一、目前的人工智能还达不到人类智能

最早期的人工智能只是用机器、电子进行大量的打算，因此，打算机被视为一种智能机器。
到20世纪末，人工智能的发展前沿还紧张表示在基于有限数量的固定规则，在客体有限，客体策略有限下所表现出来的韶光序列博弈上的良好性，如1997年IBM深蓝打算机降服国际象棋大师，以及2006年的机器与人的围棋对弈。
这只是一种依据专家系统履历的判别式智能。

2022年，ChatGPT问世标志着天生式人工智能的涌现。
然而，天生式人工智能还不是通用人工智能，间隔人的智能更远。
在可预期的未来，天生式人工智能依旧对大模型和大数据有着严重的依赖。
而大模型最多只是针对特界说务和指定模态。
在经济学中，美国经济学家、诺贝尔经济学奖得主克莱因进行了长期的大模型构建实践，结果证明成果有限。
卢卡斯批驳认为，纵然是基于历史履历天生的可信的单个函数构成的模型，也无法确保预测的精确性，不能确保可靠地用于辅导政策制订，由于一项新的经济政策可能改变人类的行为，从而使得既有模型失落效。
由于这种机理的浸染，包括的函数、方程越多，大模型就越不可靠。
由此预测，ChatGPT所供应的结果并不具有最优性和可靠性，可能只具有参考代价。
而且，纵然ChatGPT具有学习能力，乃至是深度学习能力，但在它没有充分的自适应能力之前，也只能部分地替代人类。
从数据方面看，现有的大数据都紧张是人类所天生的。
而随着人工智能的发展，现有的数据的性子一定发生改变，从而使得人工智能所依赖的大数据的性子发生改变，从而使得人工智能基于现有大数据所做出的结论失落效，这是人工智能的一种自否定。
以是人工智能无法否定劳动韶光的主要性，而只是改变了人类劳动韶光的外延。

二、现有的人工智能对社会意味着什么

人工智能关于劳动的三种效应：

一，提高劳动有效性的阈值。

二，扩展人类活动的领域，一些难以用人的地方可以利用机器人来替代。

三，创造出对繁芜劳动的新需求。

效应一降落一样平常劳动需求；效应二对劳动需求的影响是中性的；效应三提高对高等劳动者需求。
这三大效应将会加大对高档教诲的需求，引起劳动供给构造的巨大变动。
人工智能不得不依赖原有的根本举动步伐，如银行、电力、电信基站等等，因此，可能提升对这些部门的劳动需求，但考虑到这些部门的智能化发展，人工智能所供应的大略劳动需求可能是微不足道的。
人工智能通过对劳动能力的新哀求，对人类劳动的新需求，将人的发展推向极致。

我建议，利用人工智能技能，通过建立全国性学习平台，向青年人和有志于学习的任何人传播各学科的根本知识，降落学习本钱，提高学习效率，建立不同于现有大学的知识认证体系，推进人的自由全面发展。
随着人工智能的发展，生产社会化达到人类前所未有的水平，劳动将越来越不是谋生的手段，而是越来越成为人们生活的乐趣。
在这样的情形下，人的聪慧、灵感、审美、任务感将会逐步走向人类最高级的发展阶段。

1、源自邬贺铨：《数据要素是新型生产力的代表，以数据强国支撑数字中国的培植》，AIII研究院，2023-11-05

本文仅代表作者不雅观点

（王目前为武汉大学经济学教授、博士生导师）