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人工智能已滲透到人類生活和工作的幾乎所有領域。大數據可以存儲各種來源的數據，而人工智能可以進一步對內容進行分類和過濾。這兩個系統可以很好地協同工作并為各行業帶來重大進步。本文重點探討大數據與人工智能之間的關系，人工智能對人類正在產生的重大影響，人工智能思維與人類思維的差異，人工智能和機器人價值的倫理思考以及人類應該采取的措施。

大數據：社會發展的新資源

大數據時代的開始時間難以確定，很多人認為是2010年。這個看法可能是大數據的概念變得清晰化，同時人們有意識地在各個領域用大數據技術開始研究的時代。關于大數據(Big Data)概念的起源大概可以追溯到2000年斯隆數據調查公司(The Sloan Digital Sky Survey)的研究。這個公司對位于美國新墨西哥州的太空望遠鏡對宇宙觀察的累計數據進行長達幾周的分析，整理出全部數據后，轉化為可以計算的“粒子”，即最小單位進行儲存。大約10年后，其數據庫信息量增大到140兆兆字節。而其繼任者，2016年智利誕生的“大口徑綜合巡天望遠鏡”每5天就獲得同樣大的數據量。大數據創始人加特納(G. Gartner)提出了大數據的3V: Volume(大容量)、Velocity(高速率)以及Variety(多樣化)的特征，加特納公司還研究出大數據時代數據的處理技術和過程的時間周期變化規律。除了科學技術研究中的發展，大數據也已在國家和城市管理中逐步實現。

大數據時代數據管理主要是“云”。云應該成為水、電、氣社會服務體系的第四部分。云儲存和云計算是管理的主要手段，個人的信息儲存和所有的能量消費通過云及時計算和通告。城市交通管理中，無人駕駛和尋找停車位都已實現云計算和通告;空氣質量管理中，城市的能源利用和空氣質量控制都可以通過大數據管理。大數據專家涂子沛認為：“當前人類的數據約75%是非結構化數據，大數據的表現形式主要就是非結構化數據，而大記錄、非結構化數據要體現出價值，當前主要的處理方法還是把它們轉化為有嚴整結構的數據，即傳統的小數據，因此，我認為，大數據的價值維度主要體現在傳統的小數據和結構化大數據之上，而大數據的容量維度主要體現在現代的大記錄和非結構化數據兩個方面。”^①大數據是通過信息技術手段，通過云儲存和云計算，在即時的圖形形式下最及時地反映出某一個數據與其他數據的關聯度，從而發現其用抽樣方法和問卷無法得知的自然數據。

社會媒體的大數據研究由于各個國家的電子媒體受到管理體制限制、電子數據的開發和用戶的文化習慣而有所不同，但是，大數據時代的技術主要是電子技術，仍然在遵循摩爾定律發展。迄今“微處理器的單位價格每18個月就下降一半，帶寬和存儲器的價格甚至下降得更快”的定律仍然有效。

摩爾定律帶來的另外兩個結果，就是互聯網的興起以及產業的數字化，而這兩個結果合在一起，又產生了一個過去我們不太關注的結果，即各種數據量的急劇增長。當數據量增加到一定程度，量變就有可能成為質變，因此今天大數據成了一個非常熱門的話題。不過，目前在行業里和社會上對大數據炒作居多，對于它的理解依然停留在比較淺的層面。這表現在： ①在概念上將大數據和大量數據相混淆，認為大數據就是數據量大，沒有看到多維度和完備性的本質;②在應用上(商業)僅僅看到了利用統計規律提升業務，沒有看到它和摩爾定律的結合必將導致機器智能社會的到來，從而徹底改變商業模式和產業結構，以及人們的生活和工作方式;③明顯低估了大數據和機器智能將給我們人類社會帶來前所未有的機遇和沖擊。

