“十（shí）四五”规划纲要（yào）对“十（shí）四五”及未来十余（yú）年我国（guó）人工智能的发（fā）展目标、核心技术突（tū）破、智能化转型与应用，以及保（bǎo）障措（cuò）施等（děng）多个（gè）方（fāng）面都作出了部署（shǔ）。围（wéi）绕国（guó）家核心技术突破、经济社会（huì）发展、素质教育人才培养三个（gè）方面，人工智能均是（shì）重点领域（yù）。在当（dāng）前我国经济从（cóng）高速增长向高质量发展的（de）重（chóng）要阶段中，以人工智能为代（dài）表（biǎo）的新一（yī）代信息（xī）技术，将成为我（wǒ）国“十四五”期（qī）间推动经（jīng）济高质量发（fā）展、建设创新（xīn）型国（guó）家，实（shí）现新（xīn）型工（gōng）业化、信息（xī）化、城镇（zhèn）化和农（nóng）业现代化的重要技（jì）术保障和核心驱动力之一。

嘉宾（bīn）：陆 峰 工信部赛迪研究院（yuàn）电子信（xìn）息研（yán）究所副所长

王明辉（huī） 国务院发展研究（jiū）中心副研究员

袁豪（háo）磊 腾讯（xùn）研究院特约研究员

主持人 赵姗

人工智能已成（chéng）为新一轮国际竞争（zhēng）的焦点和经济发展新引擎（qíng）

中（zhōng）国经（jīng）济（jì）时（shí）报（bào）：“十四五”规划纲要（yào）强调应加强原创性、引（yǐn）领性科技攻关，特别指（zhǐ）出要（yào）“瞄准人工智能、量子信息、集（jí）成电（diàn）路（lù）、生（shēng）命健康、脑科学、生（shēng）物育种、空天科（kē）技、深地深海（hǎi）等前沿领域”，其中“新（xīn）一代（dài）人工智（zhì）能”排在前列。应（yīng）如何理解其重要性（xìng）？

陆峰（fēng）：新（xīn）一（yī）代人工智能技术将是继互联网技（jì）术之后，又一项可能引发经（jīng）济社会重大变革的技术创新，不仅关系到产（chǎn）业升（shēng）级和经济（jì）社会智能化转（zhuǎn）型进程（chéng），更（gèng）会引（yǐn）发国际竞争格局的调整。世界主要国家都把发展新一代人工智（zhì）能技术作为抢占未来发展（zhǎn）的战（zhàn）略制高点和打赢新一轮国际竞争的先手（shǒu）棋，纷纷加码新一（yī）代（dài）人工智（zhì）能（néng），除了将（jiāng）人工智能上升（shēng）为国（guó）家战略（luè）之外，纷纷加大人工智（zhì）能技术（shù）创新投入、深化人工智能（néng）行业（yè）创（chuàng）新（xīn）应用、加强人工智能人（rén）才培养（yǎng）。

王明辉：新一代人工智能是引领未来发展的战略性技术（shù），是事关国家安全和发展全局的基（jī）础核心（xīn）领（lǐng）域之一。近年来（lái），世界主（zhǔ）要（yào）发（fā）达国家纷纷在人工智能研发、投资、应用（yòng）等领域（yù）发（fā）力，仅2019年就（jiù）有（yǒu）16个国家新发布（bù）了人工智能发展国家战（zhàn）略，5个国家更新了人工智（zhì）能战略。全球主要经济体，美国（guó）、日本（běn）以（yǐ）及欧洲几个发达国（guó）家，纷纷将人工（gōng）智能发展（zhǎn）置于国家战略重点。人工智能（néng）已经（jīng）成（chéng）为新（xīn）一轮国际竞（jìng）争的（de）焦点和经济发展的新引（yǐn）擎，也将为现代化建设带（dài）来新机遇。

