摘 要：作为利用算法和模型等先进手段创造和生成内容的智能化工具，生成式AI依靠技术创新的引擎驱动、数据资源的深度赋能、智能产业集群的融合、运营决策模式的优化升级，在驱动新质生产力发展过程中展现出强劲动能。然而，尖端技术创新应用复杂、伦理与法律界定模糊、数据信息安全存在潜在风险、经济体制的适应性局限以及高层次人才的供应不足等问题，在一定程度上影响并制约着生成式AI潜能和优势的发挥。为更好地应对这些困境，必须强化前沿技术和颠覆性技术创新应用的破壁动力、完善适应科技创新的伦理法治体系、构筑释放数据价值的安全防线、优化高端人才的培养策略、推动经济体制适应性改革，从而为加快推进新质生产力的发展夯实基础并提供持久的动力。关键词：生成式AI；人工智能；新质生产力 马克思指出：“劳动生产力是由多种情况决定的，其中包括：工人的平均熟练程度，科学的发展水平和它在工艺上应用的程度，生产过程的社会结合，生产资料的规模和效能，以及自然条件。”科学技术作为推进生产力进步的关键驱动力，不仅赋能劳动者技能和知识结构层次的提升，还能够推动生产流程的颠覆性变革、生产管理体系的深度优化，进而从本质上助力社会生产力的全面提升。在马克思主义政治经济学的“宏架构”中，科技进步推动生产力变革被视为激发社会发展与演进的关键驱动力，深深嵌入于文明进步和历史变迁的内在逻辑中。现代经济学在此基础上丰富和发展了这一基本原理，通过对“生产力效应”“生产力效益”等概念的界定，旨在研究科技突破、管理升级、组织优化等创新实践对生产力水平提升产生的积极影响。生成式人工智能是一种通过学习大规模数据来生成原创内容的新型人工智能技术，它基于算法、模型和规则生成文本、图像、声音、视频等内容，其影响力广泛渗透于语言翻译、数据处理、游戏开发、音频和视频创作等诸多领域。生成式AI作为一种革命性的技术创新工具，对生产力的提质增效、革新升级起到了重要作用。深入剖析生成式AI赋能新质生产力的动力机制对推进前沿技术与颠覆性技术的创新、驱动经济高质量发展具有十分重要的理论意义与实践价值。一、动力机制：生成式AI赋能新质生产力发展的表现样态恩格斯指出：“在马克思看来，科学是一种在历史上起推动作用的、革命的力量。”当前，科学技术对生产力发展的影响日益显著，唯有将最新的科技成果与社会生产深度融合，才能推动生产力的不断进步和经济体系向现代化转型。（一）“技术驱动创新”：汇聚新质生产力新动能科学技术是第一生产力，经济建设必须依靠科技进步和劳动者素质的提高。生成式AI作为驱动前沿科技发展与产业转型升级的颠覆性力量，通过提升劳动者技能、改造劳动对象及创新劳动工具实现生产要素的优化组合，汇聚新质生产力发展的新动能。具体来看，生成式AI的应用对劳动者的知识更新和技能提升具有显著的促进作用，是推进人力资源向创新型、智能化、高质量方向发展的重要抓手。随着AI技术渗透于多元产业生态中，一支掌握数字技术、深谙数据分析之道并能够熟练运用各类AI工具的人力资源队伍正经历着前所未有的构建历程，这无疑对新质生产力的发展提供了重要支撑。同时，生成式AI对劳动对象的深层渗透能够有效驱动产品与服务模式的创新，从而实现生产要素的优化整合。受此影响，劳动对象正逐步朝着多元化、智能化和个性化的方向发展，劳动对象的范畴不再局限于文字、图片、视频的处理，而是扩展到了产品设计及生产流程的智能化、个性化服务等多个维度，极大地丰富了生产和服务的内涵。此外，生成式AI在改造和优化劳动资料方面发挥着重要作用，能够有效推动数字平台、智能系统的快速发展，为新质生产力发展创造良好的环境。在这一过程中，生成式AI依托高效先进的硬件设备和各类AI开发软件系统，催生并构建了诸多先进的智能生产生态系统。