人工智能时代已经到来，我们必须居安思危，做出明智抉择，以全新的方式驱动智库创新，积极迎接人工智能带来的挑战和机遇，帮助智库打破思维定式、拓宽议题范围、提升研究效率，顺应时代潮流，迎接新的转向。

　　党的十九大报告提出，“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”“培育新增长点、形成新动能”。这表明我们正在进入一个由人工智能开启的新阶段，智力资源对于新时代社会经济的发展具有核心牵引作用。人工智能横跨四大核心技术——机器学习、自然语言处理、图像识别和人机交互，涵盖多个细分领域，赋予机器以人类的视觉、听觉、触觉和智慧，使其具备记忆、认知、识别和选择等能力。在进入人工智能时代之际，作为智力资源重要节点的智库，将会面临怎样的变革与挑战？

　　科技进步驱动智库发展

　　在历史的长镜头下，撇去形形色色的意识形态纷争和政策营销策略，智库的研究对象曾发生两次转向。“智库”一词原指二战期间美军用以讨论战略和作战计划的保密室，当时的英文说法不是“think tank”，而是“think box”。随着战争的结束，越来越多的智力资源从军事领域转向公共政策领域，新成立的智库也多以研究社会经济发展问题见长，譬如经济增长、产业发展、环境保护、教育医疗、社会保障等，这是智库研究的第一次转向。

　　随着科技进步日新月异，智库研究出现了第二次重大转向。包括信息技术在内的一系列创新成果得到广泛运用，冲破了智库研究的传统边界。这次重大转向背后有两个方面的原因：一是科技进步催生了新的研究方法，极大地拓展了智库研究问题的可及性和精准度；二是现实问题的综合性与复杂性，使得单纯借助于人文社会科学的方法和视角多有局限，难以全面应对社会经济发展的需要，人文社会科学呼唤自然科学研究方法的加入，实现“文理结合”。随着方法、工具和技术的不断创新与融合，相比于智库研究内容的第一次转向，科技进步带来了智库研究能力的飞跃，智库研究深入到社会生活和生产的各个领域，改变甚至颠覆了人们已有的认知，为社会进步贡献了新的智慧和动力。

　　智库研究的第二次转向具体表现为两个向度。第一个向度是把科技创新及其对社会经济的影响作为智库的研究对象，出现了专门从事科技政策研究的智库，即科技型智库。例如，2006年成立的美国信息技术与创新基金会就是一家典型的科技政策研究智库，面对新科技革命浪潮引发的全球经济社会的深刻变化，基金会为政府提供创新政策咨询和专业问题的解决方案，用以评估和应对快速变化的公共问题。在十多年的发展中，基金会已融入全球科技智库网络，成为全美颇有影响力、全球排名领先的科技类专业智库。在我国，也有以中国科学院、中国工程院为代表的一批科技型智库，紧密围绕国家战略需求，以战略咨询为中心，兼顾科技服务、学术引领和人才培养各方面工作，精心组织开展了一系列战略性、前瞻性、综合性的咨询研究，产出了一批意义重大、影响深远的咨询成果，为国家科学决策提供了高质量的智力支持。

　　第二个向度是科技进步对智库运行产生影响，从而引发诸如人工智能是否会替代智库研究的隐忧。根据牛津大学的统计，未来人工智能的发展可能会取代约1000万个工作岗位，秘书、客服、助理、翻译、律师、医生、会计，乃至于证券所的交易员、信贷员的工作都可能被取代。对于智库而言，同样是从事智力劳动，人工智能会取代智库还是更好地辅助智库开展工作？目前，对此下结论可能还为时过早，但人工智能和大数据已经或正在对智库的运行机制和研究议题产生影响，而且随着时间的推移，这些影响将逐步显性化且不容忽视。

　　面临第三次转向

　　2016年3月，“阿尔法狗”以4∶1战胜了韩国围棋名将李世石九段，引起全世界关注，也进一步让人工智能进入了公众的视野。此时距离麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等人首次提出“人工智能”概念整整过去了60年。2017年12月，“人工智能”入选“2017年度中国媒体十大流行语”，标志着人工智能时代已经到来，智库研究或将面临第三次转向。