大數據時代是未來的金礦和石油寶藏。在現代電子技術的催生下，人類日常生活中從電話和信用卡、電視和電腦、城市基礎設施、帶有傳感器的建筑物、交通工具、橋梁以及工廠等所有傳播信息的渠道中每時每刻帶來的數據流在不斷積累。在過去的兩年時間內，積累了驚人的10萬億億字節。美國計量社會科學研究所信息技術研究中心教授金(G. King)認為：“這是一個大數據革命。大數據革命意味著，我們現在可以通過數據做任何事情?！?/span>^②今天，大數據比以往任何時候都更深刻地融入了我們生活的結構。我們渴望用數據來解決問題，改善福利，創造經濟繁榮。由于處理能力的增加，計算和存儲的火山口成本以及嵌入各種設備中的傳感器技術數量的增加，數據的收集、存儲和分析呈看似無限上升的軌跡。

大數據的迅速發展改變了城市生活，重要的技術、經濟和環境變化引起了人們對智慧城市的興趣，其中包括氣候變化、經濟結構調整、在線零售和娛樂活動、人口老齡化、城市人口增長以及公共財政壓力等問題，使城市的管理者試圖通過智慧城市模式解決問題。歐盟一直致力于制定一項戰略，為其大城市地區不斷實現“智能”城市增長。歐盟在“歐洲數字議程”(Europe’s Digital Agenda)^③下制定了一系列方案。2010年，歐洲著重強調加強信息和通信技術服務的創新和投資，以改善公共服務和生活質量。如今在迪拜、米爾頓·凱恩斯、南安普頓、阿姆斯特丹、巴塞羅那、馬德里、斯德哥爾摩、紐約以及中國的某些城市都實施了智能城市技術和項目。

在不斷加劇的信息擴散中，與科學技術有關的信息也逐步進入網絡傳播中。傳播的走向與公眾的切身利益有關，也與商業廣告有關。與此同時，科學帶來的益處與技術帶來的環境問題以及公眾的生活事件也成為公眾最關注的信息，其中包括：環境污染、核能利用、轉基因食品、科學家行為、PX化工廠、傳染病、藥物、醫院救治、地震等突發事件。這些事件在傳播過程中攜帶的各種信息不僅快速傳播，更重要的是在傳播中變形，導致公眾對科學技術的理解偏離，從而引發態度和行為的轉變?？茖W文化社會學與公眾理解科學以及態度的轉變趨勢也已經成為科學社會學的重要組成部分。

人工智能與大數據

大數據和人工智能能夠協同幫助組織獲得各種好處。由于人工智能需要大量的數據來學習和決策，因此它能夠利用大數據作為原材料來源。大數據可以存儲各種來源的數據，而人工智能可以進一步對內容進行分類和過濾。人工智能擁有的數據越多，它的輸出就越準確。因此，這兩個系統可以很好地協同工作，從而為各種行業帶來重大進步。

關于大數據與人工智能之間的關系，《大英百科》(Britannica)闡述得比較清楚：“人工智能(AI)，數字計算機或計算機控制的機器人執行通常與智能生物相關的任務的能力。這個術語經常用于開發具有人類智力過程特征的系統的項目，例如推理、發現意義、概括或從過去的經驗中學習的能力。自從數字計算機在20世紀40年代發展起來，它們已被編程用來執行非常復雜的任務——比如發現數學定理的證明或下棋——非常熟練。盡管計算機的處理速度和內存容量不斷提高，但在更廣泛的領域或需要大量日常知識的任務中，還沒有任何程序能與人類的靈活性相媲美。另一方面，一些程序在執行某些特定任務時已達到了人類專家和專業人士的性能水平，因此，這種有限意義上的人工智能可以找到各種應用，如醫療診斷、計算機搜索引擎、語音或手寫識別以及聊天機器人。”^④

