专访长江讲席教授曾铁勇:中国AI治理迈入制度化、场景化新阶段

2026年05月22日 15:04   南方财经全媒体集团   彭敏静

南方财经记者彭敏静

工业和信息化部日前印发通知,正式启动人工智能科技伦理审查与服务先导计划,将依托国家人工智能产业创新应用先导区所在省份,率先探索人工智能科技伦理审查与服务的落地路径。

AI治理进入到什么阶段?哪些省市有望率先突围?近日,南方财经记者专访教育部长江讲席教授、香港中文大学数学人工智能中心创始主任、北师香港浸会大学数学人工智能中心主任曾铁勇。

(曾铁勇 受访者供图)

未来5—10年我国AI有望赶超美国

南方财经:你如何评价当前中国AI在多模态、智能体等前沿领域的真实竞争力?与国际顶尖水平相比,我国的优势和短板分别是什么?

曾铁勇:尽管国内人工智能发展速度很快,放眼全球目前依旧是美国处于绝对领先地位,我国整体处于跟跑状态。多数原创性技术突破集中在美国,整体技术进展落后对方半年至一年。不过,在部分软性应用领域,我国已经实现并跑甚至局部超越。

我国的核心短板集中在硬件制造层面,受外部技术封锁与供应链限制,光刻机、高端算力芯片等核心硬件被“卡脖子”,仍处于缓慢自主攻坚阶段。而我国的优势也十分突出。第一是海量人才储备,国内高校博士、硕士人才基数庞大,具备充足的技术劳动力,可快速转化为产业生产力;第二是丰富的应用场景,国内政策对AI商业化落地包容度更高,借鉴光伏、新能源产业的发展经验,AI能快速完成市场铺开落地。

综合实力打分来看,美国约9分,我国约8.5分,其余国家5—6分。未来5—10年我国AI有望基本超越,全面领先。

南方财经:未来3—5年,中国AI产业发展的关键变量是什么?是核心技术突破、人才培养,还是伦理治理体系的完善?

曾铁勇:AI治理配套十分重要,但实现赶超最核心的两大要素是人才储备与核心硬件自主突破。

人才层面,国内基层实操型技术人才储备充足,顶尖名校高端技术人才数量庞大,只要合理盘活利用,足以支撑全行业研发运转,目前仅缺少行业顶尖领军大师级人物。

当前全球AI竞争的本质已经从模型竞争延伸到底层基础设施竞争,美国持续强化高端芯片限制,本质上就是希望减缓中国AI发展的速度。硬件是最大卡点,高端GPU等算力芯片受限严重,但该封锁无法长期持续。参考国内新能源汽车赶超燃油车的发展路径,跳过传统技术壁垒、依托本土供应链与人才优势,叠加硬件自主突破,国内AI实现领跑是必然趋势。

AI伦理治理落地提速

南方财经:根据该政策,在北京、上海、广东、山东、天津、四川、江苏、湖北、湖南、浙江等10个省市启动人工智能科技伦理审查与服务先导计划。你如何看待这一政策信号?中国AI治理进入了怎样的阶段?

曾铁勇:AI伦理治理的核心作用是划定行业发展红线,清晰界定技术研发、商业化落地的边界,明确什么领域可以探索、什么行为严格禁止。一方面能规避AI带来的隐私泄露、资金安全、算法权责等各类社会风险;另一方面也能在划定底线后,给行业留足创新宽松空间,避免过度约束压制科技进步。

我认为这是一个非常重要的政策信号,说明中国人工智能治理正在从原则性倡导阶段迈向制度化、场景化和可执行化阶段。此次推动地方开展伦理审查先导计划,意味着监管开始进一步深入具体产业场景,探索可复制、可推广的治理模式。

南方财经:借鉴欧美、日韩经验,我们可以在AI治理中吸取哪些经验?又该如何避免“照搬照抄”,走出中国特色的AI治理与发展路径?

曾铁勇:从国际经验来看,美国更强调创新优先,给予 OpenAI、Google 等企业较大的创新空间;欧洲则更强调风险监管,以 EU AI Act 为代表,建立了严格的分级监管制度;日本和韩国则更加重视产业应用与政府扶持。但中国的国情与这些国家并不完全相同,中国拥有超大规模市场、完整产业链以及丰富的应用场景,因此既不能照搬美国“先发展后治理”的模式,也不能完全复制欧洲的强监管逻辑。我认为中国更适合走“发展与治理并重”的路径,在鼓励技术创新的同时,对医疗、金融、教育等高风险领域加强伦理监管,从而实现创新效率与社会安全之间的平衡。

南方财经:为什么人工智能科技伦理审查会着重关注垂直应用领域?

曾铁勇:人工智能推广的核心落脚点就是应用场景,上述领域正是人工智能可以率先落地应用的场景。国家率先在这些贴近大众生活的领域划定治理红线,既能快速落地AI惠民成果,也能在民生场景中积累治理经验,以点带面完善全行业治理体系,在守住伦理底线的前提下,最大化释放AI产业实用价值。

南方财经:先导计划覆盖北京、上海、广东、山东、天津、四川、江苏、湖北、湖南、浙江等10个省市。放眼全国,你觉得哪些城市最有条件率先探索出可复制的伦理治理模式?广东的优势和短板分别是什么?

曾铁勇:能否跑出治理样板,核心取决于三大因素:地方主政者发展魄力、本土产业发展土壤、高端人才储备。从全国来看,北京、上海、广东、浙江都具备较强的探索能力。北京拥有顶尖科研资源和政策优势,上海具备国际化金融优势,杭州在数字治理方面经验丰富,而广东尤其是深圳的最大优势在于强大的制造业基础、活跃的科技企业生态以及丰富的应用场景,例如华为、腾讯等企业都集中在广东。

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