当前，我国人（rén）工（gōng）智能发展总体上同西方（fāng）发达国家特别（bié）是美国差距较大。主要（yào）体现在：一是原始创（chuàng）新（xīn）能力不（bú）足（zú）。人工智能（néng）领（lǐng）域出现的深（shēn）度学（xué）习模型等重（chóng）大成（chéng）果和奠基性的理论仍以美国等西方（fāng）国（guó）家为主。二是高端芯片（piàn）、关键部件、高精度传感器等方面严重缺失。三是高层次人才的数量和层次落后。四是对人工智能可能产生的（de）经济、社会、伦理影响的研究和政策应对（duì）等相对滞后（hòu）。面对以上（shàng）问题（tí），必须在（zài）“十四（sì）五（wǔ）”时期加强原创性、引（yǐn）领性科技攻关，加强（qiáng）基础理论研究，增加（jiā）对基础（chǔ）性研究的投入，以实现在（zài）理论、方法上（shàng）的颠覆性（xìng）突（tū）破；发挥（huī）我国数据资源（yuán）多、应（yīng）用需求和市场潜力（lì）大的优势，强化科（kē）技（jì）应用（yòng）开发；充分（fèn）发挥人工智能领（lǐng）域龙头企业（yè）作用，主（zhǔ）导（dǎo）建设创新生态。

袁豪磊：人（rén）工智能在（zài）所（suǒ）列技术（shù）中被首要提及，一定程（chéng）度上说明了其（qí）在（zài）重要性上的优先级。作（zuò）为一项（xiàng）处于快速发展（zhǎn）中的（de）前沿技术，人工智能技术适合与其他技（jì）术（shù）领域结合、深入并改变日常生（shēng）活（huó）的诸多方面，从而使（shǐ）得（dé）人工智（zhì）能得以支持“十四五（wǔ）”规划中的多项工作目（mù）标（biāo）。事实（shí）上（shàng），人工智能这一技术词汇在“十四五”规划中的多（duō）个（gè）工作环节被多次提（tí）及，在科技、产业（yè）、教育、消费等各项（xiàng）工作目标中都（dōu）可以看到人工（gōng）智能可被引入（rù）并有（yǒu）望发挥较大价值的地方。

第一，横向来看，人工智能（néng）可（kě）以与“十四五”规（guī）划中所列出的其他重要科技维度（dù）相结合形成诸多“AI+ X”的跨学科发展模式（shì），助力（lì）多项科技领域的（de）更好发展。过去（qù）几年中，人工智能已（yǐ）经与信息科学领域（yù）形成（chéng）了（le）密切的（de）结合（hé）、产出了诸多改变生活的（de）应用，例如人脸识别、语音识（shí）别、光学文字识别、文本翻译等细（xì）分领域技（jì）术已经（jīng）形成（chéng）成熟的技术应用。与此（cǐ）同时（shí），人（rén）工（gōng）智能方法正在与更（gèng）多的科技领域发生结（jié）合，其中包（bāo）括（kuò）了“十四（sì）五”规划（huá）所（suǒ）提到的生物医药、现代能源系统、生命健（jiàn）康、脑科（kē）学、生（shēng）物育（yù）种、空天科（kē）技、深地深海等多个科技领域。

