数字经济与实体经济深度融合的背景下，人工智能技术正加速重塑产业格局；3月23日，蚂蚁集团首席执行官韩歆毅在中国发展高层论坛专题研讨中指出，技术红利能否转化为社会共同繁荣，取决于产业界对核心挑战的应对能力。 问题：技术发展伴随多重挑战 韩歆毅将当前AI产业化的挑战归纳为四个层级：底层算力扩张带来的能源消耗与碳排放压力；模型训练中的数据安全与隐私保护风险；应用场景中的伦理规范与人机协同难题；以及技术变革对人力资源结构的深远影响。以算力需求为例，全球数据中心年耗电量已占电力总量的1%，而大模型训练单次碳排放可达数百吨。 原因：规模化应用加剧矛盾 随着AI技术向医疗、金融等关键领域渗透，其“双刃剑”效应日益凸显。一上，算法偏见、模型幻觉可能放大社会风险；另一方面，技术替代效应引发对就业结构的担忧。韩歆毅特别指出：“企业若仅追求市场占有率而忽视安全‘内嵌’，将导致治理成本后置。” 对策：系统性方案破局 蚂蚁集团通过三方面实践探索解题路径：在绿色计算领域，构建从基础设施到算法优化的全链条降耗体系，单位Token能耗较行业平均水平降低30%；在医疗健康场景，联合华西医院等机构建立“算法+临床”双校验机制，使AI诊断准确率提升至95%；在人才战略上，实施“技术+管理”双轨培训计划，年内将投入5亿元用于员工数字技能升级。 影响：技术普惠成效初显 数据显示，蚂蚁AI健康助手“阿福”已覆盖超1亿用户，其中县域及老年群体占比分别达55%和25%——夜间服务量突破16%——有效弥补基层医疗资源缺口。其开源的“安诊儿”千亿参数模型，更被纳入浙江省人工智能医疗中试基地标准体系。 前景：构建技术治理共同体 韩歆毅建议，行业需建立“开发-应用-监管”协同机制：企业应践行“谁开发谁负责”原则，政府需完善算法备案与伦理审查制度，学界则要加强跨学科研究。他预测：“未来五年，能平衡技术创新与社会价值的公司将成为行业标杆。”
技术进步不会自动带来共同繁荣，关键在于治理能力和价值选择。面对智能化浪潮，只有建立涵盖绿色低碳、安全可信、普惠可及和人才发展的系统性方案，才能让技术真正服务人类发展，推动经济可持续增长。