“十五五”规划纲要提出，“全面实施‘人工智能+’行动，加强人工智能同科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业”。近年来，以ChatGPT、Gemini、DeepSeek、通义千问等为代表的生成式人工智能加速突破，大模型持续迭代升级，推动通用智能、具身智能与类脑智能快速发展，新一轮生产力变革步伐加快。有关数据显示，预计到2029年，人工智能产业规模将迈入万亿级，成为驱动高质量发展的关键动能。
随着人工智能的快速发展与广泛应用，人工智能治理需求日益紧迫。2023年我国出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，以及2025年人工智能行动峰会上多个国家和国际组织共同签署的《关于发展包容、可持续的人工智能造福人类与地球的声明》，标志着人工智能治理在国内外均取得重要进展。构建分层分类、动态协同的人工智能生态治理体系成为产业健康发展的重要保障。
人工智能治理面临的现实困境与挑战
人工智能技术的突破性进展，极大地提高了生产效率，其通用性、交互性与深度合成能力正在重构信息生产与传播模式，也给传统治理模式带来严峻挑战。
规范标准不完善。当前，构建科学完善的规范标准体系面临多重制约。一是法规更新滞后于技术发展，难以应对新兴风险；二是场景多样使治理标准难以统一；三是跨界融合使得监管难度高、标准实施应用难。
治理技术难度大。当前，人工智能可信验证、全周期风险管控和全要素主动防护技术能力受限，难以高效应对多重风险。一是算法复杂性及数据偏见导致模型决策缺乏透明度和可解释性，安全隐患难以检测；二是模型面临对抗攻击、后门攻击、数据污染、隐私泄露等风险，给社会稳定、国家安全带来严重威胁；三是人工智能在数据层、算法层、模型层存在数据泄露、算法幻觉、模型滥用等风险，难以保障安全可靠运行。
人才储备不足。人工智能治理已由单一技术问题转向技术、伦理与制度交叉融合的系统工程，人才培养需求和挑战十分突出。一是人工智能人才培养体系规划薄弱，缺乏统一的教育标准与规范，人才培养推进慢；二是课程更新滞后，师资力量不足，综合性人才培养难；三是行业需求变化快，人才适应性不足。
人工智能生态治理体系总体架构
人工智能生态治理理念以系统性、协同性与全生命周期为核心，将模型、产品、场景与产业视为深度融合的复杂生态，通过多主体协同与多要素联动，实现发展与安全的动态平衡。坚持“创新与监管并重”的治理原则，通过标准、技术、人才等要素有机结合，以标准规范引领体系建设，以可信评测保障模型安全，以能力增强提升产品防护，以多维监测实现风险感知，以全面防护遏制威胁，以体系化人才支撑治理运行，确保在数据泄露、算法滥用与伦理风险等挑战下系统依然可用、可靠、可控、可信。
在该理念指导下，人工智能生态治理由碎片化走向体系化，形成兼顾能力建设与安全保障的治理体系。其一，明确治理对象，覆盖模型、产品、场景与产业，确保范围全面精准；其二，构建统一的标准规范体系，涵盖技术标准、伦理准则与法律法规，推动治理规范化与制度化；其三，建立多层次技术治理体系，通过评测验证、能力增强、监测管控与风险防护，实现风险预警与系统稳健运行；其四，完善人才培养体系，培育兼具技术、伦理与安全能力的专业队伍，保障治理的专业性与持续性。
我们以可用性、可靠性、可控性、可解释、可溯源为治理目标，从数据算法训练成模型，业务模型落地为产品，多元产品构建成场景，再到多场景协同形成产业，建立以“生态体系、标准引领、技术保障、人才支撑”为基本要素的人工智能生态治理体系总体架构（如图所示）。其中，人工智能生态体系按照模型、产品、场景和产业四个生态层级递进展开，为人工智能生态治理提供治理对象；在此基础上，推动统一的标准规范制定，探索科学的评测验证、有效的能力增强、持续的监测管控和全面的风险防护四个重要的技术措施，培养跨学科、跨行业的复合型人才，有效促进人工智能产业健康有序发展。
人工智能生态治理体系总体架构图
“生态体系”是指构建层级互联的人工智能生态体系，明确生态治理对象，从而提升技术安全可控性、强化产业合规性、促进生态协同发展，确保治理体系的全面性和针对性。其分为四个生态治理域：模型生态是指每个单一模型都自成“生态系统”，历经设计、训练、测试、部署等生命周期，涵盖训练数据采集、算法设计及模型构建等多个关键要素；产品生态是指在模型生态的基础上整合系列算法和能力，以软件形态对外提供服务的产品；场景生态是指与特定应用场景相适配的多个智能产品相互协作构建的生态系统，涵盖场景分析、模型选项、产品集成与系统测试等阶段；产业生态是指围绕教育、金融、医疗等特定产业，涵盖多样化人工智能应用场景与服务需求，具备鲜明产业特征、标准规范与伦理管控要求的生态体系。
