要点总结 #
研究背景和问题：人工智能的快速发展带来了巨大的社会风险，如隐私泄露、伦理危机等。当前的人工智能风险治理主要依赖于工具主义和结构主义的治理路径，但这些路径难以成为主导逻辑。本文通过‘技术双向性’的研究思路，构建了一个‘技术—制度’协同演化的试探性治理框架，旨在解决人工智能风险治理中的复杂性和不确定性问题。
方法论和贡献：本文以深度伪造技术为典型案例，分析了人工智能风险治理的迭代发展过程。研究发现，技术治理逐渐从‘被动检测’转向‘主动检测’，制度治理从‘间接监管’转向‘直接监管’，技术系统的迭代发展从‘临时协调’转向‘永久协调’。本文提出了一个灵活的治理逻辑，强调在治理过程中引入历时分析和辩证思维，合理配置技术和制度工具。
关键要点 #
论文重要性 #
这项研究对于人工智能风险治理具有重要意义。随着人工智能技术的快速发展，社会风险日益复杂，传统的治理模式难以应对。本文提出的‘技术—制度’协同演化框架为人工智能风险治理提供了新的思路，强调了技术与制度的动态平衡。该研究不仅为当前的人工智能治理提供了理论支持，还为未来的治理实践指明了方向，特别是在应对新兴技术带来的不确定性风险时，试探性治理框架具有广泛的应用前景。
深度解读 #
技术双向性 #
本文提出了技术双向性的概念框架，强调技术与制度的协同演化。技术双向性指的是技术不仅影响社会，社会也通过制度、价值和组织等方式塑造技术的发展方向。论文通过深度伪造技术的案例，展示了技术治理与制度治理的互动过程。具体而言，技术治理从被动检测逐渐发展为主动检测，而制度治理则从间接监管转向直接监管。这种协同演化的过程表明，技术与制度的互动是动态的、迭代的，而非单向的技术决定论或制度决定论。通过这种框架，论文为人工智能风险治理提供了一种新的视角，强调了技术与制度的双向互动在应对复杂风险中的重要性。
试探性治理 #
试探性治理是本文的核心概念之一，指的是通过谨慎、初步、灵活和渐进的方式管理复杂性和不确定性问题。与传统的确定性治理不同，试探性治理强调在治理过程中不断调整和迭代，以适应快速变化的环境。论文通过深度伪造技术的治理案例，展示了试探性治理的实际应用。在技术发展的早期阶段，治理方式主要是治标型协调，即通过被动检测和间接监管来应对风险。随着技术的成熟和风险的显现，治理方式逐渐转变为治本型协同，即通过主动检测和直接监管来应对风险。这种治理模式的转变表明，试探性治理能够有效应对新兴技术带来的不确定性，并为未来的治理实践提供了重要的参考。
深度伪造风险 #
深度伪造技术是本文的核心案例，展示了人工智能技术带来的社会风险及其治理挑战。深度伪造技术通过生成对抗网络（GAN）实现语音模拟、人脸合成和视频生成，具有极高的欺骗性。这种技术的滥用不仅威胁个人隐私，还可能引发社会信任危机、伦理危机甚至政治动荡。论文通过分析美国、欧盟和中国在深度伪造技术治理中的不同路径，展示了各国在应对这一技术风险时的策略差异。美国的治理路径以权益保护为主导，欧盟则以行动框架为主导，而中国则强调场景应用。尽管路径不同，但各国都经历了从被动检测到主动检测、从间接监管到直接监管的治理模式转变。这一案例表明，深度伪造技术的治理需要技术与制度的协同演化，才能有效应对其带来的复杂风险。
制度治理演变 #
制度治理在人工智能风险治理中扮演着重要角色，本文通过深度伪造技术的案例，展示了制度治理的演变过程。在技术发展的早期阶段，制度治理主要表现为间接监管，即通过现有的法律框架（如生物信息保护、侵权责任处置等）来应对风险。随着技术的成熟和风险的显现，制度治理逐渐转向直接监管，即通过专门的法律、法规和政策文件来明确技术开发和使用的主体责任。例如，美国通过《深度伪造责任法案》等法律文件，欧盟通过《可信赖人工智能伦理指引》等框架性文件，中国则通过《互联网信息服务深度合成管理规定》等政策文件，加强了对深度伪造技术的直接监管。这种制度治理的演变表明，随着技术风险的复杂化，制度治理需要更加灵活和及时地调整，以应对新兴技术带来的挑战。
未来治理方向 #
本文最后提出了未来人工智能风险治理的方向，强调了技术与制度的协同演化在应对复杂风险中的重要性。未来的治理需要更加注重试探性治理的理念，即通过谨慎、初步、灵活和渐进的方式管理不确定性。具体而言，未来的治理可以从以下几个方面入手：首先，加强技术治理与制度治理的协同，确保技术与制度的互动能够及时应对新兴风险；其次，推动全球范围内的治理合作，特别是在数据隐私保护、算法规制等跨国问题上，需要各国共同制定治理框架；最后，提升公众的技术素养和风险意识，通过教育和宣传增强社会对人工智能风险的认知和应对能力。这些方向的探索将为人工智能风险治理提供新的思路和工具，推动技术与制度的协同演化，最终实现有效的风险治理。
完整论文 #