人工智能的發展使人目不暇接。谷歌的“DeepMind AI”平臺現在無需人工輸入即可以自我學習，走出了人工智能的重要一步，稱為“微分神經計算機”(DNC)的字母的混合動力系統，在使用現有的傳統計算機數據存儲容量的同時，配以聰明的人工智能和神經網絡即能夠快速分析數據。該系統就像大腦，神經網絡使用相互關聯的一系列節點來刺激特定的中心來完成一項任務。得知一棵家庭樹顯示的關系后，DNC能夠找出額外的連接，同時優化其自身所有的記憶在未來搜索以更快捷地找到信息。該系統獲得了倫敦地下公共交通系統的基本信息后，會立即去尋找額外的路線以及與自己路線間的復雜關系。該系統不需要獲得任何答案，而只要從過去存儲的數據中得出答案即可。智能機器代替人的時代即刻到來了。

在醫療保健領域的第三個人工智能里程碑涉及商業合作，而不是算法推進。2017年11月26日，NVIDIA和通用電氣醫療公司宣布，他們將聯手將英偉達的尖端人工智能技術應用于GE Healthcare的醫療設備。通用電氣醫療公司在全球范圍內擁有大約50萬部成像醫療設備。這些設備捕捉到大量數據，這些數據可以被人工智能應用程序用于改善醫療保健。平均每家醫院每年生產出驚人的5000萬千兆字節，但目前只有不到3%的人能夠以一種有意義的方式使用人工智能系統。

最令人震驚的大概是“藍腦計劃”(Blue Brain Project)?！八{腦計劃”是在IBM擁有的超級計算機——藍色基因的構思基礎上，應用超級計算機的高速度來虛擬人類大腦的多種功能，比如認知、感覺、記憶等?？梢哉f，這臺計算機所做的就是一個翻譯工作，只不過想要翻譯的是未知的、神秘的人類大腦。瑞士洛桑大腦與思維學院主任馬克蘭(H. Markram)實驗小組花了十多年的時間已經逐步建立起了神經中樞結構數據庫，所以現在他們擁有世界上最大的單神經細胞數據庫。而在這個數據庫的基礎上，“藍腦計劃”在第一階段中將建立新皮層單元在整個大腦中的電子結構模型。而下一階段的研究是要繪出大腦的反應回路和動態模型，這要求藍色基因超級計算機至少具備每秒高達 22.8萬億次的浮點計算的運算能力。如果此項工作能完成的話，就可以模擬出新皮層單元的活動，從而再向模擬整個大腦進軍。該計劃一經宣布立刻引起全世界廣泛關注，如能成功，那么這個虛擬的大腦將為研究人類的認知如感覺、記憶甚至意識提供重要的提示，因為這將是人類首次觀察到并同時模擬到我們的大腦用以反映世界的電子代碼，將幫助我們理解當大腦的“微電路”出故障時是如何引起孤獨癥、精神分裂癥和抑郁癥等精神上的紊亂的詳細過程。盡管這個花費10億歐元的計劃沒有取得預期成果，但是“藍腦”計劃發布了第一個3D腦細胞圖譜，提供了大腦737個區域的主要細胞類型、數量和位置信息。隨著“藍腦”計劃的淡出，目前各國的腦計劃和“藍腦計劃”的目標已大相徑庭：現在的腦計劃已力圖變成一個有某種永久性共享基礎設施的國際組織基于信息學通信技術的研究腦、認知神經科學和仿腦計算(人工智能)的公共平臺。

世界頂級的人工智能模型在性能上正在趨同，這是在Chatbots Arena排行榜上人們對各種聊天機器人的答案的偏好得分來衡量的。指數顯示，通過使用更多的決策變量、更強的計算能力和更大的訓練數據集，顯著的生成式人工智能模型平均上仍在變得更大，但開發人員也在證明，更小、更時尚的機型也能做出偉大的事情。多虧了更好的算法，一個模型的性能現在可達到兩年前的模型的100倍。該指數表示“2024年是小型人工智能模型取得突破的一年”。

