人工智能在戰(zhàn)略遠(yuǎn)見中的作用：重塑預(yù)見性治理2025年11月

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Images:內(nèi)容前言3執(zhí)行摘要4引言

51人工智能技能和能力62人工智能融入戰(zhàn)略預(yù)見83優(yōu)點和挑戰(zhàn)

103.1報告的挑戰(zhàn)

12

未來的四個視角

15結(jié)論18貢獻(xiàn)者20腳注21免責(zé)聲明本文件由世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布，作為對某個項目、洞察領(lǐng)域或互動的貢獻(xiàn)。此處表達(dá)的研究成果、解釋和結(jié)論是經(jīng)世界經(jīng)濟(jì)論壇促進(jìn)和認(rèn)可的合作過程的結(jié)果，但其結(jié)果不一定代表世界經(jīng)濟(jì)論壇、其全部成員、合作伙伴或其他利益相關(guān)者的觀點。這項工作由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織的總干事負(fù)責(zé)出版。文中表達(dá)的觀點和使用的論點不

一定反映經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織各成員國的官方觀點。本文件以及其中包含的任何數(shù)據(jù)和地圖，均不損害任何領(lǐng)土的地位或主權(quán)，也不影響國際邊界和疆界的劃定以及任何領(lǐng)土、城市或地區(qū)的名稱。2025世界經(jīng)濟(jì)論壇。版權(quán)所有

?版權(quán)所有

。本出版物之任何部分均不得以任何形式或通過任何方式復(fù)制或傳播，包括影印和錄音

,或通過任何信息存儲和檢索系統(tǒng)。重塑戰(zhàn)略預(yù)見中的預(yù)期治理人工智能2場景設(shè)計和系統(tǒng)映射中的創(chuàng)意或分析合作伙伴。該報告還重點指出了進(jìn)步的關(guān)鍵障礙：技術(shù)能力差距、對可靠性和透明度的擔(dān)憂，以及需要與公共價值和倫理原則相一致的治理框架。應(yīng)對這些挑戰(zhàn)將決定人工智能是會強化還是扭曲預(yù)見實踐。本出版物旨在告知和激勵前瞻性實踐者和政策制定者 ,引導(dǎo)他們在不斷變化的領(lǐng)域中前行。通過投資前瞻

性團(tuán)隊的人工智能素養(yǎng)，創(chuàng)造安全的實驗空間，以及

建立負(fù)責(zé)任使用的共同標(biāo)準(zhǔn)，我們可以確保人工智能

有助于更具預(yù)見性、適應(yīng)性和知情的政策制定。在許多領(lǐng)域，人工智能（AI）正從實驗階段轉(zhuǎn)向?qū)嶋H

應(yīng)用，重塑工作和企業(yè)協(xié)作的性質(zhì)。戰(zhàn)略遠(yuǎn)見也不例外。AI開始改變組織如何發(fā)現(xiàn)、解讀和應(yīng)對變化信號 ,為掃描、分析和情景開發(fā)提供新能力。這份白皮書由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）和世界經(jīng)濟(jì)論壇聯(lián)合編制，呈現(xiàn)了一項關(guān)于政府、企業(yè)、學(xué)術(shù)界和民間社會中的前瞻實踐者的全球調(diào)查新證據(jù)。調(diào)查結(jié)果顯示該領(lǐng)域正在轉(zhuǎn)型：大多數(shù)實踐者正在使用人工智能來支持研究、自動化分析和擴(kuò)大數(shù)據(jù)訪問權(quán)限，而少數(shù)實踐者正在嘗試使用人工智能作為人工智能在戰(zhàn)略遠(yuǎn)見中：重塑預(yù)期治理前言拉法爾·凱爾熱恩科夫斯基經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織戰(zhàn)略遠(yuǎn)見高級顧問斯特凡·默根陶爾首席執(zhí)行官；首席技術(shù)官，世界經(jīng)濟(jì)論壇重塑前瞻性治理AI在戰(zhàn)略遠(yuǎn)見中的運用：32025年11月人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新打開了幾年前看似不可能實現(xiàn)的未來情景的大門。這項技術(shù)影響著世界各地的決策者，而對于戰(zhàn)略遠(yuǎn)見領(lǐng)域的從業(yè)者來說，或許影響更為深遠(yuǎn)—

—戰(zhàn)略遠(yuǎn)見領(lǐng)域是專家探索多種可能的未來并制定策略 ,幫助組織、政府和其他機(jī)構(gòu)為即將到來的事件做準(zhǔn)備

。為了評估人工智能對戰(zhàn)略遠(yuǎn)見的影響，本白皮書呈現(xiàn)了對來自55個國家的167位遠(yuǎn)見專家的調(diào)查結(jié)果，這些專家來自世界經(jīng)濟(jì)論壇全球遠(yuǎn)見網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)合組織政府遠(yuǎn)見共同體和迪拜未來基金會。結(jié)果表明，目前大多數(shù)前瞻性實踐者已在工作中使用人工智能。實踐者報告說，該技術(shù)對于前瞻性分析的基本要素（如趨勢分析、未來情景發(fā)展和新興主題與問題的識別）非常有用。專家主要認(rèn)為人工智能的價值在于節(jié)省時間，稱其通過處理重復(fù)性、勞動密集型任務(wù)來簡化他們的工作。受訪者還贊賞人工智能處理和分析大型數(shù)據(jù)集的能力，從而揭示手動識別可能困難或耗時的趨勢和見解。然而，調(diào)查揭示了該領(lǐng)域?qū)@項技術(shù)的效用、可及性和可靠性的不同看法。許多受訪者對人工智能生成內(nèi)容的質(zhì)量和可信度表示擔(dān)憂，指出

