郑建明：人工智能数据挖掘与教育供给侧结构性改革（3）

2018年3月5日，《政府工作报告》提出，“实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用”。

2018年12月，中央经济工作会议把5G、人工智能、工业互联网、物联网定义为“新型基础设施建设”。

2020年4月20日，国家发改委进一步明确，“新型基础设施建设”包括信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施三方面。具体包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网。

我们知道，数字经济的核心要素就是数据要素。因此2020年5月11日发布的《中共中央 国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》提出，加快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施，发挥社会数据资源价值。

2020年10月29日，党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中提出，“发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平。建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用。扩大基础公共信息数据有序开放，建设国家数据统一共享开放平台。保障国家数据安全，加强个人信息保护。提升全民数字技能，实现信息服务全覆盖。积极参与数字领域国际规则和标准制定”。

2020年中央经济工作会议提出，强化反垄断和防止资本无序扩张，专门解决数字经济方面的一些垄断的问题。同时还提出健全数字规则，完善平台企业垄断认定、数据收集使用管理、消费者权益保护等方面的法律规范。要加强规制，提升监管能力，坚决反对垄断和不正当竞争行为。金融创新必须在审慎监管的前提下进行。

2020年12月，国家发改委、中央网信办、工信部、国家能源局联合印发《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》。这是中央政府职能部门发布的第一个关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的正式文件，标志着中国进入数字经济时代。

（五）“大智移云物区”重新定义了贸易

比如数字服务贸易、电子商务等，也就是说，数字贸易逐渐纳入全球的多边贸易体系。

同时，“大智移云物区”也重新定义了货币。比如2020年10月，中国央行数字货币正式落地。数字货币从理论上来讲可以提高交易的便利程度，降低交易成本，减少信息不对称。

二、人工智能与数据挖掘

（一）人工智能与大数据挖掘效果

人工智能是大数据挖掘的利器，它能解决大数据、大容量、大速度的问题。因为人类智能的内存有限，运行的速度有限。而人工智能能大大弥补人类智能在这两个方面的短板。所以从理论上来讲，它是进行数据挖掘很好的助力。但实际上，利用人工智能炒股效果却非常不好。

2017年10月18日，全球第一只应用人工智能进行投资的ETF基金——AI Powered Equity ETF（代码：AIEQ）在纽交所上市。其使用IBM的Watson系统的认知和大数据处理能力，来分析美股的投资机会。

AIEQ身上有很多让人类羡慕的特性，比如365天每天24小时始终在工作；同时分析6000多只美国挂牌股票；每天分析上百万条相关的公告文件、财报、新闻及社群文章；利用量化择时、量化选股、因子分析、事件驱动等N种量化模型选股；不断地深度学习，数据处理得越多，选股能力就会更强大等等。

但实际效果怎么样呢？截至2020年11月，AIEQ的股价仅上升了42%左右，而美股纳斯达克指数大盘上升了接近79%，也就是说，它跑输了30多个点，所以它的股价上涨远远低于大盘的上涨。

那么为什么人工智能下象棋、围棋很好，炒股却一塌糊涂？因为机器人没有办法像人类一样，对一些定性的主观的事物进行判断。

（二）人类智能与人工智能的边界

人类智能最后的领地，第一是感情，但这点现在已经被突破了，机器可以通过相应算法训练感情；第二就是职业判断。

我认为，人工智能和人类智能的边界在不同的数据挖掘的路径中是不一样的。比如，基于信息本身的平面挖掘，肯定人工智能是强势的。但如果是基于传导机制的链式挖掘，即前后关系变成因果关系的判断，人工智能的优势就会弱化很多。