人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究（AI for Science）在科學(xué)界早有探討，普遍認(rèn)為海量數(shù)據(jù)和智能分析工具正在推動(dòng)科學(xué)研究向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科研范式轉(zhuǎn)變。創(chuàng)新不僅涉及科學(xué)研究，更要向技術(shù)開(kāi)發(fā)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化、市場(chǎng)應(yīng)用和收益回報(bào)等產(chǎn)學(xué)研用全鏈條推進(jìn)，形成完整的商業(yè)模式。迄今學(xué)術(shù)界較少關(guān)注海量數(shù)據(jù)出現(xiàn)帶給創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈全鏈的系統(tǒng)性影響及其對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)體系的整體影響。
科技創(chuàng)新在不同時(shí)代呈現(xiàn)不同特點(diǎn)。從數(shù)據(jù)生成、傳遞和獲取，數(shù)據(jù)交互能力，數(shù)據(jù)共享能力以及數(shù)據(jù)數(shù)量、深度和廣度等維度，觀察分析數(shù)字時(shí)代的科技與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，能夠?yàn)榛仡檮?chuàng)新范式演進(jìn)歷程提供新的視角。當(dāng)前，科技創(chuàng)新進(jìn)入新的時(shí)期，一個(gè)顯著特征是數(shù)據(jù)數(shù)量和關(guān)系重新定義創(chuàng)新鏈條上各方的交互方式和地位作用，各種創(chuàng)新力量的地位作用重新分化組合。
創(chuàng)新源泉：數(shù)據(jù)洞察能力與理論邏輯能力交互耦合的雙驅(qū)型創(chuàng)新
因果關(guān)系作為演繹法和歸納法的基礎(chǔ)假設(shè)，是理論邏輯推理的重要機(jī)制。數(shù)學(xué)理論模型作為一種抽象思維工具，特別適用于對(duì)變量進(jìn)行形式邏輯處理，識(shí)別和揭示變量之間的因果關(guān)系，成為物理學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)等學(xué)科的重要研究進(jìn)路。但受限于理論認(rèn)知邊界、模型結(jié)構(gòu)形式、計(jì)算復(fù)雜性等因素，過(guò)往數(shù)學(xué)理論模型能夠處理的數(shù)據(jù)量小、數(shù)據(jù)維度少、數(shù)據(jù)關(guān)系相對(duì)簡(jiǎn)單。進(jìn)入數(shù)字時(shí)代，宏觀社會(huì)運(yùn)行和微觀主體活動(dòng)都以數(shù)字化形式呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)關(guān)系的復(fù)雜性急劇增加，變量之間更易表現(xiàn)出非線性、時(shí)變性和非平穩(wěn)性特征，以因果律為基礎(chǔ)的理論模型方法在刻畫(huà)和理解復(fù)雜現(xiàn)象的結(jié)構(gòu)特性、交互關(guān)系以及演化行為等方面遇到前所未有的挑戰(zhàn)。
相對(duì)于因果邏輯分析，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究更加強(qiáng)調(diào)對(duì)各要素復(fù)雜相關(guān)關(guān)系的探求。從廣義角度看，大數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系呈現(xiàn)的是一個(gè)無(wú)限蔓延的分布，具有深層因果關(guān)系意蘊(yùn)：因果關(guān)系是對(duì)因素相互作用方向、過(guò)程及其效應(yīng)之間的描述；相關(guān)關(guān)系則是因果派生關(guān)系的描述。這一具有極強(qiáng)滲透力、洞察力的創(chuàng)新方式在以往小數(shù)據(jù)無(wú)法解決的問(wèn)題領(lǐng)域顯示出極強(qiáng)能力——尤其在未知復(fù)雜關(guān)系洞察方面取得顯著成績(jī)，甚至在更高層次推進(jìn)了復(fù)雜因果概念的整體刻畫(huà)，賦予創(chuàng)新嶄新的動(dòng)能。近幾年，大型數(shù)字企業(yè)憑借數(shù)據(jù)洞察力占據(jù)前沿科技新創(chuàng)企業(yè)投資的半壁江山。
