近日，在中国数字经济发展和治理学术年会上，中国社会科学院大学教授江小涓发表了题为《人工智能发展与治理：经济学应有什么视角和标准？》的主旨演讲。她以经济学为独特视角，深入剖析了人工智能发展与治理中的关键问题，并强调需以学科逻辑为基石，构建技术发展与规则设计的理论框架，为破解当前人工智能治理中“重原则、轻学理，重理念、轻实践”的困局提供了全新思路。 从道德高地到实践沃土：重塑AI发展的正当性评判标准长期以来，关于人工智能发展规则与伦理的讨论，往往停留在道德理念与价值倡导的层面。诸如2017年《阿西洛马人工智能原则》提出的12条原则，以及2025年巴黎AI峰会上58国签署声明所强调的6项优先事项，虽凝聚了广泛的社会共识，但在学理支撑与实践转化方面却显得力不从心。 江小涓教授指出，这些原则性表述缺乏可分析的学术框架与可测度的评估指标，难以对技术或产品的优劣进行科学评判，也无法系统权衡治理规则的实施成本与社会收益，导致相关理念在实际推进中步履维艰。她强调，人工智能发展方向的正当性评判，应从抽象的道德原则转向经济学的实践理性，建立基于资源配置效率与社会公平的分析框架，使技术发展的“应然”目标与“实然”效果形成可验证的逻辑闭环。 效率与公平并重：构建AI社会价值的经济学评判体系从经济学视角出发，江小涓认为人工智能的社会价值核心在于能否促进“社会资源配置效率提升”与“发展成果公平分享”。她深刻剖析了人工智能对社会公平的双重冲击：一是对既有公平平衡的持续性冲击，如大型企业凭借数据、算力、算法优势强化市场支配地位，挤压中小企业生存空间；二是技术原生特性带来的颠覆性挑战，如人工智能大模型呈现的“规模报酬递增”与“能力涌现”特征，形成“碾压式”竞争优势。 为此，江小涓提出，评判人工智能的社会价值，必须超越单一效率维度，建立涵盖代际公平、群体公平、机会公平的多维指标体系，确保技术进步成果由全体社会成员共享。这一观点为人工智能的可持续发展提供了更为全面的评判标准。 强弱规则协同：构建动态平衡的AI治理框架在人工智能治理方面，江小涓借鉴了经济学中“市场内生规则”与“政府监管规则”协同作用的逻辑，提出了“弱规则”与“强规则”有机结合的治理体系。弱规则作为市场博弈与社会协同的基础性约束，强规则则是政府监管与法律约束的底线保障。她以负面清单管控、强化透明度要求、保护数字弱势群体权益等为例，阐述了强弱规则协同的具体实践。 特别值得一提的是，江小涓指出人工智能技术革命对就业的影响与历史上“新岗位多于旧岗位”的情况不同，需建立更具前瞻性的社会保障与职业培训体系，以避免“赢家收益”无法抵消“输家损失”的社会失衡。这一观点为应对人工智能带来的就业挑战提供了新思路。 经济学视角：AI治理的系统性工程“人工智能治理不是简单的规则制定，而是涉及经济效率、社会公平、技术创新的系统性工程。”江小涓强调，经济学视角的核心价值在于提供可量化、可比较、可操作的分析工具，使治理目标从“美好愿景”转化为“实践路径”。她呼吁，唯有坚持效率与公平统一、市场与政府协同、技术创新与人文关怀并重，才能为人工智能发展奠定可持续的制度基础，真正实现“技术造福人类”的终极目标。 江小涓教授的演讲为人工智能的治理与发展提供了全新的视角和思路，对于推动人工智能技术的健康、可持续发展具有重要意义。 |
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