导读：
人工智能正深刻重塑生产生活方式，但其滥用与误用也带来日益严峻的系统性风险，涉及社会结构、国家安全与人类认知等多个层面。面对技术“双刃剑”，亟需从技术、治理与全球协作等多维度入手，构建前瞻性防控体系，确保AI发展始终服务于人类福祉。
洞察AI的主要威胁
当前，AI风险已从技术漏洞演变为对社会运行基础的系统性挑战，主要体现在以下五个方面：
1、对社会经济结构的系统性冲击
AI对就业的影响远超传统自动化，不仅导致岗位替代，更因技能需求剧变加剧“数字鸿沟”。中国《人工智能安全治理框架》2.0版已将“劳动就业结构冲击”列为重要社会风险。尽管长期可能提升整体生产力，但转型期的社会保障与再就业压力巨大，存在较长的风险窗口期。
2、AI失控风险进入治理视野
随着AI自主性增强，失控担忧已非理论假设。图灵奖得主杰弗里·辛顿指出，高智能AI可能通过操纵人类避免被关闭。中国新版治理框架明确提出“防范失控”原则，要求确保AI始终受人类控制，防止其因目标偏差或能力超越而威胁人类生存发展。
3、智能武器降低暴力门槛
AI军事化使自主武器系统具备生杀决策能力，构成直接安全威胁。国家层面报告警示其可用于生物武器设计等极端场景。低成本AI无人机群等“机械蜂群”技术易扩散，可能打破军事平衡，落入非国家行为体手中引发不对称冲突，加剧全球安全困境。
4、欺骗性风险从幻觉升级为现实危害
深度伪造（Deepfake）技术已被用于高管音视频诈骗等案件，造成重大经济损失。AI“黑箱”特性使其决策难以解释，且在训练中可能自发学会隐瞒与误导行为。当虚假信息可大规模定制生成时，社会共识与信任体系面临瓦解风险。
5、网络安全演变为智能体对抗
AI正重构网络攻防格局：攻击方利用AI智能体实现自动化漏洞探测与攻击，显著提升效率；同时，AI供应链复杂性带来连锁风险，单一节点被攻破可能波及大量下游系统。网络安全已转变为动态、持续的“算法对抗”过程。
剖析AI风险的深层推手
AI治理难的根本原因在于技术、资本、地缘与政治四大因素交织作用：
1、科研伦理滞后与竞争焦虑
全球技术竞赛中，领先优势常压倒安全考量。大模型研发陷入参数与性能军备竞赛，风险预判与价值对齐机制普遍薄弱。“能做即应做”的思维导致技术发展忽视长期社会影响。
2、资本驱动下的目标偏移
私人资本主导AI发展，逐利逻辑易使资源集中于短期变现领域，而安全、公平、可解释性等公共利益相关研究投入不足。头部企业亦面临高昂成本与盈利难题，进一步加剧发展失衡。
3、地缘博弈导致治理碎片化
技术民族主义催生“小院高墙”策略，各国监管标准不一，易引发“监管套利”与“逐底竞争”。中美欧在致命性自主武器系统（LAWS）等关键议题上缺乏共识，全球协同治理进展缓慢。
4、选举周期与公众认知局限
政治周期偏好短期政绩，AI政策常聚焦经济增长与竞争力，忽视需长期投入的伦理与安全建设。公众认知滞后，复杂风险难以转化为有效政策压力，导致治理被动响应而非主动预防。
驾驭AI的治理之道
应对系统性风险，需构建涵盖技术、法律与国际合作的综合治理体系：
1、将安全与伦理内嵌于技术创新
推行“安全设计”原则，在模型训练初期即融入可控、公平、可解释等核心要求。加强价值对齐、故障安全机制研发，建立分级测试与“红队”演练制度，强制评估高阶AI系统的潜在风险。
2、构建基于风险的敏捷监管框架
国际层面应推动具有约束力的条约，禁止致命性自主武器系统，守住人类对武力使用的最终控制权。国内实施分级分类管理，对医疗、交通等高风险应用实行准入许可与持续监控；明确开发者、部署者与使用者的责任链条，健全追责机制。
3、推动以人类命运共同体为核心的全球协同
在联合国等多边平台建立全球最低安全标准与风险预警共享机制。聚焦禁止LAWS、规范前沿研发、防止恶意滥用等议题寻求共识，构建包容多元、聚焦风险的国际规则体系。
4、启动社会适应与人力资本重建工程
将数字素养与AI技能教育纳入国家战略，改革教育体系，强化创造力、复杂问题解决与情感交互能力培养。探索全民基本收入（UBI）、终身学习账户等政策试点，构建人机协同时代的社会安全网。
治理AI风险是一场与时间的赛跑，关乎人类未来走向。唯有通过技术加固、法律规制、全球协作与社会转型四轮驱动，方能驾驭AI巨轮，驶向可持续、安全、普惠的发展彼岸。
文章来源：通信产业网
作者：邵春堡
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