深度人工智能ChatGPT 发展视角下的数字经济：利弊影响与应对思路

王 鹏 周希娴 汤笑添

1.北京市社会科学院管理研究所，北京，100101；2.中央财经大学中国公共财政与政策研究院，北京，100098；3.芝加哥大学哈里斯公共政策学院，美国，伊利诺伊州，芝加哥市，60637

每一轮新数字技术的出现，都会与数字经济产生广泛且深远的交融，成为助推实体经济数字化转型的驱动力，以及产业数字化与数字产业化的加速器。2022 年11 月30 日，人工智能研究机构OpenAI 开放测试人工智能聊天机器人ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer），一时间成为现象级消费类人工智能应用。生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，简称“AIGC”）技术作为新的生产力引擎推动人工智能进入新时代，再次引爆全球。ChatGPT 是AIGC 应用的又一起点，是AIGC 技术发展的强大推动力，能大幅提升人工智能内容创作的技术成熟度与丰富度。作为新一代人工智能技术，ChatGPT 也将毫不例外地与数字经济紧密交织。

一、ChatGPT 概述

深度人工智能ChatGPT 拥有根据大量数据集深度学习、支持连续对话的特点，具有深度结合金融、教育等产业应用发展潜力，对现有的商业模式和生产力颠覆性极强。与此同时，ChatGPT 也在一定程度上存在设计缺陷和不容忽视的风险。

（一）ChatGPT 的技术原理、发展历史与特点

2022 年年底，美国人工智能实验室OpenAI 发布了一个名为ChatGPT 的自然语言生成式模型。截至2023年8月，ChatGPT是一种基于GPT-4.0技术的聊天机器人，其可以通过人工智能模型与用户对话，并自动理解用户的问题，提供更精确、更有价值的信息。[1]

ChatGPT 脱胎于GPT-1，并通过不断调整训练参数引入了新功能。GPT-1 采取的是生成式预训练Transform 模型（一种采用自注意力机制的深度学习模型），此后整个GPT 系列都贯彻了这一创新范式。2019年，OpenAI 推出拥有和GPT-1 相同模型结构的GPT-2，得益于更高的数据质量和更大的数据规模，GPT-2 拥有惊人的生成能力，不过其在接受音乐和讲故事等专业领域的表现并不理想。2020 年，GPT-3 模型达到了全新高度，其训练参数是GPT-2 的10 倍以上，技术路线上则去掉了初代GPT 的微调步骤，直接输入自然语言当作指示，给GPT 训练读过文字和句子后可接续问题的能力，主题也更为广泛。2022 年年初，InstructGPT 出世。开发人员在GPT-3 的基础上通过结合监督学习和从人类反馈中获得的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，简称“RLHF”）提高了instructGPT的内容输出质量，使输出内容更真实，更无害，更好地遵循用户意图，OpenAI 将其称为GPT-3.5。2022 年年底，InstructGPT 的兄弟模型ChatGPT 发布，二者同属GPT-3.5 系列的主力模型[2]，同样使用RLHF 方法训练。与instructGPT 相比，ChatGPT 的不同之处在于训练数据的设置方法。ChatGPT 与训练者扮演对话的双方，训练者提供一个输入，ChatGPT 输出多个对话样本，再由训练者对输出结果打分排序，将更优结果输回到模型中让模型学习，从而对模型进行微调并持续迭代。作为OpenAI 推出的自然语言识别模型GPT-3 的一款衍生产品GPT-3.5，ChatGPT 掀起了AIGC 技术在全球范围内的应用狂潮。[1]2023 年3 月，OpenAI 发布ChatGPT-4.0，其强大能力更是引发社会各界的热议与广泛应用。该模型拥有更大的模型规模和训练数据集，在文字对话、逻辑推理、图像识别、情感分析、学习输出能力，以及处理信息的精确性、逻辑性，处理效率等方面，相较于ChatGPT-3.5 实现了跨越性、颠覆性的提升。

总体来看，ChatGPT 依靠以下三大特点收获了上亿用户的青睐：

其一，满足语言互动，支持连续对话。ChatGPT具有高度的语言理解能力，其新增代码理解和生成能力，对输入的理解能力和包容度高，除了聊天，ChatGPT 还可以撰写邮件、文案、代码、视频脚本、求职信、诗词及翻译、回答脑筋急转弯、查信息等，处理文本、图像、音频等多种数据类型，满足与用户之间基本的语言互动和衍生的要求。此外，ChatGPT具有较高的记忆能力和更高级的自然语言处理能力，可以记住用户先前的问题并进行后续回答，同时可以生成更自然、通顺的文本内容。[1]