例如在（zài）生命（mìng）科学领域，国外已经（jīng）有（yǒu）机（jī）构提出使用深度（dù）神经网络来预测蛋白（bái）质形态的方法（fǎ），在（zài）基于使用（yòng）大量基（jī）因（yīn）组数据来预测蛋（dàn）白质结构的（de）研究基础之上，新方法所产生的蛋白质3D模型比以（yǐ）往任何一种都精（jīng）确得多，在这一生物（wù）学的核（hé）心挑战方面取得了重大（dà）进展。再比如在空天科技领域，为搜索宇宙中的（de）密近双脉冲星、快速射电（diàn）暴等新天体（tǐ），以射（shè）电望远（yuǎn）镜为主（zhǔ）的天（tiān）文观测设（shè）备每天都在产生海（hǎi）量（liàng）的观测数据。传统方法一般（bān）是采（cǎi）用天文学领域的经典方法来处理这些数据，通过经典（diǎn）算法从海量观测数据中筛选（xuǎn）出候（hòu）选天体然后再交由人类专家分析判断。而由于在可（kě）观测宇宙中（zhōng）特殊天体的稀缺性（xìng）、数据收（shōu）集过程中存在（zài）复杂噪声干（gàn）扰等原因，如何（hé）提取淹没在（zài）大量噪声（shēng）中（zhōng）的微（wēi）弱有用信号依然是（shì）对现（xiàn）有技术的（de）一（yī）大（dà）挑战，目前已有学者在尝试（shì）采用深度学习方法来处理这（zhè）类海量天（tiān）文数据，以（yǐ）期得到更好（hǎo）的天文搜索（suǒ）结果。

鉴于上述原因（yīn），人工智能与其他（tā）科技（jì）领域的学科（kē）交（jiāo）叉（chā）、协同发展所形（xíng）成的“AI+X”组合模（mó）式（shì）有助于实（shí）现“十四五”规划中（zhōng）所提出的（de）“强化国家战略科技力量”“在（zài）事关（guān）国家安全和发展全局的基础核心领域，制定实（shí）施战（zhàn）略性科学计划和（hé）科学工程”的目（mù）标（biāo）。

第（dì）二，纵向来看，人工（gōng）智能可以与“十四五”规划（huá）中所提（tí）及的多项产业相结合从而促进相关产业（yè）链上下游（yóu）的（de）发展，进而拉（lā）动（dòng）消（xiāo）费（fèi）端对高科技（jì）产品的（de）消费需（xū）求。

一是在产（chǎn）业（yè）链端，引入人工智能所带来的对算法、算力、数（shù）据的持续需求（qiú）可以（yǐ）带动很多相关产业链的发展（zhǎn）。例如，人工智能的应用部署需要充（chōng）足（zú）的算（suàn）力，当前的（de）人工智能应（yīng）用按部署方式可以分为云（yún）端部署和终端（duān）部（bù）署两大类（lèi）场景，前者（zhě）将大量的运算（suàn）服务器集（jí）中在一起（qǐ）管理，用户通过（guò）网（wǎng）络向云端发送请求，云端再通（tōng）过网络向（xiàng）用户（hù）返回（huí）计算结果。这种云上服务的模式（shì）需要大量适合深（shēn）度学习（xí）运算结（jié）构的处理器作为算力的物理支（zhī）撑，随着云上人工智能（néng）服务的发展必然（rán）会在（zài）电（diàn）子设备（服务器设备）、集成电（diàn）路（处理器）、通信运营（5G）领域（yù）带动产业链发展。另一（yī）方面，对于自动驾驶等需要在终端部署的人工智能应用，往往（wǎng）需（xū）要针对不同的应用设计专用的处理（lǐ）器和（hé）电路系（xì）统，以（yǐ）调和算力需求与功耗、响应速度、设备体（tǐ）积之间的矛（máo）盾，这同样会带动集成电（diàn）路、电子系统、精密制造等（děng）领域的产业发展。

二是在消费端，人工智能技术可以带动传统应用（yòng）场景的数字（zì）化转型和智（zhì）慧化（huà）改造，通过（guò）科技赋能带动消费需求增长。人工智能技术本（běn）身具有宽泛的定义范围和作用领域（yù），它没有具体限（xiàn）定（dìng）的应用领域，人工（gōng）智能与各种应用场景相（xiàng）结合，有（yǒu）望通过科技体（tǐ）验升级拉动新需求（qiú）。“十（shí）四（sì）五”规划中所提到的智慧公共服务、智慧社区、智慧零售等（děng）诸多“智慧（huì）+”的生活图景，其背后都伴有基础的人工智能应用。例如“人脸核身（shēn）”技术利用人脸识别方法自（zì）动验证（zhèng）使用者是否与（yǔ）注册身（shēn）份一致，在智慧公共服务场景中（zhōng）这一技术可以用（yòng）于远程业务办理、在（zài）智慧零售场景中这一技术（shù）又可以用于“刷脸支付”、在医（yī）疗健康场景中这一技术（shù）可以用于（yú）核对社保卡使用者（zhě）和持（chí）卡人身份一致。通过提高效率、提（tí）升（shēng）体（tǐ）验的服务模（mó）式改造，人工智能技术可以带动传统（tǒng）应用场（chǎng）景向数（shù）字（zì）化转（zhuǎn）型和智慧化改（gǎi）造，带动消费需求的增长。

