2018年，是人工智能落地元年，AI企業的競爭從軟件層面的算法比拼轉型為商業落地層面的應用比拼，并且傳統行業的智能化升級轉型更加劇了這一趨勢。為了讓AI發展更好，應確立一個適用于不同領域的“人工智能準則”。
AI成生產新要素
AI作為新的生產要素，至少可通過三種重要方式推動增長。一、可創建新的虛擬勞動力，又稱之為智能自動化;二、AI可補充和提高現有勞動力和物質資本的技能和能力;三、與其他先前的技術一樣，AI可推動經濟創新。
首先是智能自動化。智能自動化的浪潮正在通過一系列不同于傳統的自動化解決方案實現增長。
第一個特點是它能自動執行復雜的物理世界任務，這些任務需要適應性和敏捷性。原來由人完成的很多工作，現在可由機器人完成。第二個顯著特點，AI驅動的智能自動化，能解決跨行業和跨職位問題。第三個特點，也是最強大的AI功能是自我學習，它通過大規模的可重復性實現自我學習。
其次是勞動力和資本的放大。AI帶來的經濟增長，最重要的不是取代現有的勞動力和資本，而是使它們得到更有效的利用。
這種有效利用表現在：一、AI取代人類的現有勞動，可使人類專注于增加最大價值的部分工作。二、AI勞動力可補充人的能力，為員工提供新工具增強他們的自然智能。三、AI可提高資本效率，對于沉淀成本巨大的行業，這是行業的關鍵因素。
最后是創新擴散。AI在經濟擴散中推動創新，創新還會帶來新的創新，以無人駕駛汽車行業為例，AI對經濟的潛在影響可能最終遠遠超出汽車行業，可擴展到電信運營商、零售商、保險行業、交通行業等。同時，還會產生相當的社會效益。
AI帶來多方好處
一是促進經濟增長。為了估計AI的經濟潛力，選擇了一些國家，比較了2035年未考慮AI的預期年經濟增長率與考慮AI的預期年經濟增長率，結果顯示：日本使用AI可使經濟增長率提升2.38倍，而瑞典、荷蘭、德國、奧地利使用AI可使經濟增長率提升1倍多，分別為1.12倍、1倍、1.14倍和1.14倍。美國、芬蘭、英國、法國、比利時和意大利也都超過了50%，分別達到了 77%、95%、56%、71%、69%和80%。
二是顯著提升勞動生產率。比較未考慮AI的預期勞動生產率與考慮AI的勞動生產率(2035年)，結果顯示：AI將使瑞典、芬蘭、美國、日本、奧地利、德國、荷蘭、英國、法國、比利時、意大利、西班牙的勞動力分別提升37%、36%、35%、34%、30%、29%、27%、25%、20%、17%、12%、11%。
勞動生產率的提升不是依靠延長工作時間，而是通過技術創新，促進更有效地時間利用。勞動生產率的提高，大大降低了這些國家經濟規模翻番所需的時間，這得益于技術創新擴散到更廣泛的經濟基礎設施領域的驅動，表明AI能超越區域和結構差異，實現大幅度和迅速的勞動生產率飛躍。
監管框架與倫理道德須同步建立
AI可能成為人類存在的最大威脅，也可能幫助我們應對全球重大挑戰，這完全取決于如何管理向AI時代的轉型。
一方面，要鼓勵面向AI的監管。隨著自動機器接管原來由人類完成的任務，需要對現行法律重新審議，可能還需要出臺新的法規。例如：盡管AI在輔助醫療診斷方面非常有益，但醫生們避免使用這一技術，因為擔心會面臨瀆職指控。如果不出臺針對這一問題的法規，可能會阻礙進一步的創新。
創造適應性的、自我完善的監管，可縮小技術變革步伐快和監管反應速度慢之間的差距。同樣，智能解決方案與海量數據相結合，可以指導城市、醫療保健和社會服務規劃等領域的決策，這種方式還可用于新的成本效益評估，以達到更新法規的目的。
另一方面，倡導建立AI的道德規范。智能系統正迅速進入曾只有人類的社會環境，開放的道德和社會問題可能會減慢AI的進展，比如：如何應對種族偏見的算法等。隨著智能系統的普及，決策者需開發和建立AI生態系統的道德規范，AI發展中更具體的標準和最佳實踐可作為道德規范的補充。目前，作為AI的一部分，機器人行業已在為其業務制定通用標準。
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