其二，具有高度理解能力，支持更新迭代模型。互动性ChatGPT 是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，能够迅速理解用户的问题，并做出简洁回答。ChatGPT 是一种大规模的语言模型，其训练数据量非常庞大，并且具备不断优化并深度学习的能力，用户输入的内容也会成为其学习资料。[3]

其三，能够保持认知一致，并加入道德原则。ChatGPT 使用的RLHF 技术能够使人工智能模型的产出和人类的常识、认知、价值观等保持一致。[3]ChatGPT 也注重道德水平的训练方式，可以识别恶意信息并对不适当的请求拒绝给出有效回答。

（二）ChatGPT 的缺陷与使用风险

尽管ChatGPT 表现出出色的上下文对话能力甚至编程能力，完成了大众对人机对话机器人从“服务”到“有趣”的印象改观，但技术层面仍然存在以下局限性，距真正成为“数字助手”还存在一定距离。

第一，自身存在技术局限，难以保证信息即时性。ChatGPT 模型依赖大规模离线语料，即基于既有的资料、数据和知识进行训练，往往无法充分接受并采用在线提供的即时信息。例如在知识库更新方面，目前ChatGPT-3.5 的知识库仍然停留在2022 年1 月；在GPT-4.0 最初发布时，其现实世界知识仅截至2021 年9月。虽然后续会持续更新知识库，但仍与需耗费一定时间与算力，其信息具有一定滞后性。因此对具有挑战性的工作任务，例如数据库中没有或未训练过的新知识、新问题，其任务完成度往往不高、回答欠妥。此外，虽然其能够在几分钟内写出完整代码，但可能错误频出，程序员甚至需要花费更长时间以修复此类代码。[4]

第二，独立思考能力较弱，情感色彩较为缺乏。ChatGPT 可以胜任一些简单重复的工作，如初级资料的搜集、整理、核对，包括一些简单的客服回答。但由于ChatGPT 只依赖已有的数据训练，无法基于已有信息对具有创新性和挑战性的问题进行推测，距离人类举一反三的能力相差较远。例如，在专业的投资研究、预测研究领域，ChatGPT 距离中高级投资分析师仍有较大差距。针对投资预测的相关问题，ChatGPT 可能模糊地反馈一些“正确的废话”，而非正面回答。相比之下，投资专家的回答则有理有据，包含大量细节，并且给出合理预测。[4]

第三，未来发展陷入两难，商业变现较为困难。好的产品在获得流量后需要思考如何变现，将涌入的流量与实际行业相结合。目前，ChatGPT 正处于流量“正当红”时期，后期如何进行应用转化、如何抓住用户群体是难点与关键。不过，ChatGPT 也已开始探索商业化变现道路。2023 年2 月，OpenAI 宣布推出付费订阅套餐，每月收费20 美元，订阅用户可在免费服务的基础上享受高峰时段免排队、快速响应、优先获取新功能等额外权益。[5]但ChatGPT 的开发者仍面临两难境地：面向大众化开发，则用户群体不稳定、易流失；面向专业领域开发，则需面对高昂的训练成本和定制化服务成本，商业变现之路依然道阻且长。[1]

除上述缺陷外，ChatGPT 的使用同样存在法律风险，以及信息来源难以甄别、容易被恶意利用等安全风险。

首先，ChatGPT 存在编造事实、信息来源难以查明的可能。OpenAI 首席技术官表示：“ChatGPT 可能会‘编造事实’，这与其他基于语言模型的人工智能工具没有什么区别。”[4]正如其官方网站页面上的“警示”，ChatGPT“可能偶尔产生不正确的信息”，以及“可能偶尔产生有害的指示或有偏见的内容”。对OpenAI 等公司来说，ChatGPT 缺少以可控和负责方式引入的公共意识。[4]

其次，ChatGPT 使用过程中可能会出现数据泄露。目前，ChatGPT 对用户群体没有多做筛选，满足基本条件都可以注册成为用户，且不需要经过特别培训，用户可以任意、开放地使用ChatGPT。[6]因此，为达到某个目的，用户在使用ChatGPT 的过程中可能会输入一些敏感数据、商业秘密，甚至机密信息，稍不留神就会造成数据泄露。数据一旦输入，就存在被收集和使用的隐患。

