最近，中国把人工智能治理作为一个重要话题来讨论，目标是让这个技术既能快速发展，又能符合社会的需求。我们要知道，人工智能这东西可不是普通的技术，它能改变社会和经济的运行方式，还能影响国家的治理模式。所以，在中国的“十五五”规划中，我们明确提出要加强人工智能治理，这标志着中国在这方面已经开始系统地推进了。 和以前的信息技术相比，人工智能有个很大的特点，就是它自己能学习和进化，还能影响周围的很多领域。它的运行逻辑是数据、算法和计算能力不断互动产生的。这样做带来的好处很多，比如能提高效率，但同时也改变了风险产生的方式和治理结构。所以，治理人工智能不仅仅是制定规则那么简单，更要建立一个跟技术发展相匹配的现代化治理体系。 最近几年，中国在这方面做得挺不错。国家给算法推荐、深度合成还有生成式人工智能这些领域出台了不少规范性文件和配套制度，把研发、应用、传播这些关键环节都管起来了。地方也跟着行动，把人工智能融入到政府服务和城市管理中去了。这些做法不仅给技术划定了规矩，也让大家明白了数据和算法的边界在哪里。 不过话说回来，跟治理现代化的要求比起来，现在的治理还是有短板的。现在的模式主要是在事情发生之后才去规范和解决问题，跟不上技术发展的速度。有时候规则都出来了，技术已经深入到社会经济中去了，再去调整就会变得很难而且代价很大。更糟糕的是，如果技术路线一开始就定死了，后来想改都不容易。 还有一个问题是治理工具太死板了。现在主要靠政策文件和制度文件来管事儿，但这些对那种能自己学习和优化的算法系统就显得不太管用了。单纯靠事后抽查和纠正很容易出现混乱局面，治理效果太依赖执行力度而不是制度本身的约束力。 再有就是现在的制度比较注重风险防控而不是引导方向。虽然我们在合规、安全方面做得不错，但对于技术应该服务哪些公共目标还不够清楚。如果没有明确的引导方向，技术就容易被商业利益和短期效率牵着走。 所以说推进人工智能治理现代化不能光靠被动应对，得有前瞻性塑造才行。关键是把理念变成实际的制度安排。具体来说可以从以下几个方面入手： 第一是把治理要求放在整个技术周期里面考虑。不要再只盯着事后监管了，要把合规、安全、伦理这些考虑放在算法设计、模型训练这些环节之前去做。 第二是搞动态化治理工具。不能光靠静态的文本了，要研发能适应算法变化的监测评估机制和风险预警机制。 第三是强化价值引领功能。不光是防风险还要明确方向。要通过制度设计告诉大家技术应该优先服务哪些公共领域。 第四是完善协同共治结构。要把政府、行业、企业和社会监督结合起来形成一个整体治理体系。 总之，人工智能治理是个复杂的系统工程。中国现在在规则体系和实践场景上都做得挺完善了。通过前瞻布局、系统施策还有多元协同来加快构建符合中国发展阶段和治理现代化要求的人工智能治理新格局很重要。未来只要治理体系不断完善起来，人工智能就能更好地为高质量发展提供动力了。