人工智能与未来政府统计融合发展探析

□黄品瑾

习近平总书记强调，人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。人工智能将以先进的硬件、海量的数据和高效的算法为基础，在智能化、高效化和精准化等方面对统计业务流程进行有效重构。

｜人工智能概述

（一）人工智能的基本概念

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能是非人智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智能。作为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

（二）人工智能的主要应用

人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉，其本质是对人的思维信息过程模拟。当前人工智能实现方法主要有基于编程技术的工程学方法与基于遗传算法和智库的模拟法，前者适用逻辑性较强的遍历分析，后者常见于更加复杂的人工神经网络。人工智能的主要应用方向可以概括为机器视觉、知识工程、智能控制、人机对弈等。其中知识工程涵盖专家系统、智能搜索、定理证明、自动程序设计、遗传编程、深度学习、知识发现等高层次智能范畴，是对自主创造性思维能力的塑造与提升，代表了未来人工智能发展的方向。

（三）人工智能的发展前景

在新一轮的技术创新发展浪潮中，各国都积极深耕布局人工智能领域，抢夺技术先机。我国“十四五”规划中也提到要强化国家战略科技力量，打好关键核心技术攻坚战，提高创新链整体效能。在前瞻性、战略性国家重大科技项目中，更是把人工智能列为前沿科技领域的最高优先级，人工智能产业将会迎来新一轮的大发展。新一代人工智能应用不断与各行各业融合，在医疗、教育、金融、体育、家居等多领域推进“AI+”，人工智能场景应用正在逐渐走近日常生活。人工智能作为一个综合性的新兴产业，产业链架构包括基础层、技术层和应用层等多个关键领域。未来一段时间内，人工智能产业将在硬件、技术、产品、应用、人才等各个方面取得长足发展。

｜人工智能与统计的融合应用

传统的政府统计生产流程主要包括报表上报、审核处理、汇总分析和数据发布四大流程。政府统计融合人工智能，能构建出一套系统化的全新业务流程，有利于政府统计实现更加智能化和自动化管理，提供更加高效化和精准化服务（图1）。

（一）前端应用：精准的报表录入系统

报表填报处于政府统计业务流程的前端，准确而及时的报表录入是高质量实现整套统计业务流程的基础。人工智能与报表录入系统的融合，合理应用智能接口和计算机视觉，借助人工智能技术实现文字、图像、语音的识别、抓取。这不仅能快速完成对统计报表的录入和修改，更能有效降低人为因素导致的偏差。

（二）中端应用：高效的数据处理系统

在现行的统计业务流程中，统计机构花大量的时间和人力应对数据审核和汇总分析。信息化处理手段虽在一定程度上提升了数据处理效率，但信息技术仍属于辅助工具，需要拥有一定专业技术能力的人来操作。人工智能与数据处理系统融合，以先进的硬件和高效的算法作为基础，采用“报即审、错即改、改即平”的实时纠错机制，确保报表数据的准确性。对于未能符合报表逻辑规则的部分特殊数据，人工智能将科学应用大数据分析和挖掘技术，生成合理的解释说明。

在统计分析过程中融合人工智能，数据汇总和分析的完成时间将以“分”甚至“秒”来计算。人工智能结合超级计算、神经网络和自然语言处理等先进技术，形成一套完善的服务于政府统计的专家系统，对统计数据进行自动化的整理、分析及写作。人工智能对大量统计分析采用深度学习算法和遗传学算法，不断积累和完善知识工程库，对统计数据反映出的问题提出有效解决方案。在海量的统计数据和统计分析文章基础上，专家系统还可以根据学科理论中的实验方法、结果及结论，按照统计研究课题的写作格式自动撰写具有高时效性的统计分析文章。

（三）终端应用：智能的数据应用系统

统计数据的生产是为了发现问题并形成解决方案，促进经济社会发展。现行的统计结果应用主要有统计分析和统计公报发布、统计主要数据图表展示、统计数据基本年鉴造册等。使用者想要查看历史统计数据必须搜索或翻阅相应文献，使用友好性和体验感不高。人工智能不但能够通过最科学的方式把历史数据和资料进行存档管理，方便用户调阅使用，更能通过挖掘和分析用户近期的需求行为，实现信息的智能推送和智能推荐。另外，与人工智能的深度融合后，统计数据应用系统将实现声控问答、个性化图表呈现、分析报告生成、趋势预测等基本功能。

图1 人工智能与政府统计业务融合应用

｜需要完善的方向

（一）技术智能化不高

目前，人工智能发展仍处于初级阶段，统计业务流程的智能化程度不高。在现行的整套统计业务流程中，仅有数据同步和报表审核等前端信息化环节涉及智能化应用，且处于弱智能阶段。统计业务智能化的实现方式是根据系统预设的命令定时处理数据，从而简单代替人力解决某类特定问题，不具备推理和思考能力。在当前人工智能技术发展水平下，大多数行业的智能化应用都属于弱智能应用，缺乏归纳总结和自主解决问题的能力。而统计业务中价值最高的恰恰是统计业务终端的问题分析和解决方案，提高统计业务终端的智能化程度，是解决人工智能与统计业务融合发展的关键环节。

