• 據消息人士稱，OpenAI正在訓練下一代的人工智能
  ，暫名“Q*”(讀作Q-star)。新的一年，OpenAI下一代產品可能發布
• 數據瓶頸指的是可用於訓練AIdegaozhiliangshujudeyouxianxing，hechengshujuyouwangdapozheyipingjing。chuleduidalianggaozhiliangshujudexuqiudaozhihechengshujushoudaozhuipengyiwai，duishujuanquandekaoliangyeshizhongyaoyuanyin
• 作為全球性能最強的AI，ChatGPT已遇到算力等方麵的瓶頸。在此背景下，討論量子計算機在人工智能領域的應用就成為一種頗具潛力的未來解決方案
• AI代理和無代碼軟件開發帶來“衝擊波”

2023年，世人見證了ChatGPT在全球範圍的大火。以生成式人工智能為代表的新一代人工智能問世，改變了人工智能(AI)技術與應用的發展軌跡，加速了人與AI的互動進程
，是人工智能發展史上的新裏程碑。2024年
，人工智能技術與應用的發展又會呈現出哪些趨勢?讓我們一同展望這些值得關注的重大趨勢。

趨勢一：從AI大模型邁向通用人工智能

2023年，ChatGPT開發者OpenAI被置於前所未有的聚光燈下，也使GPT-4後續版本的開發被推向了風口浪尖。據消息人士稱，OpenAI正在訓練下一代的人工智能，暫名“Q*”(讀作Q-star)。新的一年
，OpenAI下一代產品可能發布。

據媒體爆料，“Q*”可能是第一次采用“從零開始”的(de)方(fang)式(shi)訓(xun)練(lian)的(de)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)。其(qi)特(te)點(dian)是(shi)，智(zhi)能(neng)不(bu)來(lai)自(zi)人(ren)類(lei)活(huo)動(dong)的(de)數(shu)據(ju)
，且(qie)其(qi)有(you)能(neng)力(li)修(xiu)改(gai)自(zi)身(shen)代(dai)碼(ma)以(yi)適(shi)應(ying)更(geng)複(fu)雜(za)的(de)學(xue)習(xi)任(ren)務(wu)。前(qian)者(zhe)使(shi)得(de)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)能(neng)力(li)的(de)發(fa)展(zhan)變(bian)得(de)愈(yu)發(fa)不(bu)透(tou)明(ming)，而(er)後(hou)者(zhe)向(xiang)來(lai)被(bei)看(kan)作(zuo)是(shi)誕(dan)生(sheng)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)“奇點”的必要條件。在人工智能發展領域
，“奇點”特指機器擁有了自我迭代的能力
，進而在短時間內迅猛發展，導致超出人類控製。

雖然一些報道稱
，“Q*”目前還隻能解決小學難度的數學問題，距離“奇點”還遠。但鑒於虛擬環境中人工智能迭代速度可能遠超想象


，其仍然可能在不遠的將來自主發展出在各個領域均可超過人類水平的AI。2023年，OpenAI預言

，各方麵超越人類水平的人工智能在十年內就會出現;英偉達創始人黃仁勳表示，通用人工智能可能在五年內超越人類。

一旦通用人工智能得以實現
，就可被用於解決各種複雜的科學難題

，譬如尋找外星人與地外宜居星係、人工核聚變控製、納米或超導材料篩選
、抗kang癌ai藥yao研yan發fa等deng。這zhe些xie問wen題ti通tong常chang需xu要yao花hua費fei人ren類lei研yan究jiu員yuan數shu十shi年nian的de時shi間jian來lai尋xun找zhao新xin的de解jie決jue方fang案an，部bu分fen前qian沿yan領ling域yu的de研yan究jiu量liang已yi超chao出chu人ren力li極ji限xian。而er通tong用yong人ren工gong智zhi能neng在zai自zi己ji的de虛xu擬ni世shi界jie中zhong擁yong有you幾ji乎hu無wu限xian的de時shi間jian和he精jing力li，這zhe使shi得de其qi在zai部bu分fen容rong易yi虛xu擬ni化hua的de任ren務wu中zhong
，有you可ke能neng成cheng為wei人ren類lei研yan究jiu員yuan的de替ti代dai。但dan屆jie時shi，人ren類lei如ru何he監jian督du這zhe些xie從cong智zhi能neng水shui平ping上shang超chao過guo人ren類lei的de人ren工gong智zhi能neng

