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推动人工智能与实体经济深度融合、培育壮大智能产业,是加快发展新质生产力、推动构筑国家竞争新优势的重要举措。“人工智能+”行动的关键,在于以前沿颠覆性技术为引擎,全方位重塑生产要素及其组合方式,进而激发经济增长新动能。
“十五五”规划纲要明确提出,全面实施“人工智能+”行动。这预示着人工智能从“新技术”加速向全社会“新基建”跨越,将更全面融入生产体系。在政策与市场双重驱动下,我国人工智能产业规模连续多年保持20%以上增速。截至2025年3月,全国已有346款生成式人工智能服务完成备案,显示出巨大的应用潜力。
深化拓展“人工智能+”,关键在于推动人工智能有益、合理和“向善”应用,使全体人民共享发展成果,更好服务中国式现代化建设。在应急救援领域,四足机器人已能穿越崎岖地形,精准完成智能巡检和地质灾害救援;在现代农业领域,人工智能驱动的天气预报模型可精准预测未来15天逐小时天气,配合智能无人机和水肥管理系统,极大降低了人力投入成本并提升作物产量;在民生福祉方面,智能康复机器人不仅能协助老人起居,还能通过情感识别算法模拟情绪,提供高质量陪伴。
人工智能赋能千行百业,带来前所未有的发展机遇,也带来相较以往更加复杂的治理挑战。例如,随着模型能力下沉和工具链普及,人工智能“滥用”与“恶用”门槛降低,跨域风险持续叠加。在网络安全领域,网络攻防从“人对人”演变为“机对机”,攻击者利用大模型自动生成钓鱼邮件、恶意代码和渗透脚本,攻击的隐蔽性增强。又如,技术“失控”概率提升,同时带来“小概率、大破坏”安全挑战。由于模型高度依赖数据质量和训练分布,一旦长期迭代过程中大量使用机器生成数据,可能导致模型崩溃,对现实世界的刻画逐步偏离。当大量机构共同使用少数基础模型时,单点失误更容易通过算法复制和市场联动被放大,带来新的安全风险。尽管离真正意义上的“自主意识”还有一定距离,但人工智能“失控性风险”仍然存在。
治理手段是加强人工智能治理的具体方法,从全球来看,受治理原则影响,各国治理手段存在差异。美国主张通过相对宽松的“软法”为人工智能创新应用提供探索空间,欧洲则主张通过“硬法”规避人工智能的潜在风险。人工智能治理本质上是涉及多元主体、覆盖多类场景的综合性问题,只有对治理议题进行分类,才能针对具体问题找到适宜的推进机制。
我国2017年发布《新一代人工智能发展规划》,经过多年探索,已建立起涵盖数据安全、内容安全、模型安全、网络安全等主要内容,包括法律法规、政策规划、标准规范、伦理指引在内的人工智能治理体系。今年的《政府工作报告》明确提出,完善人工智能治理。要处理好发展和安全的关系,坚持分类分级监管与包容审慎创新并行的治理思路,进一步增强治理能力,完善治理体系,提高治理水平。
一是以敏捷治理思路完善科技法治体系。加快研究、推广“监管沙盒”等柔性机制,为技术迭代提供动态包容的治理环境。在开源生态日益繁荣的当下,明晰参与主体的法律责任边界是完善科技法治体系、推动基础技术创新的关键一环。在激励创新与包容失败中,实施包容审慎的监管模式,让人工智能这一新兴产业成长为明天的支柱产业。
二是推动人工智能治理与传统行业治理有机衔接。人工智能向生产生活各环节各领域深入渗透,其治理不能脱离行业属性。针对不同行业制定精细化监管举措,并设立不可逾越的底线,在医疗、金融、交通等重要领域,要将人工智能安全风险防控与现行法律法规深度融合,在筑牢底线的基础上推动健康发展。
三是着力将人工智能塑造为造福人类的国际公共产品。落实《全球人工智能治理倡议》,广泛开展人工智能国际合作,在“人工智能+”创新应用于治理的实践中,促进形成获得广泛认可的治理模式,为弥合全球人工智能发展鸿沟作出中国贡献。积极参与国际规则对话,坚持权利平等、机会平等、规则平等,推动建立全球人工智能治理框架,构建更加开放、公正、有效的人工智能国际治理机制。
(本文来源:经济日报 作者:梁 正 作者系清华大学公共管理学院教授、人工智能国际治理研究院副院长)
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