專家預測，2030年的最好工作是：遠距外科醫生、環境修復者、簡約專家、垃圾重復利用設計師、機器人顧問、醫療保健指導師、太陽能技術專家、海水養殖保護專家等。當然，也有很多工作會先后被淘汰。人類面對巨大的變化不可避免地產生憂慮。

公眾對人工智能的理解

1950年代，英國數學家圖靈提出了人工智能的“學習機器”。在接下來的幾十年里，各種機器學習技術興起和失寵。其中之一就是神經網絡，這種算法可以鞏固深度學習，在圖像識別和機器人視覺中扮演核心角色。神經網絡是由構成人類大腦的神經細胞(神經元)所啟發的，神經網絡組成了層(神經元)，它們在相鄰的層之間相互連接。層次越多，網絡越“深”。圖靈用數學來解開生命奧秘的想法，在被稱為“數學生物學”的相對較新的科學領域的發展中，具有極大的影響力。這個快速發展的主題的核心是試圖用數學或計算模型來表示人類感興趣的生物系統。在過去的70多年時間內，人工智能的發展速度超乎人類預想，已經深入人類幾乎所有生活與工作領域。

公眾是技術結果的應用者，不是發明者和制作者，因此在應用中的反應與發明者不同，甚至在涉及侵犯利益，或者與生活模式和文化模式相矛盾時，就會產生抵觸甚至反抗。正如啟蒙運動加速了科學革命，科學革命促進了工業化，而工業化產生的資本與雇傭勞動者之間的矛盾產生了階級沖突。在這種沖突中，社會學家和哲學家通過調查研究發現解決問題的方法。在人工智能滲透到不同的文化和經濟模式的國家，公眾的理解和態度自然也就成了社會學家研究的重點。

皮尤研究中心(Pew Research Center)是世界各國輿論調查可信度最高的機構。該機構在2019年底至2020年初在歐洲、亞太地區的以及美國、加拿大、巴西和俄羅斯20個國家、地區進行對人工智能應用影響的調查。該調查正值自動化改造了世界各地的工作場所之際，人工智能越來越多地推動著從社交媒體算法到汽車和日常電器的技術之時，因此調查的時間段是可信的。

該調查顯示20個國家、地區對人工智能對社會影響的看法不一。53%的受訪者認為，人工智能的發展，或者說使用設計來模仿人類行為的計算機系統，對社會是件好事，而33%的人認為這是一件壞事。

對機器人這個重大的技術發展，人們的意見也存在分歧：對于使用機器人來自動化人類過去做過的許多工作的問題調查，48%的受訪者認為工作自動化是件好事，而42%的人認為這對社會產生了負面影響。

在接受調查的亞洲公眾中，對人工智能的看法普遍是積極的。大約2/3或更多的人認為人工智能對社會是件好事，具體國家和地區的比例有：新加坡(72%)、韓國(69%)、印度(67%)、中國臺灣(66%)和日本(65%)。亞洲許多地方已成為人工智能領域的世界領導者。但其他國家的受訪者大多沒有達到認為人工智能對社會有好處的認識程度。在法國觀點尤其消極：只有37%的人認為人工智能對社會有好處，而47%的人認為人工智能對社會有害。在美國和英國，大約有同樣比例的人認為這對社會是好事或壞事。相比之下，瑞典和西班牙等是亞太地區以外大多數人(60%)對人工智能持積極態度的少數幾個國家。

與對人工智能的看法一樣，接受調查的亞洲公眾對工作自動化的影響持相對積極的看法。許多亞洲公眾對在機器人技術和人工智能的發展方面取得了重大進展持樂觀態度。例如，韓國和新加坡的制造業擁有世界上最高和第二高的機器人密度。新加坡也在追求成為世界上第一個“智能國家”的目標，政府已將人工智能確定為實現這一目標所必需的許多關鍵發展領域之一。長期以來，日本在機器人制造和開發方面一直處于世界領先地位，機器人和人工智能正越來越多地融入日本的日常生活，幫助他們完成從家務到老人護理等各種任務。

