□文/張澤明
隨著DeepSeek(杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司推出的人工智能模型)工具的爆火,人工智能再次引發(fā)廣泛關注。目前,人工智能已經(jīng)在圖像識別、氣象預報、人機交互、自動化文本生成、游戲等多個行業(yè)有了典型應用。如何將人工智能廣泛應用于招標采購領域,從而提高生產(chǎn)效率,釋放技術紅利,一直是業(yè)界探索的重要方向。如何正確地使用人工智能,不僅需要充分的實踐基礎,更需要厘清一個根本問題,即如何正確認識人工智能。筆者認為,對人工智能在招標采購領域的應用,既要熱烈“擁抱”,又需定程度的“冷眼旁觀”。
鑒于人工智能技術在多領域應用展現(xiàn)出的巨大威力,近年來,國家以及部分地方已將發(fā)展人工智能納入產(chǎn)業(yè)規(guī)劃。例如,2017年,國務院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》(國發(fā)(2017)35號,以下簡稱35號文),部署我國人工智能“三步走”戰(zhàn)略。其中,第二步的目標是到2025年實現(xiàn)人工智能基礎理論重大突破,部分技術與應用達到世界領先水平。具體表現(xiàn)為,新一代人工智能理論與技術體系初步建立,具有自主學習能力的人工智能取得突破,在多領域取得引領性研究成果。目前,以DeepSeek為代表的人工智能成果涌現(xiàn),表明我國人工智能正按既定規(guī)劃穩(wěn)步推進,但尚未完全實現(xiàn)第二步戰(zhàn)略,仍處于實際執(zhí)行中。
在國家部委層面,2019年,國家發(fā)展和改革委員會(以下簡稱國家發(fā)展改革委)修訂印發(fā)的《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指導目錄(2019年本)》(國家發(fā)展改革委令第29號),在鼓勵類中新增了人工智能等4個行業(yè)。2023年,國家發(fā)展改革委更新發(fā)布《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指導目錄(2024年本)》(國家發(fā)展改革委令第7號),人工智能行業(yè)依然保留在鼓勵類中。2024年,工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)絡安全和信息化委員會辦公室、國家發(fā)展改革委、國家標準化管理委員會聯(lián)合印發(fā)《國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標準化體系建設指南(2024版)》(工信部聯(lián)科(2024)113號),加強對人工智能標準化工作的系統(tǒng)謀劃。上述政策文件對人工智能發(fā)展均持鼓勵態(tài)度。在地方層面,2022年,廣東省科學技術廳、廣東省工業(yè)和信息化廳聯(lián)合印發(fā)《廣東省新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展行動計劃(2022-2025年)》。2024年7月,北京市發(fā)展和改革委員會等四部門聯(lián)合印發(fā)《北京市推動“人工智能+”行動計劃(2024-2025年)》(京發(fā)改〔2024〕1081號)。這些都是對地方如何支持發(fā)展人工智能作出的部署。此外,在招標投標細分領域,也對人工智能發(fā)展給予了政策支持。例如,2024年5月,國務院辦公廳印發(fā)的《關于創(chuàng)新完善體制機制推動招標投標市場規(guī)范健康發(fā)展的意見》(國辦發(fā)〔2024〕21號,以下簡稱21號文)明確,要加快推廣數(shù)智技術應用,推動招標投標與大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術融合發(fā)展。21號文為招標采購領域應用人工智能奠定了政策基礎。
