以人工智能技術為核心的新一輪科技革命和產業變革，正快速推動著全球創新版圖的重構、文明秩序的重塑和人類社會的智能化轉型。近年來，生成式人工智能正逐漸成為人工智能技術產生顛覆性變革的“新潮頭”，已經能夠實現從文本到圖像再到視頻內容合成的領域跨越。接下來，應以生成式人工智能產業應用推廣和技術治理為抓手，釋放創新效能，把握好發展機遇。

早期的人工智能主要作為一種支持工具或服務存在，提供數據處理、簡單自動化任務等功能。這一階段，人工智能主要被視為加強既有信息產業基礎設施的一部分。2006年，人工智能領域的發展取得極大進展，為后續生成式人工智能技術的發展奠定了基礎。之后，隨著自然語言處理、計算機視覺、機器學習等關鍵技術的突破，人工智能的能力大幅提升，使得生成式人工智能從單純的技術基礎設施轉變為能夠獨立完成復雜創作任務的各類應用。近年來，生成式人工智能技術開始進入商業應用并不斷深入。與此同時，市場對于高質量、高效率內容的需求日益增長，生成式人工智能開始轉變為直接面向終端用戶的服務和產品提供者。生成式人工智能從此不再僅僅是技術或工具，而是一個涵蓋內容創作、分發、版權管理等一系列服務的完整產業鏈。它也被應用于更廣泛的創意內容市場，涵蓋文學創作、圖像和視頻制作、音樂創作等領域，促成了圍繞生成式人工智能技術的全新生態系統的形成。

生成式人工智能產業發展帶來的影響不僅體現在技術層面，也帶來了全新的風險和挑戰。一是需警惕其帶來的壟斷、失業、貧富分化等經濟風險。有報告指出，現有職業的一半可在2030年至2060年間實現自動化。在制造業等傳統行業，通過引入人工智能驅動的機器視覺和機器人技術，能夠實現生產線的自動化和智能化，促進勞動力從簡單勞動向更為復雜的技術和服務崗位轉移，推動勞動力轉型，為全要素生產率增長開辟新路徑。但是，智能經濟下的超級平臺具有贏者通吃、網絡合并的基因，在某些情況下會使得小型創業公司難以競爭，加劇市場集中度，形成壟斷格局。二是需有效應對其帶來的意識形態潛在風險。它能夠通過生成定制化的信息和內容，生成多元化的觀點和論述，從而促進更開放、更包容的公共討論空間，鼓勵更多人參與到政治過程中來。但精準推送產生的信息繭房，也會在一定程度上導致在線極端主義、虛假宣傳等問題。三是注意社會風險管控。它可通過智能算法分析數據訪問模式，識別潛在的數據泄露和隱私侵犯行為，輔助設計更為安全的數據處理和存儲方案，以系統性思維紓解社會風險，構建更安全、更可持續的社會。但是，人工智能系統的訓練數據也可能被惡意篡改，以致其學習到錯誤信息。另外，生成式人工智能技術將在推動能源生產和消費革命方面發揮巨大作用，大幅降低能源消耗和碳排放。但是，數字化與綠色化發展之間仍存在夾角，其作用還需進一步優化。

面對生成式人工智能等新興技術所帶來的潛在風險與挑戰，應緊密跟蹤、深入分析，并以積極、審慎的態度加以應對和管理，確保能夠有效控制并化解伴隨而來的風險，促進新技術在更廣泛領域的健康發展。

加強基礎研究，增強自主創新能力。基礎研究是推動科技進步和創新的根基，為長遠的科技發展奠定了理論和實驗基礎。雖然新興技術的變革性應用往往是市場需求驅動的，但技術背后的基礎設施卻是長周期、高風險基礎研究的成果轉化。因而需要堅持長遠視角和戰略耐心，鼓勵科學家探索未知領域，重視核心技術的自主研發和保護，確保在關鍵領域和技術上的自主可控。同時密切關注市場動態，及時獲取新興技術和市場需求的信息，對國際科技發展趨勢保持敏感，在基礎研發方向與實際應用需求之間進行協同調適。

合理規劃生成式人工智能產業布局，修正市場失靈風險。技術的發展不是一蹴而就的，需要基于先行先試的廣泛探索，經歷長周期、寬領域、跨學科的研究推廣，在可控風險的前提下，應對市場短周期波動的不確定性風險。各地可持續推進依托生成式人工智能技術的人工智能社會實驗，在實踐中探索和驗證生成式人工智能技術的應用模式、風險管控方法以及社會影響。此外，可以通過政府引導基金等政策工具，為初創企業和創新項目提供必要的資金支持，助力這一產業成功跨越創新的死亡之谷。同時，還可通過提供研發補貼、稅收優惠等政策干預，以應對知識產權保護不足、技術創新正外部性的不充分內化，修正市場失靈。

建立多元主體參與的治理機制，加強國際合作與交流。探索政府監管、行業自律、企業自治、社會監督的監管體系，引入行業、社會等監督力量，鼓勵企業自治，在重點發展領域側重監管資源的配置，形成具有包容性和敏捷性的監管框架，防止技術濫用等衍生風險發生，建立安全可控的生成式人工智能產業體系。與其他國家和國際組織建立多邊合作與對話機制，以有效應對生成式人工智能技術全球化發展帶來的地緣挑戰。建立生成式人工智能技術與產業發展的統一技術標準、倫理準則和行為規范，引導技術的發展方向。促進不同行業和不同規模企業間的協同和互信，引導企業開展負責任創新，保障用戶權益和數據安全，下好智能社會國際競爭的“先手棋”，推動生成式人工智能產業健康、可持續發展。

（作者：蘇竣 清華大學智能社會治理研究院院長）