，確que保bao其qi不bu會hui危wei害hai人ren類lei，又you是shi一yi個ge值zhi得de思si考kao的de問wen題ti。

當然
，我們也不應過分高估矽穀巨頭們的部分言論
，因為在人工智能發展史上，已經曆三次“AI寒冬”，其中不乏宏大的技術願景因各方麵限製化為泡影的例子。但目前可以肯定的是，大模型技術仍然有著不小的上升空間。除GPT-4外
，穀歌的“雙子座”(Gemini)

，Anthropic的Claude2，目前都是僅次於GPT-4的大模型，國內的百度“文心一言”與阿裏“通義千問”，也是國產大模型中的佼佼者。它們在新的一年中是否會發布更具革命性的產品，同樣值得期待。

趨勢二：合成數據打破人工智能訓練數據瓶頸

數據瓶頸指的是可用於訓練AI的高質量數據的有限性，合成數據有望打破這一瓶頸。

合he成cheng數shu據ju是shi在zai模mo仿fang真zhen實shi數shu據ju的de基ji礎chu上shang
，由you機ji器qi學xue習xi模mo型xing利li用yong數shu學xue和he統tong計ji科ke學xue原yuan理li合he成cheng的de數shu據ju。關guan於yu什shen麼me是shi合he成cheng數shu據ju，有you一yi個ge較jiao為wei淺qian顯xian易yi懂dong的de比bi喻yu：這就像是在給AI編寫專門的教材。例如
，盡管英文課本的對話中出現的可能是“小明”“小紅”這樣的虛構人名
，但並不影響學生們由此掌握英語
，因此從某種意義上
，對於學生而言
，教材就可以看作一種經過編纂

、篩選和處理的“合成數據”。

有論文表明
，模型的規模至少要達到620億參數量後，才可能訓練出“思維鏈”能力
，即進行分步驟的邏輯推理。但現實的尷尬在於，迄今為止人類產生的不重複的
、可供訓練的優質數據並沒有這麼多。使用ChatGPT等生成式人工智能以前所未有的數量產生高質量合成數據，未來的AI將由此獲得更高的性能。

除(chu)了(le)對(dui)大(da)量(liang)高(gao)質(zhi)量(liang)數(shu)據(ju)的(de)需(xu)求(qiu)導(dao)致(zhi)合(he)成(cheng)數(shu)據(ju)受(shou)到(dao)追(zhui)捧(peng)以(yi)外(wai)
，對(dui)數(shu)據(ju)安(an)全(quan)的(de)考(kao)量(liang)也(ye)是(shi)重(zhong)要(yao)原(yuan)因(yin)。近(jin)年(nian)來(lai)，各(ge)國(guo)紛(fen)紛(fen)出(chu)台(tai)更(geng)嚴(yan)格(ge)的(de)數(shu)據(ju)安(an)全(quan)保(bao)護(hu)法(fa)律(lv)，使(shi)得(de)客(ke)觀(guan)上(shang)利(li)用(yong)人(ren)類(lei)產(chan)生(sheng)的(de)數(shu)據(ju)訓(xun)練(lian)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)變(bian)得(de)更(geng)為(wei)繁(fan)瑣(suo)。這(zhe)些(xie)數(shu)據(ju)中(zhong)不(bu)僅(jin)可(ke)能(neng)隱(yin)含(han)個(ge)人(ren)信(xin)息(xi)，其(qi)中(zhong)的(de)許(xu)多(duo)數(shu)據(ju)還(hai)受(shou)版(ban)權(quan)保(bao)護(hu)。在(zai)互(hu)聯(lian)網(wang)隱(yin)私(si)與(yu)版(ban)權(quan)保(bao)護(hu)尚(shang)未(wei)形(xing)成(cheng)統(tong)一(yi)標(biao)準(zhun)與(yu)完(wan)善(shan)架(jia)構(gou)的(de)當(dang)下(xia)
，使(shi)用(yong)互(hu)聯(lian)網(wang)數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)訓(xun)練(lian)，極(ji)易(yi)導(dao)致(zhi)大(da)量(liang)法(fa)律(lv)糾(jiu)紛(fen)。而(er)若(ruo)考(kao)慮(lv)對(dui)這(zhe)些(xie)數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)脫(tuo)敏(min)，又(you)麵(mian)臨(lin)篩(shai)查(zha)識(shi)別(bie)準(zhun)確(que)率(lv)方(fang)麵(mian)的(de)挑(tiao)戰(zhan)。兩(liang)難(nan)之(zhi)下(xia)，合(he)成(cheng)數(shu)據(ju)就(jiu)成(cheng)為(wei)最(zui)惠(hui)而(er)不(bu)費(fei)的(de)一(yi)種(zhong)選(xuan)擇(ze)。

