2035年人工智能建成将如何改变世界？

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这是一个非常宏大且富有远见的目标，将“2035年建成人工智能”作为国家或全球的战略目标，意味着在未来的十几年里，我们需要在技术、产业、伦理、治理等多个层面进行系统性的努力和突破。

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要理解这个目标,我们可以从以下几个维度来解读和规划：

“建成人工智能”的内涵是什么？

这不仅仅是指开发出更强大的AI模型，而是指一个全方位、深层次的社会经济转型,具体可能包括：

技术层面：
- 通用人工智能的突破： 2035年可能不会实现完全意义上的强人工智能，但届时AI应该能在绝大多数需要认知能力的任务上达到或超越人类专家水平，它们能够进行跨领域的学习、推理、规划和创造。
- AI基础设施的成熟： 形成强大、普惠、绿色的AI算力网络，包括云端、边缘端和端侧的协同计算，低代码/无代码AI开发平台成为主流,大幅降低AI应用门槛。
- AI与机器人技术的深度融合： 智能机器人不再是工厂里的专属，而是进入家庭、医院、城市服务等领域，成为物理世界的“智能体”。
产业层面：
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- AI成为新质生产力的核心引擎： AI全面赋能传统产业（农业、制造业、服务业），催生一批全新的AI原生产业（如AI科学发现、AI药物研发、个性化教育等）。
- 形成万亿级规模的AI产业集群： 拥有具有全球竞争力的AI基础模型公司、AI芯片公司、AI应用生态和一大批“小而美”的AI创新企业。
- AI重塑全球产业链： 基于AI的比较优势,全球产业链和价值链将发生深刻重构。
社会与民生层面：
- 普惠AI服务： 每个人都能通过便捷的方式享受到AI带来的便利，如个性化医疗、AI辅助教育、智能养老、无障碍生活等。
- 人机协同成为主流工作模式： 大部分工作将被重新定义，人类从重复性劳动中解放出来，更专注于创造性、情感性和战略性的工作,新的职业形态和就业机会大量涌现。
- 智慧社会全面实现： 智慧城市、智慧交通、智慧能源系统高效运行,资源利用率和公共服务水平达到新高度。
治理与伦理层面：
- 建立成熟的AI治理体系： 形成一套被广泛接受的AI伦理准则、法律法规和全球合作框架，确保AI的发展是安全、可控、公平、可解释的。
- AI安全与对齐问题得到有效管控： 对AI的潜在风险（如偏见、滥用、失控等）有成熟的预警、评估和应对机制。
- 数据要素市场成熟规范： 建立起安全、可信、高效的数据流通和交易体系，为AI发展提供高质量“燃料”。

如何实现“2035年建成人工智能”的目标？

这是一个复杂的系统工程，需要政府、企业、科研机构和公众的协同努力。

顶层设计与战略引领：
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- 制定国家级AI发展战略： 明确发展路径、重点领域和时间表,保持政策的连续性和稳定性。
- 设立国家级AI研发机构： 集中力量进行基础理论和“卡脖子”技术的攻关，如先进AI芯片、操作系统、核心算法等。
- 构建开放协同的创新生态： 鼓励产学研深度融合，建立一批国家级AI开放创新平台,共享数据和算力资源。
核心技术的持续攻关：
- 基础理论与算法创新： 投入巨资支持AI基础研究，探索下一代AI范式（如神经符号AI、因果推理AI等）。
- 关键基础设施的自主可控： 突破AI芯片、高端服务器、高速网络等硬件瓶颈,构建自主可控的AI技术栈。
- 高质量数据体系建设： 建立国家级数据资源库，完善数据确权、流通、交易和安全保护机制。
构建健康的产业生态：
- 培育领军企业： 支持一批有潜力的AI企业成长为世界级巨头,发挥其引领和带动作用。
- 支持中小企业创新： 通过政策扶持、风险投资等方式，让成千上万的AI“小巨人”茁壮成长,形成百花齐放的局面。
- 推动AI与传统产业深度融合： 实施“AI+”行动，为传统产业提供数字化转型方案,创造实际价值。
完善法律法规与伦理框架：
- 前瞻性立法： 尽快研究并出台《人工智能法》等相关法律，明确AI研发、应用、服务的权责利。
- 建立AI伦理审查委员会： 对高风险AI应用进行伦理评估和监管。
- 积极参与全球AI治理： 与国际社会一道，共同制定AI发展的国际规则和标准,发出中国声音。
加强人才培养与引进：
- 改革AI教育体系： 从基础教育开始，普及AI素养；在高等教育中，培养一大批顶尖的AI科学家、工程师和复合型人才。
- 全球引才： 提供具有国际竞争力的待遇和发展平台,吸引全球AI人才来华工作和创业。
- 终身学习体系： 建立面向全民的AI技能再培训体系,帮助劳动者适应AI时代的就业需求。