麦肯锡全球研究所发布的一份报告显示，生成式 AI 每年可为全球经济带来4.4万亿美元的价值。生成式AI与物联网、云计算、5G等其他技术协同运作，进一步推动了生产力系统及运行机制的转型与重构，为各个行业的创新发展注入了强劲动力。2023年，我国生成式AI的企业采用率已达15%，市场规模约为14.4万亿元，制造业、零售业、电信行业和医疗健康四大行业的生成式AI技术的采用率均呈现较快的增长态势。（二）“数据赋能增值”：构筑新质生产力的资源矩阵数据不仅能够深度融入劳动力、资本和技术等传统生产要素，还可以通过赋能智慧化生产催生新的生产方式。从数据采集与加工的视角看，生成式AI通过运用物联网架构、传感器集成网络等先进手段，加快了数据分析自动化的速度，能够精准捕获并提取生产各环节的资源信息。借助机器学习、知识图谱、自然语言处理等技术，生成式AI能够对大规模异构数据资源进行知识抽取、高效分析，有力地推动了精确预测与优化管理决策的实施。从数据开放与交互的视角看，生成式AI通过构建支持生产力发展的“资源池”“知识集”，能够有效打破“数据孤岛”和“信息茧房”，进而推动数据处理效率的显著提升。IDC发布的《中国数据中心服务市场（2022年）跟踪》报告显示，预计未来五年，中国数据中心服务市场将以18.9%的复合增速持续增长，预计2027年其市场规模将达到3075亿元人民币，这一增长趋势预示着数据中心服务市场的巨大潜力。在这一背景下，利用区块链技术的去中心化特性和云计算能力，生成式AI能够在数据市场中精准地获取大量数据，建立跨越组织边界与产业领域的数据资源“汇聚池”，助推企业和研究机构深入开展创新应用研发工作，并在全球化背景下实现资源的优化整合，提升新质生产力发展水平。此外，在生成式AI运行过程中，深度学习、自然语言处理等技术的运用对高质量数据产生了巨大需求，促进了专业数据处理技术和服务市场的兴起与发展。生成式AI具备将复杂数据资源转换为创新应用场景和解决方案的能力，最大限度地挖掘和释放资源矩阵的潜力和价值，促进商业模式的创新。以西门子的工业互联网平台MindSphere为例，该平台将产品、工厂、系统和机器设备相互连接，利用其高级分析功能处理海量数据，不仅可以提升产品的研发水平，还能够改善设备的运行状态。（三）“智能制造生态”：打造新质生产力的产业集群生成式AI驱动智能制造生态，在推进传统产业转型升级、拓展新兴产业空间等方面发挥着显著作用，具体表现在四个方面。一是生成式AI结合工业物联网技术和深度学习算法，为传统产业如煤炭、钢铁等的转型升级提供了智能化发展路径。在推动传统产业向智能制造转型的过程中，生成式AI不仅革新了传统生产线的功能属性，实现了运行效能、产品质量的大幅提升，还推动生产设备、工艺流程从孤立向深度互联、协同运作转变。二是前沿技术的研发与应用擘画了新兴产业发展的战略布局，促进新质生产力的孕育与发展。生成式AI驱动科技创新不仅能够重塑传统制造业格局，还将引领新能源、新材料、高端装备、绿色环保等新兴产业取得重大突破。三是生成式AI推动了元宇宙、脑机接口、量子信息、新型储能等未来产业的加速布局，促进高端制造产业集群效应得以充分发挥。四是生成式AI在产业链、供应链的优化升级中扮演着重要角色，开辟了数据共享、信息深度融合的新维度。生成式AI从设计、采购、生产制造、物流配送到销售服务等各个环节，对产业链、供应链的整体框架进行了革新重塑。据中信建投测算，按2021年数字内容领域1万亿元的规模来计算，AIGC的市场空间可达1000亿元。这说明生成式AI在打造产业集群、提升生产效率方面发挥着重要作用。（四）“运营智慧升级”：形塑新质生产力的业态模式生成式AI依托深度学习、自然语言处理等技术手段，能够模拟、创造新的知识内容与信息形态，助力企业构建具有竞争力的业务模型和运营体系，具体表现在三个方面。