生成式人工智能在當今科技發(fā)展浪潮中異軍突起，其強大的功能和廣泛的應用領域為新質(zhì)生產(chǎn)力的賦能提供了諸多可能性。新質(zhì)生產(chǎn)力強調(diào)創(chuàng)新驅(qū)動、高效能和高質(zhì)量發(fā)展，與生成式人工智能的技術特性高度契合。黨的二十屆三中全會指出要“完善生成式人工智能發(fā)展和管理機制”，更好地發(fā)揮其對新質(zhì)生產(chǎn)力的推動作用。

一、生成式人工智能賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的理論邏輯

生成式人工智能通過提升勞動者素質(zhì)、革新勞動資料、優(yōu)化勞動對象，從內(nèi)在邏輯上推動數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展，以要素配置優(yōu)化和技術創(chuàng)新等為外在動力機制，促進產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

" （一）要素變革推動生產(chǎn)力躍升

生成式人工智能為勞動者提供了強大的工具支持，可協(xié)助創(chuàng)作者減少重復性工作，按照指令進行內(nèi)容生成、編輯和優(yōu)化，使勞動者有更多精力投入創(chuàng)造性工作。通過激發(fā)勞動者的創(chuàng)新思維，促使其探索新的創(chuàng)作方式和商業(yè)模式。生成式人工智能作為一種新型生產(chǎn)工具，極大提升了要素的使用率，實現(xiàn)內(nèi)容創(chuàng)作全流程智能化，提高生產(chǎn)速度，保證內(nèi)容多樣性和高質(zhì)量。

" （二）技術創(chuàng)新引領生產(chǎn)力變革

快速迭代的生成式人工智能技術推動了數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。隨著生成式人工智能技術不斷更新，促使數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)在創(chuàng)作方式、效率和內(nèi)容上不斷進步。產(chǎn)業(yè)需緊跟趨勢保持技術領先，從而實現(xiàn)生產(chǎn)力突破。在數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)中，生成式人工智能實現(xiàn)了技術與內(nèi)容的深度融合，實現(xiàn)了創(chuàng)新發(fā)展。與傳統(tǒng)人工創(chuàng)作相比，它能快速生成高質(zhì)量內(nèi)容，降低創(chuàng)作門檻，激發(fā)勞動者創(chuàng)造力和想象力，形成技術與內(nèi)容相互促進的良性循環(huán)的同時，推動內(nèi)容形態(tài)和交互方式創(chuàng)新，以生成虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等新型內(nèi)容形態(tài)強化用戶互動性和沉浸感。

二、生成式人工智能賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的產(chǎn)業(yè)實踐

在產(chǎn)業(yè)實踐中，生成式人工智能已在多領域廣泛應用，通過創(chuàng)新生產(chǎn)模式、提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化資源配置等方式，推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，催生新業(yè)態(tài)，成為賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的重要力量。

" （一）多產(chǎn)業(yè)驅(qū)動轉(zhuǎn)型升級

在制造業(yè)中，生成式人工智能結合工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術和深度學習算法，為傳統(tǒng)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級提供智能化路徑。革新傳統(tǒng)生產(chǎn)線功能以提升運行效能和產(chǎn)品質(zhì)量，推動生產(chǎn)設備和工藝流程向深度互聯(lián)、協(xié)同運作轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化、智能化監(jiān)控和管理，提高生產(chǎn)效率和資源利用率。生成式人工智能也正在影響文化產(chǎn)業(yè)的供需結構，推動文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的設計范式從傳統(tǒng)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)變，二者深度融合提升了產(chǎn)業(yè)競爭力，無論是創(chuàng)意設計還是靈感生成等應用層都可從算法理論、算力等基礎層提供支持，使文旅產(chǎn)品設計、系統(tǒng)創(chuàng)新設計方面實現(xiàn)創(chuàng)新，提供高科技含量、高文化附加值的產(chǎn)品和服務。

" （二）創(chuàng)新模式催生新增長點

生成式人工智能推動數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)內(nèi)容創(chuàng)作模式變革，能根據(jù)用戶需求生成多樣化、個性化內(nèi)容，可優(yōu)化內(nèi)容結構和語言風格，提高內(nèi)容質(zhì)量和用戶體驗?；谌斯ぶ悄艿膬?nèi)容生成平臺實現(xiàn)了內(nèi)容精準分發(fā)和變現(xiàn)，形成新盈利模式。數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)具有跨界融合屬性，生成式人工智能進一步打破產(chǎn)業(yè)界限，推動其與其他產(chǎn)業(yè)深度融合。與教育產(chǎn)業(yè)融合，可智能生成和精準推送個性化學習資源；與旅游產(chǎn)業(yè)融合，能打造智能化旅游體驗產(chǎn)品。這種融合拓展了產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間，創(chuàng)造出更多新的應用場景和商業(yè)模式，促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。

三、生成式人工智能賦能新質(zhì)生產(chǎn)力面臨的挑戰(zhàn)與應對

生成式人工智能賦能新質(zhì)生產(chǎn)力面臨技術創(chuàng)新應用復雜、倫理法律界定模糊、數(shù)據(jù)安全風險、人才短缺和體制適應性局限等挑戰(zhàn)。

" （一）技術瓶頸與數(shù)據(jù)安全難題

盡管我國在生成式人工智能領域取得一定成就，但仍面臨前沿技術、顛覆性技術創(chuàng)新研發(fā)的閾值障礙。關鍵算法自主研發(fā)能力薄弱，底層技術創(chuàng)新不足，許多關鍵技術仍受制于人。除了技術融合創(chuàng)新面臨難題外，技術成果向?qū)嶋H應用轉(zhuǎn)化時，存在成果轉(zhuǎn)化效率低下、市場接納緩慢等問題，對特定行業(yè)認知不足及應用場景適應差也削弱了技術對新質(zhì)生產(chǎn)力的提升效能。數(shù)據(jù)在采集、流通及共享環(huán)節(jié)易遭受泄漏或非法交易侵害，這不僅造成經(jīng)濟損失，還使企業(yè)為規(guī)避風險采取過度保護策略影響核心業(yè)務運作，同時引發(fā)公眾對人工智能技術應用的信任危機可能阻礙其普及和應用。

" （二）倫理法治與人才短缺困境

生成式人工智能倫理準則尚未完善，算法可能存在偏見，導致資源配置和服務分配不公。當面臨“黑箱”決策困境時，法律責任歸屬難以界定，人工智能系統(tǒng)作出錯誤決策或產(chǎn)生負面后果時責任難以判定。現(xiàn)行法律體系在處理生成式人工智能創(chuàng)造物的所有權、使用權問題時力不從心，在市場運營策略、商品流通機制及盈利收益分配等方面也存在法律條文滯后、體系不健全等問題。其部分原因是我國智能技術高端人才儲備不足，現(xiàn)有從業(yè)者能力結構與工作發(fā)展要求不匹配，高校課程設置關注度低、實習實訓平臺缺乏，繼續(xù)教育與在職培訓體系不健全等問題導致從業(yè)者知識結構和技能水平難以與時俱進，無法滿足行業(yè)發(fā)展需求，制約生成式人工智能對新質(zhì)生產(chǎn)力的賦能。

【作者單位：中國青年政治學院（中央團校）】