博鳌亚洲论坛 2025 年年会期间，“AI：如何做到应用与治理的平衡推进” 分论坛吸引了全球目光。会场里专家们的讨论，让大家看到了人工智能发展与安全之间的复杂博弈。那么，这场讨论究竟揭示了哪些关键问题，又为我们指明了怎样的方向呢？
? 技术突破与风险升级：AI 发展的双刃剑
过去一年，AI 领域的进步堪称 “跨越式”。清华大学张亚勤院士提到，从生成式 AI 到智能体，从信息智能到物理智能、生物智能，技术的演进速度远超预期。就像百度在武汉的萝卜快跑项目，无人驾驶技术让人们看到了 AI 在具身智能领域的巨大潜力。但与此同时，风险也在成倍增加。智能体的不可控性、算法的黑箱问题，都让安全治理的重要性愈发凸显。
中国科学院曾毅研究员的研究带来了好消息：提升 AI 模型的安全能力，对其问题求解能力的影响微乎其微。这意味着，安全与发展并非对立，而是可以并行不悖。但前提是，我们必须从源头将伦理安全融入技术基因，让 AI 在 “健康” 的环境中成长。
?️ 治理困境：从原则到实践的鸿沟
尽管 AI 治理的重要性已达成共识，但落实到具体行动上，全球却陷入了 “雷声大，雨点小” 的尴尬局面。中国社科院江小涓教授指出，从十年前的阿西洛马原则到巴黎 AI 峰会，治理原则大多停留在理论层面，真正落地的少之又少。这背后，既有技术迭代速度远超治理体系更新能力的客观现实，也有各国利益分歧、地缘政治等复杂因素的影响。
欧盟的《人工智能法案》虽然是全球首部全面监管 AI 的法规，但其实施过程中也面临诸多挑战。比如，如何平衡严格监管与创新激励，如何应对技术快速迭代带来的规则滞后性。而美国则采取了截然不同的策略，特朗普政府撤销了拜登的 “人工智能扩散规则”，转而通过出口管制和技术标准推广，试图在全球 AI 竞争中占据主导地位。这种 “胡萝卜加大棒” 的做法，虽然短期内可能巩固美国的技术优势，但长期来看，却可能加剧全球治理的碎片化。
? 多元路径：寻找适合国情的治理模式
不同国家的治理路径差异明显。欧盟以 “安全优先” 为核心，通过立法划定 AI 应用的 “禁区”；美国更注重市场机制，试图通过技术标准和产业联盟主导全球治理；而中国则探索出一条 “平衡发展与安全” 的道路，既强调技术自主创新，又注重风险防控。
新加坡的做法也值得借鉴。其《生成式人工智能治理模型框架》提出了 “食品标签” 式披露方法，要求 AI 产品像食品一样标注数据来源、模型风险等信息，让用户一目了然。同时，新加坡还推动数字水印技术的应用，以解决 AI 生成内容的真实性问题。这种 “软约束” 与 “硬技术” 相结合的方式，为其他国家提供了新的思路。
? 平衡之道：多方协作与动态治理
在博鳌论坛上，专家们一致认为，AI 治理需要多方利益相关者的参与。政府、企业、科研机构、国际组织等，都应在治理框架中找到自己的角色。芬兰前总理埃斯科・阿霍建议，建立由多方专家组成的委员会，共同应对 AI 带来的挑战。而 VIVO 首席安全官鲁京辉则强调，企业需要一种动态、敏捷的治理模式，以适应技术快速变化的需求。
国际合作也是关键。联合国在 AI 治理中的作用被多次提及，曾毅研究员建议，应发挥联合国等国际组织的核心作用，推动全球合作。巴黎人工智能行动峰会的成果也证明，通过多边协商，可以在 AI 伦理、可持续发展等方面达成共识。例如，峰会发起的 “环境可持续人工智能联盟”，就将 AI 的环境影响纳入治理范畴，这是全球治理的一大进步。
未来展望：构建开放包容的治理生态
随着 AI 技术的不断发展，治理模式也需要与时俱进。中国信通院孙小童指出，治理框架应具备 “可扩展性” 和 “互操作性”，既要适应技术的快速迭代，又要与国际标准接轨。东盟的做法值得关注，其《东盟数字经济框架协议》试图通过区域合作，建立统一的 AI 标准和法规，避免被大国技术垄断。
对于企业而言，平衡发展与安全需要从技术研发到应用落地的全链条治理。阿里云在日本推出的本地化部署服务，既满足了用户的数据主权需求，又推动了 AI 技术的全球化应用。这种 “技术 + 本地化” 的策略，或许能为其他企业提供参考。
博鳌亚洲论坛 2025 年的讨论，为我们勾勒出了 AI 治理的未来图景：技术发展与安全治理并非零和博弈，而是可以相互促进的共生关系。无论是政府、企业还是国际组织，都需要以开放的心态、务实的行动，共同构建一个安全、包容、可持续的 AI 生态。只有这样，AI 才能真正成为造福人类的 “骏马”，而非脱缰的 “野马”。
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