一是精准的辅助决策特征加快了企业决策由传统经验向数据驱动智慧转型的速度。生成式AI借助深度学习算法、大数据解析等先进技术，能够高效处理来自生产、销售、市场和供应链的复杂数据流，为企业提供实时的趋势解读和精准的策略指导，确保企业对资源分配和发展方案进行精细化调整，以适应不断变化的市场环境。Gartner研究显示，相较于未使用AI决策的企业，采用AI辅助决策的企业的决策效率平均提高约30%，决策准确率得以大幅提升。二是运营智慧系统不仅提高了企业的环境适应性和调整战略方向的能力，还在风险预警与防范方面具有巨大优势。依托生成式AI的赋能优势，企业能够精准预测市场波动的趋势，并识别供应链中的潜在风险，这为企业构建灵活高效的商业模式提供了重要支持。以全球电商巨头亚马逊为例，其运用AI预测技术对库存进行精确估算，实现连续动态盘点，库存精准率达到99.99%。三是提升决策智能化。生成式AI能够改善企业管理流程和决策机制，推动生产向智能化、精细化和协同化方向发展，助力企业实现高效、准确和智能的决策。一份调查显示，中国石油尼日尔公司依托生成式AI数据分析技术，使公司综合数据形成有价值的决策依据的所用时间从平均4小时下降至0.5小时，工程管理等数据形成有价值信息的所用时间从平均2小时下降至0.1小时。二、困境识别：生成式AI赋能新质生产力发展面临的主要瓶颈马克思指出：“在我们这个时代，每一种事物好像都包含有自己的反面。我们看到，机器具有减少人类劳动和使劳动更有成效的神奇力量，然而却引起了饥饿和过度的疲劳。”尽管生成式AI对促进新质生产力发展具有显著作用，但其在应用过程中面临的技术瓶颈、数据安全隐忧、高层次人才不足等问题在一定程度上制约着新质生产力的发展。（一）动力隐忧：前沿技术、颠覆性技术创新应用的短板生成式AI在推动新质生产力发展的过程中面临着前沿技术、颠覆性技术创新研发的阈值障碍。尽管我国在人工智能与大数据等科技领域取得了引人注目的成就，但关键算法自主研发能力的薄弱和底层技术创新的不足仍然是亟待解决的重大问题。2019年，工信部梳理发现，我国的高端芯片、工业控制软件、核心元器件、基本算法等三百多项与数字产业相关的关键技术仍受制于人，导致先进制造业与数字经济融合的叠加效应和乘数效应未能得以充分发挥。英国智库AI治理中心在分析了26个中国大模型后发现，中国超过一半的模型的芯片都要依赖美国芯片公司英伟达。虽然中国的科技巨头和顶尖大学正在构建与OpenAI的ChatGPT和DeepMind的AlphaFold类似的模型，但与西方顶级模型相比，目前中国的一些模型在参数数量上稍显不足，大约落后一年。同时，当前大多数生成式AI的应用需要搭载Windows、Android、iOS等操作系统，但国内的操作系统在内存运用和输入输出效率等方面还存在不足。此外，技术融合创新面临着各种技术的有效融合和系统性应用的难题，标准不统一、接口兼容性欠佳等问题导致高效协同难以实现，从而影响人工智能技术综合效能的全面发挥。在技术成果向实际应用转化的过程中，与生成式AI相关的前沿技术由理论探索、实验研发向生产效能转换的成效有待提升。尽管算法、大数据在实验环境下展现出卓越的性能，但它们在转向工业化生产和商业化运营场景中面临着成果转化效率低下、市场接纳缓慢的挑战。同时，对特定行业的认知不足及技术应用场景适应差等问题也会导致前沿技术、颠覆性技术在应用时难以贴合实际需求，削弱技术融合对新质生产力的提升效能。（二）信息滥用：数据安全与隐私保护面临的潜在危机目前，隐私泄露和数据安全防护的不足引发了公众对人工智能技术应用的信任危机，成为阻碍生成式AI普及和应用的重大障碍。