另外，ChatGPT 可能会被恶意攻击利用，变成高科技犯罪工具。ChatGPT 具有自然语言编写能力，为编写恶意软件以逃避防病毒软件的检测提供了可能。例如，钓鱼电子邮件可以利用ChatGPT 生成，冒充真实的人或组织骗取他人信息等。犯罪分子还可能利用ChatGPT 通过数据集自我训练的过程，刻意输入违法风险高的文字内容，引诱ChatGPT 纳入模型的更新迭代过程之中，其后果不可估量。若被恶意利用，ChatGPT 将有可能变成高科技犯罪工具。

二、ChatGPT 对数字经济的影响

在人工智能领域推动数字经济发展的重大战略机遇中，ChatGPT 所带来的革命将深刻改变当今世界的生产和生活方式，重构产业格局。然而，新技术的出现也会冲击传统的商业模式，影响企业盈利，加剧旧问题、产生新问题。

（一）助推产业数字化实现新变革

ChatGPT 的初步突破带来的影响和想象空间是巨大的，其能够催生新的商业业态，衍生新的商业模式。ChatGPT 能赋予传统经济的生产要素、生产力和生产关系新的内涵和活力；能迅速收集海量数据，赋能企业实现更精准的市场分析，辅助其进行战略决策，提升研发效率，加速产品开发；能与企业的采购、调研、研发、生产等业务工作流程有机结合；还能对供应链管理、业务流程再造等产生影响。这大大促进了组织平台化、资源共享化和公共服务均等化发展，新业态、新模式不断涌现，有效提升了资源优化配置水平。[7]可见，在技术演化的基础上，以自然语言处理为代表的深度人工智能算法很有可能会促进教育、医疗、汽车、金融、消费、媒体、服务和制造等众多产业的升级，最终带来对应传统商业模式的变革。因此，深度人工智能改变国内传统公司的商业模式只是时间问题。

同时，ChatGPT 的出现也可能会提升就业难度，令某些传统行业陷入失业境地，进而增加社会不稳定因素。普通客服、银行柜员等重复性高、技术简单的职业，ChatGPT 能够更加迅速、稳定、高效地完成；计算机程序员、数据分析师等岗位所需的技能，ChatGPT 能够更准确高效地处理分析海量数据、更快地生成代码；媒体工作者和法律、财务等职业从业者也面临着被替代的危机。目前，互联网公司的“裁员潮”也侧面映射出公司对提升人均产能和团队效率的追求。人工智能技术辅助人类工作可能会产生劳动的“异化”，人与人之间的交流减少，将进一步疏远人际关系。而失业人数的增多将加剧社会财富分配不均问题，与共同富裕的理念相悖，社会不安定情绪扩散，可能会危害社会治理。

（二）成为数字产业化发展新支点

互联网、物联网等网络技术和大数据、云计算、人工智能等数字技术的发展应用，使数据、信息、知识等在不同主体间流动、对接、融合，对生产方式和生产关系产生了深刻影响。[7]ChatGPT 未来有望演变成新一代操作系统平台，对互联网等数字产业带来革命性影响，为数字经济发展带来无法估量的技术赋能效用。

ChatGPT 等先进数据信息处理技术的发展，不但提高了数据处理效率，也提升了数据处理能力，使数据处理的时效化、自动化和智能化水平得到大幅提升。ChatGPT 所体现的强大逻辑性能够满足部分用户对信息获取的需求，在特定场景中替代搜索引擎的作用，可能会直接影响以搜索引擎为主要产品的企业的商业价值。而对于以内容分发为主要产品的新闻媒体，则可以利用人工智能技术辅助文本编辑。例如，纽约数字媒体BuzzFeed 宣布计划使用ChatGPT 的母公司OpenAI 为其网站进行内容创作，并考虑将人工智能用于新闻报道。[8]ChatGPT 也可以被集成到Word、Excel、PowerPoint 等工具软件中，变革办公方式，成为全行业生产力新工具，对微软等公司革新内容生产模式起到极大推动作用。更进一步地，ChatGPT 能以数据集为支点，产生“ChatGPT+数字营销”“ChatGPT+互联网教育”“ChatGPT+互联网医疗”等应用场景，多维度提升数字经济的行业边界，降低成本、提升效率，进而有效推动数字经济高质量发展。[9]

（三）推动实现数据价值化的机遇与挑战

除了加速产业数字化改革、引导数字产业化高速发展外，ChatGPT 还显著提升了在数据资源化、数据资产化、数据资本化等数据价值化环节上的效率，但同时也引发了人们对数据安全的思考。