此外，使用人類數據進行訓練，還可能導致人工智能學到有害內容。一些諸如使用日用品製造炸彈、管製化學品的方法
，另一些則包括許多人工智能本不應當出現的壞習慣

，譬如像人一樣在任務執行過程中偷懶、為了取悅用戶而說謊、產生偏見和歧視。若改用合成數據，使人工智能在訓練中盡可能減少接觸有害內容
，則有望克服以上使用人類數據訓練時附帶的缺點。

從(cong)以(yi)上(shang)分(fen)析(xi)中(zhong)可(ke)以(yi)看(kan)出(chu)
，合(he)成(cheng)數(shu)據(ju)可(ke)以(yi)說(shuo)是(shi)頗(po)具(ju)開(kai)創(chuang)性(xing)的(de)，有(you)望(wang)解(jie)決(jue)此(ci)前(qian)發(fa)展(zhan)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)與(yu)數(shu)據(ju)隱(yin)私(si)保(bao)護(hu)不(bu)可(ke)得(de)兼(jian)的(de)問(wen)題(ti)。但(dan)與(yu)此(ci)同(tong)時(shi)，如(ru)何(he)確(que)保(bao)相(xiang)關(guan)的(de)公(gong)司(si)和(he)機(ji)構(gou)負(fu)責(ze)任(ren)地(di)製(zhi)作(zuo)合(he)成(cheng)數(shu)據(ju)
，如(ru)何(he)製(zhi)作(zuo)出(chu)既(ji)符(fu)合(he)本(ben)國(guo)文(wen)化(hua)與(yu)價(jia)值(zhi)觀(guan)，又(you)在(zai)規(gui)模(mo)和(he)技(ji)術(shu)水(shui)平(ping)上(shang)足(zu)以(yi)媲(pi)美(mei)西(xi)方(fang)以(yi)英(ying)文(wen)網(wang)絡(luo)資(zi)料(liao)為(wei)中(zhong)心(xin)的(de)合(he)成(cheng)數(shu)據(ju)訓(xun)練(lian)集(ji)
，也(ye)將(jiang)成(cheng)為(wei)中(zhong)國(guo)麵(mian)臨(lin)的(de)一(yi)個(ge)頗(po)具(ju)挑(tiao)戰(zhan)性(xing)的(de)課(ke)題(ti)。

除此之外
，合成數據帶來的一個重大變化是
，來自人類社會的大數據或將不再是AI訓練所必需。在今後的數字世界中，人類數據的產生、存儲和使用仍將遵循人類社會的法則和秩序，包括維護國家數據安全、保守商業數據秘密和尊重個人數據隱私

，而AI訓練所需的合成數據則采用另一套標準進行管理。

趨勢三：量子計算機可能率先應用於人工智能

作為電子計算機發展到今天的最前沿應用，人工智能始終存在算力不足的隱憂。ChatGPT問世數月後
，OpenAI總裁奧爾特曼曾公開表示
，其並未鼓勵更多用戶注冊OpenAI。2023年11月，OpenAI甚至宣布暫停ChatGPT Plus付費訂閱新用戶的注冊
，以確保現有用戶擁有高質量體驗。顯然，作為全球性能最強的AI
，ChatGPT已遇到算力等方麵的瓶頸。在此背景下
，討論量子計算機在人工智能領域的應用就成為一種頗具潛力的未來解決方案。

