2016年AlphaGo横空出世，大败人类**棋手。这不仅使公众对人工智能有了***认知，更是多了一重人类与机器命运的深刻思考。人工智能会发展到什么程度？人工智能时代，还需要那么多人吗？

我们认为，人工智能影响就业的机制既有替代效应，还有补偿效应和创造效应，人口规模在人工智能时代仍非常重要。一方面，人口是人才和创新的基础，另一方面人口规模大意味着大市场。我们长期呼吁，尽快全面放开并鼓励生育，让生育权回归家庭自主，正视渐行渐近的人口危机，积极应对人口少子化老龄化的严峻挑战。

风险提示：生育政策调整不及预期，大规模结构性失业风险等
 

1 人工智能的概念与应用

1.2 人工智能的定义

人工智能是指对人的意识和思维过程的感知与模拟，不同于传统计算机技术，是机器根据既定的程序执行计算或控制任务。1950年，现代计算机之父艾伦·图灵（Alan Turing）在文章《Computing Machinery andIntelligence》中提出疑问“机器能思考吗？”，他认为，如果一台机器进行多次测试后，有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就具有了“智能”的特征，这也是**的图灵测试的主要内容。1956年，达特茅斯会议上计算机科学家约翰·麦卡锡首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence）”一词，并将其定义为“制造智能机器的科学与工程”,标志着人工智能领域的正式创立。目前，人工智能定义尚未形成统一。Rich & Knight(1991)认为，人工智能是研究如何让计算机完成现阶段人类才能做得更好的事情；麻省理工大学教授Winston(1990)认为，人工智能是研究那些使感知、推理和行动成为可能的计算；中国信通院在《人工智能发展白皮书（2018）》中提出，人工智能可以理解为用机器不断感知、模拟人类的思维过程，使机器达到甚至超越人类的智能。不同于传统的计算机技术是由人类编写，包含既定程序执行指令要求，人工智能可以通过读取海量数据，从中发现规律和联系，实现自我学习，拥有归纳推理和决策能力。

当前我们尚处于弱人工智能时代，但智能化趋势明显。按照目前流行的定义，弱人工智能也称应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，无自主意识；强人工智能又称通用人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能，有自主意识。牛津大学物理学家大卫·多伊奇教授曾评论，至今没有任何迹象显示可能出现强人工智能，当前我们仍处于弱人工智能时代。从底层技术来看，人工智能仍依赖于现代计算机架构的软、硬件，以统计算法对人类行为和活动进行分割，而后完成模拟、预测和决策，其出现一方面得益于芯片运算和处理能力的提升，如GPU、FPGA、ASIC等，另一方面得益于机器学习算法不断成熟与更新。人类在18世纪进入蒸汽时代，19世纪进入电气时代，20世纪进入信息与互联网时代，随着未来人工智能技术逐渐成熟，21世纪将步入智能时代。信息与通信技术（ICT）产业是智能时代的基石，对整体经济社会发展具有明显的辐射作用，也是当前及未来各国科技竞赛的制高点。能否抓住智能时代变革的机遇，是中国建设现代化强国的关键。

1.2 人工智能的关键技术

人工智能的关键技术是机器学习，深度学习是机器学习的重要分支，极大地提升了应用的准确性，是时下*热门的技术领域。通俗来说，机器学习是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。从模型结构上来分，机器学习算法可以分为线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯模型和人工神经网络等。2006年加拿大Hinton教授提出深度学习概念，不同于浅层学习算法，深度学习使用多层非线性处理单元变换数据输入，极大地发展了人工神经网络算法。在21世纪充足数据基础和芯片算力提升的支持下，深度学习算法大大推动了人工智能在各行各业应用中的准确性，如语音识别、图像识别、自然语言生成等，呈现出爆发式发展态势。

与以往的技术进步稍有不同，人工智能对于劳动要素的替代不仅在于体力，还在于脑力甚至创造力等高技能工作。以往技术进步*明显的共同点就是机器代替了人力，如**次工业革命的蒸汽机、第二次工业革命的电机和内燃机、第三次工业革命的互联网，均在不同程度上将劳动者从繁重、枯燥、重复、低效的劳动中解放出来。人工智能的不同之处在于，随着硬件层、数据层以及算法层等各方面技术储备趋于成熟，机器或逐渐可以完成复杂的逻辑思考和决断。2016年，机器人AlphaGo1.0以4:1战胜韩国围棋**人李世石；2017年,AlphaGo2:0击败当时世界排名**的中国棋手柯洁。2017年7月美国50个州开始使用世界上**个“机器人律师(DoNotPay)”，2018年1月日本癌症研究会开始用AI检测胃癌，检出率超过92%，用时仅0.02秒。

1.3 人工智能产业版图

人工智能企业可分为基础层、技术层和应用层，目前中国以应用层发展为主，相关企业数量占比近八成。其中，基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主；技术层以计算机视觉、智能语音、自然语言理解等应用算法的研发为主，应用层解决实际问题，是人工智能技术针对行业提供产品、服务和解决方案，其核心是商业化。根据《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2019)》，截至2019年2月，应用层人工智能企业占比*高，为75.2%；技术层居第二位，占比为22.0%；基础层企业占比*少仅为2.8%，而美国三类企业分别为39.1%、57.7%、3.2%。根据艾瑞咨询在《中国人工智能产业研究报告》中的测算，AI在安防和金融领域市场份额*大，在工业、医疗、教育等领域*具爆发力。