在生成式AI的应用和发展过程中，数据安全防护的不足和隐私泄露不仅会造成重大经济损失，还将导致信息和数据的保护成本急剧上升。2023年，全网监测并分析验证有效的数据泄露事件超过19500起，涉及金融、物流、航旅、电商、汽车等二十多个行业，数据泄露主要集中在更加隐蔽和便利的匿名群聊、暗网渠道中。当数据在采集、流通及共享环节遭受泄漏或被非法交易侵害时，数据资产就会面临未经授权的访问、篡改及滥用的风险。Economist指出，三星半导体企业的员工疑似因使用ChatGPT而引起三起公司机密泄露事件。信息泄漏事件的频繁发生会对企业的数据保护造成严重威胁，迫使企业不得不通过投入大量的财力和人力资源来加强安全防护，这不仅降低了企业的生产效率，还可能对核心业务运作产生负面影响。因此，企业为了规避数据泄漏风险而倾向于采取更加谨慎乃至过度保护的策略来应对这一挑战。（三）“伦理法治模糊地带”：人工智能技术应用中的监管挑战随着技术的进步，生成式AI在伦理、法治层面存在一些模糊地带，不仅为新质生产力的发展设定了隐形枷锁，还可能成为技术进步与伦理道德之间的摩擦点。当前，生成式AI的发展正处于伦理挑战层出不穷的时期，众多伦理准则尚未明确和完善，而算法在设计和训练过程中可能存在难以察觉的偏见，这可能导致资源配置和服务分配不公的问题。同时，当生成式AI面临“黑箱”决策困境时，特别是AI系统作出错误决策或产生负面后果时，法律上的责任归属将难以清晰地界定。此外，随着生成式AI逐步取代部分工作岗位，劳动者可能面临失业风险和职业重塑的压力，这无疑会引发劳动者对劳动价值尊严内涵的反思。令人担忧的是，倘若人工智能拥有主体性，其决策将不再受人类控制，伦理道德规制的效果也将微乎其微。例如，2020年11月，有媒体报道伊朗核科学家被“人工智能”控制的武器刺杀；2019年，亚马逊智能音箱曾给出劝人类自杀的建议。面对生成式AI的迅猛发展，现行法律体系显现出明显的滞后性和局限性，这使得我们在处理生成式AI创造物的所有权、使用权问题时显得力不从心，因为版权法和专利法在判定AI产出归属时存在较多不明确之处。法律上的不确定性给企业、科研机构研发投资带来了诸多困扰，既可能抑制创新活力，又可能扰乱市场秩序。同时，在责任归属方面，当AI生成的内容引发争议或造成损害时，现行法律也缺乏清晰的判定依据，导致责任的判定存在不确定性。2021年7月，澳大利亚联邦法院裁定人工智能系统可被列为专利申请中的发明人，这与美国、英国持截然不同的态度。2015年英国首例机器人手术致人死亡，特斯拉“失控门”事件使得自动驾驶辅助系统受到质疑。这揭示了产权界定、责任归属等已成为无法规避的重要议题。此外，生成式AI在市场运营策略、商品流通机制以及盈利收益分配等方面也显现出法律条文滞后、法律体系不健全等问题，这将对新质生产力的发展产生不利影响。（四）人力资源短板：人才供应与产业发展不匹配马克思指出：“在一切生产工具中，最强大的一种生产力是革命阶级本身。”人才是推进生产力发展的重要力量，其数量多寡、质量高低将直接决定生成式AI技术的应用和推广水平。当前，我国智能技术领域存在人才市场需求与供给显著失衡的问题。据麦肯锡报告预测，2030年中国的AI人才缺口将达到400万人。2021年，清华大学人工智能研究院等公布的AI相关报告显示，美国的顶级AI研究人员有1244人，占到世界整体的六成以上。中国有196人，排在第二位，但与美国仍存在较大差距。这表明，我国在兼具跨学科知识背景并熟练掌握行业实践应用的高端人才储备方面还存在一些不足之处。除人才短缺外，现有AI从业者的能力结构与工作发展要求也不相匹配。在生成式AI迅速发展的背景下，现有从业者在知识掌握、能力提升、技术更新等方面显得相对滞后。