近日，中國社會科學院大學教授江小涓在中國數字經濟發展和治理學術年會上作《人工智慧發展與治理：經濟學應有什麼視角和標準？》主旨演講，從經濟學視角深入剖析人工智慧發展與治理的關鍵問題，強調需以學科邏輯構建技術發展與規則設計的理論框架，為破解“重原則、輕學理，重理念、輕實踐”的人工智慧治理困局提供新思路。

從道德原則到實踐理性：重構AI發展方向的正當性標準。長期以來，關於人工智慧發展規則與倫理的討論，多集中於道德理念與價值宣導層面。2017年推出的《阿西洛馬人工智慧原則》提出的安全性、透明性、責任性等12條原則，以及2025年巴黎AI峰會上58國簽署的聲明所強調的包容性、可持續性等6項優先事項，雖凝聚了社會共識，但存在顯著的學理支撐與實踐轉化不足問題。

江小涓表示，這些原則性表述缺乏可分析的學術框架與可測度的評估指標，難以對技術或產品的優劣進行科學評判，也無法系統權衡治理規則的實施成本與社會收益，導致相關理念落地推進緩慢。她強調，人工智慧發展方向的正當性評判，應從抽象的道德原則轉向經濟學的實踐理性，建立基於資源配置效率與社會公平的分析框架，使技術發展的“應然”目標與“實然”效果形成可驗證的邏輯閉環。

效率與公平雙維考量，構建AI社會價值的經濟學評判體系。江小涓認為，從經濟學視角出發，人工智慧的社會價值核心在於能否促進“社會資源配置效率提升”與“發展成果公平分享”。她認為人工智慧對社會公平的衝擊可分為兩類，一是對既有公平平衡的持續性衝擊，包括大型企業憑藉數據、算力、演算法優勢強化市場支配地位，擠壓中小企業生存空間等；二是技術原生特性帶來的顛覆性挑戰，例如人工智慧大模型呈現“規模報酬遞增”與“能力湧現”特徵，模型越大，優化迭代效率越高，且突破閾值後產生小模型無法具備的認知與解決問題能力，形成“碾壓式”競爭優勢。

江小涓認為，評判人工智能的社會價值，必須超越單一效率維度，建立涵蓋代際公平、群體公平、機會公平的多維指標體系，確保技術進步成果由全體社會成員共用。

強弱規則協同，構建動態平衡的AI治理框架。江小涓提出，人工智慧治理需借鑒經濟學中“市場內生規則”與“政府監管規則”協同作用的邏輯，形成“弱規則”與“強規則”有機結合的治理體系。弱規則是市場博弈與社會協同的基礎性約束，強規則則是政府監管與法律約束的底線保障。例如實施負面清單管控、強化透明度要求、保護數字弱勢群體權益等。她特別指出，人工智慧技術革命對就業的影響與歷史上“新崗位多於舊崗位”的情況不同，需建立更具前瞻性的社會保障與職業培訓體系，避免“贏家收益”無法抵消“輸家損失”的社會失衡。

“人工智慧治理不是簡單的規則制定，而是涉及經濟效率、社會公平、技術創新的系統性工程。”江小涓表示，經濟學視角的核心價值在於提供可量化、可比較、可操作的分析工具，使治理目標從“美好願景”轉化為“實踐路徑”。唯有堅持效率與公平統一、市場與政府協同、技術創新與人文關懷並重，才能為人工智能發展奠定可持續的制度基礎，真正實現“技術造福人類”的終極目標。

來源：人民郵電報