2024人工智能治理专题：CIDEG+研究通讯第20期-清华大学产业发展与环境治理研究中心-31页_916kb

CIDEG研究通讯第20期聚焦人工智能治理，尤其是算法影响评价体系在中国和全球的发展现状及挑战。主要内容包含三个核心主题：算法影响评价制度的理论基础与实践，人工智能技术在全球的发展态势，以及专家对治理策略的分析与建议。

一、算法影响评价制度的理论基础与实践

该研究指出，算法影响评价（AIA）不仅是算法治理的重要工具，更是应对人工智能技术复杂性的制度实践。AIA通过强化过程治理，弥补了传统基于“过错原则”的责任法体系不足，强调在算法难以解释和穷尽的情况下，动态调整治理策略以实现敏捷治理。尤其在生成式AI领域，AIA的引入推动构建了风险评估机制，明确其对差异化监管和多维政策工具的指导作用。2024年的《生成式人工智能服务安全基本要求》首次在中国明确AIA的实施路径，虽未强制推行，但为风险控制提供了参考框架，体现了制度建构中的渐进式改革思路。

二、人工智能技术的全球发展与治理挑战

通讯梳理了全球AI技术分布，显示中国多个城市在AI专利数量和技术影响力方面已跃居前列，特别是在神经网络、自然语言处理等领域。然而，技术发展也带来伦理风险、数据安全、资本短视及地缘政治对峙等问题。国内对AI治理的关注源于中央政策规划，如《新一代人工智能治理原则》，强调通用人工智能发展的潜在风险，需兼顾社会收益与风险防范。中国专家主张通过跨学科合作与国际对话，探索技术与伦理的平衡。

三、专家观点：治理变革与国际合作

薛澜教授提出五类治理挑战：治理与技术发展不协调、政企信息不对称、合规成本高企、全球治理体系碎片化及中美合作障碍。他强调技术安全研发、敏捷治理框架、企业自我规制及国际协同的重要性，主张构建多层次治理体系，包括国家《新一代人工智能治理原则》、领域性法规及企业伦理机制。

与此同时，季卫东教授从学术角度指出，算法治理模式多样，包括欧盟“硬法模式”、美国“软法模式”及中国的“软硬兼施”模式。他认为，生成式AI的风险治理应通过技术输出赋能监管，将监管与创新辩证统一，形成错位竞争的科技蓝海。

四、分类监管的理论创新与国际协同

《中国行政管理》中提及的分类监管思路以风险差异细化为基础，提供全谱系政策工具支持，强调敏捷治理需从产业特征界定治理对象，并匹配相应的政策工具。《国际论坛》则指出AI治理面临“合理性”“公正性”与“有效性”赤字，提出“竞争性合作”理念，倡导利益多元主体的协同治理，这尤其适用于当前AI技术迅速更迭的背景下。

总体来看，该通讯汇集了国内外AI治理前沿研究共识，强调敏捷治理与分类监管体系的重要性，同时呼吁加强中国在全球治理中的主动性与合作意愿。结合技术发展现状与制度演变逻辑，其分析为国内AI治理体系的完善及全球治理机制的构建提供了切实路径与方法论支撑。