李凌：人工智慧驅動智庫發展進入新階段

人工智慧時代已經到來,我們必須居安思危,做出明智抉擇,以全新的方式驅動智庫創新,積極迎接人工智慧帶來的挑戰和機遇,幫助智庫打破思維定式、拓寬議題範圍、提升研究效率,順應時代潮流,迎接新的轉向。

黨的十九大報告提出,「推動互聯網、大數據、人工智慧和實體經濟深度融合」「培育新增長點、形成新動能」。這表明我們正在進入一個由人工智慧開啟的新階段,智力資源對於新時代社會經濟的發展具有核心牽引作用。人工智慧橫跨四大核心技術——機器學習、自然語言處理、圖像識別和人機交互,涵蓋多個細分領域,賦予機器以人類的視覺、聽覺、觸覺和智慧,使其具備記憶、認知、識別和選擇等能力。在進入人工智慧時代之際,作為智力資源重要節點的智庫,將會面臨怎樣的變革與挑戰?

科技進步驅動智庫發展

在歷史的長鏡頭下,撇去形形色色的意識形態紛爭和政策營銷策略,智庫的研究對象曾發生兩次轉向。「智庫」一詞原指二戰期間美軍用以討論戰略和作戰計劃的保密室,當時的英文說法不是「think tank」,而是「think box」。隨著戰爭的結束,越來越多的智力資源從軍事領域轉向公共政策領域,新成立的智庫也多以研究社會經濟發展問題見長,譬如經濟增長、產業發展、環境保護、教育醫療、社會保障等,這是智庫研究的第一次轉向。

隨著科技進步日新月異,智庫研究出現了第二次重大轉向。包括信息技術在內的一系列創新成果得到廣泛運用,衝破了智庫研究的傳統邊界。這次重大轉向背後有兩個方面的原因:一是科技進步催生了新的研究方法,極大地拓展了智庫研究問題的可及性和精準度;二是現實問題的綜合性與複雜性,使得單純藉助於人文社會科學的方法和視角多有局限,難以全面應對社會經濟發展的需要,人文社會科學呼喚自然科學研究方法的加入,實現「文理結合」。隨著方法、工具和技術的不斷創新與融合,相比於智庫研究內容的第一次轉向,科技進步帶來了智庫研究能力的飛躍,智庫研究深入到社會生活和生產的各個領域,改變甚至顛覆了人們已有的認知,為社會進步貢獻了新的智慧和動力。

智庫研究的第二次轉向具體表現為兩個向度。第一個向度是把科技創新及其對社會經濟的影響作為智庫的研究對象,出現了專門從事科技政策研究的智庫,即科技型智庫。例如,2006年成立的美國信息技術與創新基金會就是一家典型的科技政策研究智庫,面對新科技革命浪潮引發的全球經濟社會的深刻變化,基金會為政府提供創新政策諮詢和專業問題的解決方案,用以評估和應對快速變化的公共問題。在十多年的發展中,基金會已融入全球科技智庫網路,成為全美頗有影響力、全球排名領先的科技類專業智庫。在我國,也有以中國科學院、中國工程院為代表的一批科技型智庫,緊密圍繞國家戰略需求,以戰略諮詢為中心,兼顧科技服務、學術引領和人才培養各方面工作,精心組織開展了一系列戰略性、前瞻性、綜合性的諮詢研究,產出了一批意義重大、影響深遠的諮詢成果,為國家科學決策提供了高質量的智力支持。

第二個向度是科技進步對智庫運行產生影響,從而引發諸如人工智慧是否會替代智庫研究的隱憂。根據牛津大學的統計,未來人工智慧的發展可能會取代約1000萬個工作崗位,秘書、客服、助理、翻譯、律師、醫生、會計,乃至於證券所的交易員、信貸員的工作都可能被取代。對於智庫而言,同樣是從事智力勞動,人工智慧會取代智庫還是更好地輔助智庫開展工作?目前,對此下結論可能還為時過早,但人工智慧和大數據已經或正在對智庫的運行機制和研究議題產生影響,而且隨著時間的推移,這些影響將逐步顯性化且不容忽視。

面臨第三次轉向

2016年3月,「阿爾法狗」以4∶1戰勝了韓國圍棋名將李世石九段,引起全世界關注,也進一步讓人工智慧進入了公眾的視野。此時距離麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等人首次提出「人工智慧」概念整整過去了60年。2017年12月,「人工智慧」入選「2017年度中國媒體十大流行語」,標誌著人工智慧時代已經到來,智庫研究或將面臨第三次轉向。