從政府監(jiān)管環(huán)境來看,雖然我國目前對人工智能的監(jiān)管處于起步階段,但與發(fā)達國家相比,我國在監(jiān)管尺度的把握上更具靈活性和適配性。依據(jù)35號文,我國要在2025年初步建立人工智能法律法規(guī)、倫理規(guī)范和政策體系,形成人工智能安全評估和管控能力。國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等七部委已經(jīng)于2023年聯(lián)合印發(fā)《生成式人工智能服務管理暫行辦法》(國家網(wǎng)信辦等七部委令第15號,以下簡稱15號令),要求既采取有效措施鼓勵生成式人工智能創(chuàng)新發(fā)展,又對生成式人工智能服務實行包容審慎和分類分級監(jiān)管。15號令的出臺,初步完成了35號文的規(guī)劃要求。
2024年3月,歐盟議會審議通過《人工智能法案》,這是歐盟人工智能監(jiān)管體系的基礎性法律。依照該法案,歐盟將建立專門機構(gòu)監(jiān)管人工智能及其相關的研發(fā)和應用,并進行風險分級管理,禁止使用存在“不可接受風險”的人工智能系統(tǒng),禁止在生物識別監(jiān)視中使用人工智能,要求生成式人工智能系統(tǒng)對由人工智能生成的內(nèi)容進行信息披露等。與我國相比,歐盟對人工智能的監(jiān)管更加嚴格,而美國對人工智能的監(jiān)管則差異顯著。截至目前,美國尚未出臺對人工智能進行監(jiān)管的綜合性法律,最終以法案形式頒布的強制性規(guī)范也不多,實際監(jiān)管執(zhí)行偏向于“一事一議”,整體監(jiān)管較為寬松。
黨的二十屆三中全會明確要求,完善市場準入制度,優(yōu)化新業(yè)態(tài)新領域市場準入環(huán)境。2024年8月,《中共中央辦公廳國務院辦公廳關于完善市場準入制度的意見》(以下簡稱《意見》)正式對外公布?!兑庖姟肥侵醒雽用媸状螌iT就市場準入制度建設出臺的政策文件?!兑庖姟访鞔_,要優(yōu)化包括人工智能在內(nèi)的多種新業(yè)態(tài)新領域的市場準入環(huán)境,按照標準引領、場景開放、市場推動、產(chǎn)業(yè)聚集、體系升級的原則和路徑,分領域制定優(yōu)化市場環(huán)境的實施方案,推動生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置,提高準入效率。
綜上所述,我國目前的政策環(huán)境對包括招標采購在內(nèi)的各領域應用人工智能基本持包容鼓勵態(tài)度,這為人工智能在招標采購領域探索實踐提供了政策和支持。
目前,招標采購領域已有人工智能產(chǎn)品開始“試水”。具體來說,聚焦在以下幾個環(huán)節(jié)。
一是輔助評標。應用OCR(Opt-ical Character Recognition,光學字符識別)、NLP (Natural Language Processing,自然語言處理)等人工智能技術,進行資格性、符合性智能審查,包括檢測各投標文件中的企業(yè)資質(zhì)條件、信譽情況、財務狀況、企業(yè)業(yè)績、重要技術指標等內(nèi)容,自動篩選出不合格項,為評標專家后續(xù)評標提供參考依據(jù)。部分人工智能工具針對客觀評審內(nèi)容,利用0CR、NLP等技術,對投標企業(yè)的業(yè)績、報價、人員配置等內(nèi)容自動打分,使評標專家能夠從機械煩瑣的客觀指標核對計算中解脫出來,將更多精力集中于主觀技術評審內(nèi)容,從而提高評審效率。
有公開資料顯示,部分地區(qū)或者企業(yè)已經(jīng)在招投標領域廣泛應用人工智能。例如,通遼市公共資源交易中心利用“智能清標”工具,20秒內(nèi)就能完成以往需數(shù)小時才能完成的技術標暗標評審工作;湖北襄陽市已使用智能機器人“襄小智”,通過關鍵字檢索和雷同性分析技術,提升評標的準確性和一致性以及評審效率;某開發(fā)公司與某股份有限公司合作,引入基于大模型技術打造的“AI評標師”,將招標評審效率提升了70%;某通信集團通過智能化評標功能進行智慧化評標,自動生成評標報告,大幅提高了招標采購的工作質(zhì)量和效率。
