中國作為人工智能產業應用的中心，在政策方面一直不落俗套。2017年《新一代人工智能發展規劃》的出臺無疑奠定了將人工智能發展國家戰略的地位。

學界，業界也一直響應中央號召，積極布局人工智能人才培養。今年一所人工智能學院——南京大學人工智能學院成立以來，各院校也紛紛成立自己的人工智能學院。

這一切都無疑表示，國家對人工智能發展的大力支持。

昨日，中共中央政治局下午就人工智能發展現狀和趨勢舉行第九次集體學習。中共中央***習***在主持學習發表重要講話。當晚新聞聯播對這次會議進行了報道。

隨后，人民日報評論員李輝在人民日報上刊文：發展人工智能，治理需跟上。

01

人工智能“頭雁”效應

人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應。

習***強調，在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術的驅動下，人工智能加速發展，呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征，正在對經濟發展、社會進步、國際政治經濟格局等方面產生重大而深遠的影響。

人工智能具有多學科綜合、高度復雜的特征。必須加強研判，統籌謀劃，協同創新，穩步推進，把增強原創能力作為重點，以關鍵核心技術為主攻方向，夯實新一代人工智能發展的基礎。要加強基礎理論研究，支持科學家勇闖人工智能科技前沿的“無人區”，努力在人工智能發展方向和理論、方法、工具、系統等方面取得變革性、顛覆性突破，確保我國在人工智能這個重要領域的理論研究走在前面、關鍵核心技術占領制高點。

要主攻關鍵核心技術，以問題為導向，全面增強人工智能科技創新能力，加快建立新一代人工智能關鍵共性技術體系，在短板上抓緊布局，確保人工智能關鍵核心技術牢牢掌握在自己手里。

要強化科技應用開發，緊緊圍繞經濟社會發展需求，充分發揮我國海量數據和巨大市場應用規模優勢，堅持需求導向、市場倒逼的科技發展路徑，積極培育人工智能創新產品和服務，推進人工智能技術產業化，形成科技創新和產業應用互相促進的良好發展局面。要加強人才隊伍建設，以更大的決心、更有力的措施，打造多種形式的高層次人才培養平臺，加強后備人才培養力度，為科技和產業發展提供更加充分的人才支撐。

深入把握新一代人工智能發展的特點，加強人工智能和產業發展融合，為高質量發展提供新動能。要圍繞建設現代化經濟體系，以供給側結構性改革為主線，把握數字化、網絡化、智能化融合發展契機，在質量變革、效率變革、動力變革中發揮人工智能作用，提高全要素生產率。

要培育具有重大引領帶動作用的人工智能企業和產業，構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。要發揮人工智能在產業升級、產品開發、服務創新等方面的技術優勢，促進人工智能同一、二、三產業深度融合，以人工智能技術推動各產業變革，在中高端消費、創新引領、綠色低碳、共享經濟、現代供應鏈、人力資本服務等領域培育新增長點、形成新動能。要推動智能化信息基礎設施建設，提升傳統基礎設施智能化水平，形成適應智能經濟、智能社會需要的基礎設施體系。

要加強人工智能同保障和改善民生的結合，從保障和改善民生、為人民創造美好生活的需要出發，推動人工智能在人們日常工作、學習、生活中的深度運用，創造更加智能的工作方式和生活方式。

要抓住民生領域的突出矛盾和難點，加強人工智能在教育、醫療衛生、體育、住房、交通、助殘養老、家政服務等領域的深度應用，創新智能服務體系。要加強人工智能同社會治理的結合，開發適用于政府服務和決策的人工智能系統，加強政務信息資源整合和公共需求精準預測，推進智慧城市建設，促進人工智能在公共安全領域的深度應用，加強生態領域人工智能運用，運用人工智能提高公共服務和社會治理水平。要加強人工智能發展的潛在風險研判和防范，維護人民利益和國家安全，確保人工智能安全、可靠、可控。要整合多學科力量，加強人工智能相關法律、倫理、社會問題研究，建立健全保障人工智能健康發展的法律法規、制度體系、倫理道德。各級領導干部要努力學習科技前沿知識，把握人工智能發展規律和特點，加強統籌協調，加大政策支持，形成工作合力。

02

發展人工智能，治理需跟上

人工智能不僅是一個技術問題，也是一道治理考題。以無人駕駛技術為例，在全球范圍內已出現多起事故，甚至造成人員傷亡，然而，并沒有法律對此作出明確規定。當人們向算法讓渡了部分決策權，也會讓歸責成為難題。在這個意義上，技術進步是一柄“雙刃劍”，一方面可以造福人類，另一方面在缺乏規范和制約的情況下，也有可能損害社會公共利益。處理好人工智能在法律、安全等方面提出的新課題，需要完善治理，讓技術創新運行在制度的軌道上。

事實上，如何對人工智能進行規范，在世界范圍內還未形成共識。在不少國家，無人駕駛領域的立法一直在討論中，看法不一；在中國，無人駕駛的汽車能否上路、是否符合道路交通安全法，也引發了一系列討論。歐盟最新發布的《通用數據保護條例》中，也沒能對人工智能涉及的隱私風險、數據保護風險做出符合大眾期待的回應。每當一種新技術出現，都會有關于舊的治理規則是否適用、是否需要升級，以及是否需要制定新的治理規則的討論。面對日新月異的人工智能技術及其引發的問題，如何用法律條文探尋最佳應對方案、凝聚對未來的共識，是一項艱巨挑戰。

完善與人工智能相關的法律法規，關鍵在于明確歸責原則：一旦問題出現，哪些是人的責任，哪些是算法的責任？歸責原則實際上就是對算法做出評價，而算法本身并不透明，如何對其進行評估？對此有三種解決方案：不用算法，使算法透明，審查算法輸出。

完全避免算法不現實，除了算法，幾乎沒有其他工具可以處理大量的數據。而算法透明化則難以操作，這相當于要求普通人也能理解算法。因此，審查算法輸出是目前的最佳方案。這一方案的要義在于，不管算法的內在工作機制，只根據其結果的公正性對其進行評價。在此方案下，監管成本更低，可操作性更強，歸責原則的確定也更明確，具有立法實踐的意義。

面對科技的迅速發展，我們始終在探索人工智能的法律解決方案和治理模式，致力于形成一套務實管用、行之有效的方法。比如，相關部門對人工智能領域的新應用、新嘗試給予足夠的創新空間，但必要的監管同樣不可或缺；一旦發現安全問題、突出風險，監管力量會及時介入，甚至采取多部門聯合調查處理的方式封堵隱患、解決問題。這樣的模式，既呵護了創新，也有利于防范系統性風險，為人工智能健康發展提供了保障。

人工智能的治理問題是當前一項重大挑戰，世界各國和國際組織都參與其中，這也讓人工智能的治理成為全球治理的一部分。如果此時缺位，可能會在新一輪規則制定中陷入被動。如今，中國在人工智能領域的技術探索已處于世界前列，有些部分甚至進入了“無人區”。創新先行，治理必須跟上，如此才能充分享受創新帶來的紅利，撬動發展的未來。