摘 要:AI科學(xué)革命會導(dǎo)致多個方面的變革，包括利用人工智能開展科研、學(xué)術(shù)帶頭人精英化、科研組織精約化、科研管理與科研產(chǎn)出考核精準化、科學(xué)從“現(xiàn)象-分析”二維升級到“現(xiàn)象-分析-價值”三維。AI科學(xué)革命將科學(xué)帶入超級PI制的時代，實施一流人才戰(zhàn)略，打造以一流人才為中心的卓越科教體系，提升原始創(chuàng)新能力，加快實現(xiàn)科技自立自強。轉(zhuǎn)變科技發(fā)展模式、從科技致富轉(zhuǎn)型為科技致善、從致富創(chuàng)新轉(zhuǎn)型為致善創(chuàng)新，化解人類安全危機，構(gòu)建人類安全共同體。

關(guān)鍵詞:科技風(fēng)險 一流人才戰(zhàn)略 AI科學(xué)革命 科技發(fā)展模式 AI for PI 超級PI制 致善創(chuàng)新

【中圖分類號】G3 【文獻標識碼】A

人工智能（AI）大爆發(fā)將對社會方方面面產(chǎn)生巨大沖擊，正在迅速改變科研的各個方面，引發(fā)AI科學(xué)革命，至少導(dǎo)致五個方面的深刻變革：一是利用人工智能開展科研；二是學(xué)術(shù)帶頭人（PI）精英化；三是科研組織精約化；四是科研管理與科研產(chǎn)出考核精準化；五是科研以人為本、科技致善，科學(xué)從“現(xiàn)象-分析”二維升級到“現(xiàn)象-分析-價值”三維。

人工智能促進一流人才戰(zhàn)略實施

一流人才戰(zhàn)略是一個系統(tǒng)性的戰(zhàn)略體系，包括一流人才的標準、甄選、作用、任用、支持、培養(yǎng)。任用環(huán)節(jié)是能否讓一流人才充分發(fā)揮作用的關(guān)鍵，請一流人才擔(dān)任學(xué)術(shù)帶頭人，實行超級PI制，特別是在一流學(xué)科建設(shè)中，甄選一流人才擔(dān)任學(xué)術(shù)帶頭人是一流學(xué)科建設(shè)的決定性因素。“支持”包括硬支持和軟支持，硬支持指研究與創(chuàng)新服務(wù)平臺的支撐、PI制科研制度和人才政策及制度；軟支持包括科研環(huán)境、科學(xué)文化等。學(xué)術(shù)體系是非常精巧、奇特的體系，只有具備如此品質(zhì)者——熱愛學(xué)術(shù)、敬重孜孜以求的同行、熱心幫助支持有原創(chuàng)等卓越貢獻的學(xué)者、獨立人格、不趨炎附勢——才適合進入真正的學(xué)術(shù)體系。一流人才戰(zhàn)略在實施中，應(yīng)強調(diào)“在學(xué)言學(xué)”，真理面前人人平等，學(xué)術(shù)事業(yè)是不拘一格降人才的事業(yè)，公平競爭至關(guān)重要?？蒲姓\信不僅要遠離學(xué)術(shù)不端，更要具備承認技不如人、“誰能干讓誰干”的雅量，有承認對自己不利的新觀點、新成果的胸襟和勇氣。

學(xué)術(shù)應(yīng)該以理服人，而非以“帽”壓人、以權(quán)壓人。人才“帽子”的設(shè)置有其當(dāng)時的歷史原因，如今已完成了歷史使命，在加強基礎(chǔ)研究、追求原始創(chuàng)新和科技自立自強的今天，應(yīng)該減少或叫停增選各類人才“帽子”（已有稱號可以保留）。增選新的中國科學(xué)院院士應(yīng)該提高標準，比如從目前的“在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域取得了系統(tǒng)性和創(chuàng)造性的重要成就，……可被推薦并當(dāng)選為院士”，提升為國家自然科學(xué)獎一等獎的標準“在科學(xué)上取得了突破性的進展，……學(xué)術(shù)上為國際首創(chuàng)或者領(lǐng)先”等，既體現(xiàn)高標準嚴要求，又明確、鮮明，杜絕一些掌握學(xué)術(shù)資源者的非分之想，使得國家最高學(xué)術(shù)稱號與世界科技強國的地位相稱、相配[1]。