“标准引领”是指通过制定科学完善的制度框架和技术标准体系，为人工智能生态治理提供指导方向和统一的技术要求，实现治理体系的全局统筹与高效协同。通过制定覆盖数据安全、算法可信、模型评测、伦理规范、风险防控等领域的标准，实现技术全生命周期的安全可控，确保模型、产品、场景及产业生态在开发、应用和监管全过程中的安全性、合规性和可靠性，推动人工智能生态安全、透明、公正、可持续发展。
“技术保障”是指通过对人工智能生态体系提供评测验证、能力增强、监测管控和风险防护等治理技术措施，确保人工智能生态的可用性、可靠性和可信性。采用多角度可信评测验证技术，构建覆盖模型训练、推理、部署的全生命周期评测验证体系，保障模型鲁棒性（系统在面临内部结构和外部环境变化时保持其性能和功能稳定的能力）、可解释性与隐私性；依托自主研发和技术创新，持续优化核心算法和数据处理性能，提升在复杂场景下的稳定性和安全性；构建全流程的监测管控技术体系，动态追踪运行状态和异常行为，及时识别潜在的安全威胁，实现安全合规管控和风险预警；采用隐私保护、对抗防御、异常检测等多层次的风险防护技术措施，构建纵深防御体系，有效抵御外部攻击与内部威胁。技术保障体系贯穿人工智能全生命周期，从模型、产品、场景和产业生态各环节全面提升生态治理能力，推动人工智能生态体系高质量发展。
“人才支撑”是指通过人才培养、引进和激励机制的自主创新，实现关键核心岗位复合型人才培养以及人工智能生态治理体系建设全流程人才供给。完善教育培训体系和多层次人才梯队建设，推动产学研深度融合，建设跨学科、跨行业的人才培养模式，构建覆盖基础研究、技术研发、风险管理和行业应用等领域的综合人才保障体系；建立严格的人才选拔、培养、激励及再培训机制，提升专业技能和管理水平，确保始终具备前瞻性、创新性与实战性的人才储备；优化人才结构，强化团队协同能力，实现人工智能技术的自主研发、精准防控和高效应用，为人工智能生态治理体系的安全、稳定和可持续发展提供坚实的人才支撑。
人工智能生态治理体系倡导通过优化验证机制、加强技术防范与应用场景的融合，结合持续的人才培养建设，确保产业链各环节的协同与共赢，推动实现人工智能技术的深度赋能和社会价值的最大化。
人工智能生态治理体系构建的实践路径
在人工智能生态治理体系构建中，应始终坚持规范制定与技术治理、人才培养并重。从治理实践视角，要完善治理框架规划，明确培养模式，推动规范标准体系构建、生态治理技术保障与复合型人才支撑协同发展，切实构筑安全可信、可持续发展的人工智能生态治理新格局。
明确法律框架，规范技术发展。统筹法律法规与技术标准双重工作，强化跨部门协同研判与信息共享机制，明确人工智能全生命周期的权责边界与监管要求，提升治理的前瞻性与约束力。积极推动政府、企业与科研机构协同制定规范标准，完善涵盖算法开发、数据处理与模型评测的规范体系，强化事前风险评估、事中监管和事后问责；整合产业治理规范，构建完善的企业内部治理机制，确保相关产品的开发、使用和管理符合伦理标准和社会责任要求，切实保障人工智能技术发展合规、安全、健康运行。
创新技术发展，赋能治理措施。以治理能力提升为导向，深入研究人工智能生态的可信测试与验证技术，提升系统在复杂场景下的稳定性与公正性。构建可解释性与透明度机制，增强生态系统与社会价值体系的对齐能力；建立常态化监测与评估机制，对人工智能产品进行全生命周期风险识别与动态审计，及时发现并修复潜在漏洞与安全隐患；建立覆盖全链条、多维度的技术防护体系，强化数据采集、模型训练、部署应用等关键环节安全防护能力，为人工智能生态的稳定运行与可持续发展提供坚实支撑。
推动多方合作，建设人才队伍。通过制定战略规划、政策支持和资金投入，完善人工智能教育体系与人才激励机制，推动产学研深度融合发展。加强基础理论、前沿技术以及伦理法规等课程的建设，培养兼具技术能力和社会责任感的复合型人才。积极发挥企业的能动效应，增强人才实践能力与问题解决能力。推动政府、产业界和教育机构紧密合作，打破各领域间的信息壁垒，建设跨学科、跨行业的人才培养模式，为人工智能产业的健康发展提供坚实的人才保障。
人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，已成为国家竞争的战略制高点。人工智能生态治理是持续适应、持续优化的过程，不能一味追求性能提升而忽视安全隐患，更不能只追求创新突破而忽视伦理合规。面对数智化转型带来的技术迭代与场景扩展，人工智能生态治理过程应动态适应技术发展与行业场景需求，遵循国家政策规范，采用多层次的治理技术措施，确保人工智能技术可用、可靠、可控、可信，为产业可持续健康发展保驾护航。
面向未来，人工智能生态治理体系应坚持以人为本、透明公正、创新与监管并重的原则，将治理要求融入人工智能模型设计、产品开发、场景应用和行业监管全流程，实现技术发展与治理能力同步演进。在数智化转型进程中，通过提升系统整体韧性与社会适配能力，最大化生态体系能力，最小化未知风险和潜在隐患，增强产业与技术的深度融合能力，实现人工智能与人类社会、经济、环境的和谐共生与可持续发展。
来源：中国网信杂志
