ChatGPT等生成式人工智能技术对产业转型升级的影响.docx

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1、ChatGPT等生成式人工智能技术对产业转型升级的影响摘要：ChatGPT等生成式人工智能技术引发了社会公众的广泛讨论，其不断迭代将对产业转型与升级产生深刻影响。生成式人工智能将传统产业引向数字化、智能化的发展方向，不仅会融入制造行业最大限度地实现自动化生产管理和监督，还会对法律咨询、养老服务、教育等服务行业产生部分人力资本替代。生成式人工智能进一步技术迭代甚至会对消费零售业、金融业、文本翻译、新闻传播行业等文本整合输出类工作具有完全替代作用。在此背景下，中国既面临着产业转型升级的重大机遇，又面临着关键核心技术封锁困境、就业结构调整、人伦等挑战。关键词：ChatGPT;生成式人工智能；产业转型

2、升级一、引言2022年11月30日，OpenAI公布了由GPT-3.5系列大型语音模型微调而成的全新对话式AI模型ChatGPTo此项技术平台一经问世，在短短五天内注册用户已经达到100万，一个月用户破亿，迅速火爆全网，引发公众对其功能、伦理等方面的热议。微软开发商追加数十亿投资，宣布将把ChatGPT技术广泛应用于旗下各类应用软件。BOX公司首席执行官AaronLevie认为，ChatGPT之所以如此激动人心，是因为它的形式完全适合展示人工智能如何成为几乎所有类型工作的有用助手，我们在一夜之间从理论上变成了实践JChatGPT为开发者和消费者带来创新和便利的同时，也为现有产业的发展带来极大危

3、机感。其搜索引擎功能和交互对话能力的突破，引起谷歌、百度等竞争性公司的高度警觉。因此，ChatGPT生成式人工智能技术的出现，不仅会对产业带来深刻冲击和转型升级，也会催生新业态和新模式，从而为产业发展带来深层次的演化和变革。目前，学者已经对现有人工智能的发展进行了充分讨论，并分析了人工智能对于社会各个领域带来的影响。但由于ChatGPT等生成式人工智能处于萌芽阶段，现有研究鲜有涉及其对产业结构演化和变革的影响。陈彦斌等(2019)通过理论模型测算，认为人工智能将会大幅度促进社会技术进步和全要素生产率的提升，并从长期来看，拉动经济增长。郭凯明(2019)借助多部门动态的一般均衡模型分析论证了人工

4、智能对资本密集型和劳动力密集型产业的扩张性影响具有异质性。Aghion等(2017)同样基于理论模型指出，人工智能和传统生产方式在不同产业部门的转化，决定了产业结构升级。在此基础上，韦东明等(2021)实证研究发现，人工智能通过推动生产要素的流动，促成了产业转型升级。技术革命对于产业演化和变革的影响，通常是以人力资本为内在机制实现的，人工智能对人力资本的替代主要集中在中低技能劳动者。人工智能相比于传统的机械动能，在劳动力的数量上具有更大的替代效用(ChuietaL,2015)o已有研究将人工智能参与生产的方式主要分为两类，一类是将其仅视为生产的自动化技术，通过对人力资本的替代或者辅助作用，在数

5、字化、信息化的发展过程中，提升总体生产效率(ACenlogIUGRestrepo,2019)；另一类是视作生产要素的技术性加持，在生产过程中，对资本或者人力两类生产要素均起到不同程度的替代作用(Nordhaus,2015；Bessen,2018)o具体而言，当前的人工智能发展水平对于职业的替代多集中于程序化工作，反而为非程序化、知识型工作创造出更大的就业需求(孔高文等，2020；王永钦和董雯，2020；AcemoglufeRestrepo,2018)。更进一步，自动化技术的进步对劳动力的替代作用呈现一种倒U型，即对中等水平劳动力替代更加明显，对低水平和高水平劳动力反而影响程度较小，甚至有就业需

6、求增加的趋势(Autoretal.,2006)o综上所述，当前文献有关人工智能对产业影响的探讨，多集中于以制造业为代表的第二产业。通过改变制造业的生产经营方式，促使传统制造业逐渐向信息化、数字化的方向转型(苏海涛，2018)o与此同时，在不同的产业类型之间，通过降低制造业的人力资本所占份额、提升服务业的劳动力吸收数量(Dauthetal.,2017),促进产业升级。在对劳动力的影响方面，人工智能相较于传统机械替代程度更高、替代范围更广，替代作用在不同劳动力类型之间存在异质性，主要集中于中低技能、程序化的工作。GPT系列与前文所述的人工智能关键区别在于，GPT系列归属于生成式人工智能。与分析类人