其容易產(chǎn)生幻覺，運作缺乏透明度，并可能產(chǎn)生帶有偏見的結(jié)果。據(jù)報道，人工智能在歸納推理方面也能力有限，因為該技術(shù)依賴于現(xiàn)有知識，并難以采納進(jìn)行戰(zhàn)略預(yù)測所需的面向未來的視角。該調(diào)查還突顯了公共和私營部門、學(xué)術(shù)界和民間社會從業(yè)者對人工智能技術(shù)的看法存在差距，其中私營部門從業(yè)者對其運用人工智能進(jìn)行戰(zhàn)略預(yù)測工作的能力最為自信。此外，受訪者表示，在某些情況下——例如在數(shù)據(jù)安全和保密限制下工作的公共部門工作人員——缺乏既定的人工智能使用指南可能會阻礙預(yù)測從業(yè)者充分利用人工智能所能提供的機(jī)遇。這份白皮書包含建議，以利用人工智能可以增強遠(yuǎn)見卓識的領(lǐng)域，并限制其潛在陷阱。這包括提高全球遠(yuǎn)見卓識界的人工智能素養(yǎng)，并鼓勵實驗以超越該技術(shù)的簡單應(yīng)用案例。人工智能工具可以幫助補充——但不能取代——戰(zhàn)略遠(yuǎn)見領(lǐng)域的努力，人工智能處理數(shù)據(jù)處理和初稿等任務(wù)，從而為專家的高層次分析、解讀和批判性思維節(jié)省時間。執(zhí)行摘要人工智能與戰(zhàn)略遠(yuǎn)見的交集既帶來機(jī)遇也帶來挑戰(zhàn)。戰(zhàn)略遠(yuǎn)見——即有紀(jì)律地探索可能的未來以指導(dǎo)當(dāng)今的決策——長期以來一直是彈性和長期治理的基石。有效的遠(yuǎn)見需要挑戰(zhàn)現(xiàn)有的思維框架和認(rèn)知偏差，并培養(yǎng)開放性、想象力和創(chuàng)造力，以洞察超越眼前的和熟悉的。它立足于當(dāng)下，但根植于對過去的理解，將歷史洞見與前瞻性分析相連接。遠(yuǎn)見使政府、企業(yè)和社會能夠識別新興機(jī)遇和風(fēng)險，并做出更適應(yīng)性的選擇，從而在一個日益復(fù)雜和不確定的世界中增強韌性。在世界經(jīng)濟(jì)論壇上，戰(zhàn)略遠(yuǎn)見團(tuán)隊召集全球遠(yuǎn)見網(wǎng)絡(luò)，個跨越公共和私營部門的學(xué)習(xí)型社區(qū)，作為孵化器，旨在加速和推進(jìn)遠(yuǎn)見和未來準(zhǔn)備的實踐。在經(jīng)合組織，戰(zhàn)略遠(yuǎn)見司倡導(dǎo)經(jīng)合組織政府遠(yuǎn)見社區(qū)（GFC），

2

它匯集了公共部門戰(zhàn)略遠(yuǎn)見實踐者，并就政府最新遠(yuǎn)見發(fā)展進(jìn)行信息交流，以促進(jìn)更好的政策制定。論壇與經(jīng)合組織共同評估了人工智能對遠(yuǎn)見實踐的影響，認(rèn)識到，隨著人工智能成為21世紀(jì)最具變革性的力量之

一，它有可能從根本上重塑遠(yuǎn)見的應(yīng)用和方法。人工智能與遠(yuǎn)見的交集既帶來機(jī)遇也帶來挑戰(zhàn)——它有潛力使原本資源密集且機(jī)構(gòu)限制的預(yù)測工具民主化，但同時也存在扭曲或過度自動化其增強過程的危險。人工智能可以通過增強分析能力、模式識別和情景生成來擴(kuò)大參與范圍，使更多行動者能夠探索和準(zhǔn)備不同的未來。然而，這些同樣的工具也可能引入新的依賴性、放大偏見，并以犧牲深度反思為代價加速短期決策。人工智能以前所未有的速度改變經(jīng)濟(jì)、政府和社會。3

它正在重塑價值創(chuàng)造、政策設(shè)計和服務(wù)交付的方式。從從經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織的角度來看，公共部門有一個獨特的機(jī)遇，在政策周期中將人工智能嵌入其中，利用實時數(shù)據(jù)和反饋來增強遠(yuǎn)見、問責(zé)制和基于證據(jù)的決策。經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織的2025年《利用人工智能治理》報告及其《政府可信人工智能框架》強調(diào)了，可信部署依賴于三個支柱——使能者、護(hù)欄和參與——這與經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織的人工智能原則相一致。4

以人為中心、包容性增長。目標(biāo)驅(qū)動人工智能前景的同一股活力，使得對其治理的前瞻性變得不可或缺。經(jīng)合組織和論壇都認(rèn)識到，負(fù)責(zé)任的人工智能需要前瞻能力——戰(zhàn)略遠(yuǎn)見有助于通過鼓勵公共機(jī)構(gòu)和企業(yè)alike進(jìn)行試驗、原型設(shè)計和情境規(guī)劃，應(yīng)對科林格雷治困境。公共機(jī)構(gòu)需要構(gòu)建前瞻能力，以準(zhǔn)備人工智能如何重塑其職能和政策本身的性質(zhì)。5