從創(chuàng)新源泉角度看，超過(guò)60年的人工智能發(fā)展歷史可大致以2010年為界分為兩個(gè)階段。2010年以前，人工智能的前沿研究成果主要由理論邏輯能力驅(qū)動(dòng)，而在此后，數(shù)據(jù)洞察能力成為人工智能創(chuàng)新發(fā)展的核心推動(dòng)力。
新一代人工智能的發(fā)展，在更深層展示出理論邏輯能力和數(shù)據(jù)洞察能力是一個(gè)迭代累進(jìn)過(guò)程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等理論模型的發(fā)展帶來(lái)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力的極大提升，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)力的增強(qiáng)使得大模型出現(xiàn)“智能涌現(xiàn)”，衍生出通用人工智能的部分能力。然而，人工智能基礎(chǔ)大模型逐漸面臨復(fù)雜度急劇攀升、算力需求激增、摩爾定律逐步失效等“瓶頸”，并不足以支撐從感知人工智能到認(rèn)知人工智能的跨越，包括數(shù)學(xué)、心理學(xué)、腦科學(xué)在內(nèi)的理論研究對(duì)人工智能發(fā)展非常關(guān)鍵。在可預(yù)測(cè)的未來(lái)，數(shù)據(jù)洞察能力和理論邏輯能力交互耦合的雙輪驅(qū)動(dòng)依然重要，但每個(gè)階段前期理論積累帶來(lái)的突破點(diǎn)不同，當(dāng)前正是需要加快利用數(shù)據(jù)帶來(lái)創(chuàng)新突破的關(guān)鍵時(shí)期。
創(chuàng)新主體：規(guī)模涌現(xiàn)規(guī)則與大平臺(tái)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)
規(guī)模報(bào)酬是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)基礎(chǔ)概念。以往實(shí)體產(chǎn)品為主的時(shí)期，企業(yè)達(dá)到一定規(guī)模后，規(guī)模報(bào)酬呈現(xiàn)出報(bào)酬遞減的規(guī)律。進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，軟件和各種數(shù)字產(chǎn)品呈現(xiàn)出規(guī)模報(bào)酬遞增的特點(diǎn)，產(chǎn)出增加比例大于投入增加比例。這是網(wǎng)絡(luò)空間數(shù)字產(chǎn)品可以復(fù)制復(fù)用的特性帶來(lái)的，更多銷(xiāo)售并無(wú)需更多產(chǎn)出。
海量數(shù)據(jù)和AI時(shí)代，規(guī)模報(bào)酬出現(xiàn)了本質(zhì)變化。規(guī)模報(bào)酬遞增的特點(diǎn)由“邊際增量”改變?yōu)椤靶履芰τ楷F(xiàn)”。為了描述分析這種新類(lèi)型的收益遞增，本文借用深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要概念——Scaling Law（即規(guī)模涌現(xiàn)規(guī)則），這個(gè)概念描述了模型性能與模型規(guī)模（如參數(shù)數(shù)量、數(shù)據(jù)規(guī)模和計(jì)算資源）之間的關(guān)系。其基本原理是，隨著模型規(guī)模的增加，模型的性能也會(huì)提高。這一發(fā)現(xiàn)激勵(lì)著研究者投入更多資源構(gòu)建更大規(guī)模的模型，以期獲得更好的性能響應(yīng)。研究者對(duì)這個(gè)規(guī)則的未來(lái)適用邊界有不同看法，但對(duì)其在當(dāng)前階段的適用性大都贊同。從現(xiàn)實(shí)情況來(lái)看，頭部企業(yè)擁有數(shù)據(jù)和算力方面的優(yōu)勢(shì)，當(dāng)規(guī)模越過(guò)一個(gè)閾值后，就會(huì)涌現(xiàn)出后來(lái)者無(wú)法企及的全新能力，包括深度泛在的感知能力、對(duì)多元變量關(guān)系的洞察能力、對(duì)高度復(fù)雜問(wèn)題的預(yù)測(cè)能力等，為企業(yè)帶來(lái)強(qiáng)大市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
