“十四五”规（guī）划纲要对“十四五”及未来十余（yú）年我国人工智能的发展目标、核心（xīn）技术（shù）突（tū）破、智能化转型与（yǔ）应用（yòng），以及（jí）保障措施等（děng）多个方面都作出了（le）部署。围绕国家核心技术突破、经（jīng）济社（shè）会发（fā）展、素（sù）质（zhì）教育人（rén）才培（péi）养三（sān）个方（fāng）面，人工智能（néng）均是重点（diǎn）领域。在当前（qián）我国经（jīng）济（jì）从高速（sù）增长（zhǎng）向高（gāo）质量发展（zhǎn）的（de）重（chóng）要阶段中，以人工智能为（wéi）代表的（de）新一代（dài）信息技术（shù），将（jiāng）成为我国“十（shí）四（sì）五”期间推动（dòng）经济高质量发展（zhǎn）、建（jiàn）设创新型国家，实现新型工业（yè）化、信息（xī）化、城镇（zhèn）化和农（nóng）业现代（dài）化的重要技（jì）术保障和核心驱动（dòng）力之一。

嘉（jiā）宾：陆 峰 工信部赛（sài）迪（dí）研究（jiū）院电子信（xìn）息研究所副所长

王明辉（huī） 国务院（yuàn）发展研究中心（xīn）副研究员

袁豪（háo）磊 腾讯研究（jiū）院（yuàn）特约研究员（yuán）

主持人 赵姗

人工智能已成为新一（yī）轮国际竞争的焦点（diǎn）和经济（jì）发（fā）展新引擎

中（zhōng）国经济时报（bào）：“十四五”规划纲（gāng）要强调应（yīng）加强原创性、引领（lǐng）性（xìng）科技（jì）攻关，特别指出要“瞄准人工智能、量子信息、集成电路（lù）、生（shēng）命健康、脑科学、生物育种、空天科（kē）技、深地（dì）深海等前沿（yán）领（lǐng）域”，其中“新一（yī）代人工智能”排在前（qián）列。应如（rú）何理解其重要性？

陆峰（fēng）：新一代人工智能技（jì）术（shù）将（jiāng）是继互联网技术（shù）之（zhī）后（hòu），又一项（xiàng）可能引发（fā）经济社（shè）会重大变革的技术创新（xīn），不仅关系到产业升级和经济（jì）社（shè）会智能化转型进（jìn）程，更会（huì）引（yǐn）发国际竞争格局的（de）调整（zhěng）。世界主要国家都把（bǎ）发（fā）展新一代人（rén）工智能技（jì）术作为（wéi）抢占未来发展的战略制高点和打赢新一轮（lún）国（guó）际竞争的先手（shǒu）棋，纷纷加码新一代人工智能，除（chú）了将人工智能（néng）上升为国家战（zhàn）略之（zhī）外，纷纷加（jiā）大人（rén）工智能技术（shù）创（chuàng）新（xīn）投入、深化人工智能行业创（chuàng）新（xīn）应用、加强人（rén）工（gōng）智（zhì）能人才培养。

王明辉：新一代（dài）人工智能是引领未来发展的战略性技术，是事关国家安全和发展全局的基础核心领域之一。近年来，世界（jiè）主要发达国（guó）家纷纷在人工智能研发、投资（zī）、应用等领域发力，仅2019年就有16个国（guó）家（jiā）新发布了（le）人工智（zhì）能发展国家战略，5个国家（jiā）更新了人工（gōng）智能战（zhàn）略。全球主（zhǔ）要经济体，美国、日（rì）本以及（jí）欧洲（zhōu）几个（gè）发达国家，纷纷将人（rén）工智（zhì）能发展置于国家战略重点。人工智能已（yǐ）经成为新一轮（lún）国际竞争的焦点（diǎn）和经（jīng）济发展的新引擎，也将为现代化建设带来新机遇。