二是智能化編制招標文件通過NLP、機器學習、KG(Knowledge Graph,知識圖譜)等技術自動生成招標文件。例如,某通信集團在集團層面開發(fā)應用了一系列智能化功能,包括招標文件、招標公告、投標文件的結(jié)構(gòu)化自動編制等。某開發(fā)公司與某股份有限公司合作引入的“AI評標師”,可將采購文件編寫效率提升50%。
三是智能開標。應用NLP技術,自動審查投標人資格、投標文件的完整性和規(guī)范性,對投標人進行智能初篩,實現(xiàn)無人開標自動審查投標文件。自動提取投標人結(jié)構(gòu)化應答數(shù)據(jù),通過智能機器人和網(wǎng)絡技術在線完成無人開標。通過采用生成式人工智能實現(xiàn)的聊天機器人,在開標環(huán)節(jié)為投標者提供即時的幫助和解答。例如,南京市打造的“智能開標大廳”,可利用虛擬播報技術,實現(xiàn)虛擬主持、虛擬公證、遠程答辯、效能展示,以及無人值守式的可視化、流程化、智能化開標。
四是輔助投標。例如,某建設運營有限公司推出的“文陣奪標”人工智能產(chǎn)品,稱可以基于海量項目信息,結(jié)合企業(yè)資質(zhì)、過往業(yè)績等數(shù)據(jù),通過大模型和知識圖譜技術進行深度計算處理,為企業(yè)提供精準項目推薦、投標資格分析、智能投標匹配度計算、業(yè)主歷史招標情況等一系列服務。通過上述智能化服務,可有效解決企業(yè)在招投標過程中面臨的找不到合適項目、不掌握潛在競爭對手情況、拿不準投標策略等難題。又如,華某天成公司推出的“投標大王”人工智能產(chǎn)品,可通過該人工智能工具完成對招標文件的解讀、大綱提煉,并通過智能評審,輸出可投性報告。該產(chǎn)品還可通過提供資源智能匹配功能、價格策略模擬器等工具,完成對投標文件的審核,識別錯誤并出具報告,防止投標文件關鍵信息錯誤(如投標文件關鍵文件未按招標文件加蓋公章導致投標無效等)。該產(chǎn)品還可以整合企業(yè)資質(zhì)庫、人員資質(zhì)庫、業(yè)績案例庫等內(nèi)部信息,形成資源庫,對企業(yè)歷史招投標文件、合同進行系統(tǒng)性學習,為企業(yè)參與投標提供輔助服務。
五是智能交易管理。以重慶市研發(fā)建設的“交易場地智能綜合管控平臺數(shù)字化轉(zhuǎn)型示范項目”為例,該項目綜合運用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術手段,實時動態(tài)監(jiān)控管控區(qū)專家和重點人員軌跡、言行,智能匹配監(jiān)控資源,及時預警異常行為,被國家發(fā)展改革委列入行業(yè)2019年創(chuàng)新成果,并作為2020年典型做法在全國范圍內(nèi)推廣。
六是智能監(jiān)管。應用0CR、NLP、KG等人工智能技術,對電子投標文件的電子標識,如文件制作機器碼、文件創(chuàng)建標識碼、基礎軟件序列號、計價軟件序列號、數(shù)據(jù)時間戳、投標文件上傳IP(Internet Protocol,互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議)等進行對比分析;對同一項目下所有投標文件的商務條款(含報價)、技術條款及文件錯誤等關鍵信息進行雷同性篩查,從而智能識別圍標串標行為,為專家評審和監(jiān)管部門提供預警線索和證據(jù)支撐。例如,湖北省通過人工智能開發(fā)的智慧監(jiān)管平臺,借助數(shù)據(jù)分析預警系統(tǒng),快速捕捉招投標異常情況,助力監(jiān)管機構(gòu)及時介入處置;重慶市“渝易通”公共資源交易數(shù)據(jù)智能綜合服務平臺,通過對接重慶市公共資源交易電子監(jiān)督系統(tǒng),借助人工智能可自動一鍵生成“可疑線索分析報告”,協(xié)助交易監(jiān)督部門高效、精準鎖定問題線索,實現(xiàn)智慧化監(jiān)督:安徽省合肥市利用人工智能、云計算等信息技術建設的“智能語音分析系統(tǒng)”。將專家語音實時轉(zhuǎn)換成文字數(shù)據(jù),根據(jù)相應敏感詞實時告警,大幅提升了評標環(huán)節(jié)的監(jiān)管效能。