（二）高端人才匮乏

限制统计业务与人工智能融合的主要原因，是缺乏人工智能高端人才。就目前来说，我国人工智能尚未形成“AI+”的产业链式发展浪潮，“AI+”定制式人才缺口较大，统计业务智能化的发展则是缺乏“人工智能+统计”的开发和应用型人才。统计业务方向的人工智能人才培养需要做到懂学科、懂统计、懂技术，具备这三个要素的业务型人工智能人才更是严重缺乏。人工智能技术开发的人不懂统计业务，统计机构的业务人才不懂人工智能开发，这在很大程度上阻碍了人工智能与统计业务的深度融合发展。统计业务要与新一代人工智能深度融合发展，必须要加强人工智能专业人才的培养，为统计业务流程的智能化筑牢基础。

（三）涉及法律和权益

科学技术发展日新月异，但与之相适配的法律规范、社会公德、行为准则、治理体系的构建和完善往往相对滞后。一方面，随着人工智能的普遍使用，人类适应了机器思维，而机器并未学会人的价值观。在人工智能的使用中如果过分注重生产效率，骤然的“机器换人”可能会造成大量失业。另一方面，滥用人工智能也可能带来伦理和道德上的风险。人工智能没有主动意识更无法完成道德性判断。无论发展到何种程度，人工智能终究是一种工具，无法把握意识形态方面的问题，无法作出有价值的判断。在统计业务与人工智能融合发展的过程中，始终需要确保人工智能以及使用人工智能的人做到遵纪守法、保护隐私、服务社会等基本原则。

｜几点思考

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，它正深刻改变着各行各业的运作方式，我们需要积极应对挑战，推动人类社会迈进智能新时代。

（一）加强技术研究和人才培育

现阶段的人工智能仍处于迈进发展阶段，统计业务要实现智能化融合，必须要准确把握新一代人工智能发展的特点，深入研究统计领域人工智能技术。一是要深耕基础研究，加快人工智能技术创新。充分利用大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术，促进跨学科探索研究，推动与社会科学、自然科学等基础学科的交叉融合，形成对人工智能的强大理论支撑。二是要优化双创生态，注重人工智能人才培育。加强校企协作，创办培训实践基地，培育紧缺型、实践型人才。加快人工智能高端人才培育，通过国家级重大研发任务和国际性学科竞赛，挖掘和培养人工智能高端人才。三是要促进跨界融合，加快人工智能产业发展。促进高校人工智能与基础专业教育的融合，加快培养“AI+”产业布局。支持统计机构与人工智能企业的合作，实行“定制式”人才培养方式，加快培养适应智能化需求的实用型人才。

（二）转变认识方式和自我定位

人工智能被认为是科技创新的下一个“超级风口”。人工智能与各行各业融合发展已是大势所趋，统计机构需要转变认识，拓宽自我定位，方能乘风破浪顺势而上。一是以全局眼光认识人工智能的发展前景。在分析和认识人工智能发展时站在全局的高度，用洞悉人类历史发展趋势的长远眼光来审时度势，深刻认识人工智能带来的便利。“AI+”产业链不仅能成为经济发展的主要驱动力，更有望推动更多创新成果辐射到各行各业。二是以包容的心态转变自我定位。人工智能正深刻改变着人们的工作、生活和学习方式，推动人类社会迎来人机协同的智能时代。智能和机器不仅仅是工具，届时它们将以“伙伴”的身份伴随我们，统计机构也将以更加智能化的形式存在，服务于全社会。三是以前瞻思维适应人工智能。作为引领变革的战略性技术，人工智能对世界的影响将远超以往历次工业革命，智能革命与前几次技术革命也有着本质差异。人工智能不再是一个孤立的静止系统，人工智能时代是一个机器学习和适应人类，人类和机器一起学习和创新的新时代。

（三）完善法律法规和伦理规范

要积极应对智能革命对统计业务带来的挑战，完善法律和伦理规范，做好统计业务智能化转型工作。一是从法律层面规范人工智能发展。优化人工智能产业布局，创新人工智能产业管理机制，确保产业发展相关法律法规与人工智能技术研究进度相匹配。研究制定产业发展基本原则，确保人工智能技术做到“安全可控、平等获取、服务至上”。二是从伦理角度规范人工智能应用。要加快人工智能伦理研究步伐，积极参与人工智能伦理原则的研究和制定，及早识别禁区。建立完善的人工智能伦理规范，处理好机器与人的关系，确立人工智能伦理“原则意识”，让技术创新更好地造福人类。三是从学科范畴规范人工智能推广。加快整合多学科力量，加强人工智能相关风险的评估、社会问题的研究和解决方案的提供。从统计学科教育和人工智能科学融合应用源头上形成约束，塑造强有力的行业准则和规范化的职业操守，确保统计人工智能遵纪守法。