人工智能发展需要投入大量的人力和物力，如果不能以有效的激励体系作保证，那么新技术的产生就会遇到困难。

　　“人工智能”无疑是近期科技圈最热门的关键词。随着在深度学习等领域的一些关键性技术取得突破，人工智能技术在过去几年中获得了长足的发展，其应用已经深入到了生产生活的各个领域。在下一阶段，究竟该如何推进人工智能的发展，让其更好助力经济发展、社会进步，这是业界和政策制定者共同关心的问题。

　　开放平台利于人工智能发展

　　3月10日，科技部部长万钢在回答记者提问的过程中，谈到了很多关于人工智能发展的设想，包括加快项目指南准则、加强成果转化、加强政策法规研究、强化国际合作等。所有的这些设想都非常及时，如果能将这些设想一一落地，相信一定能对我国人工智能的发展起到极大的推进作用。

　　万钢部长的讲话中，专门强调了建设开放、开源平台的重要性，以便让所有创业者都享受到人工智能技术进步所带来的红利。这一点毫无疑问是正确的。

　　一方面，人工智能的研发需要大量的资金投入，一般的创业者难以承受。如果可以建立开放、开源平台，让所有创业者共享已有的技术成就，那么这些人就可以以相对低的代价获取创新成就，让技术更有效率地实现转化。

　　另一方面，类似人工智能的高科技产业具有很强的规模经济和范围经济。如果可以建立开放、开源的平台，就可以让各个企业的研发行为避免不必要的重复，实现有益的相互补充，让规模经济和范围经济得到最为充分发挥，这显然有利于研发效率的大幅提升。

　　在这里，我想补充的一点是，建立开放、开源平台，让更多人共享创新的成果还需要有一个前提，那就是处理好激励问题，让创新者得到相应的实惠。如果相关的技术已经存在，那么通过开放、开源的平台将它们共享出去显然可以提升效率。

　　但是，新技术不是从来就有的，其产生依赖于研发的投入。尤其是类似人工智能这样的高技术研发，其需要投入的人力和物力是巨大的，如果不能有有效的激励体系作为保证，那么新技术的产生就会遇到困难。

　　还需对创新者建立有效激励

　　在我看来，要对创新者建立有效的激励，需要做到如下几点：

　　第一，完善对知识产权的保护。只有给予研发人员以足够的回报，才能让他们有充足的积极性进行创造，这就要求对知识产权予以足够的尊重和保护，让知识的生产者能够从创造知识的过程中切实获得收益。这里需要说明的一点是，在知识产权的保护过程中，会面临着“激励”和“开放”的权衡问题——如果对知识产权保护过严，那么知识就难以扩散;而如果保护过松，则会打击人们创新的积极性。如何在二者之间进行权衡，需要在实践中不断摸索。

　　第二，加大对具有公益性质的基础技术的扶持。人工智能的发展需要很多基础研究。但从经济学角度看，基础性的研究具有公共品的性质，由于激励不足，其有效供给往往会少于需求。针对这一问题，政府应该用产业政策对基础技术的研究进行大力扶持，保证其有效供应。

　　第三，用好新技术，帮助解决开放式创新中的激励难题。现代的创新离不开合作，但不同主体的合作往往会涉及贡献认定的困难。例如，在一个大型的人工智能系统的开发中，如何认定参与其中的各企业、各成员究竟做出了多大贡献，又如何根据贡献计算报酬，都将是十分困难的。在现阶段看，为了应对这一问题除了要完善相应的法规制度外，还应该借助相关的技术手段。例如，尽管人们对区块链褒贬不一，但作为一项技术，区块链技术具有可追踪、可回溯、不可篡改等特性，这些特征都决定了它在认定贡献、提供相应激励的过程中具有很强的应用性。

　　最后，特别指出的一点是，要保护好数据生产者的激励。当前人工智能的发展，很大程度上来自于机器学习技术的进步，而这种技术对于数据的依赖是极强的。只有搜集、整理海量数据，将其作为投入品，才能训练出高效的人工智能系统，而搜集、整理数据的过程则是需要大量的成本的。从某种意义上讲，数据的生产过程和技术的研发有很强的相似性，但技术有知识产权法进行保护，而关于数据产权及其保护的法律还很欠缺，有很多人甚至认为企业搜集整理的数据应该是可以免费被使用的。在我看来，如果这样做，就会严重阻碍数据生产者的积极性，从而影响数据这种生产要素的供给。因此，在现阶段还需要尽快完善数据产权和使用的相关立法，加强对数据生产者的保护乃是发展人工智能的当务之急。

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