科研，特別是基礎(chǔ)研究、理論研究、原始創(chuàng)新、人文社科、智庫咨詢研究，一流人才的作用是決定性的，只有甄選一流人才作為學(xué)術(shù)帶頭人（PI）才能有效推動該領(lǐng)域的研究工作。PI制是一種科研組織管理模式，起源于歐美國家并在全球范圍內(nèi)得到廣泛應(yīng)用，PI（學(xué)術(shù)帶頭人或首席科學(xué)家）對科研項目擁有人財物的主導(dǎo)權(quán)和指導(dǎo)權(quán)。目前，我國科研事業(yè)正從引進吸收、跟蹤跟進階段向原始創(chuàng)新、自立自強階段轉(zhuǎn)型，科研難度陡然增高，傳統(tǒng)的科研體系難以勝任。AI評價在破“五唯”立新標方面將大有作為，有利于科學(xué)甄選一流人才擔(dān)任學(xué)術(shù)帶頭人，推動原始創(chuàng)新。

利用AI進行評價應(yīng)該抓大放小，而不是面面俱到。當(dāng)通用人工智能（AGI）出現(xiàn)之后，人才可能被人工智能所替代，只有一流人才才是無可替代的。人才評價不僅分類也分層，可利用AI甄選專屬特征鮮明的一流人才，擔(dān)任學(xué)術(shù)帶頭人，然后由其招募、考核成員，因PI與團隊成員沒有利益沖突，因此可以實事求是。為此，筆者提出AI for PI、AI for Review，即AI甄選、評價、賦能學(xué)術(shù)帶頭人，作為AI科學(xué)革命的重要組成部分。

如何認定原始創(chuàng)新是甄選一流人才的關(guān)鍵。筆者提出“專屬特征分析法”，對事物的多項專屬特征進行分析，更準確地呈現(xiàn)事物的獨特之處，并集成在一起形成一個獨特的識別系統(tǒng)，也有助于利用AI進行甄選、評價。原始創(chuàng)新成果的四項專屬特征分別是：一是原創(chuàng)成果的結(jié)構(gòu)特征——突破點四要素（突破什么，怎么突破的，突破開辟的新領(lǐng)域、新方向及其意義和前景，原創(chuàng)成果的主要創(chuàng)見及核心貢獻凝練成一句話）；二是原創(chuàng)成果的過程積累與行為特征——十年磨一劍，聚焦專注研究、發(fā)表同題系列論文論著或?qū)＠鍐危蝗窃瓌?chuàng)成果得到學(xué)術(shù)界長期正面反饋的好評特征——獲獎、轉(zhuǎn)載、引用、受邀報告等學(xué)界好評；四是原創(chuàng)成果國內(nèi)外同類比較的優(yōu)勢特征——國際國內(nèi)同類工作的盤點比較及優(yōu)勢。這四個特征都是原始創(chuàng)新或重大創(chuàng)新的專屬特征，單獨一項對原始創(chuàng)新就有所反映，四項特征集成起來，相當(dāng)于得到學(xué)術(shù)界長期的同行評議，凸顯原始創(chuàng)新的獨特性，也形成了原始創(chuàng)新的特征壁壘，難以假冒、便于識別，也便于研發(fā)認定原始創(chuàng)新的AI評價法。其中，對于職業(yè)學(xué)者而言，長期堅持研究一個問題，往往因為通過長期文獻檢索、國內(nèi)外交流、互動，對研究思路或技術(shù)路線與研究結(jié)論、對研究的新穎性、對學(xué)術(shù)界和同行的反饋有信心。因此，職業(yè)學(xué)者在行為上才會十年磨一劍、二十年磨一劍，這就是原創(chuàng)成果的過程積累與行為特征。專屬特征分析法包括三項內(nèi)容：一是確定分析對象的專屬特征；二是進行專屬特征關(guān)聯(lián)分析、結(jié)構(gòu)化分析，將所有專屬特征之間的關(guān)聯(lián)揭示出來，組合、集成，形成辨識度高的獨特識別系統(tǒng)，便于甄選、評價；三是基于前面兩項內(nèi)容，利用人工智能相應(yīng)技術(shù)研發(fā)“專屬特征AI分析軟件或智能體”，實現(xiàn)學(xué)術(shù)評價、人才評價智能化。以評價原始創(chuàng)新成果為例，首先確定原始創(chuàng)新成果的四項專屬特征，并用原始創(chuàng)新成果的結(jié)構(gòu)特征、積累與行為特征、學(xué)術(shù)界反饋特征、綜合特征等顯示出原始創(chuàng)新成果及其產(chǎn)生過程與反饋情況，其集成特征鮮明、獨特，便于識別。筆者進一步提出甄選一流人才的“五步識才”法：確立一流人才標準（做出原創(chuàng)者為一流人才）、以“尖”識才（拔尖人才是因為有“尖”，“尖”是原創(chuàng)成果）、以長期反饋識才（學(xué)界長期對原創(chuàng)成果的好評）、同主題比較識才（不同學(xué)者同主題代表作比較）、用戶需求識才（用戶需要一流人才）。