同時，企業(yè)必須將其戰(zhàn)略遠(yuǎn)見、責(zé)任感和透明度嵌入到其人工智能戰(zhàn)略和運營的每一層。這意味著要使負(fù)責(zé)任的人工智能與核心業(yè)務(wù)目標(biāo)相一致，建立賦權(quán)治理和風(fēng)險框架，并確?？尚艛?shù)據(jù)、道德設(shè)計和員工素養(yǎng)。通過這樣做，公司可以在保護(hù)信任、韌性和長期價值創(chuàng)造的同時，自信地進(jìn)行創(chuàng)新。因此，本文旨在首次評估人工智能如何推動預(yù)測領(lǐng)域自身的變革。為理解這一演進(jìn)，經(jīng)合組織和世界經(jīng)濟(jì)論壇已探索人工智能如何融入公共、私營、學(xué)術(shù)和公民社會領(lǐng)域的預(yù)測實踐中。2025年年中，

一項針對55個國家167名預(yù)測專家的全球調(diào)查——這些專家來自經(jīng)合組織政府預(yù)測社區(qū)、論壇全球預(yù)測網(wǎng)絡(luò)和迪拜未來基金會網(wǎng)絡(luò)——揭示三分之二的從業(yè)者已在其工作中使用人工智能

。以下的研究結(jié)果為人工智能如何重塑預(yù)測方法論、可及性以及更廣泛的預(yù)期治理生態(tài)系統(tǒng)提供了初步的經(jīng)驗性視角。引言人工智能正在重塑預(yù)期治理的世界。重塑戰(zhàn)略預(yù)見中的預(yù)期治理人工智能51一使用人工智能進(jìn)行戰(zhàn)略預(yù)測的技能目前，大部分戰(zhàn)略預(yù)見專家使用現(xiàn)成的AI工具（51%的受訪者），12%使用定制解決方案，32%使用混合解決方案。受訪者最常用的平臺是CoPilot（22%）、ChatG

PT/OpenAI（16%）、Claude（12%）、Gemini（12% )、Perplexity（11%）和Deepseek（7%）。你有哪些與使用AI進(jìn)行前瞻性工作相關(guān)的技能？60%50%40%30%53%人工智能技能和能力各行業(yè)之間的AI技能存在巨大差距。來自民間社會（57%）和學(xué)術(shù)界（59%）的受訪者。然而，93%的私營部門受訪者同意或強烈同意該聲明。那些沒有AI經(jīng)驗的人對AI可能提供的可能性報道了有限的想法。這可能表明需要通過培訓(xùn)和積極實驗，在公共部門進(jìn)行更有組織和系統(tǒng)性的AI素養(yǎng)提升。對戰(zhàn)略foresight相關(guān)的AI技能的感知（圖

1）因行業(yè)而異。與來自其他行業(yè)（尤其是私營部門）的戰(zhàn)略for

esight專家相比，公務(wù)員普遍對自己的能力評價更為謙虛。53%

的公務(wù)員受訪者同意或強烈同意他們具備利用AI進(jìn)行戰(zhàn)略foresight

工作的相關(guān)技能，這一數(shù)

字與33%21%

21%8%7%中性大多數(shù)戰(zhàn)略預(yù)見專家同時使用兩個或多個工具，有些人使用多達(dá)50種不同的工具。有27%的受訪者報告稱他們的組織正在與其他組織合作開發(fā)人工智能賦能的預(yù)見能力，另外34%的人表示他們的組織計劃這樣做。20%10%0%

4%強烈反對43%41%同意18%7%不同意14%3%我不知道重塑戰(zhàn)略預(yù)見中的預(yù)期治理人工智能61經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織來源：●公共部門●

私營部門●公民社會●學(xué)術(shù)界非常同意42%40%12%14%17%圖1經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織來源：總之，戰(zhàn)略預(yù)見專家正在使用人工智能主要用于趨勢分析或聚類（69%）場景開發(fā)（63%）和遠(yuǎn)期掃描(60%)(見圖2)。沒有很大差異在部門之間使用，盡管那些學(xué)術(shù)界更多地使用人工智能工具進(jìn)行前景掃描趨勢分析和聚類比其他行業(yè)更whilescenariodevelopment

is

mostcommon

inthe私營部門和民間社會。許多人也使用人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)和場景可視化。公民社會也傾向于這樣做更多預(yù)測建?；蝾A(yù)測（該領(lǐng)域使用AI的受訪者中有33%），這可能與該領(lǐng)域的許多數(shù)字政府倡議有關(guān)。除了概述的功能之外，戰(zhàn)略遠(yuǎn)見專家還報告說使用人工智能來設(shè)計用戶畫像，推斷意外因素和極端場景，尋找思維中的偏見或盲點（尤其是擴(kuò)展人類生成的分析），以及作為戰(zhàn)略遠(yuǎn)見方法論的參考圖書館。-人工智能增強型云系統(tǒng)，用于收集和使用多源新聞信息基于事件的建模和本體。-

基于人工智能的定制化平臺持續(xù)、自主偵察全球供應(yīng)鏈。-由...開發(fā)的封閉式組織工具并在一個大型國際組織中使用。調(diào)查受訪者提到一些具體人工智能用于戰(zhàn)略預(yù)測的用例：-

