问题： 随着新一轮科技革命和产业变革加速推进，人工智能在提升生产率的同时，也带来了就业、分配和产业结构的深刻变化；如何抓住该机遇并应对挑战，成为全球经济的重要议题。豪伊特指出，经济增长并非自然现象，而是依赖于新技术、新企业和新组织形态对旧模式的替代与重组，而人工智能正成为这一过程中的关键驱动力。 原因： 豪伊特的“创造性破坏”理论认为，创新并非简单叠加，而是对现有技术路线与市场格局的重塑。人工智能的特殊性在于其通用目的技术属性：它能够渗透科研、制造、服务等多个领域，提升知识生产和资源配置效率，同时加速产业变革和岗位迭代，放大制度环境的差异。为此，豪伊特提出支撑持续增长的七项关键要素： 1. 保持开放竞争环境，通过竞争压力推动企业创新； 2. 建立平衡的知识产权制度，保护创新回报的同时避免阻碍后续创新； 3. 提高社会对新旧更替的包容度，为新兴业态腾出空间； 4. 扩大对外开放与国际贸易，以市场规模强化创新激励； 5. 培养多元化人力资本，兼具前沿技能和跨界创造力； 6. 构建风险与债权平衡的金融体系，支持高风险创新； 7. 推动政府、企业与学术界协同，整合研发、场景与资本形成系统创新能力。 影响： 与会学者认为，人工智能正将“创造性破坏”从产业层面扩展至知识生产和认知方式层面。北京中关村学院有关负责人指出，竞争与市场势力并非对立，关键在于制度设计能否既防止垄断抑制创新，又保障高投入领域的规模与回报预期。清华大学学者强调，随着算法能力提升，技术可能重塑专业分工与能力评价体系，社会需明确人机协作的边界、责任与收益分配规则，避免技术红利分配不均。豪伊特结合历史经验指出，尽管通用技术常引发“机器替代”担忧，但长期看会催生新行业与新岗位，关键在于转型期的再培训和社会保障是否到位。 对策： 与会者建议，面对人工智能驱动的新增长阶段，制度设计应更具前瞻性和系统性： 1. 完善公平竞争与反垄断治理，保护创新活力； 2. 优化知识产权与数据规则，降低技术扩散成本； 3. 强化教育与终身学习机制，培养复合型人才； 4. 发展支持早期创新的金融工具与风险分担机制； 5. 加强就业服务与社会保障，减少转型摩擦； 6. 建立人机协作治理框架，明确安全、责任与伦理要求。 前景： 与会人士认为，人工智能将同时改变生产函数和创新函数，决定增长韧性的关键在于能否形成“鼓励创新—促进扩散—有效竞争—共享收益”的闭环。豪伊特强调，开放合作与协同创新至关重要；在全球竞争加剧的背景下，谁能更快构建适配通用技术的制度体系，谁就能在新一轮增长中占据优势。
当前，全球科技革命和产业变革加速推进，如何构建适应新技术发展的制度环境，平衡创新与社会公平，是各国共同面临的挑战；豪伊特的理论与中关村学者的实践为这个议题提供了重要参考。未来经济发展不仅需要技术创新，更需要配套的制度创新和社会共识。