当前，我国人工（gōng）智能发展总体上同西方发达国家（jiā）特别是美国差（chà）距较大。主（zhǔ）要体（tǐ）现在：一是原始创（chuàng）新能力不足。人工（gōng）智能领域（yù）出现的深度学习模型等重大成果和奠基性的理论仍（réng）以美国等（děng）西（xī）方（fāng）国家（jiā）为主。二是（shì）高端芯片、关键（jiàn）部件、高精度传感（gǎn）器（qì）等方面严（yán）重缺失。三是高层次（cì）人才的数量和（hé）层次落后。四是对人工智能可能产生的经济、社会、伦（lún）理（lǐ）影（yǐng）响的研究和政策应对（duì）等相对滞（zhì）后（hòu）。面对以上问题，必须在“十四（sì）五”时期加强原创性（xìng）、引领性科技攻（gōng）关，加强基（jī）础理（lǐ）论研究，增加（jiā）对基（jī）础性（xìng）研究的（de）投（tóu）入，以（yǐ）实现在理论、方法上的（de）颠覆性突（tū）破；发挥我国（guó）数（shù）据（jù）资源多（duō）、应用需求和市场潜力大（dà）的（de）优势，强化（huà）科技应用（yòng）开发；充分发挥人工（gōng）智能（néng）领（lǐng）域龙头（tóu）企业作用，主导建设创（chuàng）新生态。

袁豪磊：人（rén）工（gōng）智能在所列技术中（zhōng）被首要提及（jí），一定（dìng）程（chéng）度上说（shuō）明了其在重要性（xìng）上的优先级。作（zuò）为一项处于快速发展（zhǎn）中的前沿技术（shù），人（rén）工智（zhì）能技术适合（hé）与其他（tā）技术领（lǐng）域结合、深入并（bìng）改（gǎi）变日（rì）常生活的诸多方面，从而使得人（rén）工智（zhì）能得以（yǐ）支持“十（shí）四五（wǔ）”规划中（zhōng）的多项工作目标。事实（shí）上，人工（gōng）智能这一技（jì）术词汇在“十（shí）四五”规划中（zhōng）的（de）多个工作环节被（bèi）多次提及，在（zài）科技（jì）、产（chǎn）业、教育（yù）、消费等各项工作目标中都（dōu）可以看到人工（gōng）智能可被（bèi）引入并有（yǒu）望发挥（huī）较大价值的地方（fāng）。

第一，横向来（lái）看（kàn），人工智能可以与“十四五”规划中所列出的其（qí）他重要科技维度相结合形成（chéng）诸多“AI+ X”的（de）跨学科发展模式，助力多项（xiàng）科技领域的（de）更好发展。过去几（jǐ）年中（zhōng），人工智能已经（jīng）与信（xìn）息科（kē）学领域（yù）形成了（le）密切的结合、产出（chū）了诸多改（gǎi）变生（shēng）活的应用，例如人脸识别、语音（yīn）识别（bié）、光（guāng）学（xué）文字识别、文本翻（fān）译等（děng）细分（fèn）领域技术已（yǐ）经形成成熟的技术应用。与（yǔ）此同（tóng）时，人工智能方法正在与更多的（de）科技（jì）领（lǐng）域（yù）发生结合，其（qí）中包（bāo）括（kuò）了“十四五”规划（huá）所提到（dào）的生物医药、现代能源系统、生命健康、脑科学、生物育种、空天科（kē）技、深地深海等多个科技（jì）领域。