在数据资源化阶段，ChatGPT 相比人工手段，能够更迅速地完成数据采集、整理、聚合、分析，形成数据使用价值。同时，ChatGPT 也便利了数据的流通交易，使数据能更精准地传达到使用者手中，降低了交流成本，对数据资产化起到一定帮助。在拓展数据价值方面，ChatGPT 也为数据资本化提供了更多可能，数据信贷融资与数据证券化有望通过ChatGPT 实现。堆叠数据的时代逐渐走远，产业端算力与数据质量的重要性进一步提升。随着ChatGPT 的出现，未来企业对数据处理能力的要求将落脚于更优秀的数据训练能力，利用人工智能实现数据价值。

与此同时，ChatGPT 也带来了数据安全问题。首先，用户在使用ChatGPT 时，可能会造成数据泄露。其次，用户在不断收集数据时，也是ChatGPT 不断学习的过程。敏感数据发送给OpenAI 终端后，可能被用于训练未来的模型，很难保证完全擦除个人信息痕迹。而且，ChatGPT 也存在被黑客攻击网站的风险。据科技媒体CXO Today 报道，当前版本的OpenAI API 能够被外部应用程序使用，且几乎没有任何反滥用措施。犯罪分子可能利用这个方法创建恶意内容，未来也存在着出现网络攻击事件的可能，用户数据泄露的风险仍然很大。如何保障公共数据在产出价值的同时，受到严格的访问控制和实施保护措施，这仍是数字经济领域的重要议题。

我国在自主数字经济领域的核心自主产权同样受到威胁。在链接语料库进行训练的过程中，ChatGPT 宣称使用的材料均来自开源库。但在巨量文本的挖掘和使用过程中，难以保证非开源数据没有遭到窃取，难免会有版权作品被“误伤”进而构成侵权。

（四）赋能数字经济治理的可能与风险

新技术的出现可能会完善现有的治理流程、提高效率，同时也会对现有的治理体系形成巨大挑战。未雨绸缪、安全先行仍是数字经济治理中的重要一环。

2022 年6 月，国务院印发《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》，提出了到2025 年和2035 年数字政府体系建设的阶段工作目标及重点任务。以数字政府建设助力政府治理现代化已成为各地方政府工作任务的关键一环。ChatGPT 能够用于政府治理，加速智慧城市建设落地发芽。在人工智能技术的帮助下，公共服务体系运转将更加精准、高效，从而促成数字政府3.0 模式形成。政府门户网站可利用ChatGPT 这类人机交互能力极强的聊天机器人，代替过往单一的搜索功能或功能老旧的服务机器人，增强政府与民众的沟通交流，使民众诉求得以更准确地传达，从而提升政府服务能力和政民互动体验。

然而，ChatGPT“编造事实”的可能性及不稳定的反馈机制，可能会导致错误信息产出，且由于其输出由训练集决定，可能会成为传播谣言的温床，这对政府部门真正地将人工智能运用到政务服务的安全性带来极大挑战。更有甚者，如果未来将城市治理全部交给人工智能，可能会产生更多恶意操纵的风险，甚至导致城市治理系统陷入瘫痪。

此外，随着大模型算法的不断突破，许多企业纷纷加快在机器人、智能语音/视觉、AIGC 等领域的研发部署或投融资计划。然而，在市场情绪高涨的当下，新的投资泡沫可能会随之涌现，甚至引发非法集资行为，危害社会的可持续发展。如何防止数字经济领域泡沫出现，推动产业稳定发展，减少过度开发、社会资源浪费等问题，也是数字治理面临的严峻考验。

从法律层面来看，ChatGPT 在与用户对话时，也有可能暗含著作权侵权风险。如果ChatGPT 在对用户的问题进行反馈时，提供了他人创作的文字、摄影、视听等作品或软件代码，只要超出评论、介绍等合理使用限度，就同样属于侵害他人信息网络传播权的侵权行为。[4]

从国家数字经济治理的角度看，具有先发优势的国家很可能会对人工智能技术形成技术垄断，从而加大发达国家与发展中国家的技术鸿沟和发展差距。如今，世界正经历百年未有之大变局，新一轮科技革命和产业变革带来的激烈竞争和全球数字治理体系的不对称、不适应性均前所未有。ChatGPT 这一全新技术，会给各国带来广阔的发展前景，各国也会在这一领域进行角逐。部分发达国家可能利用其资金、科技优势完成技术沉淀，构筑技术壁垒，从而加大发达国家和发展中国家的差距。

