1.1.2 人工智能的应用

随着以“智能”为核心特征的各类新兴科技的加速融合与聚变发展，人工智能技术不断重构生产、分配、交换、消费等活动的各环节，尽管各行业所面临的痛点不同，但人工智能技术能够通过数据收集、处理与分析等数据驱动的方式，改变未来社会诸多重点领域，教育、智能经济、互联网消费、医疗和自动驾驶等的发展模式将发生重大变化[7]。

1.人工智能在教育中的应用

人工智能技术正在推动教育信息化的快速发展，AI 教育是人工智能技术对教育产业的赋能，通过将人工智能与传统教育相融合，尤其是新一代人工智能技术应用覆盖教学全过程，实现学生的个性化学习、跨媒体学习和终身学习等[8]。然而，在人工智能协助学生学习的过程中，可能会放大原本就存在的不平等。当人工智能放大、增强人类的智慧时，它可能会放大有偏见的推理形式。当人工智能不断扩大、不断增强并不断在我们生活的方方面面得到应用时，有可能对某些群体（如缺乏使用智能设备能力的群体或者有特殊需求的学生群体）产生一定障碍。同时，“智适应”的互动设计也会因为各种数据原因存在一些设计偏见，可能会损害特定学生群体的权益，无法使所有学生群体拥有公平地展示自己能力的机会[9]。

2.人工智能在智能经济中的应用

数字化转型使各类要素重新配置，生产制造更加智能，供需匹配更加精准，专业分工更加精细，国际贸易更加广阔，掀起了由工业经济向数字经济演进的重大变革，其中大数据智能、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能等新一代人工智能技术将成为产业变革的核心驱动力，重构工业经济活动各环节，形成从宏观到微观的各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发工业经济结构重大变革，实现社会生产力的整体跃升。潘云鹤院士提出，中国的工业经济智能化发展包括工厂生产智能化、企业经营智能化、产品创新智能化、供应链接智能化和经济调节智能化五个层次[10]。

3.人工智能在互联网消费中的应用

当前，人工智能技术已被广泛应用于人们日常生活的多种消费场景，例如，支付宝、美团或大众点评等交易型“超级应用程序”，融合了各种生活方式服务，将数亿名客户与本地企业联系起来。人工智能改变了中国城市亿万人民的生活，加快了餐饮、酒店和电影等相关服务的预订和交付。2021年，在美团平台上，每天有超过60万名外卖配送人员平均在30分钟内完成食品配送订单。这么高的效率得益于强大而智能的调度系统，该系统每小时完成30亿条路线规划，以优化“外卖小哥”的配送量和配送时间[7]。在此过程中，基于客户的大数据历史信息，存在一定的大数据“杀熟”风险。

在金融领域，人工智能被用于银行信贷智能风控管理[11]。银行信贷业务的风险管理核心在于构建风控模型，帮助银行有效识别客户信用风险及欺诈行为。获取多领域、多维度、高质量的用户数据对于建立识别客户风险的风控模型至关重要，然而利用多源数据进行风控建模存在诸多风险，包括数据泄露风险和数据孤岛风险，具体表现为：在构建或优化信贷模型时，通常会选择与数据提供方联合建模，在此过程中，通常需要一方数据出库，存在数据泄露的风险；同时，信贷模型的构建通常需要征信、银行流水等多领域数据，由于行业竞争、隐私安全和行政手续等壁垒问题，金融机构难以整合使用分散在各地、各机构的不同领域数据。

此外，人工智能技术正在改变人们与目标价值信息的联系方式。例如，大部分人都在使用智能手机和时下流行的移动应用程序（如抖音、爱奇艺、腾讯视频、今日头条、快手和微博）。大规模推荐算法是信息获取的重要方式之一，由深层神经网络支持的系统每天根据用户兴趣和喜好为其量身定制数以千计的新兴新闻和视频。例如，2021年，中国每天有超过1.2亿人使用今日头条来看新闻、视频和其他内容。在这个过程中，系统实时收集用户反馈，并将其输入先进的分布式机器学习算法，调整模型以用于下一个项目推荐。在此过程中，存在个人数据被收集及隐私泄露的风险。

4.人工智能在医疗中的应用

随着人工智能技术在医疗领域的持续发展和应用落地，已有不少成功案例，如新药研发、辅助疾病诊断、辅助治疗、健康管理、医学影像、临床决策支持、医院管理、便携设备、康复医疗和生物医学研究。然而，目前人工智能还处在发展阶段，某些方面（包括数据模型的建立、数据的来源、知识模型和知识标准等）还有待完善；同时，当前的模型通常是由工程师构建的，缺少临床医学专家的参与。另外，临床疾病在很多情况下的数学逻辑不太清楚，其中涉及很多潜在的干扰因素甚至未知因素，目前建立的人工智能模型难以完全模拟临床上的因果关系[12]。

5.人工智能在自动驾驶中的应用

《德勤全球AI发展白皮书》指出，未来同汽车相关的智能出行生态的价值正在被重新评估，出行的三大元素“人”“车”“路”被赋予类人的决策、行为，整个出行生态也会发生巨大的改变。有专家认为：“自动驾驶汽车是未来网络的节点。”强大的计算力与海量的高价值数据是构成多维度协同出行生态的核心力量。随着人工智能技术在交通领域的应用朝着智能化、电动化和共享化的方向发展，无人驾驶将主导汽车产业的革新。根据中国信息通信研究院发布的《人工智能安全框架（2020年）》，2020年7月，苏州发布了全球首条城市微循环无人小巴市民体验线路，落实了全国首个常态化运营的城市公开道路无人小巴项目。2020年10月，百度自动驾驶出租车服务在北京全面开放，10月12日单天呼单量突破2600单。

自动驾驶汽车是由云端服务、传感器、计算单元、自动驾驶算法和底盘动力系统等构成的复杂系统。由于众多组件暴露出了大量攻击面，所以其面临严峻的安全挑战。根据风险来源的不同，自动驾驶安全风险可分为传统网络安全风险和人工智能安全风险。传统网络安全风险主要有云服务安全风险、计算环境破坏风险、车云网络通信安全风险和内部网络通信安全风险；传感器数据干扰和自动驾驶算法攻击是突出的人工智能安全风险。