构建智能化科技创新治理新体系

当前，全球科技革命正经历从“人力主导的线性累积”向“人机协同的指数级跃迁”的历史性转折。以千亿参数级大模型为标志的人工智能技术，正在重塑知识创造的规模效益与品质基准。面对AI带来的双重效应，我国既要紧抓发展机遇，也要有效管控潜在风险，唯有准确把握科研范式变革的演进方向，厘清AI驱动科技创新的深层逻辑，方能引领新质生产力发展。

AI驱动科技创新的运作机理，关键在于通过重塑科研要素与流程，促成创新范式的本质跃迁。其一，创新层级跃升。依托千亿参数大模型，AI可重构知识生产的规模效益与质量基准，大幅增强科技创新效能。传统研发受制于人类认知容量与数据处理能力，而大语言模型凭借参数规模与训练数据的协同跃升，实现了知识生产“规模—质量”的双重变革。更关键的是，大模型呈现出特定的“涌现特性”，当参数规模跨越临界点后，模型会展现出小型模型所不具备的复杂推理与跨领域联想能力，为颠覆性创新开辟新可能。

其二，创新模式进阶。凭借大数据与机器学习技术，AI重塑了多学科领域的科学发现模式。传统的“假设—实验—验证”线性路径正加速向“数据洞察—智能建模—仿真验证”的新范式演进。以药物研发为例，常规新药开发从靶点识别到先导化合物筛选进入临床阶段通常耗时5—6年，而运用AI预测药物活性与毒性并构建模型，可将这一周期压缩至1—2年乃至数月，显著降低试错代价。这种“AI for Science”范式正迅速向材料科学、气候模拟等领域拓展。

其三，创新成本削减。通过优化研发链条、提升资源使用效率，AI显著减少了科技创新各阶段的投入成本。智能算法以数据驱动取代传统试错实验，借助数据要素的倍增效应重构创新生产函数。应用AI可通过实验设计智能化、仿真模拟高保真化、研发流程自动化等途径实现降本增效，并进一步通过智能决策系统达成要素的精准再配置，形成“成本节约—技术突破—新增利润点”的价值循环，加速产业智能化转型。

其四，创新范式重塑。凭借AI高效解析海量数据与复杂模式的能力，将创新过程解构为数据、算法、算力三元函数，开创了全新科研范式。传统科研活动中，人类研究者主导问题提出、假设构建与结果解读全流程。而在新范式下，AI系统可自主识别数据中的异常模式、生成可验证的科学假说，甚至在部分任务中展现出超越人类专家的发掘能力，重构了“发现问题—解决问题”的元逻辑，标志着科技创新正步入“人机共融”新时代。

在明确AI驱动科技创新作用机理的同时，也必须正视实践中制约其效能发挥的瓶颈与挑战。一是“索洛悖论”的现实制约。超算中心算力资源大量消耗于重复性数值模拟，而真正推动范式变革的认知计算任务占比甚微，存在“重算力堆叠、轻算法创新”的路径依赖，未能充分释放AI提升生产力的潜能。二是数据要素流动壁垒。医疗、工业等领域存在众多“数据孤岛”，跨机构数据共享因隐私保护缺位与标准不一而受阻。数据垄断与数据碎片化现象并存，折射出数据要素市场化配置机制亟待健全。三是算法黑箱认知困境。诸多AI系统，特别是深度学习模型，其决策机制如同“黑箱”，难以阐释其内部运作原理，致使用户难以理解与信赖AI系统决策，也为监管与法律追责带来障碍。更严峻的是，算法偏见可能通过看似“客观”的技术决策被放大与固化。四是人才供需结构失衡。市场对兼具专业AI知识与实践能力的人才需求激增，急需拥有领域知识与AI技术双重素养的复合型人才，而高校培养的人才偏重算法理论与编程技能。此外，顶尖人才的国际争夺日趋白热化，我国在签证便利度、科研环境、薪酬福利等方面的竞争优势有待强化。

因此，亟需以“创新治理创新”打通技术、产业与伦理的闭环，科学引导、规范AI驱动科技创新健康发展。一是机制革新“破局”。推行算力与绩效挂钩机制。通过改革政府对超算中心、智算中心的扶持模式，将算力资源优先、优惠配置给从事基础模型研发、认知智能探索、原创算法研究的高校、科研院所与科创企业。健全算力评估体系，构建算力使用事后评估机制，将颠覆性算法提出、关键科学难题破解作为核心绩效指标，防止算力资源沦为“数字政绩工程”。同时，探索算力券、算力补贴等市场化工具，降低中小企业与创业团队的算力获取门槛。

二是治理革新“立规”。加速完善“三确”机制。遵循“过程可追溯、结果可验证”的双重约束准则，构建“数据信托”模式，依据法律法规明确权属，利用区块链存证技术加以确证，经由数据交易所实现价值确价，借助区块链存证与分级授权管理，在保障安全的前提下开放高价值数据集，培育数据服务产业聚集区。大胆推行试点先行策略。通过试点“算法备案制”，要求对关键领域的AI模型进行可解释性备案，涵盖医疗诊断、自动驾驶等高风险场景，将伦理理念融入技术设计，构建价值理性新范式。

三是范式革新“求解”。健全算法标准化审计流程。通过签署严格保密协议，扶持值得信赖的第三方专业机构开展算法公平性、透明度审计。对通过审计的AI产品或服务颁发认证等级证书，并将其作为政府与企业采购、金融机构融资的重要准入门槛。建立AI市场动态化、持续性的企业正面或负面清单，并向社会公开，激发市场活力与动能。推动可解释AI技术的研发应用，将其纳入科研评估体系，激励研究者在追求模型性能的同时重视决策透明度。

四是育才革新“见效”。对内培养方面，推广“跨学科跨领域跨区域”的培育新模式，采用“双导师制”与“场景化教学”模式。设立多层级的专项AI育人及产业孵化基金，支持全国各高校在传统优势学科中全面嵌入AI课程模块。同时，更加注重在“实践中学习”过程中快速培育人才，破解教学与实践脱节的难题。对外引才方面，大力实施顶尖AI人才回流计划，通过用好政策工具箱，在签证、户籍、子女教育、科研启动资金等方面提供更具吸引力与竞争力的政策支持，鼓励采取高薪聘任、短期合作、线上协作等多种灵活方式。借鉴新加坡、加拿大等国的“人工智能人才签证”经验，建立快速通道，缩短顶尖人才的引进周期。

本文系国家社科基金一般项目“数智赋能高能级科创平台生态发展路径研究”（25BKX014）阶段性成果

作者系湖南科技大学马克思主义学院博士研究生；中南财经政法大学中国特色社会主义政治经济学研究中心研究员、产业新质生产力发展研究中心副主任；中南财经政法大学经济学院教授、产业新质生产力发展研究中心创始主任