作为引领第四次工业革命的核心力量，人工智能（AI）正以惊人速度重塑生产方式、生活结构与认知体系。从数字制造的精准高效到无人驾驶的稳步推进、从产业体系的深度变革到社会治理的智能升级，AI日益成为推动经济社会高质量发展、塑造国家竞争新优势的关键力量。当我们为DeepSeek等大模型的巨大潜力欢呼时，也需警惕虚假信息、算法操控、信息茧房等“深度伪造”（DeepFake）。如何在技术浪潮中充分释放AI的创新能量，又稳妥防范其潜在风险，已成为全球性的时代命题。

AI的双刃剑效应

技术既有“善”面，也有“恶”念。一方面，AI以智能计算和自动决策等能力极大提升生产效率与创新速度，在科研、医疗、教育、交通等领域实现人类经验的扩展与知识能力的跃升，人工智能已俨然成为驱动质量变革、效率变革、动力变革的战略性引擎。另一方面，技术的滥用与异化风险随之凸显，算法若在训练数据中隐含偏见，便可能在招聘、信贷、司法等领域固化甚至加剧社会不公。高度依赖数据，也使得个人隐私保护与信息安全面临前所未有的压力，生成式人工智能生成的失真信息不断侵蚀着公共舆论的真实性根基，冲击社会信任体系。智能自动化在解放人力的同时，也带来部分传统岗位的流失，若缺乏有效的社会保障与再就业机制，可能引发新的社会焦虑。

以“善治”引导“善智”

治理的本质是“引导与规范”，防止技术“脱轨”。有效治理与AI发展并非“零和博弈”，而是相辅相成、共同演进的。针对AI发展治理作为一项涵盖理念、制度与技术的系统工程，必须在价值共识、监管体系与技术落地三个层面协同推进，帮助形成贯穿其发展全过程的闭合链条。

1.凝聚“智能向善”的伦理共识

伦理是人工智能发展的思想原点和行动指南。早在2019年，我国便已率先发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出和谐友好、公平公正、包容共享等八项原则，为“负责任的人工智能”确立了清晰的价值航标。这一“中国方案”与联合国教科文组织《人工智能伦理问题建议书》、经合组织《人工智能原则》等国际共识同频共振，共同构筑起“以人为本、科技向善”的全球伦理基座。应进一步推动“技术—伦理—社会”三维融合，将伦理审查贯穿科研项目全周期，强化科研人员的伦理素养，推动伦理课程系统融入理工科人才培养体系，培育兼具技术能力与人文精神的下一代创新者。同时，要加强价值传播，提高全社会对人工智能的关注度与认知水平，强化对技术发展的理性态度和风险防范意识，构建全社会共同参与的“智能向善”伦理共识。

2.构建“动态高效”的监管体系

习近平总书记指出要“完善人工智能监管体制机制，牢牢掌握人工智能发展和治理主动权”，这一重要论述深刻揭示了制度建设在AI治理中的核心地位。一方面，应系统修订和完善相关法律法规，推动在教育变革、智能医疗、养老服务等重点领域的专项立法，实现精准治理。同时，以国家法律和行政法规夯实基础，以部门规章与技术标准明确路径，积极引导地方层面探索制定贴合本地实际的实施细则，形成有机衔接、相互支撑的制度框架。另一方面，应建立健全跨部门协同监管机制，明确各部门在风险防范中的职责边界，通过联席会议制度、信息共享平台等方式，构建高效联动的监管协作体系，增强监管合力，提升执法效能，杜绝职责不清与推诿扯皮，确保人工智能在安全可控、造福人民的轨道上行稳致远。

3.推进“可信可控”的应用实践

人工智能治理的最终目标，不止在于“立规矩”，更在于“能落地”。技术层面，要强化“内嵌式治理”理念，将安全评估、风险预警等机制前置到算法设计与系统架构中，实现“技术自律”与“自我修正”，使AI的决策过程更加透明、可追溯。产业层面，要构建更加开放共享的验证体系，鼓励龙头企业、科研机构联合建立行业级算法测试平台与风险评估数据库，形成统一、权威的评测标准。同时要推动建设共享实验室，对关键AI模型进行压力测试与稳定性验证，充分识别和修复潜在问题，有效降低后续合规成本与运营风险。生态层面，要加快形成开放协同的创新生态，推动政产学研深度融合，建立跨领域、跨行业的应用示范机制，完善从算法研究到产品落地的创新链条，支持开源社区和中小企业参与生态共建，激发多元创新活力。同时，要积极参与国际合作，推动全球AI标准、伦理、安全等领域的深度协同，让中国方案在国际人工智能治理格局中贡献更多智慧与力量。(陈顺心)

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来源：学习强国