基于AI的自定義平臺設(shè)計生成預(yù)測評估新興技術(shù)。-人工智能平臺旨在提供通過模擬的預(yù)測洞察用戶引導(dǎo)的替代未來場景。定制工具傾向于將AI整合進(jìn)現(xiàn)有遠(yuǎn)見方法論（例如：激進(jìn)科技查詢者),

6研發(fā)新工具或使用API（應(yīng)用程序接口）的不同的大型語言模型(LLMs)用于內(nèi)部戰(zhàn)略遠(yuǎn)見專家使用的工具示例用于分析目的。這些工具用于自動收集文檔，檢測信號或分析文檔，以支持前瞻性活動（參見框1中的某些示例）。重塑前瞻治理AI在戰(zhàn)略遠(yuǎn)見中的發(fā)展：7框

12

人工智能融入戰(zhàn)略預(yù)見人工智能工具被用作人類工作的補充，而不是替代品。圖2人工智能在戰(zhàn)略foresight

中的作用您所在的組織如何應(yīng)用人工智能進(jìn)行戰(zhàn)略預(yù)見？（多選）80%20%10%10%0%視界掃描趨勢分析(e.g.識別或聚類新問題或弱信號)30%16%沖擊其他建模用于戰(zhàn)略預(yù)見工作的受訪者目前正在使用AI的數(shù)據(jù)表示

注意：經(jīng)合組織

源文件：翻譯文本：69%30%60%33%21%70%60%50%40%利益相關(guān)者(情感)分析預(yù)測建模或預(yù)測數(shù)據(jù)可視化政策模擬場景發(fā)展63%21%隨著場景開發(fā)的吞吐量增加，風(fēng)洞活動范圍更廣，輸出可擴(kuò)展性增強。人工智能工具是掃描視野和進(jìn)行環(huán)境掃描的有用支持

,參與宏觀趨勢分析和仿真，推測未來并迅速為領(lǐng)導(dǎo)

層準(zhǔn)備可視化。雖然人工智能有助于提高速度并提供（在許多情況下）分析深度，但它必須被視為人類專

業(yè)知識和經(jīng)驗的補充，而不是替代品。3

三級：

AI集成并定制到工作流程

中第三級目前非常罕見，它表示人工智能整合到整個戰(zhàn)略遠(yuǎn)見過程中，開發(fā)了各種適合特定需求的工具用于遠(yuǎn)景掃描、方法的選擇與組合、界定研究問題、測試它并向外部傳達(dá)。對于這些情況，會使用更定制化的工具來進(jìn)行復(fù)雜度映射、模式檢測等。在這里，戰(zhàn)略遠(yuǎn)見專家們正在積極持續(xù)地試驗人工智能應(yīng)用（包括人工智能代理 ),包括積極自動化戰(zhàn)略遠(yuǎn)見過程中的不同部分，如信號檢測、趨勢分析、情景發(fā)展、模擬和壓力測試、替代未來的可視化以及其他輸出。人工智能被整合為前瞻過程的重大組成部分。專家們正在積極探索能夠?qū)崿F(xiàn)先前不可行能力的人工智能應(yīng)用，包括自動文檔收集、自動信號收集以及作為情景開發(fā)和其他前瞻性輸出的輸入的文檔自動分析。重塑戰(zhàn)略預(yù)見中的預(yù)期治理人工智能9談到將人工智能融入一般戰(zhàn)略預(yù)見流程，實踐各不相同。1

一級：

AI用于分析增強那些沒有嘗試過各種工具或沒有定制解決方案的人傾向于在研究階段使用人工智能來處理更簡單的任務(wù)（數(shù)據(jù)綜合、初步掃描、意義建構(gòu)等）。這對大多數(shù)接受調(diào)查的戰(zhàn)略預(yù)測專家來說都是真實的。在這里，人工智能工具在按個案basis匯集、組織合綜合大量信息方面特別有用，提供了一層基礎(chǔ)洞察，這些洞察后來可以被人類專家深化和語境化。人工智能工具被視為補充而非獨立解決方案，主要貢獻(xiàn)于以人為中心的workflow。人工智能工具純粹是輔助性的；它們通過大約10-15%的速度提升工作流程，但需要仔細(xì)分析和現(xiàn)有的專

業(yè)知識。2

二級

人工智能作為創(chuàng)意辯論

伙伴接下來報告的成熟水平往往傾向于將AI用作陪練和想法生成器，對想法進(jìn)行風(fēng)洞測試并測試人類生成的內(nèi)容。在這個階段，AI工具有助于系統(tǒng)化和總結(jié)信號，為研究的結(jié)構(gòu)提供想法，根據(jù)上傳的數(shù)據(jù)提出場景，幫助比較收集到的信號與其他事實數(shù)據(jù)，并幫助加速查找相關(guān)信息。在這里，調(diào)查受訪者報告了直接效率和生產(chǎn)力的提高，例如3優(yōu)點和挑戰(zhàn)人工智能的優(yōu)勢也伴隨著潛在的風(fēng)險。對人工智能在戰(zhàn)略預(yù)見方面的有用性的認(rèn)知（圖3）在不同行業(yè)間存在差異，總體認(rèn)知較為積極，除公共部門外，在公共部門認(rèn)知則較為消極。這種認(rèn)知當(dāng)然受到“使用經(jīng)驗”的影響——那些在實踐中使用人工智能進(jìn)行戰(zhàn)略預(yù)見的人對其有用性的認(rèn)知要高得多。因此，其中43%的人有使用人工智能經(jīng)驗的人報告說這項技術(shù)對他們的工作要么是必需的要么是非常有用的，該群體中有47%的人認(rèn)為它適度有用；而對于那些沒有使用人工智能進(jìn)行戰(zhàn)略預(yù)測的人來說，相應(yīng)數(shù)據(jù)為16%（必需或高度相關(guān)）和33%（適度有用）。重塑戰(zhàn)略遠(yuǎn)見中的預(yù)期治理人工智能：10本報告來源于三個皮匠報告站（

