用好生成式人工智能推动新质生产力发展

用好生成式人工智能推动新质生产力发展｜理论周刊

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摘要

提要

新质生产力特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。生成式人工智能通过自动化、智能化手段，大幅提升生产效率，减少人力成本，推动传统产业的数字化转型和智能化升级。依托生成式人工智能这个“创新”抓手，是加快形成新质生产力的一个途径。

发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。加快发展新质生产力，必须充分发挥科技创新的引领作用，让科技创新塑造发展新动能新优势，促进社会生产力实现新的跃升。生成式人工智能（Generative AI）是人工智能（AI）的一个重要分支，专注于创造全新内容。从本质上讲，生成式人工智能可大幅度提升和创造生产力，成为新质生产力的引擎。

生产力是由劳动者、生产资料、劳动对象三要素构成的。劳动者是对从事劳作活动一类人的统称；生产资料是劳动者在劳动过程中用来改变或影响劳动对象的一切物质资料或物质条件；劳动对象是指劳动者把自己的活动加在劳动过程中的一切物质资料。新质生产力以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升质变为基本内涵，以全要素生产率提升为核心标志，是由生产要素创新性配置、技术创新群体性突破、产业结构深度转型升级而催生的当代先进生产力。

从劳动者的角度来看，劳动者技能与素质亟须提高。产业升级和科技进步对劳动者的专业技能、创新能力、综合素质等要求不断提高。但是，目前我国整体劳动者素质有待进一步提升。人社部统计数据显示，截至2022年年底,全国技能劳动者总量超过2亿人,占就业人员的26%,高技能人才超过6000万人,占技能劳动者的30%。这一人才结构还不能满足高质量发展的需求。同时，老龄化对劳动力市场的冲击显著。随着我国老年人口比例的增加，劳动年龄人口的数量和比例逐渐减少，劳动力供给出现短缺。这导致企业招聘成本上升，劳动力成本增加。

从劳动资料的角度来看，技术设备升级成本高，能源与环境约束大。技术进步日新月异，要求企业不断更新设备、采用新技术以提高生产效率和产品质量。然而，技术创新投入大、风险高，对许多企业尤其是中小企业构成挑战。同时，资源环境压力要求企业在生产过程中更加注重节能减排、绿色发展。这对企业的技术水平和生产模式提出了更高要求。

从劳动对象的角度来看，市场个性化产品需求加大，产业结构需要优化。随着消费升级和个性化需求增加，市场对产品和服务的要求变得更加多样化、高品质化。个性化产品的设计和生产成本比通用产品更高。如何优化产业结构、促进产业升级成为重要课题。

1.关注劳动力市场，探索新型的劳工关系

生成式人工智能的普及推动了用工形式的灵活化。企业可以根据业务需求灵活调整用工规模，通过项目制、兼职、远程工作等方式，实现人力资源的高效配置。这种灵活的用工形式不仅降低了企业的用工成本，也提高了劳动者的就业灵活性和工作满意度。

生成式人工智能与劳动者之间的协同工作成为新型用工关系的重要特征。生成式人工智能可以承担繁重、危险或某一领域专业化程度高的工作，减轻劳动者的体力和智力负担，提高工作效率。同时，劳动者则专注于需要创造力、情感理解和复杂决策的任务，如艺术创作、情感交流、战略规划等。这种人机协同的工作模式不仅提高了工作效率，也促进了两者之间的互补和共同发展。

2.提高技术产能，促进绿色经济发展

基于生成式人工智能的强大数据分析和处理能力，企业可以制定更加精准的定制化技术升级方案。其可以分析具体使用场景、工作负载以及性能需求，为技术升级量身定制具体方案，提供人员培训。同时通过智能分析和预测能力，可以帮助企业降低新技术采用的成本和风险。

生成式人工智能可以优化能源分配和使用，降低能源消耗和排放。例如，通过分析能源使用数据，它可以提出节能方案，帮助企业降低能耗成本，减少对环境的影响。同时可以协助企业构建循环经济体系，实现资源的循环利用和再生。通过智能分析和预测，它可以指导企业合理采购、使用和回收资源，降低资源消耗和浪费。

3.加速个性化产品开发，优化产业结构

生成式人工智能可以迅速生成产品设计的多种方案，包括不同风格、功能和外观的原型。这使得产品团队能够快速迭代和测试不同的设计思路，从而更快地找到满足市场需求和用户偏好的个性化产品。同时，其具备强大的学习和优化能力，能够不断学习和适应用户的反馈和需求变化。通过不断迭代和优化产品设计方案，提升产品的个性化和智能化水平。

生成式人工智能的广泛应用推动了传统产业的数字化、智能化升级和转型。企业借此可以优化生产流程、提高生产效率、降低生产成本，并推动产品向高端化、个性化方向发展。

（陈琨：深圳大学管理学院教授；陈蕊：深圳大学管理学院助理教授）

编辑刘彦审读匡彧二审李璐三审潘未末