　　首先是人工智能对人类思维模式的影响，有助于打破智库的思维定式。早期的智库研究大多依赖专家的主观性判断，容易产生验证性偏误，即过滤性地选择支持自身观点的“证据”。随着实证研究方法的兴起，基于数据的定性分析一定程度上可以减少验证性偏误的产生，但仍然难以避免选择性偏误，即样本的选取是非随机的。进入人工智能时代，大数据成为思想产品加工的原材料，为数据分析提供更加丰富的信息与全面的视角，既有助于打破思维定式，又能较好地规避选择性偏误，从而为提升思想产品质量提供保障。

　　其次是人工智能对智库研究议题的影响，有助于拓宽智库的研究范围。例如，人工智能一旦进入军事领域，势必引发更多的智库投入到关于新型战争的战术和伦理问题的研究中。因此，人工智能非但不会取代智库，而且还会拓宽智库的研究议题。实际上，国内已经有一批智库开始运用大数据或者语言处理和图像技术，研究社会问题甚至国际关系问题，为公共部门提供更加全面的决策信息。

　　再次是人工智能对智库研究岗位的影响，有助于提高智库的工作效率。一般来说，凡是可以描述的、有固定规则和标准答案的工作岗位，都有被智能机器人取代的可能。比如智库内部从事数据收集、文献检索的科研辅助人员，以及负责统计智库成果数量和质量的科研管理人员等，机械性的劳动过程都可能被人工智能取代。但是，人工智能会取代那些非机械性的劳动吗？即研究人员的脑力劳动，包括思考、深度学习、同行交流、产生灵感和情感等过程。从短期看，非机械性劳动被替代的可能性不大。但是，随着人工智能的机器学习能力不断增强，非机械性劳动是否会被取代，存在着不确定性。尽管如此，毋庸置疑的是，在未来的智库人员结构中，将会有更高比例的人工智能方面的专家。

　　应对人工智能的新挑战

　　站在人工智能开启的新的历史方位，中国智库建设尚需百尺竿头、更进一步。人工智能已经对中国智库建设提出了新的挑战，同时也带来了新的机遇，主要体现在以下两个方面。

　　一是在人工智能和大数据环境下对数据的加工处理问题。目前，真正能够运用大数据和人工智能开展研究的智库还在少数，一定程度上暴露出我国智库在驾驭人工智能技术方面的不足，突出表现为人才队伍知识结构老化，以及对海量数据再加工能力的欠缺，难以跟上新时代的需求。在信息化时代，智库能否产生高质量的思想产品，或者提升智库管理效率，很大程度上取决于能否在海量数据中迅速萃取有效信息。这就需要对大数据进行加工处理，去粗取精，延展形成基于数据分析的智库产业链。由于算法的保密性，人工智能有时如同“黑箱”，其科学性仍要接受实践的检验，切忌“废料入、废料出”。

　　二是在人工智能和大数据环境下产生的数据权力垄断问题。对于未来的智库而言，“数据为王”，即谁拥有数据，谁就拥有话语权，拥有对未来的控制力。在数据产权不清晰的背景下，可能造成新的权力剥夺，或者成为信息权力分配不公的一个新来源，也可能造成大数据的重复建设。重复建设反映了浮躁的社会心态和对话语权的争夺，不仅会造成资源浪费，还会使智库沦为“信息孤岛”，降低智库研究水平。为了解决这个问题，就需要从立法层面明晰数据产权，打破数据垄断，尤其要加强智库之间以及智库与政府之间的合作，加快推进大数据交易中心建设，形成开放流动的体系，打造数据服务链，实现数据共享。

　　总之，人工智能时代已经到来，我们必须居安思危，做出明智抉择，以全新的方式驱动智库创新，积极迎接人工智能带来的挑战和机遇，帮助智库打破思维定式、拓宽议题范围、提升研究效率，顺应时代潮流，迎接新的转向。

　　（作者系上海社会科学院智库研究中心副主任、副研究员）