當AI走向產業與治理前線：青年學者共議亞太數字經濟新機遇

在 APEC 研究中心聯席會議青年學者論壇“創新科技賦能：AI 與數字經濟機遇”圓桌論壇上，來自中國、新加坡、韓國、俄羅斯、秘魯等經濟體的學者與業界人士，圍繞人工智能如何重塑產業升級、勞動市場、數字貿易與公共治理展開討論。

與會嘉賓的背景橫跨高校、智庫、投資機構與公共部門，這也使整場討論兼具學術視野、政策關切與產業觀察。主持人金江指出，人工智能不僅關係到未來生產率的提升，也將深刻影響 21 世紀勞動力市場的結構與競爭力。

從產業賦能看 AI 落地路徑

南開大學 APEC 研究中心張靖佳首先從亞太地區人工智能應用態勢切入，指出 AI 正在傳統產業中加速滲透，尤其在製造業場景中，已廣泛應用於預測性維護、質量檢測和供應鏈優化等環節。她結合中國企業案例提出，AI 賦能傳統產業的關鍵，不僅在於單點技術突破，更在於形成面向具體場景的系統化解決方案。

在她看來，亞太地區推進 AI 發展，至少需要把握三條路徑：

一是總結垂直領域應用的最佳實踐，為包括中小微企業在內的不同類型企業提供可複製經驗；

二是通過能力建設和經驗共享縮小不同經濟體之間的 AI 應用落差；

三是推動政府主導的數據與模型平台建設，為企業提供更加普惠的一站式能力支持。

來自香港創投界的馬志強則從投資視角分析了 AI 技術演進與應用機會。他認為，自 GPT-3.5 發布以來，人工智能已經從“能對話”快速邁向“能執行任務”，並持續朝著具備更強推理能力、智能體能力乃至自我演化的方向發展。在這一過程中，應用層、基礎設施層和企業級工具鏈都在同步重構，新的商業機會也由此不斷湧現。

他特別強調，未來 AI 應用的重要變化之一，是用戶將越來越多地通過自然語言調度智能體，由後者調用各類應用程序完成工作流程。這意味著，AI 不再只是輔助工具，而可能演變為企業內部的新型數字勞動力，並對操作系統、瀏覽器及企業軟件生態提出新的要求。

勞動力市場的機會與壓力

新加坡尤索夫伊萨東南亞研究所研究員 Peh Ko Hsu 將關注點放在 AI 採用對東盟數字就業與工資的影響上。他的研究發現，人工智能應用對數字就業占比的提升並不總是立刻顯現，但會顯著壓縮數字部門相對於其他行業的工資溢價。

不過，這種“工資侵蝕效應”並非不可緩解。研究顯示，當一國受教育年限達到一定門檻後，AI 對工資溢價的負面影響會明顯減弱，說明教育水平越高，勞動者越有可能與 AI 形成互補，而不是被取代。這也使“教育投資”和“技能再培訓”成為論壇上最具共識的政策關鍵詞之一。

主持人金江在回應中也特別提煉出這一點：在人工智能時代，教育不僅是適應技術變革的基礎條件，更可能直接決定一個經濟體能否將 AI 衝擊轉化為生產率紅利。

治理規則與開放協作

俄羅斯莫斯科國立國際關係學院副院長 Vasily Evgenevich Taran 從國際關係與制度環境出發，強調 AI 發展從來不是孤立的技術進步，而是深度嵌入國家制度、產業體系與地緣政治結構中的系統性變革。在全球 AI 治理仍缺乏統一定義和共同規則的背景下，各國制度差異正在放大治理碎片化風險。

他據此提出，所謂“技術主權”在戰略上固然必要，但在現實中很難由單一國家完全實現。因此，圍繞研發、標準、合作機制與共同語言構建“雙層次”的協作框架，才可能讓 AI 治理走向更穩固、更高效的發展路徑。

來自秘魯太平洋大學的 Jose Carlos Feliciano 則把討論進一步延伸到“開放創新生態系統”。他指出，開放創新的核心不只是技術擴散，更是政府、高校、企業與社會之間的協同與知識流動。在 APEC 這樣一個發展水平差異顯著的區域內，數字鴻溝、規則碎片化、知識產權協調和跨境擴張成本，都是建設開放創新生態必須面對的現實問題。

但他同時認為，正因為挑戰突出，APEC 更需要通過人才流動、跨境科研合作、線上平台建設和開放數據共享，增強區域創新網絡的聯通性。在這一意義上，論壇本身就是一次跨經濟體對話與合作的具體實踐。

信任機制與數字貿易新議題

韓國對外經濟政策研究院高級研究員 Minji Kang 把焦點放在“可信 AI”與數字貿易規則上。她指出，隨著生成式人工智能快速發展，內容真伪愈發難辨，數字經濟正在遭遇新的信任危機。如果無法驗證內容來源與生成方式，跨境服務中的交易成本、法律風險和市場不確定性都將顯著上升。

因此，她主張應將 AI 標識與透明度機制視為支撐數字貿易的“信任基礎設施”，而不是阻礙創新的負擔。她梳理了不同經濟體在 AI 生成內容標識方面的不同做法，並指出規則差異可能給跨境經營者帶來重複合規、產品重構和互操作性不足等問題。

在她看來，APEC 恰恰可以成為推動最低共識、最佳實踐共享和互認機制討論的重要平台。當 AI 越來越深地嵌入貿易活動，“透明、可驗證、可銜接”的制度安排，將成為區域數字經濟健康發展的關鍵條件。

從社會政策看 AI 包容性

秘魯聖馬科斯國立大學教授 Marco Alberto Carrasco Villanueva 則提供了更具公共政策溫度的案例。他介紹了秘魯發展與社會包容部社會創新實驗室 AYNILab 的兩項實踐：其一是利用智能手機圖像與人工智能輔助貧血篩查，其二是面向弱勢青年、連接教育與就業機會的數字平台構想。

這兩個案例表明，AI 在公共部門的價值，不應只用“技術先進性”衡量，更應放在是否能降低服務摩擦、改善弱勢群體福祉、並形成可評估、可推廣的政策路徑中加以理解。他據此總結，公共部門使用 AI 必須堅持問題導向，同時重視試點、評估和制度配套，避免把“有前景的技術”直接等同於“可規模化的政策”。

多元視角下的共同關切

回看整場論壇，儘管嘉賓來自不同國家和專業背景，但他們對人工智能發展的若干核心命題形成了清晰呼應：AI 正加速從技術熱點轉向產業基礎設施，也正在從效率工具走向治理議題。無論是製造業升級、數字就業變化、跨境貿易規則，還是公共服務創新，人工智能帶來的都不只是“新機遇”，也包括分配效應、制度壓力與合作需求。

從這個意義上說，這場圓桌論壇真正有價值之處，不僅在於提供了若干前沿觀點，更在於展示了一個正在形成的共識：亞太數字經濟的未來，既需要技術突破，也需要教育投入、制度協同、規則互認與包容性治理。當 AI 逐步走向產業一線和治理前線，這種跨學科、跨經濟體的持續對話，或許正是把技術潛力轉化為區域公共利益的重要起點。