人工智能行（háng）业（yè）即（jí）将开启诸（zhū）多新的应用场景

中国经济时（shí）报（bào）：如今，在持续（xù）的政策支持和引导下（xià），资本对人工智能的（de）商业化（huà）前景更具信心，两股力（lì）量（liàng）互补之下（xià），人工（gōng）智能行业又（yòu）将会打开哪些新的应用场景？

陆峰（fēng）：从（cóng）技术创新角度看，在政策扶持和资本驱动下，网络科技企（qǐ）业将会把人工智能技（jì）术创新作为打赢下一轮科（kē）技竞（jìng）争的必（bì）争之地，持（chí）续加码人工（gōng）智能技（jì）术（shù）研发投（tóu）入（rù）和技术创新，深化人工智能行业应用（yòng）技术研究，人工智能算法模型研究（jiū）将从（cóng）语音/语义（yì）、计算机视觉等通用人工智能技术（shù）向行业人工（gōng）智能技术（shù）应用领域拓展。

从产业供给角度看，各类网络科技（jì）巨头企业将会结（jié）合自己业务领域，率先（xiān）推进人工智（zhì）能技术和业务（wù）融合发展，基于行业（yè）人工（gōng）智能研究优势，推（tuī）出一（yī）些行业性（xìng）的（de）人工智能技术产业创新支（zhī）撑（chēng）平台，带（dài）动行业人工（gōng）智能应（yīng）用（yòng）发展。同时，因各行（háng）业人工智能应用需求（qiú）驱（qū）动（dòng），也会涌现出（chū）一批专注行业领域（yù）人（rén）工智（zhì）能技术应用（yòng）的信息服务企业（yè）。

从（cóng）社会应用角度看，制造（zào）、交通、物流、零售、医疗、教（jiāo）育等领域，将会结合技术智能化发展成熟程度，逐步推进人工（gōng）智能（néng）在一些合适的场景（jǐng）开展应（yīng）用。

王（wáng）明辉：一是（shì）新（xīn）基建。人工智能（néng）的发展，需要（yào）相应的信息基（jī）础（chǔ）设施（shī）支（zhī）撑。2020年，人工智能被（bèi）确（què）立（lì）为新（xīn）基建的七大领（lǐng）域之一（yī）。新（xīn）基（jī）建区别（bié）于传统基建（jiàn）的核心在于数（shù）字化、智能化的属性（xìng）。以人工智能（néng）底层算法为例，我国人（rén）工智能产业普遍依赖以Tensor? Fl ow、Caf f e等为主的外国算法框架，要实现科技（jì）自立自（zì）强，解决关键核心技术“卡脖子”问题，必须加快（kuài）推（tuī）动人工智能新基（jī）建的发展，推动中国企业或（huò）研（yán）究机（jī）构构建安全（quán）自（zì）主可（kě）控的算法支撑（chēng）体系。

二是（shì）人工智（zhì）能养老服务（wù）。随着我国（guó）老龄化的加剧，养老早（zǎo）已成为全社会普（pǔ）遍关注的话题。据有关预测，到2050年（nián），中国（guó）老年（nián）人数（shù）量将突破（pò）5亿。提高老年人（rén）生活品质是（shì）现代化国家的必然要求。人工智能（néng）产品，如智能看护系统，包含身体（tǐ）机能（néng）检测、家庭安全报（bào）警、紧（jǐn）急求助等模块，非常适合独（dú）居老人的使用。另外，智能音箱（xiāng）等可以让老年人的生活（huó）变得更加便捷。

