黄庭民：人工智能发展对经济的影响及民生问题对策

　　【提要】目前我国部分行业已经用机器人取代了部分人类劳动，广泛应用人工智能，极大地推动了我国生产和服务的效率。本文分析表明，这恐怕是最近2年严重通货紧缩的重要根源。未来十年，智能机器人很可能代替大部分人类劳动，人类社会进入物质极大丰富时代，也会导致大面积失业和收入减少，加重生产过剩和通货紧缩危机。在人工智能深度影响劳动力市场和经济形势的背景下，探索普惠性社会保障制度（如全民基本收入试点）可能成为缓解分配矛盾的重要方向。短期内，可优先推动城乡养老金并轨与失业救济标准动态调整，逐步缩小群体间收入差距，增加消费，缓解通货紧缩危机；长期需结合财政可持续性与经济增长动力，构建兼顾公平与效率的新型分配机制。

　　最近几个月，人工智能受到广泛关注。首先是在2024年10月8日，两位人工智能专家获得了诺贝尔物理学奖[1]，从而受到学术界广泛关注。其次是中国一家公司在2025年1月20日发布开源人工智能模型，deepseek R1模型，引起美国股市震动，27日美国芯片巨头英伟达股价暴跌约17%。市场分析认为，核心原因是中国人工智能初创公司DeepSeek的最新突破，动摇了美国人工智能领域的“无敌”地位。美国股市还有多个相关公司股价暴跌，仅英伟达股市价值损失就高达4.2万亿元。深度探索（DeepSeek）开源模型的出现，被专家视为“国运级别的科技成果”，预示着中国在人工智能领域的全面崛起，打破了美国的垄断，对美国和世界经济产生了巨大影响，从而受到国内外广泛关注‌。

　　首先看什么是人工智能，通俗地说，是让电脑模仿人脑，掌握知识和应用知识，帮助人类解决现实问题。它们模仿人类解决问题的方法或模型，大致可以分为三类，其中白箱模型，也就是透明模型，内部逻辑和决策过程完全可解释，比如线性回归；黑箱模型则相反，内部运作不透明，比如神经网络和深度学习模型；灰箱模型介于两者之间，部分可解释，比如集成某些理论如贝叶斯网络。它们的共同特征之一是可仿真预测各种解决方案的结果，从而可以选择最有利于决策者制定的目标方案。

　　第一例成功的人工智能专家系统是1965年面世的 DENDRAL[2]，它是一款化学专家系统，能够根据实测的化合物分子式和质谱数据推断其分子结构。它使用化学家总结的经验知识，转换为质谱数据与分子结构之间的经验规则，专家系统则依据规则和输入的质谱等数据，推测可能的候选结构。

　　目前最受关注的模型是神经网络模型，号称是模仿人类神经元活动思考过程的模型，但它实际是一种黑箱模型。例如，反向传播（Back Propagation）神经网络是1986年面世的误差逆向传播的前馈神经网络[3]，为当前应用最广的神经网络。因此该技术主要包括前向传播和逆向反馈俩个部分。下图为三层模型，数学上很简单，假设每个中间变量是输入变量的线性函数，而输出变量则是中间变量的线性函数。根据已知输入和输出变量，以模型预测结果误差最小化为目标，获得两种线性函数的参数，从而完成模型训练。则模型就可以根据输入变量仿真预测输出结果了。这纯粹是用数学方法总结数据集内部的规律，让电脑可以按照人类设定的程序使用，不涉及事物的内在规律。