[智能应用]完善治理 促进智能经济健康发展 [复制链接]

　在近日举行的2026中关村论坛年会上，100余家科技企业携最新成果亮相，人形机器人展示各类拿手绝活，智能体、智能算力新产品新应用纷纷登场，“智能经济”的未来感触手可及，生动展现着人工智能加速走进现实的时代浪潮。

　　今年《政府工作报告》明确提出“打造智能经济新形态”，将其列为今年国家经济建设的一项重要任务，标志着智能经济发展已正式上升为国家经济社会发展的重大战略。

　　发展智能经济，既是“十四五”数字经济发展战略的延续，也是数字经济发展战略的升级。为使智能经济成为我国经济社会发展的新引擎、新动能，实现2035年我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段的总体目标，加快培育智能经济新形态意义重大、时不我待。

　　完善人工智能治理与培育智能经济新形态，是一体两面、相辅相成的。从学理来看，治理不仅是“限制”，更是促进；不仅是设置“防火墙”，更要为发展清障、铺路、赋能。促进与赋能，应成为治理的重要功能。因此，在治理结构设计上，既要注重限制型治理结构建设，也要注重驱动型治理结构完善；在治理制度安排上，既要注重规约性制度构建，也要注重激励性制度设计。

　　人工智能治理必须坚持发展与安全并重、治理与促进并举、治理与发展同步。科学的制度设计，必然是限制与激励、控制与引领的有机统一。今年《政府工作报告》提出的“促进开源生态繁荣”“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”“加快发展卫星互联网”等打造智能经济新形态的举措，既是为破解“闭源”壁垒、算力分散、“数据孤岛”等难题清除障碍，也是对智能经济发展的激励性政策引领。同时，科学的治理机制在人工智能发展中的重要能动作用不可忽视。人工智能治理中的多元协同共治机制，能够凝聚智能经济发展合力；消费者人工智能素养的培育，旨在夯实智能经济发展的底层基础；“包容审慎”的容错机制，本质上就是激励创新的动力机制。

　　风险防范与监管是治理的核心任务，关键在于以社会治理为主导的传统治理模式，能否适配人工智能这一新技术形态。新的技术经济范式，必然呼唤新的治理范式。

　　人工智能技术已不再是简单的技术工具，而是具有自主学习、自主行动能力的“类主体”系统性存在。与其他技术不同，人工智能本身存在巨大的内在风险。例如，在机器学习过程中，因数据偏差可能导致技术与社会价值脱节的风险，因技术失灵可能产生与客观事实不符甚至虚假信息的风险。应对这些风险，必须依托技术手段提供支撑。

　　防范治理人工智能技术内生性安全风险，需要相关技术的开发与应用提供保障。在安全风险社会治理方面，我国已积累了较为丰富的经验。当前的重要任务是对安全风险社会治理相关的法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则进行系统整合和进一步完善。有两点值得特别重视：一是伦理准则问题，二是安全风险责任主体问题。传统治理准则建立在“勿为恶”的基础上，留下了非善非恶的巨大灰色空间，而“AI偏见”等现象进一步模糊了伦理边界。我们应确立“智能向善”的新伦理准则，明确伦理边界，推动人工智能更好造福人类。由于人工智能的“类主体性”容易造成责任主体认定模糊，必须坚持以“人”为责任主体的归责机制与问责制度，这一原则不可动摇。

　　完善人工智能治理，是加快培育智能经济新形态、促进人工智能健康有序发展的重要保障。我们要在智能技术与智能经济的动态演进中，持续完善人工智能治理，在统筹发展与安全中，稳步迈向智能经济发展的美好未来。