一是智能需求分析。人工智能可以通過機器學習深入分析歷史數(shù)據(jù)、采購模式、市場環(huán)境和走勢,通過生成式人工智能形成采購需求,制定招標采購方案,并智能審核招標采購計劃及方案等。
二是進一步提升招標文件智能編制質(zhì)量。借助NLP、機器學習、KG等人工智能技術自動生成招標文件,通過精心設計法律、管理、經(jīng)濟技術、評標方法等可復用模塊,根據(jù)招標需求,智能識別并調(diào)用預設模塊生成招標文件。借助人工智能工具檢測現(xiàn)有招標文件中存在的錯誤并及時進行更正,對招標文件進行智能合規(guī)性審查等。人工智能還能進一步延伸至招標采購文件編制后的其他流程,如智能發(fā)布招標采購公告、智能供應商尋源、智能發(fā)售招標采購文件、智能澄清答疑等。
三是深化輔助投標決策維度。利用RPA(Robotic process automation,機器人流程自動化)、OCR、NLP等技術,自動抓取招標公告、招標文件等,提煉關鍵信息,幫助投標人篩選合適投標項目,降低人力篩選成本,從而提高投標效率。使用人工智能工具學習歷史投標數(shù)據(jù),根據(jù)客戶需求自動生成報價方案,并重點分析成本和收益。
四是更高質(zhì)量自動編制投標文件。通過人工智能學習已建立的企業(yè)信息庫、標準模板庫、招標采購知識庫等,自動生成高質(zhì)量的投標文件,提高投標效率。
五是延伸輔助評標范圍。針對主觀評審內(nèi)容,利用深度模擬、機器學習對技術標的歷史評標數(shù)據(jù)、評審標準、打分機制等進行學習訓練,生成智能評標算法和模型,實現(xiàn)對技術標的智能打分,解決專家評標主觀性強、標準不統(tǒng)一等問題。同時,參照法院系統(tǒng)已有的人工智能輔助審判系統(tǒng),開發(fā)人工智能評標輔助系統(tǒng),為專家提供市場價格比較、法律法規(guī)知識提示、評審疑難問題問答、自動生成評標報告等服務,進一步提高評審質(zhì)量。
六是智能風險評估。根據(jù)專家評審結(jié)果,利用機器學習深度剖析歷史數(shù)據(jù),評估中標候選人的信譽、歷史表現(xiàn)和項目完成能力,同時結(jié)合采購人的采購需求,對預中標人進行履約風險分析,為招標人提供參考并實現(xiàn)智能定標。通過人工智能工具參考以往項目經(jīng)驗,預測和識別潛在的合同履約風險,為招標人提供風險預警。
七是提升智能場地服務水平。利用人工智能結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、生物識別、云計算等技術,開發(fā)精準的智能交易場地管控系統(tǒng)。該系統(tǒng)可對交易過程實施有效管控,實現(xiàn)專家場內(nèi)智能管理、人員活動軌跡全程可追溯。
八是縱深推進智慧監(jiān)管。通過人工智能工具進行視頻分析、語音識別、數(shù)據(jù)分析,快速精準識別違規(guī)行為并即時發(fā)出警示,實現(xiàn)對招標采購活動全過程的實時監(jiān)管。利用“大數(shù)據(jù)+人工智能”技術精準分析交易數(shù)據(jù),挖掘潛在的違法違規(guī)行為,提升監(jiān)管的精準度與有效性。
人工智能,尤其是當前取得巨大突破的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習以及生成式人工智能等,在圖像識別、自動化文本生成等方面應用效果較好,但在包括招標采購在內(nèi)的其他領域應用存在一定局限性。因此,不能對人工智能過于夸大并抱有不切實際的期待,這點尤其需要招標采購業(yè)界同人冷靜對待。