一是在我国的小学、中学教育阶段，计算机科学、编程、算法等基础知识的教育往往被忽视，而在高校课程设置中，对于深度学习、机器学习、自然语言处理等领域的关注度也相对较低，传统的教育模式和教学方法存在一定的滞后性，难以满足行业发展需求。二是校企合作机制不完善与实习实训平台缺乏导致学生所掌握的知识难以精准对接产业发展需要，延缓了学生向高素质人才转变的进程，加剧了高端人才供给短缺的困境。三是现行的继续教育与在职培训体系不健全，减少了职场人士获得系统化、专业化进修的机会，导致他们的知识结构和技能水平难以与时俱进。（五）体制转型问题：现行经济体制面临的适应性挑战当前，我国现行经济体制与生成式AI驱动新质生产力发展的需求还存在一定的差距。现行经济体制在市场准入规范、商品信息流通等方面的不足抬高了生成式AI领域的准入门槛，这在模型开发、数据集建构等重要领域表现得尤为明显。同时，现行经济体制在促进竞争环境形成、限制企业垄断等方面存在一定的不足，这可能会导致大型科技公司在市场上形成垄断地位，进而限制市场的多样性和创新性发展。在生成式AI释放潜能的过程中，中央和地方政府出台的支持科技创新、产业转型的经济政策覆盖面较窄，复杂的审批流程、不透明的评审标准等相关规定削弱了企业的实际受益感知。在资产管理层面，资产确权、价值评估及虚拟产品的流通交易等相关条文不明晰，抑制了数据潜能的释放，进而影响了生成式AI企业的发展活力。调研显示，包括生成式AI在内的人工智能技术尚未帮助中国企业普遍实现大规模的营业收入增长和利润增加，AI对EBIT的贡献超过20%的受访中国企业仅有7%，而领先国家占比达到14%。同时，分配体制和就业政策也面临着严峻挑战。在生成式AI驱动的市场模式下，收入分配机制变得越来越复杂，价值创造的来源也更加多元。然而，我国现行分配方式尚未完全适应生成式AI带来的新变化，将数据、信息、代码等各类要素纳入分配体系的相关条文有待进一步细化。在改进薪酬体系和优化分配体制的方案中，产品开发者、系统维护者和广大用户群体等不同主体的利益诉求并不明确，导致技术精英与普通劳动者的收入差距加大。数据显示，到2030年，大约有13%的工资额会转移到非重复性和高数字化技能领域，而重复性和数字化技能较低的工人薪酬可能会停滞不前甚至减少，工资在整体收入中所占比例可能会从目前的33%降至20%。三、优化路径：生成式AI赋能新质生产力的发展策略随着AI技术的迅猛发展，整个社会都在发生变革。恩格斯认为：“只有采用同生产力的现在的发展程度相适应的新的生产方式，新的生产力本身才能保存并进一步发展。”应对生成式AI驱动新质生产力发展的困境，必须着力做好科学技术创新、伦理法治体系建构、数据风险防范、智能人才供应等各项工作。（一）技术的创新应用：强化前沿技术与颠覆性创新的破壁动力新质生产力的形成需要不断推进技术创新，补齐前沿科技及颠覆性技术的短板，消除其对生成式AI的制约。第一，聚焦尖端科技创新，解决束缚新质生产力发展的技术难题。当前，发掘并激活生成式AI的新质生产力潜能，必须深化基础科学研究，突破关键技术瓶颈。针对生成式AI核心技术差距，必须高度重视推进芯片国产化，加大对高性能、低功耗生成式AI芯片的研发力度。同时，要高度重视开发适应性强、兼容性广的移动端和电脑端操作系统，深化对变分自动编码器、生成对抗网络、深度学习等相关技术的研发创新，满足大规模机器学习模型训练和推理需求，为生成式AI的应用提供稳定和高效的运行环境。第二，激发前沿技术与颠覆性创新应用的驱动力，从多学科融合、各行业交叉中探寻变革的突破口。当前，随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，学科交叉融合不断推进，科学研究范式也发生着深刻变革。