AI 治理：给智能时代装个 “安全阀”

早上刷短视频时，你有没有过这种疑惑：刚跟朋友聊完想买露营装备，APP 就推了一堆帐篷和睡袋；给家人选生日礼物时搜了几款手表，之后打开购物软件，首页全是同类产品。这些看似 “贴心” 的推荐背后，其实是人工智能在收集、分析我们的个人数据。可很少有人想过，这些数据如果被滥用，可能会带来多大麻烦 —— 比如被不法分子用来精准诈骗，或者被商家过度营销骚扰。人工智能就像一把双刃剑，它给生活带来便利的同时，也藏着不少风险，而治理就是要给这把剑套上 “剑鞘”，让它既发挥作用又不伤人。

现在身边用 AI 的地方越来越多了。写文案时，有人用 AI 生成初稿；做设计时，AI 能快速出图；甚至连教育领域，都有 AI 辅导老师帮学生批改作业。可这些应用场景里，问题也慢慢冒了出来。比如有些公司用 AI 筛选求职者简历，却因为算法里藏着偏见，把女性或者年龄稍大的求职者直接排除在外；还有些自媒体用 AI 批量生成文章，内容东拼西凑、错误百出，却靠着流量赚钱。这些情况如果不管，不仅会损害个人权益，还会让整个行业变得混乱，最后大家都要为这种混乱买单。

要做好 AI 治理，首先得搞清楚核心问题在哪。最让人担心的就是数据安全，毕竟 AI 要运转，就得靠大量数据 “喂养”。之前有新闻说，某外卖平台的骑手数据被泄露，有人利用这些信息伪造订单骗钱；还有些母婴 APP 收集了宝宝的健康数据，却没做好保护，导致数据被贩卖。这些事情让大家对 AI 越来越不信任，要是不解决数据安全问题，AI 再厉害也没人敢用。

除了数据安全，算法公平也是个大难题。很多人可能没意识到，算法其实也会 “偏心”。比如某打车软件的派单算法，会优先给评分高的司机派长途单，而新司机总是只能接短途单，慢慢就赚不到钱；还有些贷款 APP 用 AI 评估用户信用，却把地域、职业作为重要参考因素，导致某些地区的用户明明信用良好，却贷不到款。这些不公平的算法，本质上是把现实中的偏见搬进了数字世界，要是不纠正，只会让贫富差距、阶层差距越来越大。

而且 AI 的 “不可解释性” 也给治理添了不少麻烦。比如医院用 AI 辅助诊断疾病，有时候 AI 判断患者得了癌症，医生却找不到具体的依据，只能跟着 AI 的结论走；还有些招聘 AI 给求职者打分，HR 问为什么给某个求职者打低分，AI 也说不出理由。这种 “黑箱” 一样的运作模式，一旦出了错，责任都没法划分 —— 是开发 AI 的公司的问题？还是使用 AI 的人的问题？最后受伤的还是普通用户。

要解决这些问题，不能只靠某一方努力，得靠政府、企业、用户一起发力。政府层面，需要出台明确的规则，告诉企业什么能做、什么不能做。比如现在有些地方规定，企业收集用户数据前必须明确告知用途，而且不能收集和服务无关的信息；还有些地方要求，涉及医疗、教育、金融这些重要领域的 AI，必须经过安全评估才能上线。这些规则就像 “红绿灯”，能让企业在发展 AI 时不跑偏。

企业作为 AI 的开发者和使用者，更得承担起责任。很多企业为了追求效率和利润，往往会忽视治理。比如有些互联网公司为了让 AI 推荐更精准，偷偷收集用户的聊天记录、浏览历史；还有些 AI 公司在开发产品时，根本不考虑算法公平性，觉得只要能赚钱就行。其实长远来看，做好治理才能让企业走得更远。比如某手机厂商在开发 AI 拍照功能时，主动加入了数据加密技术，保证用户的照片不会被泄露，反而赢得了更多用户的信任；还有某电商平台优化了推荐算法，减少了对用户的过度营销，用户留存率反而提高了。

作为普通用户，我们也不能当 “旁观者”。很多人对 AI 治理没什么概念，觉得这是专业人士的事，其实我们的每一个选择都能影响 AI 的发展。比如当 APP 弹出收集数据的请求时，仔细看看收集的内容，如果发现是无关数据，就果断拒绝；如果遇到 AI 带来的不公平待遇，比如打车时被区别对待、贷款时被歧视，就积极向有关部门投诉。只有我们主动维护自己的权益，企业才会重视治理。

可能有人会觉得，治理会限制 AI 的发展，其实并不是这样。治理不是要 “管死” AI，而是要给 AI 划定一个 “安全区”，让它在安全的范围内更好地发展。就像开车一样，有了交通规则，才能避免交通事故，让大家都能安全出行。AI 也是如此，有了治理，才能减少风险，让更多人愿意接受 AI、使用 AI，最后推动整个行业健康发展。

比如现在有些 AI 教育公司，在开发 AI 辅导产品时，不仅严格保护学生的学习数据，还邀请教育专家一起优化算法，确保 AI 推荐的学习内容适合不同水平的学生。结果这些产品不仅受到了家长和学生的欢迎，还得到了教育部门的认可，业务越做越大。这说明治理和发展并不是对立的，而是相辅相成的。

还有些 AI 医疗企业，在开发辅助诊断 AI 时，主动公开了部分算法原理，让医生能理解 AI 的判断依据，同时建立了容错机制，一旦 AI 诊断出错，能及时纠正。这种做法不仅提高了诊断的准确性，还让医院更愿意使用他们的产品。可见做好治理，反而能给企业带来更多机会。

当然，AI 治理也不是一成不变的。随着 AI 技术的发展，新的问题会不断出现。比如现在出现了生成式 AI，能写文章、画画、做视频，甚至能模仿人的声音和表情。这种 AI 又带来了新的治理难题 —— 比如有人用生成式 AI 伪造名人的视频进行诈骗，还有人用它生成虚假新闻误导大众。面对这些新问题，治理规则也得跟着更新，不能用老办法解决新问题。

而且不同地区、不同行业的 AI 治理需求也不一样。比如农村地区的 AI 应用主要集中在农业领域，比如用 AI 监测农作物病虫害、预测天气，治理重点就应该放在数据共享和技术普及上；而城市里的 AI 应用更多，涉及交通、医疗、教育等多个领域，治理重点就应该放在数据安全和算法公平上。所以治理不能 “一刀切”，得根据实际情况灵活调整。

说到底，AI 治理的核心是 “以人为本”，不管是数据安全、算法公平，还是责任划分，最终都是为了让 AI 更好地服务于人，而不是反过来伤害人。现在我们正处在智能时代的起步阶段，做好 AI 治理，就相当于给未来的发展打下了坚实的基础。

也许有一天，我们不用再担心数据被泄露，不用再害怕遇到不公平的算法，不用再为 AI 的 “黑箱” 烦恼。那时候，AI 会真正融入我们的生活，帮我们解决更多难题 —— 比如 AI 能精准预测自然灾害，提前组织群众转移；AI 能根据每个人的身体状况定制健康方案，让大家更健康地生活；AI 还能帮助残障人士更好地融入社会，让他们的生活更便利。而这一切，都离不开今天我们对 AI 治理的重视和努力。

所以别觉得 AI 治理离我们很远，它其实和我们的日常生活息息相关。从拒绝 APP 过度收集数据，到关注 AI 带来的公平问题，再到监督企业的治理行为，我们每个人都能为 AI 治理出一份力。只有大家一起行动起来，才能让智能时代变得更安全、更公平、更美好。