AI for Review不僅高效合理地甄選學(xué)術(shù)帶頭人（PI），而且可以實現(xiàn)對科研成果的精準考核，避免“低標準、逆淘汰”，實現(xiàn)“高標準、優(yōu)勝出”，大幅度降本增效。一是建立重大科研項目負責(zé)人的資格認證制度，確認其是一流人才或潛在的一流人才，否則，取消該項目，或化整為零、換成若干小項目讓青年學(xué)者申請；二是嚴格評審結(jié)項成果，凡是未達預(yù)期目標者一律“不通過”，避免劣幣驅(qū)逐良幣[2]。

PI精英化是指由主題名師擔(dān)任PI，主題名師是在某研究主題下取得國際與眾不同、國內(nèi)首屈一指或最好之一的成就。利用專屬特征分析法，借助AI for Review，容易識別一流人才、主題名師。由主題名師（一流人才）作為PI的PI制可以稱之為“超級PI制”，以區(qū)別于普通的PI制，是基礎(chǔ)研究、理論研究、原始創(chuàng)新、人文社科及交叉科學(xué)與原始創(chuàng)新的主力軍。知識用戶須知，一流學(xué)者與二流學(xué)者的差距不是程度上的，而是層次上、方向上、維度上的差距，是跳躍、突破、顛覆、原創(chuàng)與延伸、擴展、推進之間的區(qū)別。目前對科研“領(lǐng)導(dǎo)力”的界定面面俱到，要求具有領(lǐng)導(dǎo)力的領(lǐng)導(dǎo)者是“全能冠軍”，實際上可能會犧牲單項能力的高度，其中前瞻力、領(lǐng)航力更是科研領(lǐng)導(dǎo)力最關(guān)鍵的能力。

一流人才戰(zhàn)略要旨是打造以一流人才為核心的卓越科教體系。AI科學(xué)革命將科學(xué)帶入超級PI制的時代，超級PI制與PI制的區(qū)別有二：一是超級PI是一流人才、一流學(xué)者，他們不是以“人才帽子”示人，而是以原始創(chuàng)新作為標志性成果與學(xué)術(shù)招牌而立足前沿；二是超級PI制擁有更多資源與自由度，其基于高水平研究與創(chuàng)新服務(wù)平臺，直接由國家資助、考核，也接受嚴格監(jiān)督，不受單位限制，可以實施“雙城學(xué)者計劃”，以柔性引才方式，讓一流人才充分發(fā)揮作用。

人工智能促進科研組織精約化與科研產(chǎn)出考核精準化

基礎(chǔ)研究、理論研究、人文社科、智庫咨詢研究與原始創(chuàng)新是一流人才的事業(yè)，調(diào)動一流人才的積極性、創(chuàng)造性、持續(xù)性，就應(yīng)該提供一流人才需要的、而非管理者需要的科研組織方式。歷史經(jīng)驗和當(dāng)代科研活動表明，PI制是深受科學(xué)家、特別是一流科學(xué)家歡迎的科研組織方式，至少應(yīng)該讓一流科學(xué)家有選擇不同形式的科研組織的自由。

