在2026中国数字经济发展和治理学术年会上的主旨演讲

尊敬的各位学界同仁，各位嘉宾：

大家下午好！

非常高兴有机会来做个分享和交流，这次跟大家分享的主题是《人工智能驱动的知识生产：理论与政策》，这一研究成果是我与吴屹帆博士合作完成的。众所周知，人工智能正在深刻影响我们的生产方式与生活方式，而它所触及的领域并不止步于此——知识的生产方式同样被卷入这场变革之中。人工智能究竟会给知识的生产方式带来什么影响，这种影响背后的作用机理又是什么，这些问题都需要我们进行深度剖析，而不能停留在表层的观察上。

围绕这一主题，我想跟大家分享四个方面的内容：第一，人工智能驱动型知识生产的几个前沿理论问题，也就是当前学界正在争论、尚待厘清的若干基础性议题；第二，尝试提出人工智能与知识增长之间的学理基础，回答人工智能究竟是怎样促进知识增长这一核心问题；第三，梳理IforScience在世界各国的政策图景，看看主要国家在这一领域是如何布局的；第四，面向人工智能时代对中国科技政策作出展望，从学术层面提出一些有针对性的政策建议。

一、人工智能驱动型知识生产的几个前沿理论问题

首先，我们需要认识到，人工智能所带来的并不是一般意义上的工具性或方法性的改进，而是整个知识生产范式的一场大变革。这是理解后续所有问题的前提。

不妨举两个例子来说明这种范式层面的革命性变化。第一个例子来自生命科学领域。在过去将近三十年的时间里，生物学家主要依靠X射线晶体学、冷冻电镜等实验手段，历经艰辛，也仅仅完成了大约20万个蛋白质的三维结构解析。这是传统研究范式下积累了数十年的成果。然而在智能范式之下，情况发生了根本性的逆转——短短三年时间，人类就已经破解了1亿多个蛋白质的三维结构解析，正是通过lphaFold这类人工智能系统取得了如此惊人的进展。从20万到1亿多，从三十年到三年，这种数量级和时间尺度上的巨大反差，恰恰揭示出这是一场范式革命性的大变革，而非简单的效率提升。

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