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智能时代,如何与算法共处(微观)

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常言道

近期,几则有关AI(人工智能)和算法的新闻备受关注。放在一起观察,背后的治理课题引人思考。

一是AI“偷声”。随着AI“克隆”声音技术不断迭代升级,只需十几秒语音素材,就能精准复刻一个人的声线、模拟其情绪语气,有的商家甚至偷用配音演员声音生成带货视频。

二是AI入口收费。有的社交平台打造“AI导购”直接推送商品,有的大模型对酒店订单抽取12%佣金,AI商业变现渐次落地。

三是“红灯停表”。三家外卖平台率先在北京探索实施“红灯停表”,骑手等红灯时长可在考核时间中顺延。

AI“偷声”暴露安全隐患,易成为诈骗新方式,侵权成本低廉,维权困难重重;AI大模型探索商业化落地,一些佣金绑定模式的客观性受到质疑;为骑手“松绑”,将遵守交通规则的刚性要求嵌入平台逻辑之中,体现善意。既有新问题新表现,也有反思、规范与改进,均指向不得不直面的时代之问:当AI无所不在,日益深刻改变生产生活方式,我们究竟该怎样与算法共处?

首先要善用。在各领域推进算法向善,需要改革思维、精准施策。

回溯人类文明史,每一次科技革命都会带来经济社会的重大变革。AI发展一日千里、算法迭代日新月异,而社会运行、制度规则等具有相对稳定性,难免衍生问题矛盾。老套路难有出路,保持改革姿态、拿出精细举措,才能找到最大公约数,扎扎实实解难题、谋福祉。比如“红灯停表”这一创新举措的实现,得益于交通信号数据实时接入,基础是跨部门、跨主体的数据共享,关键在于政企联动、行业协同。

善治必不可少。对新事物的监管既要包容审慎,也要设置“红绿灯”、厘清边界,确保技术始终沿着造福于人、增进公共利益的轨道前行。

比如,怎样监管AI模型在训练阶段大量采集他人声音数据的行为?若认定训练行为本身即构成侵权,将对大模型产业发展构成压力;若放任所有数据被无偿使用,则会产生风险隐患。针对类似问题,广东广州的探索值得借鉴。今年8月17日,《广州市人工智能发展促进条例(草案修改稿·征求意见稿)》发布,公开征求意见和建议,拟以立法形式明确监管原则和禁止行为。把握好平衡,运用法治思维和法治方式,往往能够找到复杂问题的最优解。

善创才有未来。算法的持续迭代创新,推动了AI技术的跃迁,其发展过程中存在的风险挑战,依然要靠创新来破解。

一方面,要跳出算法看算法,推进体系化创新。当前,算力、数据、模型日益演变为相互依存、互为驱动的有机整体,以系统思维整合资源,放大三者间的协同效应,有利于形成“1+1+1>3”的叠加优势。另一方面,要在开放合作中谋创新。技术的生命力在于开放流动。在非洲,基于北斗导航技术的植保无人机极大提升作业效率;在巴西,国家电网光明电力大模型助力电网智能化运维……中国AI帮助发展中国家补齐智能化转型短板,也在开放合作中积累了新优势。

当机器开始推演、算法参与决策、技术鸿沟不断拉大……想方设法让AI锚定向上向善方向、跑得既快又稳,每个人都可以是参与者,也能作出属于自己的贡献。

《 人民日报 》( 2026年08月31日 09 版)

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