www.sgpjbg.com

）,由用戶Id:349461下載,文檔Id:973068,下載日期:2025-11-24因此，在目前使用人工智能的戰(zhàn)略預(yù)測專家中，存在著強烈的共識，即該技術(shù)在加速和簡化流程方面最具價值 ,特別是在預(yù)測工作的早期階段。這種效率提升使從業(yè)者能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜、更高級的任務(wù)，這些任務(wù)需要人類的判斷力和創(chuàng)造力。使用人工智能進(jìn)行戰(zhàn)略預(yù)測所報告的益處可以被歸納為六個關(guān)鍵主題：1.

時間效率和加速(39%)：人工智能主要因其節(jié)省時間

、加速工作流程而受到重視。它通過處理重復(fù)性和勞動密集型任務(wù)來簡化研究、分析和生產(chǎn)，從而加快產(chǎn)出完成速度。2.數(shù)據(jù)處理和分析（17%）：受訪者贊賞人工智能高效處理和分析大型數(shù)據(jù)集的能力，能夠揭示手動識別

困難或耗時才能發(fā)現(xiàn)的趨勢和見解。3.創(chuàng)意生成與創(chuàng)造力(12%):人工智能通過生成新想法

、初稿和替代性視角來支持創(chuàng)造力，幫助用戶克服創(chuàng)意障礙并探索新的方向。4.場景發(fā)展（10%）：人工智能通過快速生成、完善和測試多種未來場景，提升戰(zhàn)略遠(yuǎn)見的速度和完整性。5.提升質(zhì)量與范圍（7%）：人工智能有助于提高工作的整體質(zhì)量、結(jié)構(gòu)和廣度，從而實現(xiàn)更全面的研究和更優(yōu)化的輸出。6.對非專家和初學(xué)者的支持（4%）：人工智能通過降低專業(yè)知識和資源門檻，使預(yù)測方法更易獲得，幫助新來者更有效地參與到分析或戰(zhàn)略過程中。58%47%43%33%18%6%

7%您目前在戰(zhàn)略展望工作中認(rèn)為人工智能工具有多有用？70%60%最小用處–我做過實驗但是還沒集成將AI集成到我的工作流程中50%40%30%20%10%0%中等有用–人工智能協(xié)助特定任務(wù)（例如趨勢掃描，情景構(gòu)建)必要–我的前瞻性工作會比較困難不使用人工智能工具極具用途–人工智能顯著增強我的遠(yuǎn)見功能47%45%36%私營部門公共部門公民社會學(xué)術(shù)界完全沒用–

我不用AI

工具在前瞻工作重塑戰(zhàn)略預(yù)見中的預(yù)期治理人工智能1119%7%圖3AI在戰(zhàn)略遠(yuǎn)見中的實用性14%8%經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織來源：我不要知道6%5%將人工智能整合入戰(zhàn)略預(yù)測面臨的最大挑戰(zhàn)與倫理或治理問題、技術(shù)專長缺乏以及人工智能與以人為本的預(yù)測難以協(xié)調(diào)（圖4）有關(guān)。對于已經(jīng)使用人工智能進(jìn)行戰(zhàn)略預(yù)測的人來說，技術(shù)專長并非意外地成為障礙較小(圖5），但據(jù)報道，跟上最佳可用工具在所有受訪者中都是一個挑戰(zhàn)。據(jù)報道，來自領(lǐng)導(dǎo)層或利益相關(guān)者的阻力主要由公共部門、民間社會和學(xué)術(shù)界成員面臨；據(jù)報道，參與調(diào)查的私營部門受訪者并沒有這個問題。戰(zhàn)略遠(yuǎn)見專家（包括已經(jīng)使用和尚未使用AI的人）報告的額外挑戰(zhàn)與AI輸出的不可靠性有關(guān)：它們的質(zhì)量和傾向于產(chǎn)生幻覺、缺乏透明度、語言和其他偏見 ,以及噪聲。此外，在許多情況下，據(jù)報道人工智能在歸納推理方面的能力有限。由于人工智能系統(tǒng)僅基于現(xiàn)有知識構(gòu)建，它們難以識別前瞻性視角、未知/低概率信號和潛在中斷，而這些都是戰(zhàn)略遠(yuǎn)見所必需的。此外，特別是在公共部門背景下，數(shù)據(jù)安全問題和管理部門各自為政被列為障礙。為了提高輸出質(zhì)量，在使用和工具方面都需要更多的意圖性和定制化被認(rèn)為是有必要的。然而，戰(zhàn)略遠(yuǎn)見專家也報告了缺乏進(jìn)行必要實驗所需的資源和時間。3.1圖4“合法性”和專家分析——它被廣泛視為一個有價值的合作伙伴，負(fù)責(zé)處理繁重的數(shù)據(jù)處理和初稿工作，從而讓人類從業(yè)者能夠?qū)Ｗ⒂诟邔哟蔚姆治?、解讀和批判性思維。您在將人工智能融入預(yù)見中面臨哪些挑戰(zhàn)？80%綜上所述，調(diào)查結(jié)果清楚地表明，人工智能被視為

