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题名论生成式人工智能的动态风险及适应性治理
被引量：36
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作者
谢潇
罗世杰
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机构
重庆大学法学院
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出处
《北京工业大学学报(社会科学版)》
北大核心
2025年第1期112-125,共14页
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基金
国家社会科学基金青年项目(19CFX057)。
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文摘
生成式人工智能的兴起标志着人类社会进一步向强人工智能时代迈进,随之而来的不仅有对“奇点”的期待,还存在着对技术治理陷入“科林格里奇困境”的隐忧。生成式人工智能技术风险可阶段性刻画为“初始-结果-衍生”三层表征,且其具有动态特性,具体可解构为复杂性、不确定性与高流动性。面对生成式人工智能动态风险,传统治理体系面临治理思维、治理工具及治理体制等方面的困局。而出于技术发展与风险规制的协调目标,适应性治理成为其中应有之义:既突破传统治理困局、灵活治理生成式人工智能动态风险,又不至于过于冒进、破坏治理体系整体稳定。具言之,生成式人工智能动态风险适应性治理体系包括如下内容:治理思维方面,强调动态风险的分配正义;治理工具方面,制度伦理化与生态科技化并行;而治理体制方面,以合规、赋权与监管作为不同阶段风险的主要治理机制,构建多元主体分层行动网络。
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关键词
生成式人工智能
动态风险
适应性治理
科林格里奇困境
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Keywords
generative artificial intelligence
dynamic risk
adaptive governance
Collingridge's Dilemma
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分类号
D992.17
[政治法律—国际法学]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F49
[经济管理—产业经济]
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题名从“可解释”到“可信任”:人工智能治理的逻辑重构
被引量：6
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作者
郭小东
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机构
浙江大学光华法学院
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出处
《北京工业大学学报(社会科学版)》
北大核心
2025年第6期117-135,共19页
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基金
国家社会科学基金规划项目(23XFX004)。
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文摘
人工智能技术的迅猛发展,特别是大型语言模型的兴起,使得传统以“可解释”为核心的人工智能治理范式面临严峻挑战。在技术层面,大模型参数规模庞大、架构复杂且具有涌现特性,难以实现全面解释;在认知层面,专业术语与日常语言间存在极大差别,加之人类认知负荷有限,导致解释难以被有效理解;在实践层面,解释往往被异化为形式化的合规工具,难以解决信任问题。基于此,从“可解释”到“可信任”的人工智能治理逻辑重构成为必然。“可信任”范式通过多维度构建对人工智能系统的整体信任。在技术维度,聚焦提升系统的稳健性、可验证性和安全性;在价值维度,致力于实现人工智能与社会伦理价值对齐;在治理维度,注重构建分类分级监管、责任明确与多元协同的适应性治理框架。三个维度相互支撑,共同形成可信任人工智能的治理体系。“可信任”范式并非完全取代“可解释”范式,而是将后者置于更广阔的信任建构体系中,作为特定情境下的重要手段而非普适性目标。此种重构反映了人工智能治理理论从单一技术导向到“技术-社会-制度”综合视角的深化演进,它既正视了复杂人工智能系统“黑箱”特性的客观存在,又积极探索在此约束下建立多维信任的可行路径,为应对日益复杂的人工智能系统提供了更为包容、灵活的治理思路。
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关键词
生成式人工智能
人工智能治理
可解释性
可信任性
价值对齐
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Keywords
generative artificial intelligence
artificial intelligence governance
interpretability
trustworthiness
value alignment
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分类号
D992.17
[政治法律—国际法学]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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