從創(chuàng)新角度看，由于存在規(guī)模涌現(xiàn)規(guī)則，先行大企業(yè)在創(chuàng)新鏈條中的地位大幅提升，位勢(shì)不斷增強(qiáng)。大型數(shù)字平臺(tái)連接上億消費(fèi)者和百萬(wàn)級(jí)、千萬(wàn)級(jí)生產(chǎn)者，實(shí)時(shí)生產(chǎn)和匯聚海量數(shù)據(jù)，在強(qiáng)大的算力和算法支持下，具備自動(dòng)提取經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)特征和規(guī)律并進(jìn)行推理決策的能力，能夠準(zhǔn)確感知并捕捉創(chuàng)新資源維度和交易資源維度下的市場(chǎng)需求及變化趨勢(shì)。同時(shí)，研發(fā)結(jié)果可以直接應(yīng)用于海量用戶(hù)，用戶(hù)使用反饋也能快速傳遞給研發(fā)團(tuán)隊(duì)，持續(xù)的數(shù)據(jù)交互使研發(fā)方向能夠根據(jù)環(huán)境變化進(jìn)行靈活調(diào)整，更好優(yōu)化相關(guān)服務(wù)。大型平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)還來(lái)自數(shù)據(jù)交互形成研發(fā)簇群，平臺(tái)大場(chǎng)景運(yùn)作、跨產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)、多領(lǐng)域并進(jìn)，能夠匯聚各創(chuàng)新主體之間的場(chǎng)景化數(shù)據(jù)，并基于大規(guī)模的算法能力打造創(chuàng)新知識(shí)生態(tài)，增強(qiáng)具象場(chǎng)域中研發(fā)成果和終端產(chǎn)品的良性交互，極大促進(jìn)創(chuàng)新。
平臺(tái)的上述創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)對(duì)高端人才和投資者形成強(qiáng)吸引力，因而成為數(shù)字前沿技術(shù)和基礎(chǔ)研究的重要?jiǎng)?chuàng)新力量。
創(chuàng)新組織：數(shù)據(jù)能力與邊界開(kāi)放型創(chuàng)新組織形態(tài)
隨著數(shù)據(jù)成為重要?jiǎng)?chuàng)新要素，任何一個(gè)創(chuàng)新組織鏈接數(shù)據(jù)愈多、更新愈快、交互愈強(qiáng)，其創(chuàng)新能力就愈強(qiáng)。因此，能夠最大程度獲得數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)深度和廣度、增強(qiáng)數(shù)據(jù)交互和共享的開(kāi)放式產(chǎn)業(yè)組織成為重要的創(chuàng)新組織形態(tài)。
在數(shù)字時(shí)代之前，開(kāi)源開(kāi)放已經(jīng)成為重要的創(chuàng)新模式。全球97%的軟件開(kāi)發(fā)者和99%的企業(yè)使用開(kāi)源軟件，全球70%以上的新立項(xiàng)軟件項(xiàng)目采用開(kāi)源模式。雖然目前的人工智能大模型的領(lǐng)先者還是采用閉源模式，但由于大模型的訓(xùn)練和調(diào)整需要極其巨大的數(shù)據(jù)、算力和算法的投入以及海量場(chǎng)景的支撐，后繼者很可能采用開(kāi)源模式與之競(jìng)爭(zhēng)。
開(kāi)放科學(xué)以“自由、開(kāi)放、合作、共享”為理念，以海量數(shù)據(jù)匯聚和處理為手段，推動(dòng)大規(guī)模科學(xué)項(xiàng)目研究。數(shù)據(jù)生成、傳遞和交互方式的不斷演進(jìn)，使開(kāi)放科學(xué)逐漸成為創(chuàng)新范式變革的一類(lèi)趨向性目標(biāo)。在天文學(xué)、高能物理、生命科學(xué)、空間科學(xué)等領(lǐng)域，國(guó)際大科學(xué)項(xiàng)目成為推動(dòng)重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)的主流模式，各國(guó)或國(guó)際組織均致力于大科學(xué)數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享，并將各國(guó)科學(xué)家聯(lián)合起來(lái)開(kāi)展分布式協(xié)作研究。