例如在生命科学领域，国（guó）外（wài）已经有机构提出使用深（shēn）度神（shén）经网络（luò）来预（yù）测蛋白质形态的方法，在基（jī）于使（shǐ）用大量基因组数（shù）据来预测蛋白质结构的研究基础（chǔ）之上，新（xīn）方法所（suǒ）产生的（de）蛋白质3D模型比以往（wǎng）任何一种都精确得多，在这一生（shēng）物（wù）学（xué）的核心挑战方（fāng）面取得了重（chóng）大（dà）进展。再比如在空天科（kē）技领域，为搜索宇宙中的密近双脉冲星、快速（sù）射电暴等新天体，以射电望（wàng）远镜（jìng）为（wéi）主的天（tiān）文观（guān）测设备每（měi）天都（dōu）在产生海量的观测数据（jù）。传统方法（fǎ）一般是采用天（tiān）文学领域的经典方（fāng）法（fǎ）来处理这些数据，通（tōng）过经典（diǎn）算法从（cóng）海量观测数据中筛选出候（hòu）选天体然后再交由人（rén）类专（zhuān）家分（fèn）析（xī）判（pàn）断（duàn）。而由（yóu）于在可观测宇宙（zhòu）中特殊天体的稀缺（quē）性、数据收集过程中存在复杂噪声干扰等原（yuán）因，如何提取淹没在大量噪（zào）声（shēng）中的微弱（ruò）有用信号依然是（shì）对（duì）现有（yǒu）技（jì）术的一大挑战，目（mù）前已有学（xué）者在尝试采用深度（dù）学习方法来处理（lǐ）这类海量（liàng）天（tiān）文数据（jù），以期得到更好（hǎo）的（de）天文搜索结（jié）果（guǒ）。

鉴于上述原（yuán）因，人工智能与其（qí）他科技领域的（de）学科交叉、协同（tóng）发展所形成的（de）“AI+X”组合模式有助于（yú）实（shí）现“十四五”规划中所提出的（de）“强化（huà）国家战略科技力量”“在事（shì）关国家安全和发展全局的基（jī）础核（hé）心领域，制定实施战（zhàn）略（luè）性科（kē）学计（jì）划（huá）和科学工程”的目标（biāo）。

第二，纵向来看，人工（gōng）智能可以与“十四五”规（guī）划中所提及的多项（xiàng）产业相结合（hé）从而促进相关（guān）产业（yè）链上（shàng）下游的发展，进而（ér）拉动消费端对高（gāo）科（kē）技产品的消费需（xū）求。

一是（shì）在产业链端，引（yǐn）入（rù）人工智能所带来的对算法、算力、数据的持（chí）续需求（qiú）可以带动很多相关产业链的发展。例如，人（rén）工智能的应用（yòng）部署需要充足的算力，当（dāng）前的人工智能（néng）应用按部署方式可以（yǐ）分为云端（duān）部署和终端部署（shǔ）两（liǎng）大类场景，前者将大量的运算服务器集中在一（yī）起管理，用（yòng）户通过网（wǎng）络向云端发（fā）送（sòng）请求，云端再通过网络向用户返（fǎn）回（huí）计算结果。这种（zhǒng）云上服务的模（mó）式（shì）需要大量（liàng）适合深度学习运算结构的处理器作为（wéi）算力的物理（lǐ）支撑，随着（zhe）云上人（rén）工智能服务的发展必然会在电子设备（服（fú）务器（qì）设备）、集成电路（处（chù）理器）、通信运营（5G）领域带动产业链（liàn）发展。另一方面（miàn），对于自动驾驶等需要在终端部署的人工（gōng）智（zhì）能应用，往（wǎng）往需（xū）要针对不同的应用设计专用的处理器和电路（lù）系统，以调和算力需求与功（gōng）耗、响应速度、设备体积之间的矛盾，这同样会带动（dòng）集成电路（lù）、电子系统、精密制造等领域的（de）产业发展。