第一,人工智能技術成長期對招標采購領域的影響不容忽視。曾有觀點認為,2025年世界將迎來通用人工智能時代。例如,特斯拉公司的創(chuàng)始人埃隆·馬斯克在2024年曾預言,通用人工智能最快將在2025年底實現(xiàn)。不過目前來看,他的這一估計顯然過于樂觀。馬斯克曾信心滿滿地認為,其發(fā)布的Grok-3是“地球上最聰明的人工智能”,但有人測試了“9.11與9.9哪個大”這一常識性問題后,Grok-3回答錯誤。類似的問題在其他人工智能工具,如ChatGPT-40、谷歌的Gemini Advanced以及Anthropic公司的Claude 3.5 Sonnet都出現(xiàn)過。
DeepSeek的出現(xiàn),引領了又一波人工智能熱潮。曾有人將De-epSeek-R1模型與其他4款主流推理模型進行對比測試后發(fā)現(xiàn),雖然DeepSeek在高難度問題上表現(xiàn)可圈可點,但在難度最低的簡單邏輯推理問題上表現(xiàn)不佳。人們對眾多人工智能工具的測試顯示,高難度問題人工智能表現(xiàn)越來越好,“絆倒”它們的往往是常識性問題。
人工智能工具AlphaGo曾在2016年和2017年分別擊敗了兩位人類頂級棋手,讓人工智能的能力進化到令世人矚目的地步。但是,自2017年到2020年,除了在人臉識別、語音識別和合成、自動駕駛、對抗生成網(wǎng)絡等深度學習擅長的領域取得了較大成功外,縱觀整個行業(yè),人工智能研發(fā)投入與產(chǎn)出的突破性成果并不成正比。
技術發(fā)展周期有其自身規(guī)律,一般分為技術萌芽期、期望膨脹期、泡沫幻滅期、爬升恢復期、穩(wěn)步增長期。在期望膨脹期,部分媒體會對新技術進行大肆報道以及非理性地渲染,從而拉高人們對技術的期待。實際上,新技術只有經(jīng)過冷靜沉淀,到達穩(wěn)步增長期,才會對實踐產(chǎn)生穩(wěn)定可期待的助力。通過復盤區(qū)塊鏈在各領域尤其是在招標采購領域應用的興衰歷程可以發(fā)現(xiàn),人工智能同樣處于自身的技術成長期。因此,目前尚無必要過于夸大人工智能在包括招標采購等眾多領域的作用,人工智能技術發(fā)展依然需要進一步沉淀。
第二,人工智能模型訓練成本不容忽視。人工智能模型需要訓練才能夠真正投入使用,訓練就需要有大量數(shù)據(jù)“喂”給人工智能。在訓練過程中,算力與用電的指數(shù)級耗費升級帶來諸多問題。雖然,隨著各類大模型的成熟,許多企業(yè)和開發(fā)者可以直接使用預訓練模型,而不需要從頭開始訓練。對于特定任務,企業(yè)通常只需對預訓練模型進行微調(diào)即可,這減少了對訓練算力的需求。但是,在各類招標采購文件范本日益成熟的招標采購領域,使用人工智能大模型的綜合成本是否一定比使用專業(yè)招標采購人員的人工成本低?答案是不一定。因為從目前來看,市面上所有人工智能工具生成的投標文件,都需要進行人工審核以確保質(zhì)量和準確性。某招標采購人工智能工具廠商坦言,相比人工智能工具,以下類型的企業(yè)更適用于使用其產(chǎn)品:每年參與投標量不低于100次的;需要經(jīng)常參與中央和地方政府采購網(wǎng)采購活動的;招標文件相對復雜且內(nèi)容信息量大的;具備自有機房或托管機房,可滿足一體機的4U架式標準服務器運行環(huán)境的。
第三,人工智能無法完全排除數(shù)據(jù)輸入干擾。2024年,某人工智能兒童手表在回答用戶提問時,給出了帶有種族歧視和貶損性的回答,引發(fā)輿論高度關注。原因就是“數(shù)據(jù)污染”和“數(shù)據(jù)投毒”,即一些不法分子在與人工智能工具互動時,故意加入一些粗鄙語言或侮辱性觀點,這些數(shù)據(jù)又成為人工智能工具訓練學習的語料,導致不正常言論的輸出。目前,招標采購領域的人工智能工具需要依靠大量基本數(shù)據(jù)進行訓練,這就對數(shù)據(jù)的“純度”提出更高要求,使得人工智能工具在招標采購領域訓練面臨數(shù)據(jù)干擾風險。
