《中国社会科学》“人工智能专题”精读（二）

主要观点总结

随着人工智能技术的发展，大模型、大算力和大语料成为生成式治理的关键要素，推动治理范式的演进。数据生成、传递和获取，数据交互能力，数据共享能力，以及数据数量、深度和广度是数字时代创新范式的关键维度。数字时代科技创新的特征包括双驱型创新、规模涌现规则、开放型创新组织和创新伦理。文章探讨了数据和数据关系对创新范式的影响，以及数字时代科技创新的显著特征，指出生成式治理为组织赋能，并展望了未来的实践指引和政策导向。

关键观点总结

关键观点1: 大模型、大算力和大语料是生成式治理的关键要素

这些要素通过协同推动，共同驱动生成式人工智能在更广泛场景中的发展应用，为生成式治理奠定坚实基础。

关键观点2: 数据生成、传递和获取，数据交互能力，数据共享能力，以及数据数量、深度和广度是数字时代创新范式的关键维度

这些维度构成了数字时代创新的基础，推动了科技创新的演进。

关键观点3: 数字时代科技创新的特征包括双驱型创新、规模涌现规则、开放型创新组织和创新伦理

这些特征表明，数据和数据关系驱动的创新成为新的范式，需要关注创新过程中的伦理问题和开放型创新组织的构建。

关键观点4: 生成式治理为组织赋能

通过高级数据分析和模式识别，生成预测模型、决策路径和个性化解决方案，提升组织的决策效率和创新能力。

关键观点5: 未来的实践指引和政策导向

包括大型科技平台构建创新生态圈，高校和研究机构专注于原始创新和基础理论构建，提升数据汇聚能力，以及将数字时代科技伦理问题内置于创新范式中。