三是（shì）人工智能教育。技术上，通（tōng）过（guò）语（yǔ）音交（jiāo）互和自然（rán）语言处（chù）理技术，实现智能机（jī）器（qì）人阅卷改卷、在线（xiàn）口语评测等功能（néng）。未来,在教育改革大趋势下,为满（mǎn）足教育（yù）的信（xìn）息化需求,将人工智（zhì）能赋能（néng）教（jiāo）育,可以提高教育的高效（xiào）性和便（biàn）捷性（xìng）。

人工智能与实体经（jīng）济深（shēn）度融合是促进（jìn）制造（zào）业高质量（liàng）发展（zhǎn）的核心（xīn）驱动力

中国经（jīng）济时（shí）报：各（gè）位对我（wǒ）国加速人工智能与实体（tǐ）经济深度融合方（fāng）面（miàn）有哪些政策建议？

陆峰：一是（shì）除了要继（jì）续强化（huà）人工智能通用算法模型研究（jiū）之外，更需要深化人工智能行业应用研究，结合行业融合应用需（xū）求（qiú），加强与行（háng）业相关的专业算法模（mó）型等研究，推进人（rén）工（gōng）智能和行业发（fā）展的深度（dù）融合。

二是结合场景对（duì）智能化的需求程（chéng）度，面向制（zhì）造、交通、医疗（liáo）、教育等重点领域，逐步推进与智能应（yīng）用需求（qiú）相互（hù）匹配（pèi）的人工智能应用。

三是加强人工智能（néng）产业创新开放平台打造，打（dǎ）造一批与行业产品智能化升级（jí）相关的（de）行业人工智能开放平台，为中小企业产品和服（fú）务创新提供公共（gòng）基础平台支撑。

四是推进（jìn）云计算、大数据、物联网（wǎng）等产业和（hé）人工（gōng）智能协（xié）同（tóng）融合发展，为（wéi）人工智能发展和创新应用提（tí）供算力（lì）、算数（shù）以（yǐ）及信息感知和反馈执行（háng）等支（zhī）撑。

五是加强（qiáng）人工（gōng）智能应用（yòng）规则研究，做好相关（guān）监管（guǎn）政策储备，防止人工智能技术滥用和误用。

王明辉：人（rén）工（gōng）智能（néng）与（yǔ）实体经济深度融合是促进我国制造业高（gāo）质量发（fā）展的核心驱动力。当前人工（gōng）智能与实体经济融合仍处于（yú）初（chū）级阶段，未来加（jiā）速二者深（shēn）度融合须从以下（xià）几个方（fāng）面发（fā）力。

一是充分发挥（huī）政府引（yǐn）导和市场（chǎng）主体作（zuò）用。一方（fāng）面，积极推进人工智能在市政（zhèng）管理、公共安（ān）全、医疗健（jiàn）康（kāng）、文化教（jiāo）育、交（jiāo）通运输等领域的应用。强化实体经济与（yǔ）互联网、大数据、物（wù）联网、云计算等领域的协同。另一（yī）方面，充分激发市场创新活力（lì）。推动（dòng）以领军企（qǐ）业为主导，联（lián）合高校（xiào）、科研机构、人（rén）工智（zhì）能企（qǐ）业共同建立创新（xīn）联合体，聚（jù）焦人工（gōng）智能共性技（jì）术的研发（fā）与转化。

二是打破信息（xī）壁垒，实现数据共享。以政府部（bù）门为重点，大力推动（dòng）数据开放、共享机制建设和实施，支撑人工智能与政府服务的融合（hé），提高人工（gōng）智（zhì）能赋（fù）能实（shí）体经济的匹配度和（hé）有效性，推动不同平台形成发展合力。同时，还要保护数据的隐私性，更要（yào）抵御攻击和干扰（rǎo），守住安全（quán）和科技伦理底线。

