人机未来
人工智能发展需要投入大量的人力和物力,如果不能以有效的激励体系作保证,那么新技术的产生就会遇到困难。
“人工智能”无疑是近期科技圈最热门的关键词。随着在深度学习等领域的一些关键性技术取得突破,人工智能技术在过去几年中获得了长足的发展,其应用已经深入到了生产生活的各个领域。在下一阶段,究竟该如何推进人工智能的发展,让其更好助力经济发展、社会进步,这是业界和政策制定者共同关心的问题。
开放平台利于人工智能发展
3月10日,科技部部长万钢在回答记者提问的过程中,谈到了很多关于人工智能发展的设想,包括加快项目指南准则、加强成果转化、加强政策法规研究、强化国际合作等。所有的这些设想都非常及时,如果能将这些设想一一落地,相信一定能对我国人工智能的发展起到极大的推进作用。
万钢部长的讲话中,专门强调了建设开放、开源平台的重要性,以便让所有创业者都享受到人工智能技术进步所带来的红利。这一点毫无疑问是正确的。
一方面,人工智能的研发需要大量的资金投入,一般的创业者难以承受。如果可以建立开放、开源平台,让所有创业者共享已有的技术成就,那么这些人就可以以相对低的代价获取创新成就,让技术更有效率地实现转化。
另一方面,类似人工智能的高科技产业具有很强的规模经济和范围经济。如果可以建立开放、开源的平台,就可以让各个企业的研发行为避免不必要的重复,实现有益的相互补充,让规模经济和范围经济得到最为充分发挥,这显然有利于研发效率的大幅提升。
在这里,我想补充的一点是,建立开放、开源平台,让更多人共享创新的成果还需要有一个前提,那就是处理好激励问题,让创新者得到相应的实惠。如果相关的技术已经存在,那么通过开放、开源的平台将它们共享出去显然可以提升效率。
但是,新技术不是从来就有的,其产生依赖于研发的投入。尤其是类似人工智能这样的高技术研发,其需要投入的人力和物力是巨大的,如果不能有有效的激励体系作为保证,那么新技术的产生就会遇到困难。
还需对创新者建立有效激励
在我看来,要对创新者建立有效的激励,需要做到如下几点:
第一,完善对知识产权的保护。只有给予研发人员以足够的回报,才能让他们有充足的积极性进行创造,这就要求对知识产权予以足够的尊重和保护,让知识的生产者能够从创造知识的过程中切实获得收益。这里需要说明的一点是,在知识产权的保护过程中,会面临着“激励”和“开放”的权衡问题——如果对知识产权保护过严,那么知识就难以扩散;而如果保护过松,则会打击人们创新的积极性。如何在二者之间进行权衡,需要在实践中不断摸索。
第二,加大对具有公益性质的基础技术的扶持。人工智能的发展需要很多基础研究。但从经济学角度看,基础性的研究具有公共品的性质,由于激励不足,其有效供给往往会少于需求。针对这一问题,政府应该用产业政策对基础技术的研究进行大力扶持,保证其有效供应。
第三,用好新技术,帮助解决开放式创新中的激励难题。现代的创新离不开合作,但不同主体的合作往往会涉及贡献认定的困难。例如,在一个大型的人工智能系统的开发中,如何认定参与其中的各企业、各成员究竟做出了多大贡献,又如何根据贡献计算报酬,都将是十分困难的。在现阶段看,为了应对这一问题除了要完善相应的法规制度外,还应该借助相关的技术手段。例如,尽管人们对区块链褒贬不一,但作为一项技术,区块链技术具有可追踪、可回溯、不可篡改等特性,这些特征都决定了它在认定贡献、提供相应激励的过程中具有很强的应用性。
最后,特别指出的一点是,要保护好数据生产者的激励。当前人工智能的发展,很大程度上来自于机器学习技术的进步,而这种技术对于数据的依赖是极强的。只有搜集、整理海量数据,将其作为投入品,才能训练出高效的人工智能系统,而搜集、整理数据的过程则是需要大量的成本的。从某种意义上讲,数据的生产过程和技术的研发有很强的相似性,但技术有知识产权法进行保护,而关于数据产权及其保护的法律还很欠缺,有很多人甚至认为企业搜集整理的数据应该是可以免费被使用的。在我看来,如果这样做,就会严重阻碍数据生产者的积极性,从而影响数据这种生产要素的供给。因此,在现阶段还需要尽快完善数据产权和使用的相关立法,加强对数据生产者的保护乃是发展人工智能的当务之急。