人工智能治理是其技術和運用發展到一定階段的必然結果，更是對其研究、開發、生產和運用過程中出現的公共安全、道德倫理等問題加以規范和治理的過程。對此要從三方面加以思考：

一是要注意平衡一對關系，一方面，人工智能通過科技產業的發展帶來經濟效益，即社會福利、企業的營利活動還有知識產權應用法案的提出；另一方面，為了防止企業面對過重的責任負荷，應適當地考慮企業的責任有限化等問題，以避免對人工智能管理過嚴。過分強調法治會對人工智能產業的發展、人工智能技術的探索造成一定限制，所以我們需要辯證地看待這個問題。和產業、經濟利益相對的是現在比較缺乏的人工智能治理，為解決現實問題應特別強調個人權利、信息安全、數據隱私等，在我們評價維度中表現為公平正義及對政府行為的法律制約。人工智能治理中，應注意這樣一對關系，在發展產業的同時保障權利、實現公平，不應顧此失彼。

二是從國際規則博弈角度來說，需要注意幾個問題，如數據安全、面部識別技術的應用等。個人隱私保護與產業發展的對立統一關系是我們需要考慮的范疇。如何準確傳達加強數據治理、防治人工智能風險的意圖，如何切實完善制度設計非常重要。此外，算法黑箱也是一個重要且難以解決的問題，人工智能的預測能力越強、功能越強，越容易導致算法黑箱問題。我們希望算法可以解釋、說明及透明化，但實際上這很難完全做到。如果不能恰當地做到，就會產生連鎖反應，使人工智能治理機制瓦解。要從法律的角度來認識人工智能治理，如果人工智能“黑箱化”，將會導致問責艱難，甚至會失去原有的人工智能治理效力。

三是在考慮人工智能治理中強調法治，往往會涉及法律、政策、規則對人工智能技術的開發和人工智能產業的發展的過分嚴苛限制。解決這個問題，我們應該注意人工智能治理中“軟法”與“硬法”相結合。在評選案例時，更應注重軟硬結合。其中，軟法主要是指道德，如從現有案例可以看到，當前美國的企業已經從道德入手，制定企業內部規則或是技術操作規則。

【本文作者為上海交通大學文科資深教授、中國法與社會研究院院長，教育部“長江學者”特聘教授；本文根據作者在2021年1月14日“2020全球十大人工智能治理事件專家內部研討會”上的發言整理】

責編：李 懿 / 賀勝蘭

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