一種強大的工具，用于提高戰(zhàn)略預(yù)測的效率、速度和范圍。雖然它目前尚未被視為人類專業(yè)知識的替代品—

—有幾位受訪者指出需要“核對67%53%

51%42%

42%33%21%

20%

21%42%

35%14%70%60%50%40%30%20%10%0%47%45%33%有限訪問其他到相關(guān)數(shù)據(jù)43%40%32%對齊困難AI

輸出以人為中心遠(yuǎn)見將人工智能整合到預(yù)測實踐中的挑戰(zhàn)報告的挑戰(zhàn)阻力領(lǐng)導(dǎo)力或利益相關(guān)者道德上或治理關(guān)注29%25%經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織來源：●

公共部門●

私營部門●

公民社會●學(xué)術(shù)界缺乏技術(shù)專長25%29%11%鑒于這些擔(dān)憂，盡管效率很高，但用戶對人工智能的可信度和在沒有大量人工監(jiān)督的情況下提供真正新穎或細(xì)微見解的能力仍存在重大疑慮。這些疑慮可以按提及頻率總結(jié)如下：1.輸出質(zhì)量和可信度（30%）：主要問題是AI經(jīng)常產(chǎn)生不可靠、膚淺或缺乏原創(chuàng)性的輸出。受訪者對其在沒有人工監(jiān)督的情況下提供深入分析、新穎見解或可信的預(yù)見能力表示懷疑。2.透明度和可驗證性（12%）：從業(yè)者面臨人工智能缺乏透明度和推理不明確的問題。由于其輸出背后的來源和邏輯是隱藏的，需要大量人力進(jìn)行驗證和事實核查，使過程變成審計而非練習(xí)。3.偏見和數(shù)據(jù)限制（10%）：受訪者擔(dān)心由于人工智能對英語、西方和歷史數(shù)據(jù)的依賴，其輸出結(jié)果存在偏見和狹隘。其獲取私人數(shù)據(jù)的權(quán)限有限或者新出現(xiàn)的信息限制了全球和前瞻性分析。4.組織和倫理問題（10%）：擔(dān)憂涉及數(shù)據(jù)安全、所有權(quán)和引用規(guī)則不明確，以及對人工智能的過度依賴風(fēng)險。許多組織缺乏正式的倫理框架來指導(dǎo)負(fù)責(zé)任的使用。這是一個問題——只有27%使用人工智能的專家已經(jīng)表示他們的組織已經(jīng)制定了正式的倫理指南(

圖6）。5.方法論和使用挑戰(zhàn)（10%）：有效使用人工智能被認(rèn)為很困難。制作強提示和維護(hù)質(zhì)量需要專業(yè)知識，人工智能通常退化為簡單或不一致的輸出。上述挑戰(zhàn)表明，目前AI被視為一種增強人類專業(yè)知識而非取代它的工具，需要謹(jǐn)慎和持續(xù)監(jiān)督以確保預(yù)測工作的質(zhì)量和倫理合理性。您在將人工智能融入預(yù)見中面臨哪些挑戰(zhàn)？60%50%40%30%使用過人工智能的人未使用過人工智能的人經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織來源：39%39%27%39%20%55%35%有限訪問

其他到相關(guān)數(shù)據(jù)圖5

將人工智能整合到預(yù)測實踐中的挑戰(zhàn)20%10%0%對齊困難AI

輸出以人為中心遠(yuǎn)見重塑戰(zhàn)略預(yù)見中的預(yù)期治理人工智能13阻力領(lǐng)導(dǎo)力或利益相關(guān)者51%44%道德上或治理關(guān)注12%8%缺乏技術(shù)專業(yè)性37%0%在預(yù)見工作中，您如何處理與人工智能相關(guān)的倫理風(fēng)險？45%42%27%用于戰(zhàn)略預(yù)見工作的受訪者目前正在使用AI的數(shù)據(jù)表示

注意：經(jīng)合組織

源文件：翻譯文本：我們還沒有我不知道已解決這個問題14%11%我們依賴非正式規(guī)范以及從業(yè)者判斷我們現(xiàn)在開發(fā)一個道德的框架重塑戰(zhàn)略預(yù)見中的預(yù)期治理人工智能14我們有正式的倫理已制定的指南5%圖6倫理指南的存在30%35%40%25%20%10%15%5%未來展望遠(yuǎn)見卓識的從業(yè)者必須確保人工智能不會破壞該領(lǐng)域。隨著人工智能飛速發(fā)展且其影響難以整體評估，多數(shù)受訪的戰(zhàn)略遠(yuǎn)見專家表示，該技術(shù)的風(fēng)險是情境化的，取決于人工智能的設(shè)計、治理和應(yīng)用方式（圖7）。然而，19%的受訪者預(yù)測該行業(yè)面臨中等風(fēng)險，6%的受訪者認(rèn)為人工智能將顯著破壞有效預(yù)測實踐的風(fēng)險非常高。對于已經(jīng)在戰(zhàn)略預(yù)測實踐中使用人工智能的人和尚未這樣做的人，這些回答的比例大致相同。作為戰(zhàn)略遠(yuǎn)見實踐者也面臨著科林格里奇困境（并非所有與人工智能相關(guān)的風(fēng)險都將在規(guī)?；捎煤徒㈦y以打破的路徑依賴之前得到預(yù)見），這些風(fēng)險應(yīng)該被認(rèn)真對待。考慮到這一點，公共服務(wù)領(lǐng)域普遍需要預(yù)見能力，戰(zhàn)略遠(yuǎn)見實踐本身也需要這種能力，以便通過實驗和遵循風(fēng)險管理實踐盡早應(yīng)對這些風(fēng)險。