三、应对ChatGPT 及其他新技术挑战的相关政策建议

ChatGPT 的横空出世，对数字经济来说是机遇与挑战并存，我国应客观看待这一全新技术对数字经济发展的影响，持续追踪关注。新技术会对既有的商业模式和世界运行产生持续不断的影响，但从历史长远的角度看，人类终归要适应新技术的发展，而非在飞速变幻的时代洪流中逆行。

无论是ChatGPT 还是其他人工智能技术，都是数字经济中非常重要的部分，依然要服务、赋能数字经济。无论政府、企业还是个人，都应理性应对ChatGPT 对数字经济带来的挑战，引导ChatGPT 沿着有利于国计民生的轨道发展。

（一）加强法律规范，完善安全防控体系

应通过相关法律法规约束ChatGPT 的应用，避免其对国家和社会安全、网络舆情等方面带来负面影响。具体来说，在法律法规上对ChatGPT 的约束可包括：通过相关规定避免ChatGPT 带来网络数据安全问题，保护好用户数据信息；加强对ChatGPT 信息的监管，正确研判舆情，做好舆情工作初期的信息初筛工作，提供有效的工作决策和舆情预警。同时，应处理好ChatGPT 发展应用与安全防控的关系，以完善的制度确保其安全可靠地发展，加强对ChatGPT 安全防控体系建设的战略规划部署，有序推进ChatGPT 安全综合防控体系建设。

（二）发挥新型举国体制优势，弥合经济发展鸿沟

我国应发挥新型举国体制优势，以政府为依托全面调动社会资源、企业资源深度参与。新型举国体制是我国现阶段的资源配置与组织方式，是“有为政府”和“有效市场”的有机结合。目前，关键核心技术攻关已成为新型举国体制的一大重要任务，我国在发挥集中力量办大事的制度优势的同时，也进一步强化了企业技术创新主体地位，配置了各类专业研究所、国家实验室、新型研发机构等一系列高精尖科技力量与创新资源。因此，可以充分利用我国现有的数字经济信息研发机构，帮助更多的数字经济企业具备核心竞争力，实行项目牵引、企业合作以攻坚克难。

更进一步地，应分别从数据、算法、算力角度弥合国内外数字经济发展鸿沟。在数据层面，应充分利用人口和数据库的规模优势，共同克服训练数据不互通的阻塞。在算法层面，应培养更注重合作的学术氛围，加强人工智能算法的基础研究，优化科研环境，鼓励研究人员自由探索不同研究方向，并与其他机构或公司合作开发新的技术。在算力方面，应从底层算法创新做起，自主研发新品，提升基础算力。

（三）打破短视投资思维，长效引导各方资源

数字经济作为高速发展的新兴技术，本身就需要大量投资，而我国的投资在一定程度上存在短视心理，在社会运作方面，我国应加大对人工智能技术创新企业的资金扶持，动用和整合各方面资源，由政府提供平台和必要的引导基金，建立长效机制。鼓励长期价值投资，减少短期、短视的“热钱”注入与离场。尤其在应对依托于ChatGPT 深度人工智能的新业态、新模式、新技术、新应用时应保持更高容忍度，适度降低对投资回报期或回报倍数的强制要求。

从产业投资角度来看，投资机构应以长远发展考虑风险投资、私募股权融资等资金流出，资金流入的企业自身则应合理规划资金使用，运用到有利于长期发展的方向上去。鼓励头部互联网企业如百度、腾讯等提供资金、技术支持，各金融机构通过多元入股的方式吸引资本，充分利用社会化资源和力量，缩小国际数字经济差距。无论是政府背景还是市场化背景投资，都应提升对资源投入的包容度。

（四）判断社会经济影响，布局人文社科研究

在技术垄断方面，应分析我国现有的法律法规体系，判断数字经济领域技术垄断可能出现的时间节点并提前布局。在商业模式方面，应探讨ChatGPT 未来在教育、医疗等各领域应用后，对个人、家庭、社会各主体产生的影响。在法律方面，ChatGPT 应遵守我国互联网的相关规定。而对于研发类似ChatGPT 应用的中国公司，应在遵守相关法律法规体系的框架下，结合我国国情，在应用搜索、呈现、训练等方面进行强化。

由于ChatGPT 训练数据源自互联网，企业或科研院所在使用时需要对ChatGPT 生成的作品进行把关，防范知识产权风险。[10]在规范伦理方面，对道德、代码、隐私、有益性、安全等各国共同面对的技术伦理问题，应加强国际交流，力争达成共识，使ChatGPT 在合理合法的轨道内发展。我国应在数字经济专班的基础上设立重大议题，就ChatGPT 可能引发的经济问题、垄断问题、失业问题、数据隐私问题、伦理问题、政府治理等进行专门研究。此外，我国应在自身发展和安全的前提下，积极与其他国家共同探索ChatGPT 的发展道路和治理模式，推动国际立法，营造规范有序的发展环境。

