人工智能作为新一轮科技革命的重要驱动力，正深刻改变经济社会发展格局。与传统信息技术不同，人工智能具有自学习、自演化和广泛外溢效应的特征，其运行过程在数据、算法和算力的共同作用下不断生成新的行为模式和影响路径。这个特殊属性决定了人工智能治理的复杂性和紧迫性。 近年来，我国在人工智能治理上取得了积极进展。围绕算法推荐、深度合成、生成式人工智能等重点领域，主管部门持续完善治理规则供给，通过出台规范性文件和配套制度，对研发、应用和传播等关键环节进行引导和约束，人工智能治理的制度基础正逐步夯实。同时，各地在数字政府、公共服务和城市运行等场景中加快探索人工智能应用，推动审批服务、监管执法和城市治理等环节提质增效。这些实践为人工智能治理积累了宝贵经验，也为推进治理现代化提供了现实样本。 然而，从治理现代化的更高要求看，现阶段人工智能治理仍存在不容忽视的结构性短板。首先，治理介入节奏明显滞后。现有治理多在技术应用扩散或风险显现后才介入，规则制定往往跟不上技术发展步伐。当人工智能系统已经深度嵌入生产生活场景后，再进行规则补充和强监管，不仅治理成本明显上升，调整空间也随之收缩。更为关键的是，一旦技术路径和应用模式在早期阶段形成并固化，后续治理往往只能在既定框架内进行修补，难以对技术发展方向和运行逻辑进行实质性塑造。 其次，治理方式偏重静态规范，难以有效约束动态系统。当前治理工具主要依赖政策文件和制度文本，但对具有自学习、自优化特征的算法系统，缺乏持续监测、动态校准和可验证约束能力。单纯依靠事后抽查和纠偏，容易出现规则在场但运行过程难以掌控的情况，治理效果更多依赖执行强度而非制度内生约束，这直接影响了治理的稳定性和可持续性。 第三，治理目标侧重风险防控，对发展方向的引导不足。现有治理在合规、安全和风险防范上着力较多，但对人工智能技术应当往何处发展、优先服务哪些公共目标的制度化引导仍显不足。在缺乏清晰方向指引的情况下，人工智能技术扩散往往更多受商业逻辑和短期效率驱动，公共利益导向和治理价值目标难以在制度层面得到稳定体现。 为适应人工智能高度现代性的要求，推进治理现代化的关键在于实现前瞻性转变。这要求通过在治理节奏、治理工具和治理结构上的系统前移，形成与技术发展阶段相适应的治理能力。 一是前移治理介入，把治理要求嵌入技术全生命周期。要改变治理主要集中在事后监管的状况，必须将治理要求前移至人工智能技术生成和应用决策的前端环节。在算法设计、模型训练、系统部署和迭代更新等关键节点，同步嵌入合规、安全与责任要求，推动形成覆盖全过程的规范体系。这样既能在技术发展初期就引导其朝着正确方向发展，也能大幅降低后期治理成本。 二是创新治理工具，建立动态监测和实时校准机制。要超越单纯依赖政策文件的治理方式，积极探索运用技术手段对人工智能系统进行持续监测、动态评估和实时预警。建立可验证的约束机制，使治理要求能够在算法运行过程中得到有效执行，而不仅仅依赖事后纠偏。 三是优化治理结构，强化发展导向和价值引领。在防范风险的同时，要加强对人工智能技术发展方向的制度化引导，明确其应当优先服务的公共目标和社会价值。通过制度设计，使公共利益导向和治理价值目标能够在技术扩散过程中得到稳定体现，增强治理的导航功能。 四是完善治理体系，形成多层次、多主体的协同机制。推进人工智能治理需要政府、企业、科研机构、社会组织等多方参与，形成纵向贯通、横向协同的治理网络。建立健全信息共享、风险预警和应急响应机制，提升治理的系统性和协调性。
人工智能带来的不仅是效率革命，更是治理命题的更新。把握发展与安全、创新与规范的辩证关系，关键在于以制度建设回应技术变化，以前瞻治理塑造发展方向。面向未来，唯有让规则跑在风险之前、让责任贯穿全程、让公共价值成为技术扩散的稳定坐标，才能在释放技术红利的同时守住底线，为高质量发展与治理现代化注入更强动能。