日前，國務院印發(fā)《關于加強數(shù)字政府建設的指導意見》，就主動順應經(jīng)濟社會數(shù)字化轉型趨勢，充分釋放數(shù)字化發(fā)展紅利，全面開創(chuàng)數(shù)字政府建設新局面作出部署。

　　數(shù)字化轉型是主流趨勢，數(shù)字政府建設也是當前的重點領域。數(shù)據(jù)是數(shù)字化轉型的前提和基礎，然而我們目前的海量數(shù)據(jù)信息還存在數(shù)據(jù)積累少、數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)質量參差不齊、數(shù)據(jù)開放使用規(guī)則不清晰等突出問題。如何推動高質量數(shù)據(jù)建設，助力人工智能健康發(fā)展?思客邀請清華大學人工智能國際治理研究院副院長、人工智能治理研究中心主任梁正教授深入探討這一話題。

　　隨著數(shù)字化浪潮的不斷推進，數(shù)字化、智能化成為引領未來經(jīng)濟的重要動力。黨中央高度重視發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，國家“十四五”規(guī)劃和2035年遠景目標綱要作出數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略，部署了數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字社會、數(shù)字政府建設目標。數(shù)字經(jīng)濟已成為全球經(jīng)濟社會發(fā)展的重要驅動力。而人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅動力量，正深刻影響著經(jīng)濟社會的發(fā)展進程。

　　人工智能的發(fā)展還存在不成熟的地方，當前談得最多的是不斷提升人工智能技術的安全性、可靠性和可控性，但最重要的是要把 AI的賦能作用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展結合起來，讓AI成為新基建的一部分，打造數(shù)字新基建，利用信息技術推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型。

　　目前推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型還需要解決幾個問題，一是我們在很多產(chǎn)業(yè)領域沒有數(shù)據(jù)積累，德國的很多企業(yè)在20年前就已經(jīng)保留著生產(chǎn)過程相關的各類數(shù)據(jù)文本，檔案很全，但是我們在很多行業(yè)領域都是口傳心授，缺乏數(shù)據(jù)記錄。二是數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一，質量不高，包括我們在公共領域的數(shù)據(jù)，在一些數(shù)字化走得比較靠前的城市，比如上海、杭州、深圳等，也仍然存在數(shù)據(jù)標準和格式不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)歸集難度大的問題。三是數(shù)據(jù)開放使用規(guī)則不清晰，這又涉及到治理問題。

　　這方面要注意一個誤區(qū)，不是解決了這些問題后，就一定會發(fā)揮作用。就像我們建了很多機場，沒有飛機，沒有乘客，它能產(chǎn)生效益嗎?所以數(shù)字基建關鍵是要跟產(chǎn)業(yè)應用結合，不管是公共需求還產(chǎn)業(yè)需求。

　　在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化方面現(xiàn)在相關部門也有一些共性技術的支持。例如，我們的機床行業(yè)是一個大而散的行業(yè)，幾乎可以覆蓋制造業(yè)的全部領域，小到螺絲釘、大到高鐵、飛機、船舶、火箭，其產(chǎn)品乃至設備的制造都離不開機床。

　　我們過去的機床行業(yè)總體上是比較落后的，雖然有“十八羅漢廠”這樣的骨干企業(yè)，但是在智能化轉型中，我們的企業(yè)和德國、日本、瑞士一些領先的機床廠家相比，競爭力還是不夠的，所以就導致整個機床行業(yè)比較分散，龍頭企業(yè)的實力不夠強。

　　而隨著中國經(jīng)濟體量和市場規(guī)模的擴張、生產(chǎn)制造的需要，企業(yè)中數(shù)控機床的數(shù)量在不斷攀升。數(shù)控機床的發(fā)展需要比較好的數(shù)字化基礎，現(xiàn)在中國機床工具工業(yè)協(xié)會正在探索推動一項創(chuàng)新性的智能化服務，用工業(yè)云的方式收集分散在各個企業(yè)、機床上的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)整合、學習對工藝參數(shù)等優(yōu)化后再分發(fā)給企業(yè)。這有點像在機床領域建了個安卓系統(tǒng)，定期優(yōu)化升級，可以大大提高工業(yè)生產(chǎn)率。

　　越是傳統(tǒng)的行業(yè)，其實做數(shù)字化、智能化空間越大。比如過去農(nóng)業(yè)效率很低，在采集、儲存、流通環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生大量浪費，現(xiàn)在通過智慧農(nóng)業(yè)、數(shù)字農(nóng)業(yè)建設，增加了農(nóng)業(yè)附加值。在這方面數(shù)字產(chǎn)業(yè)園是個很好的嘗試，利用可以開放的公共數(shù)據(jù)，吸引相關產(chǎn)業(yè)匯聚，利用優(yōu)質資源，推動企業(yè)數(shù)字化、智能化發(fā)展和產(chǎn)業(yè)聚集。智能化轉型未來是一個必然，我們的產(chǎn)業(yè)發(fā)展有很大前景，目前中國經(jīng)濟面臨“三重壓力”，實現(xiàn)數(shù)字化和智能化轉型，就能激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新動能。

