6月17日，中国社会科学院经济研究所特邀清华大学文科资深教授、人工智能国际治理研究院院长薛澜作题为“人工智能前沿发展与治理”的专题报告。讲座由中国社会科学院经济研究所党委书记龚云主持。

薛澜教授围绕人工智能前沿发展、风险挑战及治理应对作了全面讲解。薛澜教授指出，当前人工智能技术正处于加速演进阶段，前沿模型持续迭代，多模态能力不断拓展，智能体技术快速发展，具身智能加快从数字空间走向实体场景。人工智能正在从平台工具和单点应用，加快转变为深度嵌入经济社会运行的通用性技术力量，在科学研究、产业创新、公共服务和社会治理等领域展现出广阔应用前景。例如，在 AI for Science 领域，人工智能正在推动新药研发从靶点发现、分子设计、实验验证、临床试验到治理约束等环节的全链条重塑，为加快知识发现和产业创新提供技术支撑。

薛澜教授认为，人工智能在释放发展潜能的同时，也带来多重风险挑战，主要包括恶意使用风险、故障风险和系统性风险。例如，前沿模型正从“被动工具”向具备任务规划、工具调用和自主执行能力的系统演进，可能被用于漏洞发现、攻击组织和复杂行动实施，可能通过开源智能体供应链进一步扩散风险；智能体系统中的幻觉问题更加隐蔽，可能贯穿推理、执行、感知、记忆和通信等全流程；人形机器人等具身智能技术正在从单一侦察工具进入更复杂的军事行动链条；人工智能还具备一定程度的自进化能力，可能带来能力失控等内生风险。此外，人工智能应用还将深刻影响就业结构，使工作任务、技能需求和社会保障体系面临重新配置，其本质是技术扩散速度与社会承接能力之间的赛跑，关键在于处理好技术红利由谁掌握、向谁分配的问题。

薛澜教授强调，人工智能治理的难点并非是缺少规则，而在于技术发展速度、监管能力建设与风险成本承担之间存在结构性失衡；在全球层面，还面临制度协调成本高、大国竞争博弈加剧等现实挑战。面向智能体时代，人工智能治理应坚持以人为本、智能向善，推动治理体系向行为安全、动态适应和可信交互升级。治理重点并不是阻止人工智能变强，人类能力不应成为人工智能发展的上限，但人类价值必须成为人工智能发展的边界，治理关键在于确保人工智能的能力增长始终处于可监测、可审计、可暂停的制度框架之内，将“可验证减速”制度化，作为应对高风险人工智能发展的重要治理抓手。同时，应进一步厘清用户、企业和监管部门等多元主体的责任边界，构建权责清晰、协同高效、动态适应的人工智能治理体系。

中国社会科学院经济研究所全体工作人员聆听了讲座。

（供稿：陈颖）

（编辑：熊晨玮、刘益建；审校：张佶烨）