AI科學(xué)革命引發(fā)科研組織變革，實現(xiàn)科研組織精約化、平臺化、網(wǎng)絡(luò)化。基于人工智能、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、虛擬技術(shù)等信息技術(shù)和基于研發(fā)與創(chuàng)新服務(wù)平臺，加上科技社團等學(xué)術(shù)共同體，可以高效合理地實現(xiàn)交流合作，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)經(jīng)費財務(wù)、圖書資料、聲望榮譽等各種功能，實現(xiàn)科研機構(gòu)扁平化、網(wǎng)絡(luò)化、平臺化、智能化、自組織化。借助AI的精準資源匹配與對PI團隊的直接資助，可大幅度降低科層制的組織成本。網(wǎng)絡(luò)化實現(xiàn)組織扁平化，AI導(dǎo)致組織精約化，PI加AI助手，可以精簡團隊成員。Nature 雜志官網(wǎng)發(fā)表一項研究發(fā)現(xiàn)，小團隊比大團隊更能做出顛覆式的創(chuàng)新成果[3]。利用AI和互聯(lián)網(wǎng)的以PI團隊為資助對象的資源配置方式，比資助研究機構(gòu)然后在機構(gòu)內(nèi)部進行二次分配要有效、合理得多。對于研究任務(wù)有兩種情況，一是單獨的PI團隊即可承擔(dān)，二是需要不同PI團隊之間，根據(jù)各自團隊的科研擅長與特點，自行組織、自愿合作、形成意愿共同體，也可以借助AI匹配合作機會，這就是合作自組織化。自組織是有組織的高級形態(tài)。

我國民營企業(yè)科技創(chuàng)新的成功實踐表明，應(yīng)該大幅精簡學(xué)術(shù)官本位科教體系，將更多的資源和人才（特別是一流人才）配置到研發(fā)與創(chuàng)新服務(wù)平臺支撐下的PI制與超級PI制體系，配置到新型研發(fā)機構(gòu)和民營科技企業(yè)，打造以一流人才為中心的卓越科教體系，才能加強基礎(chǔ)研究、提升原始創(chuàng)新能力，加快實現(xiàn)科技自立自強。

借助AI進行科研管理(AI for Manage，AI for Review)，包括科研流程管理和學(xué)術(shù)評價，具有客觀公正、高效合理的特點。AI for Review將科研產(chǎn)出考核推進到精細化考核階段，以新知識點為科研產(chǎn)出基本單位，科研產(chǎn)出是“數(shù)據(jù)庫-知識點”模式（論文作為必要的附件），新知識點包括新資料點（新史料點）、新創(chuàng)新點、新突破點等，論文摘要應(yīng)格式化為以產(chǎn)出的新知識點為核心。如此，垃圾論文、學(xué)術(shù)泡沫、學(xué)術(shù)平庸會被一掃而光，科研體系將發(fā)生顛覆性變化，PI精英化，只有“一流”才能生存[4]。

利用AI構(gòu)建主題知識庫與基本參考文獻數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建科研成果影響知識庫。AI賦能科研還包括建立更加高效合理的學(xué)者聲望體系，直接通過知識圖譜定位、展示學(xué)者的貢獻與地位，特別是做出原始創(chuàng)新等突破性進展的學(xué)者，成為主題名師、超級PI，突破與否用突破點四要素（如上所述）予以評價，在知識圖譜的學(xué)術(shù)前沿占有一席之地。

人工智能促進科技創(chuàng)新和科技致善

西方近代科學(xué)自誕生以來成績斐然，發(fā)生了一系列科學(xué)革命，但它們都是在“現(xiàn)象-分析”二維平面內(nèi)進行的，可視為“二維科學(xué)”。其所追求的是符合性真理，在觀念上認為科學(xué)探索無禁區(qū)，機制上有一套糾錯機制；用科學(xué)價值中立說和“雙刃劍”模式分析科學(xué)的負面作用，責(zé)任歸于使用者、歸于社會，科學(xué)家對科學(xué)的社會后果概不負責(zé)。

“二維科學(xué)”加“雙刃劍”模式的免責(zé)保護，導(dǎo)致科技在追求更高、更快、更強、更盈利的道路上一路狂奔，直到以實現(xiàn)通用人工智能（AGI）為目標的生成式人工智能的大爆發(fā)，將會造成大規(guī)模失業(yè)、大規(guī)模造假、大規(guī)模AI軍備競賽。近年來，“二維科學(xué)”的缺陷暴露得越來越多，AI等科技風(fēng)險愈演愈烈。以“安全是發(fā)展的前提”為原則審視AI大爆發(fā)可知，如果科學(xué)技術(shù)不安全，則可能成為第一破壞力。長期以來，人們習(xí)慣于用老辦法、舊思維解決新問題、新挑戰(zhàn)，然后慢慢磨合、調(diào)整，逐漸適應(yīng)新形勢。然而，生成式AI以及量子計算等尖端科技大爆發(fā)，速度極快，來不及調(diào)適，人類面臨前所未有的巨大挑戰(zhàn)。