數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)匯聚和交互能力成為驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的重要引擎，任何主體具備的數(shù)據(jù)資源、專(zhuān)業(yè)知識(shí)都可能成為創(chuàng)新起點(diǎn)，也可能鏈接到創(chuàng)新鏈條中，與其他主體的數(shù)據(jù)交互還可能帶來(lái)新增的知識(shí)或發(fā)展，因而邊界開(kāi)放對(duì)于創(chuàng)新的意義比以往任何時(shí)期都重要。從數(shù)據(jù)角度看，開(kāi)放型組織能夠獲取多樣化的互補(bǔ)數(shù)據(jù)資源，包括市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)、技術(shù)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)、行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)等，提升創(chuàng)新能力。從主體角度看，開(kāi)放型組織可以廣泛連接用戶(hù)、供應(yīng)商、技術(shù)服務(wù)商等，提供了創(chuàng)新匯聚的樞紐，通過(guò)數(shù)據(jù)交互激發(fā)組織創(chuàng)新活力，形成多元主體驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新模式。未來(lái)可能會(huì)有多種形態(tài)的開(kāi)放組織出現(xiàn)，但有競(jìng)爭(zhēng)力的組織形態(tài)必然與其數(shù)據(jù)匯聚和交互能力匹配。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新不僅能夠揭示海量數(shù)據(jù)間的復(fù)雜關(guān)系，洞察顆�；瘓�(chǎng)景并賦能，而且能夠推進(jìn)和深化理論機(jī)制的多樣化探索路徑，甚至帶來(lái)新能力的動(dòng)態(tài)涌現(xiàn)�？梢灶A(yù)期，這種新型創(chuàng)新范式將成為科學(xué)發(fā)現(xiàn)最重要的范式和路徑。
創(chuàng)新倫理：普遍參與、負(fù)責(zé)任創(chuàng)新與維護(hù)競(jìng)爭(zhēng)的公共價(jià)值
區(qū)別于以往傳統(tǒng)技術(shù)革新帶來(lái)的倫理問(wèn)題，數(shù)字時(shí)代的科技倫理生發(fā)于創(chuàng)新過(guò)程本身，數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)關(guān)系成為科技發(fā)展方向的重要引導(dǎo)，以介入社會(huì)基礎(chǔ)運(yùn)行的方式徹底重塑人的主體性與獨(dú)特性，導(dǎo)致自然秩序和社會(huì)關(guān)系的多元改變。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的社會(huì)發(fā)展趨向、數(shù)字平臺(tái)成為新型社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)的變革，以及創(chuàng)新效率提升中的壟斷等都成為新的難題與挑戰(zhàn)。
