曹三省：人工智能赋能信息社会、可控创新与新质传播（3）

二、可控创新：人工智能健康有序发展

当前，不仅限于人工智能领域，包括其他前沿科技在内的科学技术创新正面临一系列共性挑战。在科技迅猛发展，持续推动人类文明进步的同时，我们也面临着日益复杂的新课题。每一个新兴技术领域的崛起，都亟待构建一套更加有效、健康、可持续的发展新范式。具体而言，主要面临以下四个维度的挑战：一是标准规则与合规体系的滞后性。在新技术诞生初期，相应的技术标准、应用规则及合规框架往往存在缺位现象，导致制度供给难以匹配技术迭代的速度。二是产业运营模式的非成熟性。当技术赋能产业并试图形成常态化运营机制时，由于缺乏成熟的商业模式和治理规范，技术应用初期极易出现不规范的现象。三是技术与社会应用的安全隐患。科技创新已不再是科研与产业体系的内部事务，而是面向全民的社会实践，大众的广泛参与使得风险传导链条更加复杂。四是技术滥用引发的经济与金融风险。新技术在与商业、营销、金融及投资体系结合时，常被不法分子利用作为炒作概念的工具，进而实施非法集资、网络欺诈等违法犯罪行为，此类案件层出不穷，严重扰乱市场秩序。

综上所述，为实现人工智能的健康有序发展，探讨并建立一套可控创新机制至关重要。这不仅是应对上述挑战的关键举措，更是构建科技治理新范式的核心所在。    

从“野蛮生长”回归“稳态发展”。实现可控创新的根本愿景，在于引导技术发展从过去“纵马游疆”式的无序扩张，回归到安全、持续、平稳的有效态势。我们追求的不再是单纯的速度突破，而是建立一种能够驾驭巨大创新能量的有序稳态。这意味着在每一个科学技术领域，都需要构建内生的约束体系（包括法律法规、伦理准则、技术标准等）。这种约束力并非阻碍创新，而是为了确立对巨大力量的掌控方式，确保创新能量在既定轨道上稳定释放，避免溢出风险。此外，我们需要确立清晰的安全红线与熔断机制。当技术发展触及伦理底线、安全阈值或社会承受极限时，我们要能及时干预、纠偏甚至暂停。这是一种基本的风险控制原理，确保创新过程始终处于可管、可控的范围之内。

显而易见，我们只有将“自由的创新活力”与“刚性的约束边界”有机结合，将“高速的发展进程”与“灵敏的刹车机制”保持动态平衡，才能真正实现技术的可控创新，让科技巨能安全、持久地造福人类文明。

如何将“可控创新”从理念转化为实践？这需要方法论的支撑。我们初步判断，构建可控的科技创新体系应遵循以下六大核心路径：

一是标准先行，即构建基于共识的规约体系。可控创新的首要前提是建立共识性规约与边界准则。标准的引领性，即技术标准具有显著的先行性。在人工智能的治理与监管中，虽然国家层面的顶层设计至关重要，但来自行业、群体及个体的标准化力量同样不可或缺。多元共治，即当前社会团体、技术联盟及产业组织正在新兴领域标准的制定中扮演关键角色。通过标准化手段确立技术边界与行为规范，是实现人工智能可控发展的基石。

二是机制创新，即深化协同监管与“沙盒”试验。构建高质量的创新试验田是探索治理新范式的关键。监管沙盒（Regulatory Sandbox），即推广“沙盒机制”，为人工智能的创新研发与落地应用提供容错空间。协同治理，即在受控环境中测试新技术、新模式，既能激发创新活力，又能提前识别风险，从而构建起敏捷、包容且有效的治理体系。

三是价值锚点，即坚持以人为本的和谐共生。可控创新必须坚守以人为本的根本方向，这是技术发展的终极目标。赋能人类，即将技术应用置于解决人类实际问题、提升人类能力的高度。只有当创新真正服务于人、被人类所驾驭时，技术发展才具备可持续的合法性与生命力。

四是导向回归，即脱虚向实，聚焦应用场景。技术创新需遵循“脱虚向实”的原则，以实际应用场景为导向。虚实融合，即从早期的虚拟现实、元宇宙到如今的生成式人工智能（AIGC）、具身智能机器人，虽然技术构建了丰富的数字化空间甚至新的“硅基智能”角色，打破了传统社会边界，但其落脚点必须回归现实。场景驱动，即无论虚拟世界多么宏大，最终都需在实际应用场景中验证价值。

五是系统策略，即推行轻量化与简约化设计。在方法论层面，应倡导技术实现的轻量化与简约化策略。系统越复杂，潜在的不可控风险与连锁反应就越多。当前，无论是科技领域还是社会治理，都面临着系统复杂性带来的巨大挑战。

六是伦理调适，即动态视角下的科学传播与舆论引导。面对技术引发的认知割裂与伦理挑战，需建立动态的伦理调适机制。不同群体对人工智能的认知往往“横看成岭侧成峰”，存在显著的视角差异。这种认知分歧对现有的道德、法律及社会运行规则构成了挑战。我们应以动态发展的观点看待科技与伦理的关系。科技在改变生产生活方式的同时，必然推动社会规则、道德伦理的演进。今日看似难以接受的现象，未来可能成为新常态。我们要强化科技传播，向公众展示人工智能的美好愿景，正视并化解大众的担忧，引导社会理性看待技术变革，确保新旧常态的转换平稳落地。