【光明論壇】

作者：鄭慶華（同濟大學黨委書記、中國工程院院士）

近日，習近平主席在2026世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議開幕式上的主旨講話中指出，各國應當秉持以人為本、向上向善理念，讓人工智能成為促進共同繁榮、維護共同安全的一個重要動力源，攜手構建公正合理的全球人工智能治理體系。這一重要論述，深刻揭示了人工智能發展的價值方向，從模型能力走向系統能力，從外部監管走向內生治理，從少數主體的技術優勢走向全人類的共同能力。打通這條邏輯鏈，才能讓人工智能向上向善、行穩致遠。

人工智能走向真實世界，首先要完成從模型能力到系統能力的躍遷。過去一段時間，人工智能的進步主要表現為參數規模擴大、生成能力增強和任務性能提升。這些突破十分重要，但模型在測試集上表現優異，并不等于能夠在開放環境中穩定運行。真實世界充滿不確定性和多重約束，醫療、交通和重大工程決策都不能把偶然生成當作可靠結論。

系統能力的核心，不是偶然達到的能力峰值，而是持續守護的可靠下限。從工程科學看，實驗室中的能力上限決定一項技術有沒有可能，真實環境中的可靠下限決定它能不能被社會采用。人工智能下一階段的核心競爭，不只是模型規模和單項性能的競爭，而是基礎理論、數據質量、因果認知、工程驗證、場景適配和系統集成能力的競爭。要使人工智能真正賦能千行百業，不能只從數據中尋找規律，還要把科學機理、工程知識和現實約束融入模型，從一次性回答走向持續規劃和結果驗證，從單個模型走向人、機、環境協同運行的復雜智能系統。

從模型能力到系統能力，還要打通科學發現與工程應用的雙向循環。人工智能的未來，不只取決于模型有多大，更取決于能否把知識、算法和工程經驗組織成可驗證、可復用、可持續演進的系統能力。

高校應成為復雜問題的定義者和可靠智能系統的創造者。大學不能只是成熟工具的使用者，也不能把“人工智能+”簡單理解為增設課程或引入軟件。更深層的變革，是重塑知識體系、科研組織和人才培養方式，培養兼具智能素養、專業能力和社會責任的復合型人才。

人工智能進入關鍵系統，治理就必須從外部監管走向內生設計。傳統技術治理往往發生在產品形成之后，而人工智能的風險可能孕育于數據選擇、目標設定、算法訓練和系統部署的每一個環節，并通過模型復制和規模應用迅速放大。人工智能應當成為人類的可信工具。可信不是技術能力之外的附加標簽，而是人工智能進入經濟社會核心系統的基本前提。

有效治理不是限制創新，人工智能發展要避免把創新與安全簡單對立。高水平治理既要守住底線，也要為負責任的探索留下空間。同時，治理方式也應與人工智能技術特點相適應。應根據應用領域、影響范圍和風險程度實施分類分級治理，對醫療診斷、自動駕駛、公共決策等高風險應用提出更嚴格的安全要求，對一般性、輔助性應用保留合理創新空間。內生治理要求把安全、倫理和責任嵌入人工智能全生命周期。更重要的是，必須堅持人的主體地位。算法可以提供建議，但價值判斷和最終責任不能轉移給機器；人工智能可以拓展人的能力，但不能消解人的尊嚴、創造性和道德責任。

人工智能一旦成為科研創新、產業升級和公共服務的重要基礎設施，其資源配置方式就會深刻影響國家、地區和群體的發展機會。當前，不同國家在算力設施、數據資源、人才儲備和治理能力方面存在明顯差距。真正值得警惕的，不只是技術水平的暫時落差，而是這種落差可能被固化為參與創新、制定規則和塑造未來的能力差距。

真正的普惠，不只是輸出產品，而是幫助更多國家形成自主發展的能力。要幫助全球南方國家加強能力建設、彌合數智鴻溝，人工智能普惠不能停留于提供工具，而應通過人才培養、聯合研究、基礎設施建設和治理經驗分享，使更多國家既能使用人工智能，也能參與技術創新和規則制定。衡量人工智能進步的尺度，不僅要看技術前沿推進了多遠，還要看更多國家和普通人能否獲得運用技術、參與創新和防范風險的機會。

開放合作不會削弱競爭力，反而能增強人類共同解決問題的能力。高校和科研機構應推動聯合研究、人才共育、標準協同和文明互鑒，使更多國家參與人工智能發展進程。人工智能既要理解物理世界，也要尊重人類社會的多樣性，避免用單一算法尺度裁量豐富多彩的人類文明。

人工智能發展的真正成熟，不是機器越來越像人，而是人類越來越有能力駕馭技術、規范技術、使用技術。從模型能力走向系統能力，解決的是人工智能能否可靠進入真實世界的問題；從外部監管走向內生治理，解決的是人工智能能否贏得持久信任的問題；從技術優勢走向共同能力，解決的是人工智能否造福全人類的問題。只有把創新、治理和共享貫通起來，才能讓人工智能始終向上向善、行穩致遠。

《光明日報》（2026年08月07日 03版）

[ 責編：丁玉冰 ]