首先，人工智能領域的算法，大部分屬於並行計算的範疇。舉例而言
，AlphaGo在(zai)下(xia)圍(wei)棋(qi)的(de)過(guo)程(cheng)中(zhong)，其(qi)需(xu)要(yao)同(tong)時(shi)考(kao)慮(lv)對(dui)手(shou)在(zai)不(bu)同(tong)位(wei)置(zhi)落(luo)子(zi)後(hou)的(de)應(ying)對(dui)招(zhao)數(shu)
，從(cong)中(zhong)找(zhao)到(dao)最(zui)有(you)可(ke)能(neng)贏(ying)得(de)棋(qi)局(ju)的(de)下(xia)法(fa)。這(zhe)就(jiu)需(xu)要(yao)計(ji)算(suan)機(ji)優(you)化(hua)並(bing)行(xing)計(ji)算(suan)的(de)效(xiao)率(lv)來(lai)實(shi)現(xian)。而(er)量(liang)子(zi)計(ji)算(suan)機(ji)擅(shan)長(chang)進(jin)行(xing)並(bing)行(xing)計(ji)算(suan)，因(yin)為(wei)它(ta)可(ke)以(yi)同(tong)時(shi)計(ji)算(suan)和(he)存(cun)儲(chu)“0”和“1”兩(liang)種(zhong)狀(zhuang)態(tai)，無(wu)需(xu)像(xiang)電(dian)子(zi)計(ji)算(suan)機(ji)那(na)樣(yang)消(xiao)耗(hao)額(e)外(wai)的(de)計(ji)算(suan)資(zi)源(yuan)，譬(pi)如(ru)串(chuan)聯(lian)多(duo)個(ge)計(ji)算(suan)單(dan)元(yuan)，或(huo)將(jiang)計(ji)算(suan)任(ren)務(wu)在(zai)時(shi)間(jian)上(shang)並(bing)列(lie)。計(ji)算(suan)任(ren)務(wu)越(yue)複(fu)雜(za)，量(liang)子(zi)計(ji)算(suan)就(jiu)越(yue)具(ju)備(bei)優(you)勢(shi)。

其次，運行ChatGPT所suo需xu的de硬ying件jian條tiao件jian
，同tong樣yang也ye十shi分fen適shi合he導dao入ru當dang前qian體ti積ji龐pang大da的de量liang子zi計ji算suan機ji，二er者zhe都dou需xu要yao安an裝zhuang在zai高gao度du集ji成cheng的de計ji算suan中zhong心xin裏li
，由you一yi支zhi專zhuan業ye化hua技ji術shu團tuan隊dui進jin行xing管guan理li支zhi撐cheng。

什麼是量子計算機?量子計算機是一類遵循量子力學規律進行高速數學和邏輯運算、存儲及處理量子信息的物理裝置。其不僅體積龐大，而且作為核心零部件的“量子芯片”
，通常需要被置於接近絕對零度(零下273.15攝氏度)的極低溫中
，利用在這種極低溫下部分微觀粒子表現出的量子特性進行信息運算和處理

，且運行結果隻能存在幾毫秒的時間。

既然量子計算機“又大又難維護”，為什麼還要發展?原因在於

，量子計算機蘊含巨大的算力潛能，以至於在一些算法上已經體現出相對於電子計算機在速度上的“絕對碾壓”，即“量子優越性”。但實現“量子優越性”隻是一個起點。目前的量子計算機隻能完成一些專屬於量子領域的計算任務，想要真正用好這種“量子優越性”，先(xian)要(yao)使(shi)其(qi)量(liang)子(zi)位(wei)足(zu)夠(gou)多(duo)，以(yi)實(shi)現(xian)通(tong)用(yong)計(ji)算(suan)和(he)可(ke)編(bian)程(cheng)。而(er)且(qie)，在(zai)實(shi)現(xian)通(tong)用(yong)計(ji)算(suan)後(hou)
，量(liang)子(zi)計(ji)算(suan)機(ji)依(yi)然(ran)需(xu)要(yao)保(bao)持(chi)相(xiang)對(dui)於(yu)電(dian)子(zi)計(ji)算(suan)機(ji)的(de)優(you)勢(shi)，這(zhe)被(bei)稱(cheng)作(zuo)“量子優勢”。