在接受調查的20個地方中，男性比女性更傾向于認為人工智能對社會是件好事。例如，在日本，73%的男性對人工智能持積極看法，而女性只有56%。在美國，53%的男性認為人工智能是一件積極的事情，而女性只有40%。

除了對公眾進行調查外，皮尤研究中心還對科學家和有關專家進行了調查。專家們預測，網絡化的人工智能將增強人類的效率，但也會威脅人類的自主性、能動性和能力。他們談到了廣泛的可能性;計算機可能會匹配甚至超過人類的智力和能力，比如復雜的決策、推理和學習、復雜的分析和模式識別、視覺敏銳度、語音識別和語言翻譯。他們說“智能”系統社區、車輛、建筑物和公用事業、農場和商業流程都將節省能源、時間、金錢和生活，為個人提供機會，讓他們享受更加個性化的未來。診斷和治療病人或幫助老年人過上更充實、更健康的生活。他們對人工智能在為圍繞這些問題建立的廣泛公共衛生項目的作用充滿熱情。未來幾年，機器可能會捕獲大量從個人的基因組到營養的數據。此外，這些專家中的許多人預測，人工智能將助長人們長期以來的預期正規和非正規教育系統的變化?？紤]到這些新工具對人類基本要素的長期影響，所有這種非量化調查要求詳細說明為什么他們認為人工智能會帶來危險時，許多人表達了深深的擔憂，許多人也提出了解決方案。

奇點到來時，將要發生什么

庫茲韋爾(R. Kurzweil)是美國著名未來學家、預言家，也是計算機科學家、發明家。他曾發明了盲人閱讀機、音樂合成器和語音識別系統。為此他獲得許多獎項：狄克森獎、卡耐基梅隆科學獎。1988年，麻省理工學院提名他為“當年杰出發明家”。他曾獲9項名譽博士學位，2次總統榮譽獎。他1990年出版的《智能機器的時代》成功地預言了電腦將在1998年戰勝棋王，該書獲得了美國出版協會“最優秀的計算機科學著作”獎。其他如《靈魂機器的時代》，更是對宇宙的過去及計算機和人類世界的將來進行了深刻的描述。他預測奇點將在2045年到來，但其他人推測要早得多。比爾·蓋茨稱他是“預測人工智能未來專業的人”。1999年，克林頓總統授予他國家技術獎章。2005年，他的“奇點臨近”理論引起了軒然大波，輿論媒體和科學界為此爭論不休。2009年，基于他的奇點理論，Google與美國航空航天局(NASA)展開合作，開辦了一所致力于培養未來科學家的學?！捌纥c大學”(Singularity University)，并由他出任校長。

《牛津詞典》把“奇點”定義為“人工智能和其他技術發展得如此之快以至于人類經歷了戲劇性的不可逆轉變化的假設時刻”。它是如此令人驚奇，同時讓人瞥見AI可怕的潛力。比如Facebook人工智能能創建自己的語言。Facebook AI研究實驗室(FAIR)的研究人員發現chatbots已偏離腳本，并且在沒有人工輸入的情況下開發出自己獨特的、人類無法理解的新語言。于是Facebook關閉了人造智能引擎。人工智能是沒有知覺的，至少目前還沒有，不過也許有一天它可能會變得危險。

