当前，我国正处于提升数智化发展水平、构建新发展格局的关键时期。今年的《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”，并对深化拓展“人工智能+”作出系统部署。本期光明网理论学术动态导读关注人工智能主题，欢迎网友踊跃参与讨论。

　　打造智能经济新形态培育积蓄新势能

　　当前，以大模型为代表的新一代人工智能技术持续突破并加速向现实生产力转化。中国社会科学院习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员李鹏飞在《经济日报》撰文指出，打造智能经济新形态着眼现实需要，对于推动我国经济顶压前行、向新向优发展具有重要意义。从国内发展看，打造智能经济新形态是破解发展瓶颈、激活增长潜能的关键抓手。从国际竞争看，人工智能已成为大国博弈的关键领域，打造智能经济新形态是抢占全球科技竞争制高点的必然选择。从技术演进看，不同于传统创新技术的局部应用，大模型、具身智能等人工智能领域的技术突破，推动智能终端和智能体深入生产生活各领域。当前，我国打造智能经济新形态的主要矛盾在于快速迭代的智能技术与相对滞后的制度供给、碎片化的要素配置之间的矛盾，而矛盾的主要方面在于制度创新不足、核心技术存在短板、生态协同不够。需聚焦关键环节精准施策，推动智能经济发展壮大。首先，数据要素的合规高效流动是智能经济运行的关键。其次，核心技术自主可控是智能经济新形态的基础。再次，智能经济新形态的打造，离不开“技术—产业—市场”的生态协同。此外，智能技术的快速发展也带来了数据安全、伦理规范等方面的新挑战，若相关领域治理滞后，不仅会制约智能经济发展，还可能引发社会风险。需坚持统筹发展和安全，在发展智能经济的同时，构建适配其特点的治理体系。【详情】

　　打好人工智能促就业的政策“组合拳”

　　“十五五”规划纲要提出，“综合应对外部环境变化和人工智能等新技术发展对就业的影响”。复旦大学全球公共政策研究院副教授范梓腾、清华大学公共管理学院教授孟庆国在光明网-理论频道撰文指出，人工智能既有望通过增强效应创造新兴岗位，扩大就业供给，也会通过替代效应为劳动者带来技能升级压力和收入分化的潜在风险。有效应对这种“创造性破坏”，尤其需要积极审慎的政策组合设计，在长期人力资本结构优化尚未完全匹配当前技术冲击的过渡窗口，通过稳定就业预期和维护市场秩序，为技术创新深化和就业结构转型提供制度支撑和时间准备。补偿型、培育型、规制型和财税型四类政策是应对人工智能就业影响的可能政策方案。补偿型政策通过完善社会保障机制，如提高失业保险待遇、延长短时工作补贴期限或试验全民基本收入，弥补受冲击劳动者的经济损失。培育型政策着眼开展技能提升和转岗培训，培育与新质生产力发展相适应的人力资本储备。规制型政策以出台明确的制度办法来规范人工智能应用进程和边界，如对应用场景、功能范围和许可限额加以规制。而财税型政策则运用税费征收等手段，间接塑造企业的数字设备采购行为激励。不同政策工具往往依致力于解决某一类问题，打好人工智能促就业的政策“组合拳”，做好组合设计是关键。打好政策“组合拳”，就是把要人工智能促就业的各项举措凝聚成一个有机整体，以“参与包容”和“目标统一”为价值导向，以“工具互补”和“时序衔接”为方法路径，实现技术创新和就业转型“1+1>2”的整体增效。【详情】

　　数智赋能提升城市治理智慧化精细化水平

　　充分发挥数智技术和数据要素对丰富人民生活、改善民生福祉的作用，构建数智便民服务圈，是数字中国建设的重要内容，也是提升城市治理智慧化精细化水平的重要抓手。上海社会科学院智库研究中心研究员陶希东在《人民日报》撰文指出，数据赋能提速，全国数智便民服务圈建设从试点探索走向全域推进，取得明显进展，智慧社区综合信息平台不断健全，数智化服务场景丰富优化，高频政务服务“网上办、掌上办、就近办”成为常态，15分钟生活服务供需对接显著增强。但同时，数智便民服务圈建设存在的问题短板不容忽视。比如，“数据烟囱”“信息孤岛”问题较为突出，智慧服务系统分散化、多样化，数字鸿沟问题一定程度存在，居民隐私保护等存在风险，数据不安全、居民隐私泄露事件时有发生，引发群众对隐私保护的担忧；等等。构建数智便民服务圈同群众日常生活息息相关，群众对建设成效的感受直接且真切。为此，要依托社区数智化载体，聚焦便民普惠核心目标，坚持用户思维、以群众满意为首要标准，重点在数字治理体制机制改革和数字服务场景拓展两个方面进行深度创新。一方面，深化体制机制改革，构筑数智便民服务圈建设新生态。通过优化制度建设，推动基层治理数据资源共享，根据需要向基层开放使用，构筑能够满足数字时代快速响应、个性服务、精准决策的全新治理生态，是构建数智便民服务圈的重要基础。另一方面，加大智能终端产品推广应用，拓展数智便民服务新场景。通过统一平台、智能终端、闭环服务一体推进，真正建成家门口的数智便民服务圈。【详情】

　　人工智能推动研究范式革命

　　当前，人工智能正重塑经济社会发展格局，推动哲学社会科学研究的思维范式、方法工具和组织形态产生全方位变革。清华大学马克思主义学院教授刘震在《中国社会科学报》指出，AI正在同时从数据、方法和认识论三个层面冲击哲学社会科学的根基，即从小样本到全域数据、从统计推断到计算实验、从统计推断到计算实验。同时，AI还在四个维度上带来学术研究的重构。一是从“代表性个体”到“异质性群体”AI驱动的多智能体系统天然支持大规模异质性建模，每个Agent可以具有独特的特征和决策偏好。这意味着社会科学终于可以系统性地研究那些传统模型遗漏的关键问题：少数个体如何通过网络效应改变全局？边缘群体对政策的响应为何与主流群体截然不同？社会规范如何在局部互动中自发生成和演化？二是从“事后解释”到“事前推演”。AI社会模拟器使政策“预演”成为现实。决策者可以在虚拟社会中同时测试多个政策方案，比较短期效果和长期后果。三是从“学科分立”到“计算统一”。AI社会模拟器提供了一个统一的计算框架，可以在同一个模拟环境中同时研究经济行为、社会互动、政治态度、心理变化和信息传播。这将更贴近真实社会中上述维度不可分割的现实，也有望推动社会科学从学科分立走向问题导向的整合。四是从“静态快照”到“动态演化”。AI模拟生成连续的、高时间分辨率的社会动态过程，可以观察社会系统从一个稳态到另一个稳态的完整转换路径，包括临界点、相变、路径依赖等非线性动态特征。当然，我们必须清醒地认识到，AI并不是万能的。AI可以对社会科学研究产生颠覆性的影响，但我们需要诚实地划定能力边界，明确AI不能做什么，比如，缄默知识不可模拟、价值判断不可委托、系统性偏差必须警惕、方法论互补而非替代。哲学社会科学研究者必须在深入思考的基础上，运用AI推动真正意义上的研究范式革命。【详情】

　　（光明网记者 刘梦甜整理）