資源和主動權(quán)。”數(shù)字經(jīng)濟涉及數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合，能夠產(chǎn)生明顯的財富效應(yīng)。
算力是繼熱力、電力、網(wǎng)力以后的新動力。算力依托計算機、云計算和各種高端數(shù)字處理系統(tǒng)處理海量數(shù)據(jù)、運行基于復(fù)雜算法的基礎(chǔ)動力，云計算中心和相關(guān)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)構(gòu)成強大算力集群，成為數(shù)字和智能經(jīng)濟的數(shù)字引擎，從而實現(xiàn)經(jīng)濟運行全流程的自動化與智能化。
算法是現(xiàn)代科技的新方法。在數(shù)字經(jīng)濟尤其是智能經(jīng)濟新形態(tài)中，算法的作用越來越重要。借用人工智能專家的定義，算法是明確解決問題的步驟和執(zhí)行邏輯，對生產(chǎn)流程進行精準(zhǔn)定義、優(yōu)化和組織。當(dāng)前表現(xiàn)在大語言模型通過整合大數(shù)據(jù)與強算法，展現(xiàn)出規(guī)模效應(yīng)與通用性特征，機器學(xué)習(xí)是AI的核心方法論，從機器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)，由ChatGPT到DeepSeek之類的AI大模型及近期出現(xiàn)的“養(yǎng)龍蝦”，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練而非顯式編程，自動學(xué)習(xí)規(guī)律、優(yōu)化模型參數(shù)，實現(xiàn)“從數(shù)據(jù)中提煉知識、從經(jīng)驗和應(yīng)用中改進性能”的能力。用數(shù)學(xué)模型擬合數(shù)據(jù)分布，對未見過的新數(shù)據(jù)作出準(zhǔn)確預(yù)測或決策。人工智能算法具備持續(xù)學(xué)習(xí)、自我優(yōu)化的能力，尤其是在開源背景下，只要持續(xù)輸入新數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，就可以使其預(yù)測更精準(zhǔn)、決策更智能、適應(yīng)性更強。人工智能算法正在重塑我們的生產(chǎn)和生活方式。
智能經(jīng)濟以數(shù)字經(jīng)濟為基礎(chǔ)。數(shù)字經(jīng)濟的三要素同時也是智能經(jīng)濟的三要素，只不過是算法作用明顯增大，但它離不開算力和數(shù)據(jù)要素的相應(yīng)升級。如人工智能專家說明的，算法是人工智能的“大腦”，是指導(dǎo)計算機執(zhí)行特定任務(wù)的一系列指令的集合。它是人工智能實現(xiàn)智能化處理的方法，決定了AI系統(tǒng)能夠理解和處理信息的深度和廣度。算力，即計算能力，是支撐人工智能算法運行和數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)設(shè)施。在深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜AI應(yīng)用中，模型的訓(xùn)練和推理過程需要消耗大量的計算資源。提升算力水平是加速AI技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵途徑。數(shù)據(jù)是人工智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)和改進的基礎(chǔ)。通過收集、處理和分析海量數(shù)據(jù)，AI系統(tǒng)能夠不斷優(yōu)化模型參數(shù)、提升預(yù)測準(zhǔn)確率，從而實現(xiàn)智能化決策和應(yīng)用。因此，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量直接決定了AI系統(tǒng)的性能和效果。數(shù)據(jù)具有規(guī)模收益遞增的效應(yīng)，使用越廣泛，收益越高。概括起來，數(shù)據(jù)生成的科技含量越高，數(shù)據(jù)價值越高；數(shù)據(jù)應(yīng)用越廣泛，數(shù)據(jù)價值越高。沒有數(shù)據(jù)的支持，數(shù)字經(jīng)濟和智能經(jīng)濟就是無本之木，再先進的算法和算力也無法發(fā)揮出應(yīng)有的價值。總之，數(shù)據(jù)越是充分準(zhǔn)確，算力越強大、算法越先進，數(shù)字平臺規(guī)模越大、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場景越廣泛，數(shù)字經(jīng)濟和智能經(jīng)濟的新質(zhì)生產(chǎn)力作用就越大。
面對智能經(jīng)濟新形態(tài)，經(jīng)濟學(xué)研究財富增長要素有必要從單純的物質(zhì)要素（勞動者、勞動資料和勞動對象）的分析拓展到數(shù)字經(jīng)濟三要素的分析，生產(chǎn)關(guān)系的完善和調(diào)整需要從生產(chǎn)、分配、流通、消費各個環(huán)節(jié)放大智能經(jīng)濟的財富價值創(chuàng)造效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上建立適應(yīng)新質(zhì)生產(chǎn)力的新型生產(chǎn)關(guān)系。
