架来解释各种智能现象，并研发具有高效学习 和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体，使其具备自 主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力，且符合人类情感、伦理与道德和相关的 法律法规。实现通用人工智能需要满足三个关键要求： 1) 通用智能体能够处理无限任务，包括那些在复杂动态的物理和社会环境中没有预先定义 的任务； 2) 通用智能体应该是自主的， 系统是由具有 价值系统的认知架构所驱动的。 通用人工智能是未来 10 到 20 年国际科技竞争的战略制高点，其影响力相当于信息技术领域 的“原子弹”。但在具体的管理实践中，我们看到，对 AI 伦理方面的讨论、管理、规范是滞后于 技术发展的，在法律合规方面更是如此，如同个人信息保护法的出台，远远滞后于互联网、智能 手机及其他各种 IT 系统的应用，但 AI 应用带来的挑战甚至负面影响可能比普通 建议，我们可以优先考虑风险低、成熟度高的业务场景，并设计出详细的路线图。 ● 在模型的选择上，我们要格外关注其“可解释性”，即：技术能够解释人工智能所给出结 果的原因。因为人力资源决策的公正性，不仅涉及伦理道德，还关乎法律风险，而且通常具有“不 可撤回”的属性。比如，招聘录用或晋升时，要能解释得清 AI 的行为逻辑，避免人工智能决策中 带入种族、性别和年龄等歧视因素。所以，在推进的过程中我们要与法律合规的合作伙伴以及供