由于技術(shù)演進(jìn)及其對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)規(guī)則的沖擊很可能快于相應(yīng)強(qiáng)監(jiān)管能力的提升，僅靠政府力量難以有效行動(dòng)，強(qiáng)監(jiān)管可能一時(shí)跟不上，各種弱規(guī)則很可能是治理主力。
人工智能發(fā)展與治理的關(guān)系是一個(gè)全社會(huì)關(guān)注的問題，幾乎所有的學(xué)科都在研究，經(jīng)濟(jì)學(xué)和公共管理學(xué)科也不例外。不過，當(dāng)前經(jīng)濟(jì)學(xué)科與公共管理學(xué)科在該領(lǐng)域研究特點(diǎn)不突出，聚集點(diǎn)與社會(huì)熱點(diǎn)相似，看不出學(xué)科特性的映射，也缺乏學(xué)科邏輯的合理支撐。我從經(jīng)濟(jì)學(xué)視角探討三個(gè)問題。
1.何為AI發(fā)展方向的正當(dāng)性：從講原則到講學(xué)理講實(shí)踐
長期以來，關(guān)于數(shù)智時(shí)代技術(shù)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)規(guī)則問題的討論，過多集中于道德層面、理念層面和意愿層面，例如有關(guān)人工智能發(fā)展規(guī)則與倫理問題的討論中，尊重人、服務(wù)于人、透明、責(zé)任、向善、包容等是主流表達(dá)。
2017年生命未來研究院（FLI）發(fā)布《阿西洛馬人工智能原則》：安全性、故障透明性、審判透明性、責(zé)任、價(jià)值觀一致、人類價(jià)值觀、個(gè)人隱私、自由與隱私、共享利益、共同繁榮、人類控制、非顛覆性。此后多年這些原則被不同場(chǎng)合和機(jī)構(gòu)反復(fù)強(qiáng)調(diào)。
2025年2月12日，巴黎AI峰會(huì)上58國簽署《關(guān)于發(fā)展包容、可持續(xù)的人工智能造福人類與地球的聲明》，提出6條優(yōu)先事項(xiàng)，包括促進(jìn)人工智能的可及性以減少數(shù)字鴻溝，確保人工智能開放、包容、透明、合乎道德、安全、可靠并值得信賴。
這種原則性的描述無疑是正當(dāng)、有共識(shí)和令人向往的。多年來這些原則被反復(fù)陳述討論，但并沒有置于可分析的學(xué)術(shù)框架中深化，缺乏可測(cè)度和可比較的維度或指標(biāo)，因而在相當(dāng)程度上無法用于判斷不同技術(shù)或產(chǎn)品的優(yōu)劣，難以系統(tǒng)權(quán)衡不同規(guī)則的實(shí)施成本與社會(huì)收益，治理原則落地實(shí)踐更是推進(jìn)緩慢。
2.評(píng)判AI社會(huì)價(jià)值的經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯：提高資源配置效率并能公平分享成果
一種技術(shù)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的評(píng)估，根本在于是否有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)公平，這也是經(jīng)濟(jì)學(xué)“理性”的本質(zhì)要求。因此，從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度，可以用是否促進(jìn)“社會(huì)資源配置效率提高以及發(fā)展成果相對(duì)公平分配”作為AI發(fā)展方向的評(píng)判核心標(biāo)準(zhǔn)。
AI帶來社會(huì)資源配置效率提高的作用無人質(zhì)疑，擔(dān)憂主要是源自AI對(duì)社會(huì)公平的影響。從這個(gè)角度看，AI的沖擊可以分為兩類：
一類是對(duì)公平性原有平衡的沖擊。一是大型企業(yè)對(duì)各種資源的支配地位加強(qiáng)，對(duì)數(shù)據(jù)、算力和算法的掌控能力使得大型企業(yè)和大型組織市場(chǎng)支配地位更加突出，中小企業(yè)、中小投資者地位更加弱化。
二是資源配置中“算法”的影響日益增強(qiáng)。大數(shù)據(jù)可以嵌入傳統(tǒng)資源配置決策過程，例如誰可以以什么條件獲得貸款及其他資源。資源配置進(jìn)一步向優(yōu)勝者傾斜，大者愈大、優(yōu)者更優(yōu)，產(chǎn)生公平性方面的持續(xù)沖擊。
三是各種生產(chǎn)要素中勞動(dòng)力的相對(duì)重要性下降，就業(yè)機(jī)會(huì)減少、收入減少。技術(shù)壟斷力量帶來的經(jīng)濟(jì)租金無法在技術(shù)與資本持有者和勞動(dòng)者之間共享，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展的包容性較差。
一類是AI原生能力對(duì)公平的沖擊。人工智能大模型對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)帶來新挑戰(zhàn)，呈現(xiàn)邊際報(bào)酬遞增現(xiàn)象，大模型表現(xiàn)更加強(qiáng)勢(shì)。
模型愈大，優(yōu)化迭代需要的參數(shù)愈少；或者相同參數(shù)量下，模型愈大，迭代優(yōu)化步驟更少，強(qiáng)者愈快愈強(qiáng)。還有新能力涌現(xiàn)。一旦超過一個(gè)閾值，大模型新生出來的認(rèn)知、理解和解決問題的能力，是小模型完全沒有的，并不是一個(gè)“你多我少”“你先我快”的情況，而是“我有你無”的碾壓式能力。
3.在治理框架方面，需要兼顧弱規(guī)則與強(qiáng)規(guī)則的協(xié)同作用
