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约瑟夫•希发基思指出，当今世界，对人工智能的终极目标存在两种不同的观点。有些人认为它应该是通用人工智能，旨在构建超越人类思维能力的，在医疗保健、金融、交通运输和制造业等多个领域做出有效决策的超级智能代理。另一些人则认为，其终极目标是实现自主的人工智能，构建具有人类水平的智能机器，能够替代人类在现有组织中的工作，如自动驾驶汽车、智能工厂、自治的网络等等。但是目前我们所拥有的，还是一个弱人工智能，是智能助手，它通过与用户的互动来提供服务。约瑟夫•希发基思相信现在有三种不同的人工智能使用方式，包括作为助手、作为监视器、作为控制器来。中国可以利用自身庞大的工业系统，在迈向自主人工智能的道路上取得领先地位。

人工智能面临两种主要风险，一种是技术风险；另一种是人为风险，它可以通过监管或者法律的框架来控制。对由于人工智能所带来的自动化导致的失业问题，也可以通过适当的社会政策来应对。除此之外，还有两种社会性风险，一种是怎么在选择和性能之间取得平衡，如果我们不能确保系统是以公正、中立的方式使用可靠信息，则不要将决策权交给系统；另一种就是性能的提升，我们要考虑其是否与人类控制的缺失相平衡。

对于怎样建立一个全球性的监管框架，约瑟夫•希发基思表示，人们都认识到必须要对人工智能进行监管，但对在实际中如何进行监管并没有达成一致。欧盟和美国之间，在人工智能监管方面也存在一定的差异。欧盟拥有更严格和更完善的人工智能监管法律，尤其是它通过了《人工智能法案》和《数字服务法案》，采用风险管理的方法，要求人工智能系统在关键性的应用中具有高度的可靠性。而美国的监管相对较少有强制性，例如它发布的《人工智能行政命令》，就包括一些建议和指导性意见。美国的监管者和大型科技公司的立场是一致的，他们倡导符合伦理的人工智能原则。但是从技术角度看，它并不是基于非常严格的技术标准对人工智能系统进行评估。

李东生围绕制造业数字化、智能化转型升级作了发言。李东生说，过去20多年的数字化、智能化实践，成为推动企业转型升级的基础条件和力量支撑。制造业企业的转型升级经历了从简单引入互联网、数字化支撑供应链生产体系，到逐步导入更多智能化技术的发展阶段。首先是实现数字化支撑的自动化工厂，在生产工序中使用更多机器、引入数字化系统，支撑企业管理，提高生产和运营效率。后期再叠加智能化技术，从处理相对简单的问题到取代部分人工岗位。现在，在半导体显示、半导体芯片领域，已经基本上实现了生产系统的无人化操作。在半导体显示工业的产品设计环节，人工智能系统已经能够判断95%以上的产品设计问题，这大大缩短了产品设计周期，提高了产品质量。

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