7、工智能相比，生成式人工智能能够基于当前的数据、资料，提炼概括并预测趋势，在已有学习资料的基础上形成全新的输出内容。从GPTT到GPT-3.5版本,GPT系列的语言理解和文本生成方面性能不断提升，但是回复尚未达到贴合人类语境的程度。ChatGPT在GPT3.5版本上进行修正与微调，通过加入人工数据标注和反馈，使得其在进行语言输出时更加契合人类的真实口吻。并在此基础上，使用在人类反馈中不断强化学习的方法，使得ChatGPT自身完成对答案的调适和修正，最终达到答案的输出更加符合人类的意图，从而尽可能实现无阻碍的顺畅交流。因此，ChatGPT作为一种较为前端的生成式人工智能，在对于产业转型升级影响方面

8、多作用于金融、教育、客服等第三产业类型，并对人际交互服务、长文本输出、文本翻译等更高技能的劳动力开始产生一定程度的替代和辅助作用。目前关于ChatGPT等生成式人工智能技术与产业融合的文献探讨主要集中在教育、新闻传媒和政府治理三大领域。首先,在教育方面，通过自动生成教案文本、课件讲义等备课材料，为教师减轻工作负担（焦建利，2023）。人机交互对话和搜索引擎相结合为每个学生提供私人学习顾问和实时答疑（周洪宇和李宇阳，2023）o进一步对学校按照年龄进阶、分科目教学、分班级授课的教育结构造成冲击（张志祯等，2023）。在促进教育个性化的同时，ChatGPT获取答案的便捷性将会加剧学生对人工智能的依

9、赖（张海波和杨兆山，2023）o由于ChatGPT的获取并非直接面向普罗大众，因此在确保教育个性化、差异化定制的过程中，也将会对教育公平性带来影响（杨小微和王钮，2023）o与此同时，ChatGPT信息生成的质量真假难辨（周洪宇和李宇阳，2023；Wangetal.,2023；Vanetal.,2023）、常识性和数学计算错误率极高（ZhoUetai.,2023）、科研论文机器造假影响学术权威和知识产权保护制度（郑世林等，2023；骆飞和马雨璇，2023；Else,2023；GordijnandHave,2023）,获取答案便捷性抑制深度思考、回复来源一致性导致知识同质化等问题（高奇琦和严文锋

10、，2023）,将会对教育效果和学术生态提出新的挑战。其次，在新闻传媒方面，机器图像识别和数据挖掘分析能力将会挖掘更多社会细节、发现更多现实规律。长文本整合和输出能力助力新闻工作者提升写作效率，并在传播速度方面对新闻传媒发起挑战（陆小华，2023）o随着ChatGPT人工智能化水平逐步提升，逐渐从新闻撰写的辅助工具转变为主体角色，与新闻工作者的关系也逐步从合作共生演变为相互竞争（王乐，2023）o与先前的生成式人工智能相比，ChatGPT基于人类反馈深化学习的模型使其更能实现对人类的深度模拟，在原有的信息中加入情感和价值观（喻国明和苏健威，2023）o最后，在政府治理方面，ChatGPT较为成熟

11、的算法系统能够提升行政效率、为行政决策提供最优方案，凭借信息共享打破政府行政壁垒、促进协同办公（周智博，2023）o在行政信息不断数字化的社会背景下，海量纳税信息为ChatGPT的训练提供了数据基础，通过对公司财务状况和税务风险的预判，建立逃税风险预警机制，增强市场主体对于行政命令的遵从度（贾楠和鲁衽峰，2023）。但是，行政数据的共享同样具有信息泄露的风险（张夏恒，2023）以及数字技术黑箱带来的责任链断裂危机。从目前文献看，已有研究聚焦于ChatGPT数据整合和文本输出性能为社会带来的冲击，主要探讨的领域在教育方式、学术成果撰写、新闻传媒等方面，并未将ChatGPT作为一种生产要素来具体分