二是在消（xiāo）费端，人工智能技术可以带动传（chuán）统应（yīng）用（yòng）场景的数字化转型和智慧（huì）化改（gǎi）造，通过科（kē）技赋能带动消费需求增长。人（rén）工智能技（jì）术本身具有宽（kuān）泛的定义范围（wéi）和作用领域，它没有具体（tǐ）限定的应用（yòng）领（lǐng）域，人工智能与各种应用场（chǎng）景相结合，有望通过科（kē）技体验升级拉动新需求（qiú）。“十四（sì）五”规划中所提到的智慧公共服务、智慧社区、智（zhì）慧零售等诸多“智慧+”的生活图景，其背后都伴有基础的（de）人工智能应用。例如（rú）“人（rén）脸核身”技术利用人脸（liǎn）识别方法（fǎ）自（zì）动验证使用者是否与注册（cè）身份（fèn）一致，在智慧公（gōng）共服务（wù）场景中这一技（jì）术可以用于远程（chéng）业务办（bàn）理、在智慧（huì）零售场（chǎng）景中这一技术又可以用于“刷脸支付（fù）”、在医疗（liáo）健康场景中这一技术可以用于核（hé）对社保卡使用者和持卡人身份一致。通过（guò）提高效率、提升（shēng）体验的（de）服（fú）务模式改造，人工智能技术（shù）可以带（dài）动传统应用场景向数字化转（zhuǎn）型（xíng）和（hé）智慧化改造，带动消（xiāo）费（fèi）需（xū）求的（de）增（zēng）长。

人工智能行业即将（jiāng）开启（qǐ）诸（zhū）多新的应（yīng）用场景

中国经济时报：如（rú）今，在（zài）持（chí）续的政策支持和引导下，资本对人工（gōng）智能的商业化前景（jǐng）更具（jù）信心，两股（gǔ）力量互补之下，人工智能行业又将会打开哪（nǎ）些新（xīn）的应用场景？

陆峰：从技术创新（xīn）角（jiǎo）度看，在政策扶持和（hé）资本驱动（dòng）下，网（wǎng）络科技企业将会把人工智能技术创新作为打赢下一轮（lún）科技竞（jìng）争的必（bì）争之地（dì），持续加码人（rén）工智能技（jì）术（shù）研发投入和技术（shù）创（chuàng）新，深（shēn）化人工（gōng）智能行业应用技术研究（jiū），人工（gōng）智能算法模型（xíng）研究将从（cóng）语音/语义、计算机视觉（jiào）等通用人工智（zhì）能技术向行业人工智能（néng）技术（shù）应用领域拓展。

从产（chǎn）业供给角度看，各类网（wǎng）络科技巨（jù）头（tóu）企业将会结合自己业务领域，率（lǜ）先推（tuī）进人工智能技（jì）术和业务融合（hé）发展，基于行业人工智（zhì）能研究优势，推出一（yī）些行业性的人（rén）工智能技（jì）术产业创新（xīn）支撑平台，带动行业人工（gōng）智能应用发展。同时，因各行业人工智能应用需求驱动，也会涌现出（chū）一批专（zhuān）注行业领（lǐng）域人（rén）工智能（néng）技术（shù）应用的信息服（fú）务企业。

从（cóng）社会应用（yòng）角度（dù）看，制造、交通、物流、零售、医疗、教（jiāo）育等领域，将会结合技术智（zhì）能化发展成熟程（chéng）度，逐步推进人工（gōng）智能在一些（xiē）合（hé）适的场景开展应用（yòng）。

王明辉：一（yī）是新基建（jiàn）。人工智（zhì）能的发展，需（xū）要相应的信息基（jī）础（chǔ）设施支撑。2020年，人工智能被（bèi）确立为新基建的七大（dà）领域之一。新基建区（qū）别于传统基建的核心在于数字（zì）化（huà）、智能（néng）化（huà）的属性。以人工智能底层算法为（wéi）例，我国人工智能产业普遍依（yī）赖以Tensor? Fl ow、Caf f e等为主的外国算法框架（jià），要（yào）实现（xiàn）科技自（zì）立自强，解决关（guān）键核心技术“卡脖（bó）子（zǐ）”问题，必须加快推动（dòng）人工智能新基建的发（fā）展，推动中国企业或研（yán）究机构构（gòu）建安（ān）全自主可控的算法支撑（chēng）体系。