安全的科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力、是第一競爭力。安全，特別是主動安全，不是輔助性的，而是形成競爭力的關(guān)鍵。例如，網(wǎng)絡(luò)安全做得好的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)極具競爭力。為發(fā)展安全的科學(xué)技術(shù)，需要從根本上變革西方的科學(xué)體系，增加“價值維”，從“二維科學(xué)”轉(zhuǎn)型為“三維科學(xué)”。AI賦能“三維科學(xué)”，不僅具有第一套糾錯機制（證實、證偽），更具有第二套糾錯機制（證善、證惡），價值維對合理性進行定性、定量的衡量與評價，AI評價可以發(fā)揮重要作用。

科技致善不僅包括科技是生產(chǎn)力、競爭力，更包括科技是安全力、公正力、永續(xù)力。創(chuàng)新從趨利創(chuàng)新、致富創(chuàng)新轉(zhuǎn)型為致善創(chuàng)新，例如，新質(zhì)生產(chǎn)力是致善創(chuàng)新主導(dǎo)的先進生產(chǎn)力?？萍贾律啤⒅律苿?chuàng)新是科技制高點、道德制高點、未來制高點。

目前科技危機與人類安全危機的根源在于西方知識體系存在諸多缺陷。如上所述，西方科學(xué)是“現(xiàn)象-分析”二維科學(xué)，加之科學(xué)價值中立、技術(shù)價值中立、“雙刃劍”思維，使得科學(xué)家對科研的社會后果無需負責(zé)。西方知識體系缺陷的關(guān)鍵，是個人導(dǎo)向、學(xué)科專業(yè)導(dǎo)向、企業(yè)導(dǎo)向、資本導(dǎo)向。從科學(xué)家、學(xué)科專業(yè)角度出發(fā)，一定是各自為政、極盡發(fā)展之能事：物理學(xué)探究物質(zhì)結(jié)構(gòu)、基本粒子，即使引發(fā)原子彈的出現(xiàn)與核軍備競賽也不汲取教訓(xùn)；腦科學(xué)、認知科學(xué)孜孜以求揭示人類大腦思維的奧秘，其突破性進展導(dǎo)致AI大爆發(fā)；AI專業(yè)以追求比人類聰明的AGI為目標……集體主義導(dǎo)向、社會與人類安全共同體導(dǎo)向則完全不同：在科學(xué)上，有所為有所不為；在經(jīng)濟上，不僅滿足個人、企業(yè)的需要，更要滿足人類的整體需要和長遠需要。解決科技危機、人類安全危機，應(yīng)從個人主義導(dǎo)向轉(zhuǎn)型為集體主義導(dǎo)向、人類命運共同體導(dǎo)向。加強科學(xué)技術(shù)與社會研究（STS），科學(xué)家與人文社科學(xué)者要共同成為科學(xué)研究的主體。

科學(xué)從個人（科學(xué)家）導(dǎo)向轉(zhuǎn)型為社會導(dǎo)向、人類導(dǎo)向，主要有四項內(nèi)容：一是本位與視角的變化，從科學(xué)家、學(xué)科專業(yè)的本位轉(zhuǎn)變?yōu)橐匀祟愡M步為本位，以人類整體利益、長遠利益的視角考慮各個學(xué)科專業(yè)的發(fā)展，有所為有所不為；二是研究范式的變化，從“現(xiàn)象-分析”二維升級、轉(zhuǎn)型到“現(xiàn)象-分析-價值”三維；三是主體變化，從理工科專家為主，擴展到理工科專家與人文社科學(xué)者共同組成研究主體，人文社會科學(xué)是“方向盤”與“剎車器”；四是帶頭學(xué)科的變化，綜合交叉領(lǐng)域?qū)⒊蔀樾碌膸ь^學(xué)科或?qū)W科群，STS研究與未來學(xué)研究確定哪些學(xué)科專業(yè)有所為有所不為。

由于基礎(chǔ)研究、瘋狂科學(xué)家及黑客、軍事國防、企業(yè)研發(fā)等四類主體不受科技倫理的約束（例如，歐盟《人工智能法案》明確注明科學(xué)研究、軍事國防不受法案約束），因此開展科技倫理研究應(yīng)該直面科技倫理失靈，以此為研究起點，開展以科技轉(zhuǎn)型為前提的科技倫理治理研究。與之配套的是創(chuàng)新從趨利創(chuàng)新、致富創(chuàng)新轉(zhuǎn)型為致善創(chuàng)新。工業(yè)革命以來的二百多年間，發(fā)生一系列大規(guī)模技術(shù)創(chuàng)新、致富創(chuàng)新，物質(zhì)財富快速增加，人民生活有了較大改善。隨著科技加速發(fā)展，科技倫理、科技風(fēng)險、科技安全等問題愈發(fā)凸顯，合成生物學(xué)、人工智能等尖端科技在爭議中快速發(fā)展，科技風(fēng)險愈演愈烈。