重视人工智能治理加强人工智（zhì）能安全技（jì）术

中国经济时报（bào）：对于人工智能治理问题特别是数据隐私问题，或随着人工智能逐步深入（rù）到更多行业所面临的新（xīn）技（jì）术对传统劳（láo）动模式的替（tì）代问（wèn）题，您有何看法（fǎ）？

王明辉（huī）：人工智能（néng）的发展，带（dài）来了一系列的伦理法律问题。比如（rú）数据的安全（quán）、算法的（de）公（gōng）平（píng）透明等问题。当前，人脸识别引发（fā）的个人隐私担忧、“大数据杀熟（shú）”引发的算法不公现象屡（lǚ）有（yǒu）发（fā）生，都呼（hū）唤我们必须（xū）尽快出台（tái）相关的（de）治理规则。

事实上（shàng），针对（duì）人工智能的治理规则已经成为（wéi）人工智能国际竞争的焦点。中（zhōng）国企业走向市场必须主动回应相关产（chǎn）品服务背后（hòu）的伦理价值。最近（jìn）几年，众多的国（guó）际组织（zhī）以及国（guó）家、地区（qū）政府纷纷发布准则。OECD、二十国（guó）集团等国（guó）际组织已经发布了人工智能（néng）治理原则，尤其以欧盟最为积（jī）极，2019年欧盟委员会人工智能高级专家组发布（bù）了（le）两份文（wén）件：《人工智能伦理指南》和《人（rén）工智能政策与投资建议》，为欧洲的人工智能治理勾（gōu）勒（lè）了一个全面的蓝（lán）图（tú）。2020年（nián）新冠肺炎疫情的（de）大背景下，欧盟继（jì）续（xù）推进人（rén）工（gōng）智能伦（lún）理指南的落地工作，并且发布了相关的白皮（pí）书。欧盟此举，就是为了（le）让欧洲在人工智（zhì）能（néng）的发展中处于（yú）道德制（zhì）高点，从而（ér）在（zài）与美国、中国的竞争中（zhōng）处（chù）于（yú）一个有（yǒu）利的位置。我们需要紧密关注国（guó）际（jì）人（rén）工智（zhì）能伦理治理（lǐ）相关（guān）规则进展（zhǎn），从而避免缺席（xí）新（xīn）规（guī）则制定（dìng）过程而导致被（bèi）动。

需要特别注意（yì）的是，人工智（zhì）能的发展与价（jià）值观密切相关，对（duì）于西方的一些规则（zé）需要批判吸（xī）收。如，西方的实践（jiàn）过程已经说明，没有边界（jiè）的使（shǐ）用“隐私权”的（de）概念，会（huì）影响人（rén）工智能（néng）的技术开（kāi）发和应用。欧洲一些（xiē）国家由（yóu）于过度强调所谓“隐私（sī）权（quán）”，造成人工智能（néng）的技（jì）术研发（fā）和产业发展普遍（biàn）滞后。在我（wǒ）国人工智能发展的过程（chéng）中，一定不能盲目地引进西方所谓的“隐私权”概念，而是（shì）应当基于自身（shēn）国情，妥（tuǒ）善处理（lǐ）发展和治理之间的（de）关系，走出自己（jǐ）的发（fā）展（zhǎn）道路。