完善AI治理：护航智能经济新形态的必由之路  

在2026中关村论坛年会上，100余家科技企业集中展示人形机器人、智能算力等前沿成果，“智能经济”的未来图景触手可及。今年《政府工作报告》首次将“打造智能经济新形态”上升为国家战略，标志着我国正从数字经济向智能经济加速跃迁。然而，智能经济的蓬勃发展离不开安全可控的治理体系——如何平衡创新与风险、统筹发展与安全，成为智能时代的关键命题。  
一、智能经济崛起：从数字经济升级到新形态培育  
1. 智能经济：国家战略的“新引擎”  
政策定位：  
2026年《政府工作报告》明确提出“打造智能经济新形态”，将其列为年度经济建设核心任务。  
目标：2035年全面进入智能经济与智能社会阶段，智能经济成为经济社会发展的主导力量。  
战略意义：  
延续“十四五”数字经济战略，但更强调“升级”——从数据驱动向智能驱动转型。  
智能经济不仅是技术革新，更是生产方式、社会治理的全面重构。  
2. 中关村论坛的“智能信号”  
技术展示：  
人形机器人、智能体、超大规模智算集群等成果亮相，体现AI从实验室到产业化的落地。  
例如：智能算力新产品破解“算力分散”难题，卫星互联网加速“数据孤岛”互联。  
市场反馈：  
科技企业竞相布局智能赛道，资本与人才向AI领域集聚，形成“智能经济”生态雏形。  
二、AI治理的双重逻辑：限制与促进的辩证统一  
1. 治理的“一体两面”：从“防火墙”到“赋能者”  
传统治理误区：  
将治理等同于“限制”，通过规约性制度（如数据安全法）防范风险，但可能抑制创新。  
现代治理理念：  
促进与赋能：治理需为发展清障（如破解“闭源”壁垒）、铺路（如新基建工程）、激励（如“包容审慎”容错机制）。  
结构平衡：  
限制型治理（如算法备案、伦理审查）与驱动型治理（如开源生态扶持）并重。  
规约性制度（如责任认定）与激励性制度（如税收优惠）协同。  
2. 政策实践：2026年《政府工作报告》的治理创新  
激励性举措：  
促进开源生态：打破“闭源”垄断，降低中小企业创新门槛。  
新基建工程：超大规模智算集群、算电协同提升算力效率。  
卫星互联网：解决偏远地区数据覆盖问题，推动普惠智能。  
社会协同机制：  
多元共治：政府、企业、公众共同参与治理（如AI伦理委员会）。  
素养培育：提升消费者AI认知，避免技术滥用（如深度伪造识别）。  
三、风险防范：智能经济的“安全底座”  
1. 内生性风险：AI的“类主体性”挑战  
技术风险：  
数据偏差：训练数据不均衡导致算法歧视（如招聘AI偏好男性）。  
技术失灵：生成虚假信息（如AI合成虚假新闻）或错误决策（如自动驾驶误判）。  
伦理风险：  
责任模糊：AI自主行动时，责任主体是开发者、使用者还是AI本身？  
伦理边界：传统“勿为恶”准则难以应对AI复杂场景（如自动驾驶“电车难题”）。  
2. 治理路径：技术、法律与伦理的三重保障  
技术手段：  
开发AI安全检测工具（如算法可解释性框架），实时监控风险。  
建立“AI防火墙”，阻断恶意数据输入或异常行为输出。  
法律制度：  
伦理准则：确立“智能向善”原则，明确AI应用红线（如禁止大规模监控）。  
责任认定：坚持“人”为责任主体，例如自动驾驶事故由车企承担主要责任。  
社会协同：  
公众参与：通过听证会、公众评议等方式纳入民意（如AI医疗审批）。  
国际合作：参与全球AI治理规则制定（如联合国AI伦理倡议）。  
四、未来展望：智能经济与治理的“动态平衡”  
1. 短期目标（2026-2030）：构建基础治理框架  
完成AI伦理准则、责任认定、数据安全等核心制度设计。  
推动重点领域（如自动驾驶、医疗AI）的治理试点。  
2. 中长期目标（2031-2035）：实现治理与发展的“同频共振”  
治理体系从“被动应对”转向“主动引领”（如预判AI技术风险）。  
智能经济规模突破万亿，成为全球AI治理的“中国方案”输出者。  
3. 终极愿景：智能社会的人类中心主义  
技术向善：AI始终服务于人类福祉，避免“技术失控”或“价值异化”。  
包容发展：确保智能红利惠及全体社会成员，避免“数字鸿沟”扩大。  
结语：治理是智能经济的“舵手”  
智能经济的浪潮不可逆转，但方向取决于治理的智慧。 从中关村的科技展示到国家战略的顶层设计，从技术风险的防范到伦理边界的划定，中国正探索一条“发展-安全-治理”三位一体的智能经济之路。唯有以科学治理为舵，方能在智能时代的浪潮中行稳致远，最终实现“智能让生活更美好”的愿景。

完善治理促进智能经济健康发展的核心路径
一、治理与发展的辩证关系
人工智能治理不仅是风险防控的“防火墙”，更是智能经济发展的“助推器”。科学的治理需实现限制型与驱动型结构并重、规约性与激励性制度协同，在保障安全的同时为技术创新清障铺路
。

二、关键治理举措与政策支撑
破解发展瓶颈的激励性政策

推动开源生态繁荣，打破“闭源”壁垒，促进技术共享与生态共建；
实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，解决算力分散、数据孤岛问题；
加快发展卫星互联网，拓展智能经济应用场景
。
构建多元协同治理机制

建立政府、企业、科研机构、公众等多方参与的协同共治体系，凝聚发展合力；
完善“包容审慎”的容错机制，为技术创新提供试错空间，激发创新活力
。
强化风险防控与安全保障

系统整合法律法规、伦理准则、应用规范，明确安全风险责任主体；
重点防范数据污染（如AI投毒）、技术失灵等内生性风险，建立技术监测、风险预警、应急响应体系
。
三、治理的深层意义
国家战略层面：保障我国在人工智能国际竞争中掌握主动权，推动新质生产力发展，夯实经济高质量增长动能
；
社会价值层面：弥合数字鸿沟，确保智能服务普惠可及，维护国家安全与社会稳定
；
全球治理层面：提出中国方案，推动构建公平包容的全球人工智能治理体系，展现大国担当