二是人工智能养老服务。随着我国老龄化（huà）的（de）加剧（jù），养老早（zǎo）已成为全（quán）社会普遍关注的（de）话题（tí）。据有关预测（cè），到2050年，中（zhōng）国老年人数量将突破（pò）5亿。提高老（lǎo）年人生活品质（zhì）是现代化国家的必（bì）然要求。人工智能产品，如智能（néng）看（kàn）护（hù）系统，包含身（shēn）体（tǐ）机能（néng）检测、家庭安全报警、紧急求助（zhù）等模块，非常适（shì）合独居老人的使用。另外（wài），智能音箱等可以让老年人的生活变得更加（jiā）便捷。

三是人工智能教育。技术上，通过语音交互和自然语言处理（lǐ）技术，实现（xiàn）智能机器人阅卷改卷（juàn）、在线口（kǒu）语评测等功能（néng）。未来,在教（jiāo）育改革大趋势下,为满足（zú）教育的信息化需求,将人（rén）工（gōng）智能赋能（néng）教育,可以提高教育的高效性（xìng）和便捷性（xìng）。

人工智能与实体经济深度融合（hé）是促进制造业高质量发展的核心驱动（dòng）力

中国经济时报：各位（wèi）对我国（guó）加速（sù）人工智能（néng）与实体经济深度融合方面有哪些政策建议（yì）？

陆峰：一（yī）是除了（le）要继续强化人工智能通用算法模型研究之（zhī）外，更需要深化人工智（zhì）能行（háng）业应用研究，结（jié）合行业融合应用需求（qiú），加（jiā）强与行业相关的（de）专业算法模型等研（yán）究，推进人工智能和行业发（fā）展的深（shēn）度融合。

二是结合场景对（duì）智能化的需求（qiú）程度，面向制造、交通、医疗、教（jiāo）育等重点领域（yù），逐步推进与智能应用需求相（xiàng）互匹配的人工智（zhì）能应用。

三是加强人工智能产业创新开放平台打造，打造（zào）一批与行（háng）业产品（pǐn）智能（néng）化升（shēng）级相关（guān）的行（háng）业人工智能开放平台，为中小企业产品（pǐn）和服务创新提供公共（gòng）基（jī）础平台支（zhī）撑。

四是推进云计算、大（dà）数据、物联网等（děng）产业和人工智能（néng）协同融合发展，为人工智能发（fā）展和创新（xīn）应用提供（gòng）算力、算数以及信（xìn）息感知和反馈执行等支撑。

五是（shì）加强人工智能应用规则研究，做好相关监（jiān）管政策储备，防止人工智（zhì）能技术滥用和误用。

王（wáng）明辉（huī）：人工智能（néng）与实体经（jīng）济深度融合是促（cù）进我国制造业高质量发展的核心驱动（dòng）力。当前人工（gōng）智（zhì）能与实体经济（jì）融合（hé）仍处（chù）于初级阶段，未（wèi）来加（jiā）速二者深（shēn）度融合须从以下几（jǐ）个方面发力。

一是充分（fèn）发挥政（zhèng）府引导和市（shì）场主（zhǔ）体作用。一方面，积极推进人工智能在市政管理、公（gōng）共（gòng）安全、医疗健康、文化教育、交通运输等领（lǐng）域的应用。强（qiáng）化（huà）实体经（jīng）济（jì）与互（hù）联网、大数（shù）据、物联网、云计算等领域的协同。另一（yī）方（fāng）面，充分激发市场创新活力。推动以（yǐ）领军企业（yè）为主导，联合高校（xiào）、科研机（jī）构、人工（gōng）智能企（qǐ）业共同建立创（chuàng）新（xīn）联合体，聚（jù）焦人工智能（néng）共性（xìng）技术的（de）研发与转化。

