钱江晚报
阿德
2025-08-12 07:41:46
当下，人工智能正以指数级的节奏改变生产力结构、产业链和社会治理方式。算法模型、算力和数据成为关键要素，治理则是确保创新在可控、可持续路径上推进的关键环节。各国在政策、合规、伦理、产业扶持等方面形成了差异化的框架，这既带来竞争也带来协作的机会。
不同国家的治理取向包括以市场驱动为主、以公共治理为主导，以及混合型的路径。这些路径在数据主权、跨境数据流、个人隐私保护、算法透明度等方面呈现出显着差异，也使跨境合作面临成本与不确定性。
在此背景下，治理工具箱也在不断扩展。前瞻性监管、监管沙盒、风险评估框架、技术标准化、透明度披露、问责制设计等正在被各方尝试和完善。数据治理成为基础性工作：谁能访问数据、如何确保数据质量、如何保护隐私与知识产权、如何避免数据偏见引发的不公与风险。
算法治理则关注可解释性、可控性和安全性——在高风险应用领域，必须建立严格的评估、测试与审查流程。
国际层面的协商与竞争并存。欧盟的隐私与础滨治理框架、美国的创新驱动与产业政策、以及亚洲地区的多样化实践，共同塑造了全球治理的“规则集”。标准化进程、跨境数据协作的规则、以及对新兴技术的伦理边界也在持续演进。公司与研究机构面临的现实挑战是：如何在不牺牲创新速度的前提下，建立合规、可追溯、可解释的技术与产物。
这需要多方参与、长期投入，以及对风险与不确定性的明确识别。
面对这些挑战，治理本身也应被视为推动创新的土壤。只有当制度设计能够降低不确定性、分担风险、清晰归责，公司与科研机构才敢于投身长期的基础与应用研究。跨行业、跨区域、跨学科的协同正逐渐成为常态，公共政策需要与市场信号相互印证，形成稳定的创新生态。
面向未来，础滨治理应构建一个多方参与、互信共治的框架。政府、公司、学术界、公众四方共同推进的治理模式，是实现可持续创新的基础。在这个框架中，制度设计应包含以下要素：数据治理的清晰边界、算法风险的可控机制、伦理与社会影响评估、以及对关键应用场景的分级监管。
跨境数据流在全球化背景下尤为关键，需要通过国际协商、标准化、互认机制来降低摩擦，但同时必须保护个人隐私和信息安全。
在公司层面，组织需要建立自律与合规并重的治理结构：设立独立的础滨治理委员会，建立数据治理体系、模型风险管理流程和第叁方审计机制；推动产物全生命周期的透明度、可解释性与可追溯性；开展红队演练、对抗性测试与安全应对演练；与高校与研究机构合作开展前沿研究、确保技术生态的可持续性。
标准化与开放生态也是关键。参与国际标准制定、推动行业自律规范、建立数据与模型的共享平台或沙盒，降低进入门槛，促进中小公司与创新型公司的参与。应鼓励多元数据源与多方数据共建，形成健康的数据生态，使础滨系统在真实场景中具备鲁棒性。
政策与市场的边界应保持清晰：政府提供前瞻性政策信号、长期投资激励与风险缓释工具；公司以产物与服务为导向的创新投入、对供应链的透明化治理，以及对潜在社会影响的持续评估。学术机构应承担方法论、评估工具和长期伦理讨论的前沿任务，公众参与应成为治理的日常组成部分，形成问责与信任的循环。
当这种多方协同逐步落地，全球础滨治理的“主动权”不会被单一国家垄断，而是通过规则、标准、创新生态的共同塑造而实现。对读者而言，关键不是追求短期的领先，而是在坚持伦理、合规与创新并重的路径上，持续投入、耐心耕耘。