7重塑戰(zhàn)略預(yù)見中的預(yù)期治理人工智能154在未來五年內(nèi)，你認(rèn)為人70%工智能將在多大程度上對預(yù)測的有效實踐構(gòu)成風(fēng)險？60%50%40%30%65%20%10%0%

6%極高風(fēng)險–人工智能將顯著

損害有效遠(yuǎn)見經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織來源0%

5%

5%中等高風(fēng)險–人工智能將提出一些挑戰(zhàn)有效預(yù)見:專家對人工智能對戰(zhàn)略foresight實踐者自身以及該技術(shù)對決策影響的具體影響看法各異，這取決于他們之前與人工智能的經(jīng)驗（見圖8和圖9）。例如，在戰(zhàn)略foresight

中有人工智能經(jīng)驗的受訪者中有18%預(yù)測人工智能將顯著或一定程度上減少他們的作用，而同一群體中有32

%表示人工智能將顯著支持或增強他們的作用（圖8）。同樣地，從正面來看，22%的擁有AI經(jīng)驗的人表示他們預(yù)計該技術(shù)將對戰(zhàn)略foresight融入決策產(chǎn)生強烈的正面影響，與...相比僅占未在戰(zhàn)略預(yù)見工作中使用AI的群體中的11%（圖9）。總的來說，在兩個方面，兩個群體中的多數(shù)人都傾向于正面而非負(fù)面地評估AI對該行業(yè)的影響。產(chǎn)生的一個矛盾風(fēng)險是：人工智能的應(yīng)用可能會使遠(yuǎn)見更容易被大眾獲取，從而更廣泛地使用，但如果遠(yuǎn)見輸出因先前已識別出的問題而質(zhì)量低下，對過程的信任可能會喪失，從而抵消將遠(yuǎn)見嵌入決策中所取得的進(jìn)展。極低風(fēng)險不確定–人工智能將提出最小或無對先見之明構(gòu)成威脅取決于上下文–風(fēng)險會因關(guān)于人工智能的設(shè)計治理，并應(yīng)用無影響–人工智能不會影響練習(xí)遠(yuǎn)見圖7

人工智能對戰(zhàn)略預(yù)測的風(fēng)險水平重塑戰(zhàn)略預(yù)見中的預(yù)期治理人工智能1619%在未來五年內(nèi)，您預(yù)計人工智能將如何影響戰(zhàn)略foresight與決策制定的整合？50%45%40%35%30%25%20%15%10%5%9%

9%0%強陽性

不確定–人工智能將顯著增強集成圖8AI對戰(zhàn)略預(yù)見從業(yè)者角色的影響圖9人工智能對將戰(zhàn)略foresight融入決策的影響在未來五年內(nèi)，你認(rèn)為人工智能將在多大程度上改變預(yù)測從業(yè)者的角色？70%60%50%40%60%43%9%32%17%5%

4%AI將顯著不確定支持或增強它們的作用有點負(fù)面–人工智能將略微減少積分有點正面–人工智能將略微增強集成無影響–人工智能不會影響積分AI將有點支持或補充它們的作用強烈負(fù)面–人工智能將顯著減少積分30%20%10%0%11%

11%8%

10%

10%●未使用過人工智能的人●未使用過人工智能的人AI將顯著降低他們的作用AI將有點降低他們的作用●使用過人工智能的人●使用過人工智能的人AI將不會影響它們的作用0%

1%44%

43%經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織來源：經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織來源：22%21%13%4%6%1%經(jīng)合組織世界經(jīng)濟(jì)論壇調(diào)查的見解突顯了遠(yuǎn)見卓識專

業(yè)的一個關(guān)鍵時刻。雖然調(diào)查結(jié)果證實AI有潛力提高

效率，但也揭示了一系列挑戰(zhàn)和不確定性。機(jī)遇一個顯著的發(fā)現(xiàn)是提升人工智能素養(yǎng)：各行業(yè)對人工智能技能的認(rèn)知差異，其中公共部門受訪者對其能力的評估比私營部門更為謙虛。這可能需要通過培訓(xùn)和積極實驗，協(xié)調(diào)一致地、系統(tǒng)地提升公共部門的人工智能素養(yǎng)。實踐者，特別是那些缺乏經(jīng)驗的人，對于人工智能的潛力往往了解有限，因此可能不太善于識別并規(guī)避其陷阱