科技發(fā)展方向：公眾知情與參與的重要性。當(dāng)下科技創(chuàng)新產(chǎn)生的一些影響一旦發(fā)生則不可逆轉(zhuǎn)，這就使得傳統(tǒng)的社會(huì)適應(yīng)機(jī)制——試錯(cuò)并糾正——變得不再適用。為避免少數(shù)專(zhuān)業(yè)修養(yǎng)深厚但全局知識(shí)和責(zé)任感不足的科技專(zhuān)家倉(cāng)促作出影響長(zhǎng)遠(yuǎn)的科研決策，公民對(duì)相關(guān)科技發(fā)展趨向應(yīng)具有平等的知情權(quán)和發(fā)言權(quán)，開(kāi)源開(kāi)放的創(chuàng)新特征也正與這一挑戰(zhàn)形成呼應(yīng)。與民眾重要權(quán)益相關(guān)的數(shù)據(jù)，應(yīng)秉持以開(kāi)放為原則的價(jià)值理念，最大限度保障公眾利益和社會(huì)福利。總之，在數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)關(guān)系驅(qū)動(dòng)的科技創(chuàng)新范式中，透明公開(kāi)是首要的倫理遵循，以保障科技發(fā)展促進(jìn)人類(lèi)文明進(jìn)步與福祉增加。
負(fù)責(zé)任創(chuàng)新：數(shù)據(jù)、算法黑箱與風(fēng)險(xiǎn)治理。由于數(shù)據(jù)量大、復(fù)雜度高，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法決策往往具有內(nèi)部機(jī)制不透明的“黑箱”特點(diǎn)，且隨著數(shù)據(jù)交互能力與共享能力不斷提升，給用戶(hù)和社會(huì)帶來(lái)未知風(fēng)險(xiǎn)的概率也越大。近些年來(lái)，創(chuàng)新范式越來(lái)越強(qiáng)調(diào)“負(fù)責(zé)任”的維度以應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，國(guó)內(nèi)外提出的諸多新興科技治理理念，如“建構(gòu)性技術(shù)評(píng)估”“預(yù)期性治理”等，更多標(biāo)志著倫理維度的深度嵌入�！柏�(fù)責(zé)任研究與創(chuàng)新”的理念更是將倫理考量直接納入創(chuàng)新過(guò)程本身，確�？萍歼M(jìn)步不僅僅追求經(jīng)濟(jì)效益，更重要的是要在尊重人類(lèi)價(jià)值觀、社會(huì)規(guī)范和環(huán)境保護(hù)的前提下開(kāi)展創(chuàng)新。
制約大企業(yè)壟斷：為開(kāi)源開(kāi)放賦予新的倫理價(jià)值。數(shù)字時(shí)代的創(chuàng)新范式演進(jìn)更多依賴(lài)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)關(guān)系交互共享產(chǎn)生的正向循環(huán)，也因此更容易導(dǎo)致壟斷的產(chǎn)生。當(dāng)前的壟斷形式正在從傳統(tǒng)的價(jià)格壟斷轉(zhuǎn)變?yōu)槠脚_(tái)壟斷，大型平臺(tái)企業(yè)通過(guò)提供免費(fèi)服務(wù)的方式掌握數(shù)據(jù)流量，規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)效應(yīng)十分顯著，規(guī)模效應(yīng)遞增的特點(diǎn)也由“邊際”轉(zhuǎn)變?yōu)椤百|(zhì)變”甚至“涌現(xiàn)”，有可能導(dǎo)致市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的根本改變。同時(shí)，市場(chǎng)內(nèi)生的制約因素也在不斷涌現(xiàn)，開(kāi)源開(kāi)放這類(lèi)創(chuàng)新組織有可能削弱先行者的市場(chǎng)支配地位。在數(shù)字時(shí)代，由于對(duì)數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景的巨大需求，開(kāi)源開(kāi)放有可能成為非頭部企業(yè)發(fā)展的內(nèi)在訴求。但由于先行者的優(yōu)勢(shì)更加突出，需要加大對(duì)開(kāi)源開(kāi)放的鼓勵(lì)和引導(dǎo)，使之成為企業(yè)社會(huì)責(zé)任的標(biāo)識(shí)和追求，成為社會(huì)認(rèn)同的創(chuàng)新文化，以約束頭部大型平臺(tái)企業(yè)的壟斷風(fēng)險(xiǎn)，提升創(chuàng)新效率，促進(jìn)創(chuàng)新收益的公平分享。
（作者分別為中國(guó)社會(huì)科學(xué)院大學(xué)教授、中國(guó)社會(huì)科學(xué)院財(cái)經(jīng)戰(zhàn)略研究院博士后、清華大學(xué)講師）