在此背景下，推动生成式AI的技术演进与应用场景创新，迫切要求在学科与行业交汇的前沿地带寻求创新突破口。不仅要加大对跨学科研究项目的支持力度，还要促进计算机科学、认知科学、神经科学、数学、物理学领域的深度融合与集成创新。第三，构建推进技术应用、成果转化的良好生态。要积极搭建政府、企业、高等教育机构和科研组织之间合作的桥梁，共同推进AI应用的系统性建构。具体来看，要制定技术融合行业标准，确保技术集成应用的规范性、可操作性；推进前沿技术、算力网络在全国各地有序布局，鼓励将生成式AI及其相关产品用于实际生产中；促进技术成果转化，挖掘和发挥AI在内容创作、产品设计、医疗健康、娱乐传媒等领域的潜能优势。（二）道德法治的规制：构建系统化的伦理法律体系一方面，要着力构建和完善伦理规范体系。制定人工智能伦理标准、构建适宜技术创新应用等伦理框架至关重要。必须明确AI的道德准则、价值原则和行为规范，以确保技术进步与尊重人权、保护隐私和维护公平正义等正向价值观念相协调。强化伦理审查机制与道德规则的约束。为确保涉及隐私保护和数据安全的研发活动不偏离人本主义和社会伦理的轨道，需要细化伦理规则并更新伦理条文，还可以借助第三方机构进行伦理评估和合规审计，以确保生成式AI技术发展符合道德准则和法律法规的要求。此外，还要构建包含教育培训、咨询辅导、监管指导在内的伦理服务体系，不断提升行业人员的伦理意识，以应对生成式AI在发展过程中可能出现的伦理争议。另一方面，要建立健全支持生成式AI良性发展的法律法规体系。在责任归属层面，要建立健全适应生成式AI特性的法律责任体系，将开发者、运营者以及使用者等主体囊括在内，引入清晰的权限责任条文。在知识产权层面，要优化和完善与AI相关的版权归属体系，将数据提供者、AI系统开发者、最终运营者等相关群体视为利益相关方，按照各自贡献的比例分配版权权益或进行授权许可，防止大规模未经授权的复制和篡改现象的发生。在监管层面，要明确监管部门的职责权限，构建多层次、立体化的监管体系，严厉打击侵犯公民个人信息、非法数据交易、技术滥用等违法活动。此外，要不断完善伦理约束与法律规范的协同互动机制，建立由政策制定者、科技企业、公众利益代表等多元主体共同参与的治理体系，构建一个既植根于道德规则又始终遵循法律法规的伦理法治框架。（三）构筑信息安全屏障：确保数据安全性与增值潜能的充分释放在生成式AI驱动新质生产力发展的过程中，确保数据既安全又充分发挥其增值潜能是实现这一转型的关键环节。一方面，要加强对数据安全和隐私的保护。首先，要利用先进的加密技术构建完善的数据和隐私安全防护体系，升级安全传输协议，采用先进的加密算法来保护传输过程中的存储数据。其次，要重视人工智能和机器学习等先进技术的运用。通过建立实时监控系统和异常检测装置，更好地预测潜在的信息安全威胁，及时发现并修复系统漏洞。最后，要细化访问权限，依托语音识别、人脸识别等加密技术完善基于角色或其他策略的访问控制机制，确保只有授权人员才能访问敏感信息，有效防止隐私数据被识别或泄漏。另一方面，要建设高效的数据基础设施，深入挖掘数据信息资产的增值空间和应用潜能。通过引入高级数据分析工具和AI算法，提升数据采集、存储、整合和分析的效率。同时，要鼓励跨部门和组织之间的数据信息共享，完善数据交易机制，推进跨行业、跨领域的融合创新，打破“数据孤岛”和“信息茧房”。此外，要建立完善的数字资产交易市场以及专业的数字资产交易平台，规范数据价值评估、权益配置以及交易流程，充分释放并发挥出数据的巨大生产潜力。（四）强化人才储备：加强对高端智能人才的培养和引进培养一支高素养的劳动力队伍，既是发挥生成式AI潜能和优势的关键所在，也是应对和解决我国人工智能人才短缺问题的现实需要。