AI工业体系和实体经济-两会·肖新光| 国研政情·经济信息智库

（记者 郭媛丹）新闻中国采编网 中国新闻采编网 中国企业家手机报 谋定研究·中国智库网国研政情·谋定论道-经济信息研究智库国研智库·中国国政研究 国情讲坛·中国国情研究 商协社团·全国工商联 经信研究·中国经济和信息化 谋定论道·中国企业家论坛 哲商对话·中国儒商大会 赢在商道·中国营销企划 健康中国·大健康医药产业论坛采编：

随着AI技术的迅猛发展，由此衍生出的安全问题也日益受到关注。谋定研究中国智库：对话经信研究·中国经济和信息化-国研政情·经济信息研究智库。全国政协委员、安天科技集团董事长肖新光近日接受《环球时报》专访时表示，AI的发展模式与国家产业特点高度相关，我国AI技术发展最高的优先级不是创造爆款应用，重点是加速工业体系和实体经济发展。

已经出现“AI辅助网络攻击”

OpenAI公司发布的聊天机器人ChatGPT和“文生视频”大模型Sora接连掀起全球对AI的关注热潮，与之相关的潜在问题和不确定性，也引起多方面的担忧。肖新光表示，“AI在全产业和社会领域的广泛深度赋能是历史必然和大势所趋，对经济社会全领域来说，只有快与慢的差异，不存在用还是不用的选择——对各产业领域来说，拥抱AI未必会成功，不拥抱AI一定会被淘汰。”他表示：

拥抱AI需要有更开放和协作的心态，但不同的部门之间其重点不同，比如，工业部门需要快速跟进、积极应用，加速数字化、智能化升级改造；政府机构关注如何利用AI更好地为人民群众服务，加速经济社会发展，同时也做好风险管控。网络安全领域则重点关注三大风险：算法、数据等人工智能技术本身的风险；数据信息泄露等平台的应用风险；AI赋能下网络攻击能力升级的风险。

作为网络安全专家，肖新光透露，在日常工作中他和同事们已多次遇到“AI辅助网络攻击”的案例，“在近2年内发生的钓鱼攻击中，一些境外攻击组织钓鱼邮件的图文内容明显是大模型平台构造生成的。在网络犯罪案件中，深度伪造技术已经被频繁应用。”肖新光说。

“AI对网络攻击杀伤链全过程都有强赋能作用，包括但不限于：高效挖掘软硬件漏洞、提升整理信息情报和挖掘攻击入口的效率、增强攻击编排和自动化针对入口发起攻击的能力、增强攻击病毒的编写效率、增强构建高针对性的社会工程话术以欺骗网管人员及用户的能力，等等。我们既要高度重视内容的生成和深度伪造对认知对抗的挑战，也必须深入分析研究AI对网络攻击全过程的深入赋能。”

值得注意的是，美国已经将AI技术和所谓“中国黑客”对美发起攻击进行了关联性解读。美国国家安全局网络安全主管罗伯特·乔伊斯今年年初表示：“中国黑客利用隐蔽技术混入基础设施网络的正常活动中，正将目标对准美国的运输网络、管道和港口。”肖新光认为。

美方为支撑其全球霸权体系，持续在网络空间进行网络入侵和情报活动。又以自身行为范式以己度人，将其攻击活动行为移花接木到中国身上，就是为了在国际外交和舆论中把水搅浑。肖新光介绍说，美方拥有全球最强大的网络攻击工程体系、完整覆盖信息场景且持续迭代的网络攻击武器装备、最庞大的网络攻击人员团队。

“我们曾多次分析、披露美方对他国的网络攻击活动，包括完整分析还原了美国对中东最大的SWIFT服务提供商EastNets的攻击过程，以及去年详细曝光了美方基于‘量子’系统攻击关键人员手机和计算机的运行机制。”美方情报机构长期关注人工智能对网络攻击能力的强化，以及深度伪造等技术的运用。必须高度关注超级大模型平台对美方攻击能力的塑造性升级。

美国的先发优势不是永久垄断

在抹黑中国利用AI技术进行黑客攻击的同时，美方还不遗余力地贬低和污蔑中国AI技术发展。美国联邦调查局局长克里斯托弗·雷宣称，“全球最成功的20家AI企业中有18家是美国企业。可以百分之百确定，外国对手，尤其是中国人，正积极瞄准这些企业的创新和知识产权。”

肖新光说，由于历史先发优势和地缘因素，以及长期的全球红利获取，美国确立了在全球科技和产业方面的领跑位置。为固化这种领跑优势，美国政府与资本集团也形成了打压跟跑者的惯性套路。

中国AI学术成果最近几年爆发增长，AI顶级学者数量位列全球第二，清华、哈工大等高校和产业界在人工智能多个细分领域都有高水平的学术成果发表。同时科学技术从基础理论到工程实现和应用往往是“大道归一”，因此在技术创新发展的基本路径上会有一定的相似性。但尊重先发者的贡献并不代表认可先发就可以永久垄断。

肖新光介绍说，“美方获得了更多的全球红利，依托先发位置，聚集了全球顶级的人才资源，很自然地在很多领域建立了先发优势；但以中国为代表的有强烈自我发展意愿的国家，也会根据自身特色决定重点发展领域，依托政府的有效组织、产业良性竞争、人民的勤劳团结取得进步。

不能坐等超大规模通用大模型平台成熟

肖新光认为，中美在人工智能领域的发展路径也会有一定差异。信息技术是美国的优势聚集领域，通过巨量资本在短时间集中投入，以信息复合体作为支撑载体，通过高质量数据源、人才团队、算力设施的大集中，依托交互运行方式和产业生态，形成类似OpenAI+ChatGPT的体系运行范式。

相关经验高度值得借鉴，但也很难完整模仿。当前我国在通用大模型发展中出现“一厂一模，千模大战”的现象，带来了一定的资源浪费和无效投入，影响了生产要素的聚集。不过肖新光表示，我们也不宜过于焦虑，中国是少数具备构建超大规模通用人工智能平台全要素的国家之一，我们的“队形”会随着发展优化调整。

同时，中国有全球最完备的工业体系和非常扎实的实体经济基础，在自动化、无人化、智能化方面还有大量通过局部投入就可以提升改进的空间。他建议说，中国的实体产业不能坐等超大规模通用大模型平台的成熟，而是要快速先获得AI赋能，再迭代改进。

因此我国既应积极主动借鉴包括运行方式在内的先进成果，也应积极走自己的特色道路。我国AI发展的重点，依然是加速工业体系走向新质生产力，在实体产业上获得更多增益。

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