當人工智能（AI）以前所未有的速度重塑世界，我們該如何駕馭這股力量，使其賦能千行百業(yè)奔涌向前，又不沖垮人類價值的堤岸？今年全國兩會期間，全國政協(xié)委員、工業(yè)和信息化部原副部長王江平在接受證券時報記者采訪時，談到了全球AI治理的困境與出路，并就人工智能與制造業(yè)深度融合話題進行了深度解析。
“我們談AI安全，強調(diào)AI治理，不要泛泛地談，而要聚焦到具體的行業(yè)中?！蓖踅揭灾圃鞓I(yè)為例，在工業(yè)領(lǐng)域AI必須滿足比較高的魯棒性、可解釋性等底層要求。
而更深層次的治理，則需要全球協(xié)同。目前伴隨著人工智能的快速發(fā)展，隱私泄露、深度偽造、就業(yè)沖擊等問題已引起廣泛討論。王江平認為，從全球范圍來看，當前AI治理還存在多重困境，包括治理理念的二元對立、治理實踐的短期主義以及規(guī)則主導(dǎo)權(quán)存在爭議等。
對此，他提出“人機對齊”是技術(shù)治理的關(guān)鍵抓手，即AI要與人類的價值觀對齊。具體來看，人機對齊技術(shù)的作用，可以概括為通過“RICE”四大原則，為AI系統(tǒng)注入可控、可信的基因。其中R代表魯棒性，讓AI在面對對抗輸入或陌生場景時不易“跑偏”；而I則是可解釋性，讓人們更加理解AI的推理過程；C則是可控性，確保人類能監(jiān)督和糾正AI的行為；最后是E，即道德性，致力于將人類價值觀嵌入系統(tǒng)目標。
王江平進一步表示，在技術(shù)進展方面，大家早期主要依賴基于人類反饋的強化學習，讓AI從人的偏好中學習。現(xiàn)在，技術(shù)路線更加多元和前沿，比如檢索增強生成技術(shù)，就是通過引入外部知識庫，提高回答的準確性和可追溯性，減少“幻覺”。
“如果只是簡單的對齊，無法適應(yīng)人工智能的復(fù)雜性，因此‘人機對齊’的相關(guān)技術(shù)要動態(tài)變化?！痹诖嘶A(chǔ)上，王江平認為，“人機對齊”的下一步是要實現(xiàn)“雙向?qū)R”，一方面，AI要“對齊人類”，確保其安全、可靠、向善；另一方面，人類也要“對齊AI”，這意味著我們要提升全社會的“AI素養(yǎng)”，學會負責任地使用AI，在與AI協(xié)作的過程中，保持批判性思維和人的主體性，避免過度依賴導(dǎo)致自身能力退化。最終，我們要構(gòu)建的是“混合智能”，讓人的智慧與機器的智能在相互調(diào)適、相互增強中，實現(xiàn)“1+1>2”的效應(yīng)。
往更深層次延展，王江平認為，在“十五五”時期，中國的AI治理需要形成特色，貢獻“中國方案”。一方面可以通過“文化對齊”，將中國傳統(tǒng)文化中的“和合”“中庸”智慧深度融入AI的設(shè)計、訓練與評估全流程。另一方面，大力推動“人工智能+”行動，要以解決社會實際問題為導(dǎo)向。引導(dǎo)AI技術(shù)奔著產(chǎn)業(yè)升級的“硬骨頭”、民生服務(wù)的“痛點”去，用解決實際問題的效益來檢驗技術(shù)價值。特別是在“AI+制造”領(lǐng)域，要聚焦攻克“工業(yè)黑箱”、優(yōu)化能耗、提升良品率等真實挑戰(zhàn)。
在采訪中，王江平也表示，AI與制造業(yè)融合也是他關(guān)注的重點，而這背后還關(guān)乎“十五五”開局之年，工業(yè)領(lǐng)域如何培育新質(zhì)生產(chǎn)力的重要課題。王江平認為，人工智能快速發(fā)展，科研范式也發(fā)生了根本性變化。做好新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)，一定要把AI這個工具用好。
王江平進一步解釋道，培育新質(zhì)生產(chǎn)力，必須強化“AI for Science”（AI驅(qū)動科學發(fā)現(xiàn)）與“AI for R&D”（AI驅(qū)動研發(fā)）結(jié)合。前者解決“0到1”的科學突破，后者則解決“2到10”的技術(shù)轉(zhuǎn)化與工程化問題。這正是中央強調(diào)的“科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合”的關(guān)鍵所在。
要讓AI推動新質(zhì)生產(chǎn)力，技術(shù)、數(shù)據(jù)、算力、標準哪個更需要突破？面對記者的提問，王江平的回答務(wù)實卻精準?！澳壳斑@幾個方面各有短板，在某些領(lǐng)域可能是數(shù)據(jù)，在其他領(lǐng)域可能是標準。應(yīng)該分行業(yè)去攻克，哪個是短板就解決哪個問題。”
王江平特別指出，制造業(yè)因其特殊性，對AI模型的可解釋性、魯棒性有著極高要求，這也解釋了為何AI目前在研發(fā)設(shè)計、市場營銷等“微笑曲線”兩端應(yīng)用較多，而在生產(chǎn)運營環(huán)節(jié)應(yīng)用相對較少的現(xiàn)象。推動AI與制造業(yè)深度融合，必須攻克這些短板。
（證券時報記者 韓忠楠）