第一，要提升现有员工技能的适应性与灵活性，使其转变为高端智能人才。为了提升现有从业人员的技能水平和适应能力，政府等相关部门应提供充足的资源，加大政策扶持和培训教育的力度，不断完善终身学习和继续教育机制，建立职业技能进修平台，通过构建涵盖基础理论、核心技术、创新应用等模块的培训教育体系，确保从业者掌握AI生成模型设计原理、优化策略、实际应用场景等各方面的知识。此外，要建立灵活多样的培训渠道，通过组织在线课程、工作坊、研讨会等形式，为从业人员提供技术、工具和方法的理论及实践教学服务。第二，要持续推进教育体系改革，引领更多学生成长为高端智能人才。要构建一个多层次、全方位的人才培养体系。在基础教育阶段，要重视计算机科学和编程教育的普及工作，提升数学、物理、信息技术等基础学科的教学质量。同时，发挥高校尤其是“双一流”大学在人才培养中的主力军作用，在高等教育阶段设置生成式AI专业课程，引入深度学习、神经网络架构、自然语言处理等课程，鼓励学生打破学科界限参与各学科学习，如统计学、心理学、语言学、伦理学等，培养具备多元化知识结构的人才。要鼓励高校与科研机构、企业等建立合作关系，创建生成式AI实训基地，通过提供企业实习、项目合作、创新实验等方式，提升学生的实际操作水平和创新能力。（五）完善制度体系：推进经济体制的适应性调整与创新恩格斯指出：“社会制度中的任何变化，所有制关系中的每一次变革，都是产生了同旧的所有制关系不再相适应的新的生产力的必然结果。”在借助生成式AI推动新质生产力发展的过程中，既要重视如何更加高效地促进技术革新和产业升级，也要关注如何构建更加公平合理的经济机制，确保社会各阶层都能从中受益。第一，经济体制的改革与升级必须围绕发掘与催化生成式AI的生产力潜能展开。要发挥市场机制对资源配置的决定性作用，利用市场供需动态、价值规律及资本市场活力，加大对算法创新、模型建构、数据分析等关键领域的资金注入，保障数据资源、计算能力与高技能人力资源的高效配置，为生成式AI的发展不断注入能量。同时，强化政府在宏观经济层面的引导与调控力量，政府要联合有关部门协同行动，制定并执行一套鼓励生成式AI发展的政策体系，包括增加财政补贴、设立特定投资基金、优化科研成果奖励机制、执行研发成本税收优惠等政策，为生成式AI的研究转化铺设畅通路径。此外，要通过优化市场监管体制、完善现代企业制度等方式营造良好的竞争生态，确保不同规模的企业能够在公平的环境中有序竞争。要紧跟生成式AI等前沿技术的发展步伐，促进专利制度、资产管理制度及产权保护体系的健全与优化，建立健全规范化运作的技术、平台及数据交易市场机制，确保算法、代码、数据等无形资产的经济价值得到充分实现与合理变现。第二，调整和优化经济体制，确保不同群体共享生成式AI带来的发展红利。生成式AI的深度应用可能导致劳动市场的两极分化与收入差距的扩大。针对这一问题，要在坚持按劳分配原则的基础上，健全囊括数据、技术、管理、专利等生产要素的分配体系，通过市场化定价机制、公平竞争政策、薪酬制度改革等方式，确保数据提供者、算法开发者和平台运营者以及其他利益相关方都能从技术发展中获得应有的回报。在此过程中，要着眼于平衡劳动力市场供需关系，制定和实施积极的就业和创业政策，助力从业者进行再培训和职业转型，确保他们能够适应新的就业环境。此外，对于新兴的工作模式，如在线工作、远程工作、灵活工时等，应给予充分的财政支持和经济保障。要鼓励采用项目制、任务制、合作制等灵活形式开展相关工作，关注在线客服、数据分析师、网络安全专家等新兴就业群体的权益和福祉，做好职业发展、薪资待遇、工作环境及健康安全等领域的保障工作。