首先是人工智慧對人類思維模式的影響,有助於打破智庫的思維定式。早期的智庫研究大多依賴專家的主觀性判斷,容易產生驗證性偏誤,即過濾性地選擇支持自身觀點的「證據」。隨著實證研究方法的興起,基於數據的定性分析一定程度上可以減少驗證性偏誤的產生,但仍然難以避免選擇性偏誤,即樣本的選取是非隨機的。進入人工智慧時代,大數據成為思想產品加工的原材料,為數據分析提供更加豐富的信息與全面的視角,既有助於打破思維定式,又能較好地規避選擇性偏誤,從而為提升思想產品質量提供保障。

其次是人工智慧對智庫研究議題的影響,有助於拓寬智庫的研究範圍。例如,人工智慧一旦進入軍事領域,勢必引發更多的智庫投入到關於新型戰爭的戰術和倫理問題的研究中。因此,人工智慧非但不會取代智庫,而且還會拓寬智庫的研究議題。實際上,國內已經有一批智庫開始運用大數據或者語言處理和圖像技術,研究社會問題甚至國際關係問題,為公共部門提供更加全面的決策信息。

再次是人工智慧對智庫研究崗位的影響,有助於提高智庫的工作效率。一般來說,凡是可以描述的、有固定規則和標準答案的工作崗位,都有被智能機器人取代的可能。比如智庫內部從事數據收集、文獻檢索的科研輔助人員,以及負責統計智庫成果數量和質量的科研管理人員等,機械性的勞動過程都可能被人工智慧取代。但是,人工智慧會取代那些非機械性的勞動嗎?即研究人員的腦力勞動,包括思考、深度學習、同行交流、產生靈感和情感等過程。從短期看,非機械性勞動被替代的可能性不大。但是,隨著人工智慧的機器學習能力不斷增強,非機械性勞動是否會被取代,存在著不確定性。儘管如此,毋庸置疑的是,在未來的智庫人員結構中,將會有更高比例的人工智慧方面的專家。

應對人工智慧的新挑戰

站在人工智慧開啟的新的歷史方位,中國智庫建設尚需百尺竿頭、更進一步。人工智慧已經對中國智庫建設提出了新的挑戰,同時也帶來了新的機遇,主要體現在以下兩個方面。

一是在人工智慧和大數據環境下對數據的加工處理問題。目前,真正能夠運用大數據和人工智慧開展研究的智庫還在少數,一定程度上暴露出我國智庫在駕馭人工智慧技術方面的不足,突出表現為人才隊伍知識結構老化,以及對海量數據再加工能力的欠缺,難以跟上新時代的需求。在信息化時代,智庫能否產生高質量的思想產品,或者提升智庫管理效率,很大程度上取決於能否在海量數據中迅速萃取有效信息。這就需要對大數據進行加工處理,去粗取精,延展形成基於數據分析的智庫產業鏈。由於演算法的保密性,人工智慧有時如同「黑箱」,其科學性仍要接受實踐的檢驗,切忌「廢料入、廢料出」。

二是在人工智慧和大數據環境下產生的數據權力壟斷問題。對於未來的智庫而言,「數據為王」,即誰擁有數據,誰就擁有話語權,擁有對未來的控制力。在數據產權不清晰的背景下,可能造成新的權力剝奪,或者成為信息權力分配不公的一個新來源,也可能造成大數據的重複建設。重複建設反映了浮躁的社會心態和對話語權的爭奪,不僅會造成資源浪費,還會使智庫淪為「信息孤島」,降低智庫研究水平。為了解決這個問題,就需要從立法層面明晰數據產權,打破數據壟斷,尤其要加強智庫之間以及智庫與政府之間的合作,加快推進大數據交易中心建設,形成開放流動的體系,打造數據服務鏈,實現數據共享。

總之,人工智慧時代已經到來,我們必須居安思危,做出明智抉擇,以全新的方式驅動智庫創新,積極迎接人工智慧帶來的挑戰和機遇,幫助智庫打破思維定式、拓寬議題範圍、提升研究效率,順應時代潮流,迎接新的轉向。

(作者繫上海社會科學院智庫研究中心副主任、副研究員)

來源：中國社會科學網—中國社會科學報

責任編輯：黃琲 排版編輯：黃琲

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