随着科技的飞速发展，人工智能已成为推动全球经济增长和社会进步的关键力量。2025年，全球人工智能市场规模持续扩大，其在医疗、教育、金融等多个领域的应用不断深化。然而，人工智能的快速发展也带来了诸多风险和挑战，如隐私泄露、算法歧视、伦理道德等问题，这些问题引发了全球范围内的广泛关注和深入讨论。在此背景下，人工智能治理成为全球各国面临的重要课题。本文通过对人工智能治理的反身型转向进行深入分析，探讨了全球主要的人工智能治理模式及其局限性，并提出了适合中国国情的人工智能治理路径。

  一、人工智能的主要社会风险及其形成机理

  《2025-2030年全球及中国人工智能行业市场现状调研及发展前景分析报告》人工智能作为一种新兴技术，其发展带来了诸多社会风险，这些风险的形成机理主要源于人工智能系统的运作封闭性和认知开放性。

  (一)人工智能运作封闭性引发的风险

  人工智能系统基于算法计算，通过二进制代码进行数据处理和信息传输，这种独特的运行方式使其与其他社会子系统(如政治、法律等)存在明显的“界线”。这种封闭性导致人工智能系统内部的风险难以被外部系统直接感知和干预，例如算法黑箱现象，使得人工智能系统的决策过程难以被理解和解释，从而增加了数据安全、机器安全等内部性风险。

  (二)人工智能认知开放性引发的风险

  尽管人工智能系统内部运作封闭，但其在认知层面是开放的，能够与外部环境进行信息交换和互动。这种开放性使得人工智能系统能够将内部风险外溢至其他社会子系统，例如数据主权安全风险、著作权侵权等。同时，外部系统的伦理、法律、舆论等因素也会影响人工智能系统的运行，导致计算过程出现歧视、不良内容等问题。

  二、人工智能治理的全球代表模式及其局限

  人工智能行业前景分析提到全球范围内，人工智能治理形成了两种主要模式：欧盟的“命令—控制”型治理模式和美国的“放任”型治理模式。这两种模式各有特点，但也存在明显的局限性。

  (一)欧盟“命令—控制”型治理模式及其局限

  欧盟的“命令—控制”型治理模式强调通过政府设定严格的政策规则来规范人工智能的发展。这种模式以《人工智能法》为代表，通过风险分类监管路径，对不同风险等级的人工智能系统采取不同的监管措施。然而，这种模式存在以下局限性：

  抑制技术创新：严格的监管环境可能会限制人工智能企业的创新空间，影响其在全球市场的竞争力。

  风险扩大化：过度严苛的监管可能导致企业为应对监管而增加技术复杂性，反而提高系统风险。

  唯理主义治理观的局限：这种模式过于依赖政府的理性设计，忽视了人工智能系统本身的运行机制和政策的动态调整需求。

  (二)美国“放任”型治理模式及其局限

  美国的“放任”型治理模式则强调企业自治和行业自律，政府通过鼓励技术创新和减少监管干预来推动人工智能的发展。这种模式在促进技术创新方面具有优势，但也存在以下问题：

  技术异化：缺乏有效监管可能导致人工智能技术的异化，如AI致人死亡等极端风险。

  搭便车与公地悲剧：少数企业可能利用公共资源进行发展，而广大公众无法受益，导致公共资源的滥用和浪费。

  个人权益保护不足：在缺乏有效监管的情况下，公众的合法权益可能无法得到充分保护。

  难以凝聚国际共识：这种模式难以在国际上获得广泛认同，难以形成国际治理标准。

  三、中国人工智能治理态度及其与反身型治理模式的契合

  中国对人工智能的治理态度强调促进与安全并重，倡导共建共治共享的治理格局。这种治理理念与反身型治理模式高度契合，反身型治理模式强调在政府政策引导下，人工智能企业通过自我反思和自我治理来实现规范化发展。

  (一)中国对人工智能风险的治理态度：促进与安全并重

  中国在人工智能治理上经历了从促进为主到安全为主，再到促进与安全并重的转变。近年来，中国政府发布了一系列政策文件，如《生成式人工智能服务管理暂行办法》等，明确提出要坚持发展和安全并重的原则，推动人工智能的规范化发展。

  (二)反身型治理模式及其契合性

  反身型治理模式借鉴了反身法理论，强调通过组织型、程序型、信息型、商谈型、授权型等具体治理措施，引导人工智能企业建立自我反思和自我治理的运行结构。这种模式既避免了欧盟模式的过度监管，也避免了美国模式的放任自流，与中国的治理理念高度一致。

  四、人工智能治理的中国进路：反身型治理模式

  基于反身型治理模式，中国可以采取以下具体措施来推动人工智能的规范化发展：

  (一)治理理念：从干预主义到保障主义

  中国应将治理理念从干预主义转向保障主义，政府从直接干预转向引导和激励，通过柔性政策促进人工智能企业的自我治理。同时，治理主体应从一元治理转向多元治理，充分发挥企业和社会组织的自治能力。

  (二)组织型治理措施

  政府应协助人工智能企业构建促进与安全并重的发展目标和组织架构，通过设置数据保护官、科技伦理官等职位，推动企业内部管理的规范化。

  (三)程序型治理措施

  政府应要求人工智能企业制定包含事前、事中、事后阶段的内部运作程序，并对程序的执行情况进行监督。这种措施有助于企业在决策和运营过程中实现自我反思和自我学习。

  (四)信息型治理措施

  政府应通过激励政策鼓励人工智能企业主动披露运行信息，增强透明度和可解释性。同时，政府应及时向社会公布相关信息，便于公众监督。

  (五)商谈型治理措施

  政府应构建“政—企”“企业—用户”沟通平台，形成扁平化且信息畅通的治理合力。企业应设置顺畅的反馈渠道，及时响应用户需求和建议。

  (六)授权型治理措施

  政府应通过委托或授权的方式，将部分治理权限赋予行业组织，充分发挥行业自律的作用。行业组织可以通过制定标准、监督执行等方式，引导企业规范运行。

  五、总结

  2025年，人工智能行业的发展前景广阔，但也面临着诸多风险和挑战。全球范围内，欧盟的“命令—控制”型治理模式和美国的“放任”型治理模式均存在局限性，难以有效应对人工智能带来的复杂问题。中国提出的促进与安全并重、共建共治共享的治理理念，与反身型治理模式高度契合。通过组织型、程序型、信息型、商谈型、授权型等具体治理措施，中国可以有效推动人工智能的规范化发展，为全球人工智能治理提供有益的参考和借鉴。这种新型治理模式不仅有助于解决当前的人工智能治理难题，也为未来新兴技术领域的治理提供了重要的思路和方向。