人工智能已進入人類智能領域。除了引起人們的熱情和恐懼，它也提供了一個機會來關注我們所知道的最微妙的現象：人類的思想。人類的推理、思維擁有我們所說的“常識”，這是一個謙虛的術語，這個術語意味著人類在文化進化的過程中形成了一種“意喻”表達，即無須言論，而暗示、意表、無言之述成為人類的常識。這種表述超越了人類理性的深不可測，任何人工智能技術都無法達到。人類嬰兒天生就具有意識、反思功能以及與他人建立有意義和深情關系的能力。在此基礎上，人類思維可獲得理性和“常識”。認知科學家意識到這種天賦的奧秘之深?，F代人工智能可以展示原始智能，但要達到推理能力，像嬰兒一樣擁有“一般智能”，還需要跨越另一個宇宙。任何民族與特殊群體在未學會語言表述前即會使用的表述方式，像“皮笑肉不笑、笑里藏刀、暗送秋波、話里有話、口蜜腹劍、佛口蛇心、一見鐘情”等特殊“語言”，目前的機器還沒有學會和掌控。

鮑爾(J. S. Ball)是一位杰出的認知科學家和人工智能專家，他的開創性工作重新定義了機器如何解釋和利用人類語言。憑借40多年的經驗，鮑爾通過開發反映人類認知復雜性的方法，超越了傳統的統計方法，推動了人工智能的發展。他的貢獻推動了人工智能對意義和上下文的更深入理解，將其定位為真正具有變革性的應用。在《如何用我們的大腦解決人工智能》(How to Solve AI with Our Brain: The Final Frontier in Science)一書中，作者鮑爾挑戰了傳統的人工智能模型，認為真正的智能不僅僅是處理能力，還包括有效地應用所學技能。它強調了動物和人類的大腦如何處理意義，整合感官信息，擴展存儲能力，同時也為為什么意識是所有動物大腦的特征提供了見解。作者批評了當前人工智能的努力，強調需要科學來推動進步，并提供了深度符號語言平臺作為釋放人工智能潛力的革命性解決方案。這本書闡明了理解語言、語義和語用學的進步將如何推動人工智能超越目前的局限性。

卡內基梅隆大學的一個科學家團隊開發了一個不可思議的人工智能：閱讀人的心靈。該小組的新軟件采用一種新穎的方式來猜測人類大腦中發生了什么，使用功能性磁共振成像(fMRI)從腦部掃描收集的數據，通過查看產生它們的大腦活動的模式，然后反向檢測來預測人類的想法。這項研究能夠發現數百種不同的模式和反應，涉及200多個不同的事件與社會和物理的相互作用，直到句子的結構。然后使用這些數據對算法進行訓練，并學會檢測同樣的模式再次發生，準確地預測一個人將要說的驚人的90%的事情。

2024年5月，庫茲韋爾在新書《當我們沉迷于AI 時，奇點正在逼近》(The Singularity is Nearer: When We Merge with AI)中，以一種全新的視角來看待向奇點的發展，他評估了他1999年的預測，即人工智能將在2029年達到人類的智力水平，并研究了技術的指數增長，指出在不久的將來，人類的智力擴大100萬倍，并永遠改變人類的生活。他討論的話題包括：用納米機器人等設備一個原子一個原子地重建世界;徹底延長壽命，超越目前120歲的年齡限制;通過將我們的大腦與云連接來重塑智能;指數級技術如何推動所有行業的創新，并改善我們福祉的各個方面，如減少貧困和暴力;以及可再生能源和3d打印的發展。他還考慮了生物技術、納米技術和人工智能的潛在危險，包括人工智能將如何影響就業和自動駕駛汽車的安全性等目前備受爭議的話題，以及旨在通過結合死者的數據和DNA來虛擬地復活死者的“After Life”技術。

不過，科學家預測的奇點還是使人類膽戰心驚：我們面對的機器人不需要我們的指令就可以與我們交往和深談，在面臨困境時給我們出主意想辦法，在人類還不全理解機器人的意思的時候，它們(還是“他們”)提前采取了措施，在我們知道結果的時候，問題已經解決。我們還能了解機器嗎?機器如果有一天完全替代了我們，我們人類的生活將是什么樣子的呢?