。一種積極、實驗性的方法是至關(guān)重要的，因為調(diào)查發(fā)現(xiàn)，人工智能的經(jīng)驗會顯著增加其感知的有用性。這不僅僅是關(guān)于采用現(xiàn)成的工具，還涉及到將戰(zhàn)略預(yù)見的各個環(huán)節(jié)自動化，增強人類的創(chuàng)造力，并開發(fā)定制化的解決方案。調(diào)查超越簡單應(yīng)用場景：表明目前大多數(shù)戰(zhàn)略預(yù)見從業(yè)者使用人工智能進(jìn)行較簡單的任務(wù)，例如數(shù)據(jù)綜合、初步掃描和意義構(gòu)建。雖然這是一個有價值的起點 ,但未來在于更高級的應(yīng)用。從業(yè)者應(yīng)該投入時間，將人工智能用作切磋伙伴和創(chuàng)意生成器，并對信號進(jìn)行系統(tǒng)化和總結(jié)，提出情景，并比較收集到的數(shù)據(jù)。目標(biāo)是達(dá)到一種成熟的程度，人工智能被整合到整個戰(zhàn)略預(yù)見過程中，并為復(fù)雜性分析、模式識別和研究結(jié)果的傳播開發(fā)定制工具。The開發(fā)以人為本的工作流程：調(diào)查強化了人工智能工具純粹是輔助工具且需要仔細(xì)分析和現(xiàn)有的人類專業(yè)知識的觀念。戰(zhàn)略遠(yuǎn)見實踐者應(yīng)該投資開發(fā)利用人工智能處理數(shù)據(jù)處理和初稿“重活”的工作流程，從而將時間釋放出來用于高級分析、解釋和批判性思維。目標(biāo)是利用人工智能實現(xiàn)以前不可行的能力，例如自動信號檢測和大規(guī)模文檔分析，同時保持人類監(jiān)督以確保輸出的細(xì)微之處和原創(chuàng)性。挑戰(zhàn)調(diào)查強調(diào)，雖然大多數(shù)從業(yè)者對人工智能的潛力持樂

觀態(tài)度，但他們也認(rèn)識到重大風(fēng)險。防范不可靠和有偏見的最常被引用的挑戰(zhàn)輸出質(zhì)量：是指人工智能生成輸出的質(zhì)量和可信度。這包括了對幻覺、內(nèi)容薄弱和膚淺、缺乏原創(chuàng)性或想象力的擔(dān)

憂。從業(yè)者必須保持批判性思維并實施強大的驗證協(xié)

議來核實人工智能輸出，尤其是由于對來源和邏輯缺

乏透明度是一個主要問題。不同的AI工具可以并行使用來驗證和檢查結(jié)果。The解決倫理和治理空白：調(diào)查發(fā)現(xiàn)一個重大挑戰(zhàn)是缺乏明確的倫理規(guī)范和治理。這加劇了數(shù)據(jù)安全和保

密限制，這些限制阻止將敏感內(nèi)部文件輸入人工智能

引擎。戰(zhàn)略遠(yuǎn)見實踐者可能需要倡導(dǎo)并幫助制定解決

數(shù)據(jù)所有權(quán)、問責(zé)制和人工智能負(fù)責(zé)任使用問題的倫

理框架。8

各國缺乏負(fù)責(zé)任地試驗政府人工智能的指導(dǎo)方針和資源。

9調(diào)查強調(diào)了解決技能差距：戰(zhàn)略預(yù)見專家中人工智能素養(yǎng)率的差異。成功地將人工智能實驗性地整合到戰(zhàn)略預(yù)見過程中也要求在人工智能和數(shù)據(jù)處理方面具備一定的技能水平。針對戰(zhàn)略預(yù)見團(tuán)隊的定向招聘和內(nèi)部技能提升及培訓(xùn)計劃可以幫助增加確保人工智能系統(tǒng)性應(yīng)用所需的內(nèi)部能力。調(diào)查克服組織慣性：表明公共部門、社會組織和學(xué)術(shù)界在整合人工智能時面臨來自領(lǐng)導(dǎo)層或其他利益相關(guān)者的阻力。這與普遍的風(fēng)險規(guī)避氛圍，以及缺乏必要實驗所需的資源和時間有關(guān)。從業(yè)者需要為人工智能的價值建立有力的論據(jù)，通過小規(guī)模實驗和試點項目展示其益處。成功將人工智能整合到戰(zhàn)略預(yù)判中可能是展示影響任何組織的系統(tǒng)性關(guān)聯(lián)問題的一種最佳方式，因此，這種整合可以幫助政府克服那些壁壘。結(jié)論重塑戰(zhàn)略預(yù)見中的預(yù)期治理人工智能18維護(hù)和提升人類專業(yè)知識：研究結(jié)果為該行業(yè)呈現(xiàn)了

一個關(guān)鍵困境：雖然人工智能可以提高生產(chǎn)力，但也存在“技能退化”或過度依賴具有顯著限制的工具的風(fēng)險。人工智能提供現(xiàn)有知識而非前瞻性視角的能力意味著，人類的前瞻性專業(yè)知識比以往任何時候都更加關(guān)鍵，以識別未知、低概率的信號和潛在的干擾。綜合來看，這些發(fā)現(xiàn)表明人工智能正成為戰(zhàn)略預(yù)見的催化劑和能力測試本身。隨著政府和企業(yè)在應(yīng)對不確定性時依賴預(yù)見能力，人工智能技能的不均衡分布—尤其是與工業(yè)相比，公共部門相對缺乏信心—表明預(yù)期能力的差距正在擴(kuò)大。將人工智能融入戰(zhàn)略foresight不是要解決的問題，而是一項需要管理的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。前進(jìn)的道路需要審慎投資于人力和技術(shù)能力、健全治理以確保可信度，以及持續(xù)創(chuàng)新的文化。通過采