　　“人工智能有多少智能就有多少人工”，這雖然是句調侃的玩笑話，但說明人工智能也存在很多問題。比如自動駕駛還無法完全脫離人的操控，訓練算法所需的場景數(shù)據(jù)仍需要人來標注。盡管機器具備了自我學習的能力，但在很大程度上仍需要人來引導，在利用大量的數(shù)據(jù)訓練后才能展現(xiàn)出一些效果。在這樣的背景下，倘若標注者自身的學歷和能力參差不齊，那人工智能自我學習的效果也大不相同，這樣的情況在醫(yī)療、建筑這種專業(yè)性較強的領域更為突出。如果我們期待以這樣的方式推動工業(yè)領域的高質量數(shù)據(jù)建設，在我看來這是不可能的。

　　推動高質量數(shù)據(jù)建設，到底該怎么做?目前在多個地方已經(jīng)出現(xiàn)一些有益嘗試。比如深圳龍崗建了一個AI小鎮(zhèn)，按照數(shù)字化、智能化產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需要的資源對AI小鎮(zhèn)的底層架構進行系統(tǒng)化配置，比如一些公共部門的數(shù)據(jù)，在匯集和整理后先面向社會開放使用。

　　目前全國已經(jīng)有約15個省市區(qū)出臺了數(shù)據(jù)方面的管理條例或地方性政策，這是在中央大力推動下取得的進展。不論是數(shù)字經(jīng)濟還是人工智能試驗區(qū)，像深圳這樣的中國特色社會主義先行示范區(qū)要勇做“排頭兵”，積極探索數(shù)據(jù)要素領域的產(chǎn)權制度、公共數(shù)據(jù)開放、流通交易和數(shù)據(jù)安全等管理機制。

　　現(xiàn)代社會中的數(shù)據(jù)安全問題，特別是一些場景下公平問題尤為突出，相關頂層設計的重要性也愈發(fā)凸顯。比如數(shù)據(jù)安全涉及個人財產(chǎn)，這類問題的治理難度非常大。此外還有倫理規(guī)范方面的問題，在數(shù)據(jù)安全領域，我們該如何把控倫理的底線，這些都對我們的工作提出巨大挑戰(zhàn)。2021年，歐盟頒布了《人工智能法》草案，雖然目前仍在征集意見中，但這是全球范圍內關于人工智能的首部系統(tǒng)化法律，也算是在這方面的一大突破。

　　自2021年11月1日起，我國也開始施行《中華人民共和國個人信息保護法》，這部法律與《數(shù)據(jù)安全法》等其他幾部法律共同構成了我國數(shù)據(jù)安全底線治理的基礎。特別是醫(yī)療、金融、司法這樣一些涉及到個人權益乃至人身安全的重要領域，運用相關算法進行自動化決策要非常小心。正如前文所說，這些領域內主流的機器訓練方法，不具備可解釋性，只是一個數(shù)據(jù)擬合的結果，因此存在出錯概率。

　　我認為，算法運用要合乎倫理，要保障底線、公平且保護隱私，不能夠侵犯個人權益。特別是在一些個人領域，針對相關算法公眾要有問責權，針對安全主體責任要定期審查，必要時應考慮引入第三方的安全評估制度。針對一些數(shù)據(jù)原因造成的決策錯誤，我們也應引入人工干預糾偏并復核。因此，從底層技術的角度來看，最終我們需要建立的是一個綜合性的人工智能治理體系。

　　數(shù)據(jù)是數(shù)字化轉型的前提和基礎，這個數(shù)據(jù)既包括公共數(shù)據(jù)，也包括平臺企業(yè)所掌握的消費者個人數(shù)據(jù)，所以在管理、使用、流動上形式是不一樣的，相應的制度和治理機制設計也應有所不同。

　　總的來看，對于人工智能治理，一是技術本身要可解釋可控，二是有時可能要人工干預，這是一個多元協(xié)同治理的概念。當前我國針對人工智能特定應用場景已經(jīng)出臺了管理措施，如《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》。未來應從算法分級分類管理的角度出發(fā)，按照高風險高影響、高風險低影響、低風險高影響、低風險低影響劃分，針對不同領域、不同場景下的應用采用不同的治理工具組合。

　　人工智能治理問題是在高速發(fā)展中出現(xiàn)的問題，所以我們將其歸結為新興技術的治理，適用于“敏捷治理”的概念。對它要有一個客觀的態(tài)度，不能視其為洪水猛獸，也不能放任不管，而是要密切地去了解其進展，然后引入相關利益方，根據(jù)它的發(fā)展演變，不斷地去調適治理模式、創(chuàng)新治理手段。(作者：梁正　清華大學人工智能國際治理研究院副院長、人工智能治理研究中心主任)