二是打破信（xìn）息壁垒，实现数（shù）据共享。以政（zhèng）府部门为（wéi）重（chóng）点，大力推动（dòng）数据（jù）开放、共享机制建设和实（shí）施，支撑人工智能（néng）与政府服（fú）务的（de）融合，提高人工智能赋能实（shí）体经济的匹（pǐ）配度和有（yǒu）效性（xìng），推动（dòng）不同平台形成（chéng）发展合力。同时，还（hái）要保护数据的隐私性，更要抵御（yù）攻击和干扰，守住安全和科技伦理底线。

重视人工智能治理加强人工智能安全技术（shù）

中国经济时报：对于人工智能治理（lǐ）问题特别是数据隐私问（wèn）题，或随（suí）着（zhe）人工智能逐步深入（rù）到更多行（háng）业（yè）所面临的新技术对（duì）传统劳动模式（shì）的替代问题，您（nín）有何看法？

王明辉：人工智能的发展（zhǎn），带来了一系列的伦理法律问（wèn）题。比如数据的安全、算法的公平透明等（děng）问题。当（dāng）前，人（rén）脸识别（bié）引（yǐn）发的个人隐私担（dān）忧、“大（dà）数据杀熟”引发（fā）的算法不（bú）公现象屡（lǚ）有发生，都呼唤我们必须尽快出（chū）台相关的（de）治理规则。

事实上，针对人（rén）工（gōng）智（zhì）能（néng）的治理（lǐ）规（guī）则已经成为人工智能（néng）国际竞争的焦点。中（zhōng）国企（qǐ）业走（zǒu）向市场（chǎng）必须主动回应相关产品服务背后的（de）伦（lún）理（lǐ）价值。最近几年（nián），众多的国际组（zǔ）织以及国家、地区政府纷纷发布准则。OECD、二十国集团等国际组织已经发布（bù）了人工智能治理原（yuán）则（zé），尤其以欧（ōu）盟最为积极，2019年欧盟委员会人工智能高级专家组发布了两份文件：《人工智（zhì）能伦理指南》和《人工智能政策与投资建议》，为（wéi）欧（ōu）洲（zhōu）的（de）人工智能（néng）治理勾勒了一个全面（miàn）的（de）蓝图。2020年（nián）新冠肺炎疫情的大背景下，欧盟继续（xù）推进人工智能伦理指南的（de）落地工作，并且发布了相关的白皮（pí）书。欧盟此举（jǔ），就是为了让（ràng）欧洲（zhōu）在人工智（zhì）能的发展（zhǎn）中处于道德制高点，从（cóng）而（ér）在（zài）与美国（guó）、中（zhōng）国的（de）竞争中处（chù）于一个有利的位置（zhì）。我们需要紧密关注国际人（rén）工智能伦理治理（lǐ）相关规则进（jìn）展，从而避免缺席新规则制（zhì）定过程（chéng）而（ér）导致被动。

需要（yào）特别注意的是，人工智能的发展与价值观密切相关，对于西方的一些规则需要（yào）批判吸收（shōu）。如，西（xī）方的实践过程已（yǐ）经说明，没（méi）有边界的使用“隐私权”的（de）概念，会（huì）影响人工智能的技（jì）术开发和应用。欧洲一些国家由于过度强调所谓（wèi）“隐私权”，造成人工智（zhì）能（néng）的技术研发（fā）和产业发展普遍滞（zhì）后。在我国人工智能发展的过程中（zhōng），一定不能盲（máng）目地引进（jìn）西方（fāng）所谓的“隐私权（quán）”概念，而是应当（dāng）基（jī）于自身国情（qíng），妥善处理发展和治（zhì）理之间的关系，走出自己的发展（zhǎn）道路。