從生產(chǎn)角度分析，隨著數(shù)字化平臺和智能化系統(tǒng)替代工業(yè)化時代的機器設(shè)備，數(shù)字經(jīng)濟和智能經(jīng)濟對財富創(chuàng)造的顛覆性影響，不僅僅是替代勞動者（包括復(fù)雜勞動和簡單勞動），而是在很大程度上替代勞動過程本身。這不僅是勞動者數(shù)量的減少，而且是勞動者所參與的勞動過程被智能化系統(tǒng)運行所替代。因此，財富創(chuàng)造過程已經(jīng)不完全等同于傳統(tǒng)的勞動過程，而演變?yōu)閿?shù)字經(jīng)濟的三要素協(xié)同運行的過程。這種協(xié)同作用體現(xiàn)在與實體經(jīng)濟的深度融合中。進入數(shù)字經(jīng)濟階段時，習(xí)近平總書記明確要求，“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合”。進入智能經(jīng)濟階段后，習(xí)近平總書記又進一步提出“推動人工智能科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合”。這兩個融合構(gòu)成了從生產(chǎn)角度放大數(shù)字經(jīng)濟和智能經(jīng)濟財富創(chuàng)造效應(yīng)的戰(zhàn)略方向，即構(gòu)建企業(yè)主導(dǎo)的產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新體系，助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級，開辟戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展新賽道。具體地說，一是推動科技創(chuàng)新，加快顛覆性前沿科技的研發(fā)，尤其是數(shù)字技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷升級；二是推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，特別是開辟充分利用數(shù)智技術(shù)的未來產(chǎn)業(yè)新賽道。兩者結(jié)合起來就是在數(shù)智經(jīng)濟基礎(chǔ)上實現(xiàn)科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合，從而不斷增強財富創(chuàng)造能力。
從流通角度分析，數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素有共享要求，數(shù)字經(jīng)濟和智能經(jīng)濟中數(shù)據(jù)的使用具有邊際收益遞增效應(yīng)。特別是人工智能大模型的算法模型是開源的，其底層代碼可以被多家企業(yè)同時拿去使用，并可結(jié)合應(yīng)用場景對代碼進行相應(yīng)調(diào)整，使用者可以以較小的代價獲取先進技術(shù)，實現(xiàn)人工智能的技術(shù)普惠與協(xié)同共享，從而推動行業(yè)整體的智能化轉(zhuǎn)型。當(dāng)然，開源并非無償?shù)摹Ｊ褂么竽Ｐ偷钠髽I(yè)和人員會根據(jù)研發(fā)和任務(wù)的需要對模型提供數(shù)據(jù)的“投喂”，就會使大模型的開發(fā)者獲取更多的數(shù)據(jù)，創(chuàng)造更高的市場價值。數(shù)據(jù)不只是共享，還要在流通中實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)的實現(xiàn)，本質(zhì)上是數(shù)據(jù)要素形成收益的過程。在數(shù)字經(jīng)濟條件下，數(shù)據(jù)要素的價值通過流通得以釋放。對許多以數(shù)據(jù)生產(chǎn)為主業(yè)的企業(yè)而言，其價值實現(xiàn)主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)通過流通應(yīng)用與共享，獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)報酬。數(shù)據(jù)交易市場就起到了這種作用。人們一般認(rèn)為數(shù)據(jù)市場是信息最不對稱的市場，買者需要得到數(shù)據(jù)的完全信息，而賣者如果提供完全信息，信息就一錢不值。大模型的開源就在很大程度上克服了這種信息不完全。數(shù)據(jù)包括原始數(shù)據(jù)和加工生成的作為生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)不存在確權(quán)問題，需要確權(quán)的是成為生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)。原始的數(shù)據(jù)，經(jīng)過各類數(shù)字平臺的采集、一定的算力和算法進行一步步處理才形成作為生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)。這里數(shù)據(jù)成為勞動對象，其中每個環(huán)節(jié)都會形成數(shù)據(jù)要素的價值和權(quán)益。為了激發(fā)數(shù)據(jù)要素的生成并發(fā)揮其生產(chǎn)力作用，就需要對作為生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)形成的各個環(huán)節(jié)的成果進行確權(quán)以便實現(xiàn)其價值。生成的數(shù)據(jù)就是產(chǎn)品。