2022年
，來自穀歌、微軟、加州理工學院等機構的研究者從原理上證明了“量子優勢”在預測可觀測變量、量liang子zi主zhu成cheng分fen分fen析xi以yi及ji量liang子zi機ji器qi學xue習xi中zhong確que實shi存cun在zai。量liang子zi機ji器qi學xue習xi，實shi際ji上shang就jiu是shi量liang子zi計ji算suan在zai人ren工gong智zhi能neng領ling域yu的de應ying用yong，也ye體ti現xian出chu未wei來lai量liang子zi計ji算suan與yu人ren工gong智zhi能neng兩liang大da前qian沿yan技ji術shu合he流liu的de趨qu勢shi。

理論上證明了
，實踐上就需要進一步拓展量子計算的應用前景。在2019年推出商用量子計算機“量子係統一號”後，美量子計算巨頭IBM又於2023年12月推出了“量子係統二號”。新係統的最大突破在於可以模塊化擴展，是該公司的首台模塊化量子計算機。“量子係統二號”擁有超過1000量子位。IBM還宣布計劃10年內建成10萬wan量liang子zi位wei的de量liang子zi計ji算suan機ji。這zhe些xie不bu斷duan增zeng加jia的de量liang子zi位wei並bing非fei隻zhi是shi為wei了le競jing賽sai，其qi對dui於yu實shi現xian通tong用yong計ji算suan和he可ke編bian程cheng有you著zhe不bu可ke或huo缺que的de作zuo用yong。也ye正zheng因yin如ru此ci


，量liang子zi計ji算suan機ji的de模mo塊kuai化hua，標biao誌zhi著zhe其qi更geng加jia具ju備bei實shi用yong性xing。

有(you)關(guan)量(liang)子(zi)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)的(de)研(yan)究(jiu)，已(yi)成(cheng)為(wei)新(xin)的(de)研(yan)究(jiu)熱(re)點(dian)。不(bu)過(guo)，未(wei)來(lai)量(liang)子(zi)計(ji)算(suan)機(ji)不(bu)會(hui)完(wan)全(quan)取(qu)代(dai)電(dian)子(zi)計(ji)算(suan)機(ji)，更(geng)有(you)可(ke)能(neng)出(chu)現(xian)的(de)是(shi)量(liang)子(zi)計(ji)算(suan)機(ji)和(he)電(dian)子(zi)計(ji)算(suan)機(ji)在(zai)不(bu)同(tong)的(de)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)下(xia)發(fa)揮(hui)各(ge)自(zi)所(suo)長(chang)，實(shi)現(xian)協(xie)同(tong)發(fa)展(zhan)
，既(ji)極(ji)大(da)提(ti)升(sheng)算(suan)力(li)，也(ye)兼(jian)顧(gu)成(cheng)本(ben)和(he)可(ke)行(xing)性(xing)。

趨勢四：AI代理和無代碼軟件開發帶來“衝擊波”

在AI應用方麵，2024年值得關注的是AI代理和無代碼軟件開發帶來的“衝擊波”。

一是AI代理對勞動力結構的衝擊。

截至目前，全球至少已有近兩億人使用人工智能大模型。但人們已不再滿足於坐在電腦前跟AI“聊天”，而是開始開發能夠自動根據任務需要向人工智能發出提示的工具。當自動提示工具與大模型兩相結合，AI代理便由此誕生。

2023年4月
，OpenAI聯合創始人布羅克曼現場演示了GPT的“自動模式”。在該演示中，AI代理幾乎“包辦”了一場晚宴：不僅根據要求生成了一份晚宴的推薦菜單、一份圖文並茂的邀請函，還自動將該菜單需要購買的食材加入生鮮電商APP的購物車，並自動發布了一條有關該晚宴的社交網站帖子。

AI代理還能根據比較模糊的需求提示自動製作網站
，自動完成各種需要使用Office軟件完成的文字和表格處理工作，甚至自動根據已有論文數據進行歸納總結生成分析論文等。