袁豪磊：随着（zhe）人工智能逐（zhú）步深（shēn）入到更多行（háng）业（yè），必然将面临新技术对传统劳动模（mó）式的替代，人工（gōng）智能（néng）技（jì）术在推动职业教育、创造新（xīn）型（xíng）职业就业需（xū）求上同样可以起到相应（yīng）的作（zuò）用。“十四五”规划中（zhōng）提到“有效提升劳动者技能，提（tí）高就业质量和收入水平（píng），形成人力资（zī）本提升和产业转型升级良（liáng）性循环”。伴（bàn）随着技术（shù）的（de）升级一定（dìng）会有一部分传统劳动形（xíng）式被（bèi）机（jī）器逐渐取代（dài），这是不（bú）可回避（bì）的问题。一方面，我（wǒ）国在数字化、信（xìn）息化领域打下（xià）的基础为人工智能提供了良（liáng）好的发展基础，当下我国在人工智能方面的学术成（chéng）果、从业人员、应用规模都（dōu）走在（zài）世界（jiè）的（de）前列。另一（yī）方面，还有相当规模（mó）的劳动者在（zài）工厂产线上从（cóng）事重（chóng）复性、未来会被机器取代的劳动。

当下的现象是由（yóu）两个（gè）因素造成的：一方面，国内人（rén）工智能相关的劳动主要集（jí）中（zhōng）在研发、设计这些上（shàng）游层面（miàn），在数据生产（当前的人（rén）工智能技术需要消耗大量的训练数据）、设备操作（zuò）维护等（děng）中下游的层面，人工智能职（zhí）业教育还远未形（xíng）成普及，人工智能相关的（de）职业教育（yù）是未来可以推（tuī）进（jìn）的一个方向。另一方面，人工智能配套（tào）行业的发展也需要跟上，例如国（guó）内已有专门的（de）数据公司（sī）提供专业（yè）的数据采集、标注等数（shù）据生（shēng）产（chǎn）服务，为形（xíng）形色（sè）色的人工智能应用（yòng）研发提供（gòng）所需要的训（xùn）练数据。随着人工智能研发的投（tóu）入加大，这类数据公司的产（chǎn）能和服务类型（xíng）的（de）扩增（zēng）必然需要跟上产业扩张的速度，由此会诞生很多新（xīn）的（de）劳动需求和细分职业（yè）类（lèi）型（如针（zhēn）对专门领域的数据标注工作、测试工作等），进而拉（lā）动就业需求并与职业教育形成一个正向（xiàng）循环（huán）。

技术是把（bǎ）双刃剑，大力发展人工智（zhì）能的同时要加强人工智（zhì）能安全技术，特别（bié）要（yào）留（liú）意数据隐私问（wèn）题和（hé）AI伦（lún）理（lǐ）问题。

个（gè）人数据（jù）隐私、人工智能伦理问题向来都（dōu）是国（guó）际（jì）社会所关注（zhù）的话（huà）题，大力发（fā）展人工智能的过程中（zhōng）要避免数据的（de）滥（làn）用、加强数据治（zhì）理。“十四五”规划中明确提到了要“加强网络安全关键技（jì）术研发，加快（kuài）人工智能安（ān）全技术创新（xīn），提（tí）升网络安全产业综合竞争力（lì）”。据此判断，人工智能（néng）粗放（fàng）式发展的时代已经过去，那些涉（shè）及（jí）个人（rén）数据隐私（sī）的人工智能应用（yòng）的研发将会形成更高的准入门槛，而那些已经在局内的技术（shù）公司也将需要（yào）更加重视规（guī）范化（huà）的数据使用。AI伦理方面，包括自动（dòng）驾驶、个人（rén）征信、司（sī）法取证等应用在内，采用了人工智能推理的结（jié）果之后所带来的责任如何界定、对人工智能推（tuī）理结果的解（jiě）释问题（tí）目前还是处在摸索阶段。在技术（shù）层面（miàn）上，业界已开始关注（zhù）模（mó）型可（kě）解释性问题（tí），尝试用各种方（fāng）法对深度学（xué）习的（de）黑（hēi）盒问题作出（chū）分（fèn）析和解释，这方面的技术目前还（hái）处在发展阶（jiē）段，距离实用还有待观察。