誰生成數(shù)據(jù)誰就擁有數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)，誰運用了其數(shù)據(jù)，就要向數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)所有人支付報酬。當(dāng)然，利用他人數(shù)據(jù)生成新數(shù)據(jù)的人，也要給該數(shù)據(jù)所有權(quán)人支付報酬。不同的數(shù)據(jù)有不同的功能和價值。根據(jù)數(shù)據(jù)功能及其價值準(zhǔn)確確權(quán)（產(chǎn)權(quán)及產(chǎn)權(quán)價值），就能使數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)所有者從市場及使用中得到數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)收益。這里的關(guān)鍵是以數(shù)據(jù)為對象的知識產(chǎn)權(quán)保護制度，原因是數(shù)據(jù)的復(fù)制成本低，侵權(quán)盜版會嚴(yán)重阻礙數(shù)據(jù)要素的生成。因此完善數(shù)據(jù)市場，一是需要完善社會信用制度，利用互聯(lián)網(wǎng)平臺、區(qū)塊鏈等數(shù)字手段科學(xué)甄別市場參與者及其行為；二是保障數(shù)據(jù)安全，防止數(shù)據(jù)泄露。這兩個方面正是建設(shè)和完善數(shù)據(jù)要素市場的關(guān)鍵。
從分配角度分析，數(shù)字經(jīng)濟和智能經(jīng)濟中，分配制度的基本功能是激勵創(chuàng)新。除了數(shù)據(jù)價值作為數(shù)據(jù)要素所有權(quán)收入在流通中得到實現(xiàn)外，直接成為收入分配問題的是創(chuàng)新人才的報酬。在數(shù)字經(jīng)濟中，財富創(chuàng)造過程已不同于一般的勞動過程，或者說財富創(chuàng)造過程主要不在生產(chǎn)前臺的直接勞動過程，而在于后臺的研發(fā)、編制程序、數(shù)據(jù)處理等環(huán)節(jié)。因此，收入分配不能局限于勞動過程的勞動報酬，而應(yīng)更多關(guān)注后臺各種創(chuàng)新人才的收入分配。與此相應(yīng)，收入分配體制應(yīng)遵循習(xí)近平總書記要求的：“健全要素參與收入分配機制，激發(fā)勞動、知識、技術(shù)、管理、資本和數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素活力，更好體現(xiàn)知識、技術(shù)、人才的市場價值，營造鼓勵創(chuàng)新、寬容失敗的良好氛圍。”這里講的“更好體現(xiàn)知識、技術(shù)、人才的市場價值”，意味著通過市場評價來引導(dǎo)收入分配，這對于發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力意義重大。因為，產(chǎn)生顛覆性科學(xué)技術(shù)并且得到廣泛應(yīng)用，關(guān)鍵在于培育和打造對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)具有洞察力和領(lǐng)導(dǎo)力的人才。創(chuàng)新人才鏈涵蓋基礎(chǔ)研究人才、研發(fā)人才、管理人才、創(chuàng)業(yè)人才、技能人才等多個層次，尤其是戰(zhàn)略科學(xué)家和科技企業(yè)家。讓這些人才各盡其用、各得其所，體現(xiàn)在按貢獻獲取報酬的財富分配之中，這正是實現(xiàn)財富創(chuàng)造的關(guān)鍵所在。
從消費角度分析，消費與生產(chǎn)一樣，都是創(chuàng)造財富價值的重要環(huán)節(jié)。消費構(gòu)成了數(shù)字技術(shù)和人工智能的應(yīng)用場景。消費包括生產(chǎn)消費和生活消費兩大類。“十五五”規(guī)劃綱要提出全面實施“人工智能+”行動。其中，“人工智能+科學(xué)技術(shù)”和“人工智能+產(chǎn)業(yè)發(fā)展”基本上屬于生產(chǎn)消費的范疇；而“人工智能+消費提質(zhì)”和“人工智能+民生福祉”基本上屬于生活消費的范疇。這說明人工智能具有廣闊的應(yīng)用空間，有消費就有財富價值。在數(shù)字技術(shù)和人工智能的應(yīng)用過程中，如何實現(xiàn)財富價值的增值，也面臨著方向選擇的問題。就生產(chǎn)消費來說，選擇的關(guān)鍵在于人工智能主要用于產(chǎn)業(yè)發(fā)展還是替代勞動力。當(dāng)前，人工智能不僅能夠替代簡單勞動，也正在逐步替代復(fù)雜勞動。中國作為人口大國，面對著較大的就業(yè)壓力，同時產(chǎn)業(yè)發(fā)展中高水平技術(shù)供給存在明顯短板。在此背景下，人工智能的應(yīng)用方向應(yīng)更加突出彌補科技與產(chǎn)業(yè)短板，提升科技與產(chǎn)業(yè)的水準(zhǔn)（如高端芯片等領(lǐng)域），解決“人不能及”和“人難能及”的問題（如腦機接口），從而為就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略提供更大的空間。就生活消費來說，重點在于降低成本，使廣大消費者能夠用得上、用得起人工智能產(chǎn)品提供的生活服務(wù)。只有這樣財富價值才能在市場的認(rèn)可中實現(xiàn)增值。
（作者系南京大學(xué)文科資深教授）
【未經(jīng)授權(quán)，嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載！聯(lián)系電話028-86968276】