比爾·蓋茨近日發長文解讀AI代理未來，表示AI代理將徹底改變人們使用計算機的方式，帶來自鍵盤、屏幕和鼠標發明以來人類與計算機互動方式上最重大的革新。

AI被看作對人類的信息收集
、分析和處理進行增強的擴展性工具
，使得人的工作水平更上新台階。但與此同時，AI代(dai)理(li)也(ye)給(gei)許(xu)多(duo)現(xian)有(you)的(de)工(gong)作(zuo)崗(gang)位(wei)帶(dai)來(lai)衝(chong)擊(ji)
，因(yin)為(wei)企(qi)業(ye)可(ke)能(neng)嚐(chang)試(shi)雇(gu)用(yong)更(geng)少(shao)的(de)人(ren)來(lai)完(wan)成(cheng)相(xiang)同(tong)的(de)任(ren)務(wu)。這(zhe)種(zhong)由(you)創(chuang)新(xin)帶(dai)來(lai)的(de)對(dui)現(xian)有(you)經(jing)濟(ji)結(jie)構(gou)的(de)破(po)壞(huai)
，被(bei)美(mei)國(guo)經(jing)濟(ji)學(xue)家(jia)熊(xiong)彼(bi)特(te)稱(cheng)為(wei)“創造性毀滅”。隨著AI代(dai)理(li)代(dai)替(ti)大(da)量(liang)隻(zhi)需(xu)要(yao)較(jiao)少(shao)的(de)計(ji)算(suan)機(ji)技(ji)能(neng)就(jiu)可(ke)完(wan)成(cheng)的(de)任(ren)務(wu)，這(zhe)些(xie)被(bei)迫(po)再(zai)就(jiu)業(ye)的(de)勞(lao)動(dong)力(li)將(jiang)不(bu)得(de)不(bu)適(shi)應(ying)新(xin)的(de)勞(lao)動(dong)力(li)市(shi)場(chang)需(xu)求(qiu)，這(zhe)注(zhu)定(ding)將(jiang)是(shi)一(yi)個(ge)較(jiao)長(chang)時(shi)期(qi)的(de)
、伴隨陣痛的過程。

二是無代碼軟件開發給數字經濟創新帶來的影響。

盡管生成式人工智能可能淘汰掉一批傳統數字崗位，但在關上一扇門的同時也打開了一扇窗，這就是“無代碼軟件開發”。目前，以AI大模型為基礎的編程輔助工具已經發展到一個新的階段，能夠根據用戶十分模糊的指令來生成軟件或網頁代碼。例如
，2023年的GPT-4演示中
，演示人員僅僅是在A4紙上手寫了一個十分潦草的結構示意圖，GPT-4就根據其自動生成了能夠實際訪問的網頁。這無疑大大降低了開發IT服務的門檻。隻要一個人有足夠有創意的

、能夠滿足許多人需求的數字服務“點子”，就可以成為互聯網創新的風口，“人人皆可創新”的時代已然到來。

對dui此ci，政zheng府fu需xu轉zhuan變bian觀guan念nian，兼jian顧gu市shi場chang監jian管guan與yu促cu進jin創chuang新xin，一yi方fang麵mian降jiang低di數shu字zi創chuang新xin過guo程cheng中zhong的de注zhu冊ce與yu融rong資zi門men檻kan
，打da通tong中zhong小xiao企qi業ye發fa展zhan壯zhuang大da過guo程cheng中zhong的de痛tong點dian，讓rang就jiu業ye與yu創chuang新xin政zheng策ce適shi應ying“人人皆可創新”的新需求;另一方麵需要探索更有利於保護創新“點子”的版權與專利保護新政策，從而激勵那些能夠不斷提出創新“點子”的人才。

綜上所述，展望2024年
，無論是人工智能技術自身的迭代發展
，還是其對數據價值的重塑，抑或是向各行業、各領域的應用滲透，人工智能的影響可謂無處不在，既為科研、創(chuang)新(xin)和(he)經(jing)濟(ji)賦(fu)能(neng)，又(you)帶(dai)來(lai)新(xin)的(de)挑(tiao)戰(zhan)與(yu)風(feng)險(xian)。我(wo)們(men)應(ying)以(yi)開(kai)放(fang)的(de)心(xin)態(tai)看(kan)待(dai)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)帶(dai)來(lai)的(de)諸(zhu)多(duo)改(gai)變(bian)，審(shen)慎(shen)研(yan)究(jiu)和(he)應(ying)對(dui)其(qi)可(ke)能(neng)帶(dai)來(lai)的(de)新(xin)課(ke)題(ti)與(yu)新(xin)風(feng)險(xian)。