第四,人工智能結(jié)果仍有賴于人工評判。例如,隨著人工智能工具在新聞行業(yè)的應用,記者的稿件可以通過人工智能進行自動編校,記者與編輯對自動編校結(jié)果的調(diào)整,也是人工智能訓練學習的重要依據(jù),人工智能工具以此優(yōu)化完善其編校和創(chuàng)作能力。與此類似,在招標采購領域,人工智能的應用可以在智能問答、政策解讀、圖文生成、智能比價、采購文件智能編制和審查、輔助評審、串通投標行為分析等方面發(fā)力,但是目前市面上的人工智能工具在前述應用中輸出結(jié)果并不穩(wěn)定,不能替代人類決策,只能作為參考,依然需要人工后續(xù)檢查調(diào)整。
DeepSeek開啟了強化學習的新階段,打破了以人類對人工智能結(jié)果輸出的評價(監(jiān)督式微調(diào))作為訓練結(jié)果調(diào)整唯一標尺的局限。如今,人工智能在多數(shù)場景下,無須依賴人力評價標注數(shù)據(jù),便可實現(xiàn)自我學習和自適應環(huán)境。但從目前來看,在包括招標采購在內(nèi)的各領域,人類對人工智能工具的輸出評價雖然具有參考價值,但對人工智能進行訓練調(diào)整的過程中,人類參與仍發(fā)揮著不可替代的重要作用。
第五,人工智能依賴將使人類降低乃至喪失工作能力。當人工智能工具發(fā)展到異常完善的程度,過度依賴人工智能就可能使人類降低乃至喪失工作的能力。例如,部分人離開了人工智能工具就不會寫材料,沒有人工智能工具支持就找不出系統(tǒng)缺陷。部分記者將大量參考資料往人工智能模型里導入后很多核心觀點就輕松提煉出來,導致其已無法主動靜下心認真閱讀材料和進行觀點總結(jié)提煉。當人工智能工具異常完善,類似前述情形同樣可能在招標采購領域出現(xiàn)。
第六,在招標采購領域,應用人工智能的法律法規(guī)亟待完善。招標采購受嚴格法律規(guī)范約束,各環(huán)節(jié)均需依法依規(guī)進行,任何違規(guī)操作都可能引發(fā)爭議,導致后續(xù)處理困難。然而,人工智能工具自動生成或判斷理論上不可能達到百分百準確。一旦人工智能出錯,如評審出現(xiàn)問題、監(jiān)控判斷失誤等,究竟應該由誰負責,類似問責如何開展,利益受損方又向何處尋求價值補償,人工智能工具出現(xiàn)異常如何處理等一系列問題,目前尚缺乏明確的法律規(guī)定與保障。
人工智能算法內(nèi)部本身是個黑盒子,也就是說,雖然研究人員可以通過調(diào)整算法權(quán)重來訓練改變?nèi)斯ぶ悄艿纳奢敵鲑|(zhì)量,但無法確定人工智能通過深度學習會具體產(chǎn)出什么樣的產(chǎn)品。這與招標采購領域規(guī)則需要公開透明存在一定沖突。雖然DeepSeek已經(jīng)開源了其算法,公眾可以了解其工具訓練產(chǎn)出的基本方式,政府也可以采取人工智能工具算法備案的方式推動人工智能工具的使用,但對于算法運行的具體細節(jié)、大語言模型輸出不穩(wěn)定的原因等問題,仍缺乏清晰解釋。上述問題將使招標采購相關人員,在面對供應商對人工智能評審工具算法質(zhì)疑時處于先天不利地位。
在推廣人工智能評標系統(tǒng)的同時,還要重視投標人文件中數(shù)據(jù)的商業(yè)秘密與使用安全的問題。如何使人工智能工具不學習投標數(shù)據(jù),或有限學習投標數(shù)據(jù)但避免公開輸出,都需要其他技術和法律法規(guī)予以保障。因此,當前制度保障的缺失,也制約著人工智能工具在招標采購領域的進一步應用與發(fā)展。
綜上所述,在招標采購領域應用人工智能是電子化招標采購進程的深化而不是顛覆。相關部門應順應電子化發(fā)展趨勢,及時制定數(shù)據(jù)模型功能標準,逐步構(gòu)建規(guī)范體系,引導和保障人工智能工具的合理使用。對待人工智能,要用其所長、避其所短,以實際應用價值為導向,在積極探索創(chuàng)新的同時,保持理性態(tài)度,避免盲目激進,切實發(fā)揮人工智能在提高行業(yè)生產(chǎn)力、執(zhí)行力、監(jiān)督力方面的作用。