當前人工智能的發(fā)展主要受益于以深度學習為代表的機器學習技術，這讓計算機可以從大量數據中自主學習與進化，從而作出比人類更高效、更精準、更廉價的預測與決策。正因如此，人工智能作為新的通用型技術，被認為將給經濟和社會帶來變革性影響，已被各國上升到國家戰(zhàn)略和科技主權高度，成為不斷升溫的全球科技競爭的新焦點。

　　在應用層面，人工智能已經滲透到各行各業(yè)，算法幫我們過濾掉垃圾郵件，給我們推薦可能喜歡的歌曲，為我們翻譯不同的語言文字，替我們駕駛汽車。新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，人工智能在輔助醫(yī)療診斷與新藥研發(fā)等方面嶄露頭角，無人物流配送、無人駕駛汽車等新模式助力非接觸服務發(fā)展。總之，人工智能潛力巨大，可以成為一股向善的力量，不僅帶來經濟增長，增進社會福祉，還能促進可持續(xù)發(fā)展。

　　但與此同時，人工智能及其應用的負面影響與倫理問題也日益凸顯，呼吁人們在技術及其產業(yè)化之外更加關注倫理視域。例如，人工智能模型訓練及其應用離不開大量數據的支持，可能導致違法違規(guī)或過度收集、使用用戶數據，加深人工智能與數據隱私保護之間的緊張關系；人臉識別技術在一些場景的應用也引發(fā)了國內外對該技術侵犯個人隱私的爭議。人工智能技術也可能被不法分子濫用，例如用來從事網絡犯罪，生產、傳播假新聞，合成足以擾亂視聽的虛假影像等。

　　隨著算法歧視的不斷發(fā)酵，人工智能參與決策的公平性問題也備受關注。有研究發(fā)現(xiàn)，很多商業(yè)化的人臉識別系統(tǒng)都存在種族、性別等偏見，這樣的技術用于自動駕駛汽車，就可能導致黑人等深色皮膚的人更容易被自動駕駛汽車撞到。人工智能在招聘、廣告投放、信貸、保險、醫(yī)療、教育、司法審判、犯罪量刑、公共服務等諸多方面的應用也伴隨公平性爭議。此外，人工智能的知識產權保護問題也日益浮現(xiàn)，目前人工智能已能夠獨立創(chuàng)造詩歌、小說、圖片、視頻等，知識產權制度將需要盡快回應人工智能創(chuàng)造物的保護問題。自動駕駛汽車、AI醫(yī)療產品等人工智能應用一旦發(fā)生事故，也面臨誰來擔責的難題。最后，人工智能的應用可能取代部分手工的、重復性的勞動，給勞動者就業(yè)帶來一定沖擊。

　　2020年被認為是人工智能監(jiān)管元年，美歐采取的監(jiān)管路徑大相徑庭。歐盟《人工智能白皮書》提出的“重監(jiān)管”模式更多倚重事前的規(guī)制，考慮為技術開發(fā)與應用設置嚴苛條件；美國《人工智能應用監(jiān)管指南》提出的“輕監(jiān)管”模式更多倚重標準、指南等彈性手段，考慮為人工智能應用設置避風港、“監(jiān)管沙箱”等。在全球科技競爭日趨激烈、數字經濟日趨成為國家核心競爭力等背景下，考慮到我國科技行業(yè)發(fā)展實際，我國對人工智能需要創(chuàng)新治理，倚重敏捷監(jiān)管、倫理治理、技術治理等多元手段來共同確保人工智能正向應用與向善發(fā)展。

　　首先，監(jiān)管不僅需要對人工智能應用分級分類、以問題和風險防范為導向，而且需要具有敏捷性與適應性。人工智能技術的一個核心特征是快速發(fā)展迭代，制定強制性法律必然趕不上技術發(fā)展步伐，所以國外大都采取出臺指南、倫理框架等“軟法”。此外，自動駕駛汽車、智能醫(yī)療等人工智能應用的發(fā)展落地仍面臨較多法規(guī)政策障礙，需要考慮修訂阻礙性的法律法規(guī)，同時通過“數字沙箱”“安全港”“試點”等方式推動其試驗與應用落地。

　　其次，采取倫理治理，把倫理原則轉化為倫理實踐。目前，國內外很多科技公司都出臺了人工智能倫理原則，也在通過倫理審查委員會、倫理嵌入等方式落實其倫理原則。行業(yè)的這些倫理治理措施已在國內外獲得較大共識，更能適應AI技術發(fā)展。

　　再次，以技術手段防范人工智能濫用。例如，深度合成作為一項人工智能應用，在影視制作、教育、醫(yī)療、娛樂等領域具有很大正向應用價值，但也可能被不法分子濫用來制造、傳播虛假影像以從事欺詐欺騙活動。對此，行業(yè)內已在積極研發(fā)、部署內容鑒別與溯源技術，以對抗深度合成的濫用。面對復雜性與迭代速度不斷增強的人工智能應用，技術治理將發(fā)揮越來越大的作用。(作者：曹建峰，騰訊研究院高級研究員)