12、析过其出现与迭代对于经济产业的影响，尤其对与经济联系更为紧密的制造行业、建筑行业、服务行业等方面探究较为匮乏。而ChatGPT作为人工智能的技术发展，将会渗透进入生产过程的各个阶段，并作为新生产要素，为经济增长注入新动能（何玉长和方坤，2018；孙璇，2022）o因此，作为推动生产力和生产关系发展的重要引擎，ChatGPT对经济发展相关产业的冲击更为直接。已有研究侧重于信息真实性难以辨别以及伦理问题，忽视了生产过程中对人力资源的替代而造成就业机会挤兑的社会问题，具有一定局限性。本文基于以上学术研究和社会现实，有三点创新拓展。首先，现有研究探讨ChatGPT的社会冲击主要集中在教育、新闻、政府治

13、理等领域，在关注如何促进行业发展的同时，也讨论了可能引发的伦理问题。而本文侧重于ChatGPT作为数字要素在生产过程中发挥的重要价值，聚焦于与经济发展联系更为密切的产业层面,重点关注ChatGPT对传统产业的替代、颠覆和升级。结合其性能突破，系统探究ChatGPT对各类产业的具体影响。其次，本文提出ChatGPT作为生成式人工智能，具有更强的人机交互能力与长文本整合分析能力，与现有人工智能技术相对比，其对产业的影响范围更加广泛、对人力资源的智力替代更加显著。最后，与中国现实情况紧密结合，基于全文分析如何抓住机遇以及如何应对创新技术封锁困境、“恩格斯式停顿”带来的劳动力时长震荡等挑战，并从算力基

14、建、产学研结合、政府政策引导、法律法规配合以及劳动力素质培育等方面提出建议，具有重要政策参考价值。文章的结构安排如下：第二部分阐述ChatGPT和背后模型的演进发展过程，在时间的纵向维度介绍人工智能与产业融合的逐步深化；第三部分，站在微观视角，具体分析ChatGPT为代表的生成式人工智能带来的产业变革；第四部分，站在宏观角度，结合中国现实情况，提出在生成式人工智能发展潮流下，当前中国产业发展面临的机遇与挑战；第五部分，基于全文分析提出结论和政策建议。二、ChatGPT生成式人工智能技术的演进ChatGPT是一种基于Transformer网络和无监督学习方式的生成式对话模型，具有数据分析丰富性、

15、信息获取便捷性、人机交互灵活性以及问题回复筛选性等突出特性。依类别而言，ChatGPT属于“生成式AI”，与传统的“分析式AI”不同，其应用范围更加广泛，且功能实现更加倾向于信息生成。人工智能的主要作用是使机器对于人类行为进行模仿，传统人工智能的功能领域更加倾向于判别模型，通过事先设计的算法和运行规则，对于输入信息进行是与否的判定和分析。由于传统人工智能较为依赖指定代码，因此应用范围较为固定和狭窄，例如人脸识别、语音识别、自动驾驶等等。而生成式人工智能模型更加IW向生成模型，通过输入和输出之间的关系，学习分布特征进而生成新数据,完成对话创建、长文本输出、图像生成等工作。而人工智能的功能，主要是

16、通过机器学习为重要桥梁实现的。机器学习将会提升计算机的自主学习能力，逐渐脱离原有固定代码、扩大任务执行的能力范畴。机器学习的强度推动人工智能的智能化水平。生成式人工智能即是一种基于机器学习演化出的特殊深度学习模型,对自然语言、图像、音频各类信息加工处理，生成新的数据信息。随着自主学习能力的进一步提升，人工智能将会突破原有特定领域，向更多应用领域扩展，突破原有判别模型的功能局限，推动机器与人类的协同发展。生成式人工智能更加灵活和智能化，不仅能理解和解释数据的含义，还能够根据输入的数据和资料，进行预测并输出全新文本。其生成内容主要分为三个方面：其一，基于转换器体系结构和大量训练数据，ChatGPT擅长执行各种与语言相关的任务，拥有识别语境、理解语义的能力，实现贴近人类对话习惯的互动。其二，由于ChatGPT具有深度学习的自然语言处理技术，在长文本输出方面具有突破。其文本输出功能从各类语种翻译到信息总结概括，还可以模仿人类生成具有情感和价值观的文本。其三,ChatGPT的输出并不仅仅局限于文字形式，还兼具编写和调试代码的能力，