（五）开拓创新应用场景，深挖人工智能潜力

在应用方面，应围绕高端高效智能经济开拓培育商业应用场景，鼓励我国企业保持探索ChatGPT 的步频，紧跟全球潮流，在金融、教育、医疗、内容平台等更多的应用场景上进行深度挖掘，加快在相关领域的研发和布局。

应强化企业场景创新主体作用，鼓励行业领军企业利用自然语言处理工具ChatGPT 开发更多商业应用场景。例如，鼓励营销企业将新一代人工智能技术嵌入数字营销的全链条，包括市场调研、市场挖掘、企划文案撰写、推广类产品设计、广告投放、营销渠道控制、客户关系管理等，将数字营销工作生成的数据进行沉淀，结合智能搜索互联网素材与智能推荐机制，完成数字营销工作。

应鼓励高校院所及其他教育企业机构参与应用场景创新。在教育领域，ChatGPT 同样可以嵌入到在线教育课程、在线教育模式、在线教育流程，以及与之相关的师资规划、教材、教辅工具运用、考培工作等流程中，从而有效提高教师教学、学生学习效率和质量，完成对课堂效果、教学质量等方面的控制。可鼓励网易有道信息技术有限公司、科大讯飞股份有限公司及北京世纪好未来教育科技有限公司为代表的教育领域头部企业对ChatGPT 的快速跟进，加快布局新一代人工智能技术构建的全新在线教育场景。

（六）培养专业复合人才，重视学科技术交叉性

在人才培养方面，应强调培养人才的复合能力。我国应加快人工智能一级学科论证，充分考虑和重视人工智能的学科交叉性。同时，面向世界科技前沿、数字技术需求和数字经济主战场，做好人才分类培养、提高人才复合能力，赋能人才对更深层次的思考和学科交叉能力，并联合政府、学校和企业之力实现资源共建共享、培养专业复合人才、重视学科技术交叉。[11]

从就业层面来看，每一次技术革新都会对固有职业带来极大冲击，但也会产生一些新的就业岗位或工作模式，其关键是就业人员要具备适应时代变化和利用新机会所需的能力。因此，政府一方面应尽快建立专业预警机制，及时动态调整各专业的招生计划。另一方面，应增强对学习能力的培训，提高就业灵活性，如遇到工人被替代而下岗的情况，政府可以为其提供相关技能培训，帮助其就业。

（七）抓住市场改革机遇，加速孵化创新企业

应抓住资本市场改革的机遇，大力推进与深度人工智能相关的数字经济创新型企业。目前，不少创新型企业发展面临“融资难、融资贵”难题，而全面注册制改革为创新型企业资本化打开方便之门。在此背景下，应关注孵化器提升育成服务能力，推进孵化器整合资源建立公共服务综合体，完善物业管理、政策信息等基础服务，提高法律咨询、资本运作、财务管理等社会化服务功能，推动政务帮办、投融资对接等服务，为创新孵化提供良好条件。还应鼓励孵化器建立创投基金、种子基金和天使基金等，鼓励创新企业将ChatGPT 与企业的顶层设计、商业模式及发展路径融合，为其提供融资渠道，更好把握上市机会，在数字技术高速发展的复杂局面下行稳致远，加速资本助力数字企业获取研发动力，进一步孵化创新型企业。

四、结语

在可见的未来，通往人工智能和数字经济的道路仍然充满挑战和不确定性，ChatGPT 运用到数字经济领域仍有很长一段路要走。ChatGPT 能够极大地解放生产力，提高生产效率，但仍有其局限性，不能完全取代人类智能。未来是混合社会而不是纯数字社会，首要目标不是数字化发展，而是承认人类的能动性并通过数字化支持人类发展。因此，不能因为新技术的产生就杞人忧天，也不应看到一时的投资价值就对此过度狂热追捧，而应充分发挥人类独有的思考能力，深刻认识到数字技术的优势和劣势，在新型举国体制背景下提升基础研究能力、孵化创新型企业，在市场引导下拓展商业应用场景，弥合我国与国际数字经济发展方面的差距。这需要政府、企业和社会三方的充分合作，从而共同推动数字经济现代化高速健康发展。