工業(yè)革命以來，市場經(jīng)濟對于滿足個人需求、企業(yè)需求（特別是眼前需求）的產(chǎn)品及服務(wù)給予充分回報，toC（對用戶）、toB（對企業(yè)）的知識、資源、激勵、人才極多，而toG（對政府）尤其是toH（關(guān)于人類）的則較少；涉及“科技致富”“科技創(chuàng)新”“致富創(chuàng)新”的是“西瓜”，涉及“科技致善”“致善創(chuàng)新”“科技風(fēng)險治理與倫理治理”的是“芝麻”，極不對稱[5]。科技創(chuàng)新、致富創(chuàng)新與自然科學(xué)技術(shù)相互加強，學(xué)術(shù)創(chuàng)新、致善創(chuàng)新與人文社會科學(xué)相互加強。toC與toB基于經(jīng)濟市場，toG尤其是toH則依靠思想力量。如果說經(jīng)濟市場主要對滿足個人、企業(yè)等機構(gòu)的眼前需求給予充分激勵與回報，那么思想力量應(yīng)該更加全面地考慮人類整體需要與長遠需要，并且為此給予充分激勵與回報。這需要進行分配改革，改變目前對滿足人類安全需要、整體需要和長遠需要者回報過少、激勵極不對稱的現(xiàn)狀。研究、設(shè)計、實施新的有關(guān)制度，使得只有致善才能致富。將足夠多的人才與資源配置到科技風(fēng)險治理、科技安全、人類安全、致善創(chuàng)新、可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域，形成人才濟濟的公共利益集團，才能轉(zhuǎn)變科技發(fā)展模式、從科技致富轉(zhuǎn)型為科技致善、從致富創(chuàng)新轉(zhuǎn)型為致善創(chuàng)新，化解人類安全危機，構(gòu)建人類安全共同體。

結(jié)語

當(dāng)前，人工智能、合成生物學(xué)、量子計算等在爭議中快速發(fā)展，在開展科研時難以遵循倫理規(guī)制、易被恐怖分子利用，特別是無法阻止牟取暴利（經(jīng)濟、軍事、政治的巨大利益）的高風(fēng)險創(chuàng)新。AI等科技風(fēng)險愈演愈烈，科技致善與科技風(fēng)險治理的關(guān)鍵，是轉(zhuǎn)變AI發(fā)展模式、轉(zhuǎn)變科技發(fā)展模式。

AI科學(xué)革命不僅改變了科研方式，而且改變了科研的組織方式與管理方式，將導(dǎo)致五大變革：利用AI開展科研、PI精英化、科研組織精約化、科研管理與科研產(chǎn)出考核精準化、科學(xué)從“現(xiàn)象-分析”二維升級到“現(xiàn)象-分析-價值”三維。AI科學(xué)革命，能夠推動實施一流人才戰(zhàn)略，將科學(xué)帶入超級PI制時代，能夠助力科技安全發(fā)展、人文社會科學(xué)崛起與大規(guī)模致善創(chuàng)新。

面對AI科學(xué)革命，一要實施一流人才戰(zhàn)略，利用專屬特征分析法、“五步識才法”和“1+N”主題名師甄選法，甄選出一流人才、主題名師，擔(dān)任雙一流大學(xué)的一流學(xué)科的學(xué)術(shù)帶頭人，成立主題名師工作室，作為云智庫為各級決策者提供一流的知識服務(wù)，快速提升我國的科技實力與智庫實力。二要雙管齊下應(yīng)對人工智能競爭：一方面緊跟AI國際前沿；另一方面認清世界主流AI發(fā)展模式存在根本缺陷、不可持續(xù)，而提前布局，以人為本、發(fā)展“人工輔能”，強調(diào)人工智能輔助人類而非替代人類，基于技術(shù)維度，增加文化維度，實現(xiàn)底線安全、行穩(wěn)致遠，引領(lǐng)人類邁向安全、和平、公正、繁榮、可持續(xù)發(fā)展的新世界。

【本文作者為中國科學(xué)院自然科學(xué)史研究所研究員】

注釋略

責(zé)編：董惠敏／美編：石 玉