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人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正深刻改變著人類生產生活方式。習近平總書記在主持二十屆中共中央政治局第二十次集體學習時強調：“面對新一代人工智能技術快速演進的新形勢，要充分發揮新型舉國體制優勢，堅持自立自強，突出應用導向，推動我國人工智能朝著有益、安全、公平方向健康有序發展。”這一重要論述為我們牢牢掌握人工智能發展和治理主動權，推動人工智能健康有序發展，提供了根本遵循。

人工智能帶來的風險挑戰

當前，人工智能進入技術加速突破與廣泛應用交織的發展階段，逐漸從實驗室走向經濟社會各領域，治理滯后與風險外溢問題日益凸顯。

數據開放與信息安全的兩難困境。數據要素是數字化、網絡化、智能化的基礎，是人工智能發展的基石。人工智能在不同場景的大規模應用，都需要基于海量數據進行標注、學習和訓練，從中發現規律、獲取信息、作出決策。跨領域、跨行業數據開放，可開發出多樣化應用，推動社會整體創新能力提升。但是，數據開放也帶來了安全挑戰。由于技術手段的廣泛性與復雜性，在用戶不知情的情況下，個人信息極易被過度采集，一旦泄露，將對用戶的個人隱私造成極大侵害。部分企業或機構為追求商業利益，有可能將收集到的數據用于非法營銷、精準詐騙等，嚴重擾亂社會秩序，損害公眾利益。

統計理性與價值理性的沖突。算法是人工智能的核心要素之一。借助算法推薦，信息的傳播效率和精準度大幅提升。人工智能算法按照統計理性、效率至上邏輯，對用戶行為數據深度挖掘，能精準把握用戶的興趣偏好、需求痛點，確保獲取信息效率和保持用戶黏性。但是，人工智能算法統計理性與價值理性存在不可通約性。數據偏見的編碼復制、優化目標的價值錯位與公平定義的多元張力，形成了對公平正義的系統性威脅。分布公平要求不同群體的正向決策率相等，但易忽視群體差異；程序公平要求不同群體的“真正例率”與“假正例率”相等，卻易固化歷史歧視；因果公平要求決策獨立于無關因果特征，而受限于數據的因果結構。內容平臺算法推送使得用戶局限于偏好，圈層固化導致相同觀點群體產生“信息繭房”。

技術賦能與主體消解的矛盾。人工智能技術是人類智慧創造的一種新型工具，目的在于對人類能力進行“外延式擴張”。人工智能可重構人類認知、拓展生物機能、革新社會協作模式，可這些賦能正催生“反向依賴”導致主體消解。技術上看，人類不再直接面對世界而是通過算法中介來認知對象，個體通過算法反饋結果建構自我認知、記憶和決策，導致人類感知能力下降、記憶外包化、自主決策被替代。倫理上看，道德推理去語境化使道德主體消解，推薦算法通過“過濾氣泡”強化用戶既有偏好因此消解價值多元性。社會主體上看，數字身份對真實身份替代使身份建構去人性化，人機交互對人際互動替代導致情感能力退化且交往行為去情感化，智能治理中數據決策消解公民參與而造成公共領域去政治化。

有效加強人工智能治理

應對人工智能帶來的風險挑戰，需要我們準確把握人工智能發展趨勢和規律，秉持以人為本、智能向善的原則，有效加強人工智能治理，實現人工智能技術紅利最大化和風險最小化的動態平衡。

數據悖論治理。緊盯數據全生命周期，補齊數據要素協同治理制度短板，更好統籌發展和安全。強化數據安全技術研發，加大對數據加密技術投入，研發加密算法，確保數據形成、使用和開放各環節安全性。完善數據安全法律法規，明確數據開放等環節的法律與責任邊界，對非法行為制定嚴厲懲罰措施，提高違法成本。提高公眾數據安全意識，開展線上線下數據安全宣傳教育，提升公眾對數據安全重要性認識，引導公眾注意保護個人數據，謹慎使用數據使用權限，形成全社會共同維護數據安全的良好氛圍。

算法悖論治理。推動算法透明化，要求算法開發者公開算法的基本原理、運行機制與數據使用方式，提高算法可解釋性。優化算法設計，構建統計理性和價值理性結合的算法維度。建立專門的算法監管機構，建立全流程算法監管流程和規則，進行全生命周期監督管理，對算法的公正性、合理性進行評估審查，確保算法決策過程的透明、公平，避免黑箱操作。構建可信賴算法底層架構與人機協同決策架構，加強對抗性“去偏”訓練，為人類設定決策邊界。鼓勵相關行業組織加強行業自律，建立健全行業標準、行業準則和自律管理制度，督促指導算法推薦服務提供者制定完善服務規范、依法提供服務并接受社會監督。

主體悖論治理。強化主體意識，算法開發應嵌入主體能動性指標，確保算法符合以人為本標準。積極引導用戶批判性地使用人工智能，開展人機協同教育，尤其教育領域要融入人機協同理念，開設相關課程，培養各層級學生正確使用人工智能及對程序邏輯的理解與自主編程能力，避免過度依賴智能工具。制定明確的人機倫理準則，健全算法審查制度和科技倫理審查制度，充分發揮倫理委員會作用，明確人類在人機交互中的主體地位，確保人工智能設計與應用應符合人類的價值觀與倫理道德標準，通過倫理規范約束人工智能發展方向。

■ 周彬

（作者單位：合肥工業大學。本文系國家社科重大項目[22&ZD094]研究成果）