“技术赋能”与“纾解风险”双轮驱动人工智能高质量发展

　　人工智能的高质量发展既要促进智能技术赋能生活生产，也要纾解技术应用带来的风险挑战。然而，目前我国不少地方、领域发展人工智能主要遵循“技术赋能”的单一逻辑，“纾解风险”的相关考虑仍然不足。人工智能是一种渗透性强、颠覆性高的使能技术，其发展和应用在极大提升生产力水平的同时也无可避免地重塑生产关系，从而诱发社会不适、心理抵触、价值冲突等负面影响，给人类社会在法律规范、道德伦理、社会治理等方面带来严峻挑战。

　　因此，促进人工智能高质量发展不能一味追求技术的经济效益，还须考虑其社会适用问题、风险防控问题、价值取向问题等，必须在原有“技术赋能”的基础上引入“纾解风险”考量，促进二者形成合力，推动发展更高质量、更可持续、更负责任的人工智能，切实增进人类共同福祉。

　　“社会实验”为推动人工智能高质量发展提供可行方案

　　我国高度重视人工智能健康、可持续发展，高度关注人工智能的社会影响。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，要求把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征，预判人工智能的挑战，最大限度防范风险。2018年，习近平总书记在中共中央政治局集体学习时强调，要整合多学科力量，加强人工智能相关法律、伦理、社会问题研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德。按照中央的精神和要求，科技部在全国18个“国家新一代人工智能创新发展试验区”部署开展人工智能社会实验，探索智能社会治理的路径。

　　社会实验作为一种研究方法，通常用于检验特定因素（政治、经济、科技、文化等）作为干预变量被引入真实社会情境所产生的反应，以发现或证实变量间或变量与社会现象间的因果关系。人工智能社会实验是对人工智能的社会影响进行持续观测、科学记录和综合分析的实证研究活动，有助于精准识别人工智能的挑战和冲击，有利于在智能时代把握社会演进规律和提升社会治理的科学化水平，是完善人工智能治理体系、助推人工智能高质量发展的重要途径，主要表现在以下方面：

　　一是能够开拓评价人工智能发展质量的崭新维度。人工智能社会实验考察的侧重点不在于技术本身，而在于技术的应用对人类社会的运转模式、行为方式、组织结构、社会网络、人际关系、心理活动、思维习惯、意识形态等方面所造成的综合影响，具有鲜明的社会属性。因此，社会实验为全面评估人工智能的社会影响开拓了一个全新视角，丰富和完善了人工智能高质量发展的时代内涵。

　　二是能够对人工智能潜在风险提前感知和防控。人工智能技术具有迅速增强任一领域的巨大潜力，技术的“双刃剑”效应尤为突出，若缺乏对其发展和应用开展监测评估，则容易引发系统性危机。因此，通过在风险可控的有限范围内开展人工智能社会实验，可以提前对智能技术应用潜藏的社会风险进行监测、感知、评估和防控，从而最大限度避免因技术风险评估不足引发系统性社会风险。

　　三是能够检验现行政策利弊并对新政出台提供启示。人工智能的社会实验在某种程度上也是政策试验，通过构建“技术-政策-社会”分析框架，既从“技术-社会”路径探究技术应用的社会影响，也从“政策-社会”路径考察现行人工智能政策的社会反馈，还基于技术与政策的互动检视其社会后果。多路径评估人工智能的社会影响有助于检验现行人工智能政策的利弊并为下步精准施策提供启示。

　　四是能够凝聚全社会力量共商人工智能高质量发展。开展人工智能社会实验是一次广聚民智、问计于民的社会治理实践，通过将社会影响作为重要考量因素引入对人工智能高质量发展的反思与谋划，有效地将广大社会公众组织起来，形成人工智能治理共同体，共同探讨人工智能何以向善发展、何以包容创新、何以更高质量发展等重大时代议题，为推动人工智能高质量发展提供了全新解决方案。

　　高质量开展人工智能社会实验

　　一是全面认识社会实验的目的、意义、价值。人工智能社会实验旨在考察智能技术的发展和应用对人类社会造成的综合影响，有利于拓展人类对科技发展的认知维度，建构更加全面的科学技术观，有助于引导新兴技术向上向善发展，切实担当起增进人类共同福祉的伟大使命。

　　二是确保实验的规范性、科学性、伦理性。要遵循社会实验研究方法相关技术和程序规范，确保实验样本分组的随机性和适切性，增强社会实验的信效度；要科学合理设置实验组和对照组，精确监测和评估某一变量的作用；要注重指标测量和数据采集的科学设计，确保指标和数据的标准化、完整度和延续性；要强化社会实验的伦理审查，坚持相互尊重、平等公正、扬利避害的原则，开展符合人伦道德的科学研究。

　　三是强化顶层设计和组织领导。人工智能社会实验是一项长周期、跨领域、多学科的开创性工作，具有诸多不确定因素。有关政府部门要建立健全工作体系和工作机制，聚焦实验选题、专家咨询、平台支撑、团队建设、方案设计、成果交流、经验推广、条件保障等方面切实加强统一组织领导，为开展人工智能社会实验创造有利条件。

　　作者单位：华南理工大学公共管理学院、人工智能与数字经济广东省实验室（广州）

　　注：本文系2022年度广州市重点研发计划重大科技专项“广州国家新一代人工智能创新发展试验区人工智能社会实验揭榜挂帅项目”（20220602JBGS04）、琶洲实验室自立项目“广州重点领域人工智能社会实验研究”（PZL2022ZZ0001）的阶段性成果。