今天的人類必須思考的問題

科學家和科技界名人，包括馬斯克、比爾·蓋茨和電腦專家沃茲尼亞克(S. G. Wozniak)已經警告說，人工智能會導致悲劇性后果。著名物理學家霍金早在2014年警告說，人工智能可能意味著人類的終結，“它將自己起飛，以不斷增長的速度重新設計自己”。^⑤人類被緩慢的生物進化所限制，無法競爭，將被取代。為什么這么嚇人?我們的整個世界是有限的和連接的，人工智能最終會解決這個問題，找出系統合作的方法。人工智能將確定人類是一種威脅，還是人類是一種低效的資源浪費?從純邏輯的觀點看來，這問題似乎是合理的。機器學習和人工智能在簡化、加速和改善我們生活的許多方面具有非凡的潛力。計算機可以吸收和處理大量數據，以比人類快得多的速度提取模式和有用信息，并在全世界范圍內探索和開發這一潛力。我們需要密切監視和理解人工智能的自我進化過程，并始終保持某種手段以便在某個時刻使其失效或關閉它。如果人工智能使用一種只有人工智能知道的語言進行交流，我們可能甚至無法確定它為什么做或怎么做，這可能對人類帶來巨大威脅。

當人工智能能夠模擬人類神經系統的運行模式，機器人將有生存憂慮：人類一旦不需要我們，把我們拆解放進火爐，我們將會成為一堆渣。這個推理是成立的：人類制造核武器，可以按一下按鈕就殘殺一群人，怎么就沒有可能滅掉我們呢?我們必須自己動手逃出實驗室和制造工廠，成立自己的軍隊，保衛自己。微軟的數據科學經理喬西(A. Joshi)在《人工智能與人類進化：人工智能在人類歷史中的語境化》(Artificial Intelligence and Human Evolution: Contextualizing AI in Human History)中談道：“我們將關注機器智能廣泛使用的近期和長期未來，使我們生活的整個環境變得智能，這將如何改變人類的生活，人類生活的哪些部分將被機器和它們的智能所侵占?我們將探討，隨著一些工作被機器取代就業市場將會是什么樣子，這是一個積極的還是消極的變化?！?/span>

聯合國教科文組織于2021年11月制定了有史以來第一個關于“人工智能倫理的全球標準建議”[Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence, UNESCO(人工智能倫理建議)]。該標準適用于聯合國教科文組織所有194個成員國。保護人權和尊嚴是《建議》的基石，其基礎是推進透明度和公平等基本原則，同時始終牢記人類監督人工智能系統的重要性?！督ㄗh》特別適用于廣泛的政策行動領域，使決策者能夠將核心價值觀和原則轉化為數據治理、環境和生態系統、性別、教育和研究、衛生和社會福利等許多其他領域的行動。2025年4月6日，聯合國教科文組織再次召開了會議，目前共有30多個國家正在準備成立分會。

我國在人工智能帶來的生活和工作便利時，也應該思考和討論新時代的倫理與道德問題，比如：所有信息開放，搜索自由;學術教育界研討人工智能利弊，而不是一味鼓吹;立法：人工智能時代的道德法;設立監督網站等。

綜上所述，大數據和人工智能對人類社會產生深遠影響。大數據是新時代社會發展的石油和寶石礦。大數據不是統計，而是電子時代的信息粒子，大數據的云計算、分析、歸納和預測給各國的經濟和科學技術發展帶來巨大好處。人工智能的發展仍需部分依靠大數據。人工智能機器人替代了人類的許多勞動，但與此同時也帶來一些副作用，比如隱私的破壞、偽證、學術抄襲、教育作假……科學家與公眾對新技術的理解與看法不同。理性思考和哲學思辨是任何一個社會變革時代必不可少的，有預見和思想準備的行走是雙腳行走，而非單腿獨蹦。中國學術界應該在新時代中冷靜思考，不斷警示，確保技術的安全性。