袁（yuán）豪（háo）磊：随着人工智能逐步深入（rù）到更多行（háng）业，必然将面临新技术（shù）对传统劳动模式的（de）替代，人工（gōng）智（zhì）能技（jì）术在推动职业教（jiāo）育、创造新型职业就业需求上同样（yàng）可以起（qǐ）到相应的作用。“十四五”规划中提到“有效提升劳动者技（jì）能，提高就业质量和收入水平（píng），形成人力资（zī）本提升和产业转型升级良性循环”。伴（bàn）随（suí）着技术的升级一定会有一部（bù）分（fèn）传统（tǒng）劳动形式被机器逐渐取代，这（zhè）是不可回避的问题。一方面，我国在（zài）数字化、信息（xī）化领域打下（xià）的基础为人工智能提（tí）供了良好的发展（zhǎn）基础，当下（xià）我国在人工智能方面的学（xué）术成果、从业人员、应（yīng）用规模（mó）都走（zǒu）在世界的前列。另（lìng）一方面（miàn），还有相当规模的劳（láo）动者（zhě）在工厂产（chǎn）线上（shàng）从事重复性、未来会被机器取（qǔ）代（dài）的劳动。

当下的现象是由两个因素造（zào）成的：一方面，国内人工智（zhì）能相关的劳动主要集中在研发、设计这些上游层面，在数据生产（当前的人工（gōng）智（zhì）能技术需要（yào）消耗大量的（de）训（xùn）练数据（jù））、设备操作（zuò）维护（hù）等中下游（yóu）的层面，人（rén）工智能职业教育还远未形成普及，人工智能相关的职业教育（yù）是未来可以（yǐ）推进的一个方向。另一方（fāng）面（miàn），人工（gōng）智能配套行业的发展也需要跟上，例如（rú）国内已有专门的数据（jù）公司提供专业的数（shù）据采集、标注等数（shù）据生产服务（wù），为（wéi）形形色色的人工智能应用研发提供所需要的训练数据。随着人工智能研（yán）发的投（tóu）入加大，这类数（shù）据公司的产（chǎn）能和服务类型（xíng）的扩增必然需要跟上产业扩张的速度，由此会诞生很多新的劳动（dòng）需求和细分职业类型（如针对专门领域的（de）数据标注（zhù）工作、测试工作等），进而（ér）拉动就业需求（qiú）并与（yǔ）职业教育形成一个（gè）正向循环。

技术是（shì）把（bǎ）双刃剑，大力（lì）发展人工智能（néng）的（de）同时要（yào）加强人工智（zhì）能安全技（jì）术，特（tè）别要留意数据隐私问（wèn）题（tí）和AI伦理问题。

个人（rén）数（shù）据隐（yǐn）私、人工智能伦理问题向（xiàng）来都是国际社会所关注（zhù）的话（huà）题（tí），大力发展人工智（zhì）能的过程（chéng）中要避免数据（jù）的滥用（yòng）、加强（qiáng）数据治理。“十四五（wǔ）”规划中明（míng）确提到了要“加强网络（luò）安（ān）全（quán）关（guān）键技术（shù）研发，加快人（rén）工智（zhì）能安全技术创（chuàng）新，提升网络安全产业（yè）综合竞争力”。据此判断，人工智能粗放式发（fā）展（zhǎn）的（de）时（shí）代已经过去，那（nà）些涉及个（gè）人（rén）数（shù）据隐（yǐn）私的人（rén）工智能（néng）应用的研发将会（huì）形成更高的准入（rù）门槛，而那些已经在局（jú）内的技术（shù）公司也将需要更（gèng）加重视规（guī）范化的数据使用。AI伦理方面，包（bāo）括自动驾驶、个人（rén）征信、司法取证等应用在（zài）内（nèi），采用了人工智（zhì）能推理的结（jié）果之（zhī）后所带来的责任如何（hé）界定、对人（rén）工智能（néng）推理结果的解释问（wèn）题目前还是处（chù）在摸（mō）索阶（jiē）段。在技术层面上，业界已开始关（guān）注模（mó）型可解释性问题（tí），尝试用（yòng）各种方法对（duì）深度学习的黑盒（hé）问题作（zuò）出分（fèn）析和解释，这方（fāng）面的技术目前还处在（zài）发展阶段（duàn），距离实用还有待（dài）观（guān）察。