任何市場(chǎng)有效運(yùn)轉(zhuǎn)都需要規(guī)則，規(guī)則之所以重要，是因?yàn)槭玛P(guān)“交易”和“預(yù)期”。
絕大部分市場(chǎng)規(guī)則分為兩種，一種是弱規(guī)則，內(nèi)生于市場(chǎng)博弈，沒有公權(quán)力和強(qiáng)制力，諸如自愿交易、討價(jià)還價(jià)、履行契約等都是各類市場(chǎng)內(nèi)生規(guī)則。另外一類是強(qiáng)規(guī)則，主要是政府的監(jiān)管和法律，用來約束破壞市場(chǎng)公平競(jìng)爭(zhēng)的力量，防止劣幣驅(qū)逐良幣，以及約束內(nèi)生于市場(chǎng)或外生于強(qiáng)權(quán)的壟斷勢(shì)力。
AI時(shí)代，目前看到以及想象未來應(yīng)該還是這樣的模式，弱規(guī)則與強(qiáng)規(guī)則共同發(fā)揮治理作用。
AI治理中，弱規(guī)則依然泛在、基礎(chǔ)而有效。例如，內(nèi)部外部競(jìng)爭(zhēng)壓力推動(dòng)平臺(tái)構(gòu)建自己生態(tài)圈內(nèi)的算法治理規(guī)則。內(nèi)部平衡各方利益使生態(tài)圈中各相關(guān)方可以依規(guī)相處并不斷擴(kuò)大共識(shí)者數(shù)量，不斷擴(kuò)大平臺(tái)規(guī)模。外部在可競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中爭(zhēng)取自己生態(tài)圈利益最大化。
再如意見表達(dá)和輿情壓力，網(wǎng)絡(luò)空間的意見表達(dá)極為便利，社會(huì)各方與技術(shù)方就創(chuàng)新的可接受性做出反饋，并對(duì)某些行為和動(dòng)向構(gòu)成有效約束。當(dāng)社會(huì)輿情一致反對(duì)某類大規(guī)模減少就業(yè)者數(shù)量的AI技術(shù)應(yīng)用時(shí)，的確形成有效約束。
再如軟件和模型開源，開源技術(shù)源于軟件，已經(jīng)廣泛用于各類互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)以及大模型。開源最快分享知識(shí)，賦能更多主體具備AI時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)力，減少技術(shù)壟斷帶來社會(huì)福利損失。這些都是各利益相關(guān)方相互博弈和互動(dòng)產(chǎn)生的局部性、條線性或社區(qū)性的治理規(guī)則，雖然范圍、力度以及強(qiáng)制力都有限，但的確有效果，防止事態(tài)走向極端。
經(jīng)濟(jì)學(xué)角度的AI治理強(qiáng)規(guī)則包括以下幾種。
一是負(fù)面清單管控。例如約束大型網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)企業(yè)的壟斷行為，要允許第三方在特定情況下與大平臺(tái)提供的服務(wù)進(jìn)行交互操作，要允許用戶訪問他們?cè)谄脚_(tái)上業(yè)務(wù)運(yùn)營產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，不得優(yōu)待平臺(tái)自身或關(guān)聯(lián)企業(yè)提供的服務(wù)和產(chǎn)品，不得阻止用戶卸載任何預(yù)安裝的軟件或應(yīng)用程序等。
二是透明度要求。只有保障各方知情和有效參與治理，公眾知情和表達(dá)意愿才能形成弱監(jiān)管。
三是保護(hù)數(shù)字弱勢(shì)群體權(quán)益，維護(hù)公平底線。當(dāng)前要高度重視失業(yè)沖擊，處理不好可能會(huì)帶來比較大的社會(huì)問題。
現(xiàn)在技術(shù)帶來的失業(yè)問題與以往不同，過去多輪技術(shù)革命，新創(chuàng)造的崗位比替代掉的崗位多，但AI還會(huì)如此嗎？目前看上去似乎難以認(rèn)為歷史會(huì)重現(xiàn)。
尤其在AI時(shí)代，信息廣泛傳播使全社會(huì)都能更多了解正在發(fā)生的事態(tài)及其影響，所謂“無知之幕”支撐社會(huì)共識(shí)形成與理性決策的“無知”不復(fù)存在，以正零和博弈或者正加總效應(yīng)來論證技術(shù)發(fā)展的“利弊”更不易被接受。當(dāng)社會(huì)認(rèn)為贏家的“利”不能完全抵消輸家的“弊”時(shí)，這個(gè)問題更需要得到及時(shí)有效的處理。
最后想說的是，人文社會(huì)科學(xué)必須走到時(shí)代變遷的前端，點(diǎn)亮AI時(shí)代人文社會(huì)科學(xué)的理性之光。人工智能進(jìn)步對(duì)人類自身和人類社會(huì)帶來深刻影響，有些影響是不可逆的，因此不能交由技術(shù)專家來決策。
由于技術(shù)演進(jìn)及其對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)規(guī)則的沖擊很可能快于相應(yīng)強(qiáng)監(jiān)管能力的提升，僅靠政府力量難以有效行動(dòng)，強(qiáng)監(jiān)管可能一時(shí)跟不上，各種弱規(guī)則很可能是治理主力。多方合作治理就有多方理念和利益介入，如何處理好其中各種權(quán)重與關(guān)系，需要社會(huì)科學(xué)多學(xué)科匯聚專業(yè)知識(shí)和能力。
（作者系中國社科院大學(xué)教授、國務(wù)院原副秘書長）
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