全国人大代表、四川天府银行董事长黄毅

从DeepSeek等现象级产品的出现，到大模型技术的持续突破，人工智能正在重塑全球竞争格局。然而，技术的快速发展也带来了伦理法制、数据安全、算法透明度等诸多挑战。在此背景下，如何在推动人工智能产业赋能、终端应用和场景培育的同时，完善其治理体系，已成为亟待解决的重要问题。

2025年全国两会政府工作报告明确提出，要持续推进“人工智能+”行动，这不仅为我国人工智能产业发展指明了方向，也为我们在该领域的治理与创新提供了重要契机。在全国两会期间，全国人大代表、四川天府银行董事长黄毅关于人工智能发展与治理带来了五个方面的建议。

人工智能驱动全球经济与社会变革

一方面，技术突破带来新的经济增长机会。人工智能技术作为新质生产力的代表，正以前所未有的态势冲击着全球经济格局，其对GDP增长的贡献备受关注。国际数据公司（IDC）预测称，到2030年，人工智能（AI）将为全球经济贡献19.9万亿美元，推动2030年全球GDP增长3.5%。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）在第五届中国互联网基础资源大会上发布《生成式人工智能应用发展报告（2024）》，中国初步构建了较为全面的人工智能产业体系，相关企业超过4500家，核心产业规模已接近6000亿元人民币，产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用等上下游关键环节。同时，中金公司发布的《AI经济学》报告认为，以2024年为基准，AI的引入将为我国带来的GDP额外提升，在2030年约4.8万亿元，2035年约12.4万亿元，2050年约50.4万亿元，对应额外年化增长率分别约为0.5%，0.8%和1.3%。

另一方面，社会应用加速渗透。近年来，AI技术突破引发质变，智能技术已深度融入各行业。以制造业为例，富士康郑州工厂部署4.2万台工业机器人，实现手机外壳抛光精度达0.02mm，人力成本降低65%，产品不良率从2.5%降至0.8%；在客服行业，阿里巴巴“小蜜”系统日均处理咨询量达800万次，通过多轮对话准确率92%，知识库维护周期从人工200人日/次升级为AI实时更新。随着近期DeepSeek的发布，算力门槛大幅降低，开源策略促进了技术普惠，AI技术更加在全社会全行业引发广泛关注，预计将掀起进一步的AI应用热潮。

与此同时，国际竞争格局加剧。中美欧在人工智能领域形成“三足鼎立”竞争态势。根据《Nature》杂志2024年AI增刊，近五年在AI前沿领域的科研实力及学术影响力全球排名前100所的高校美国占据46席。欧盟率先建立伦理规则体系，其推出的《人工智能法案》于2024年8月正式生效，是全球首部全面监管人工智能的法规。我国凭借庞大的互联网用户基础和强大的应用研发能力，在数据资源和应用落地方面具有优势，语音识别、视觉识别技术世界领先，世界知识产权组织发布的报告显示，2014年至2023年，中国生成式人工智能专利申请量超3.8万件，居世界第一。全球多个国家已出台AI专项战略，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。

在AI技术不断取得突破的同时也存在很多问题，比如治理体系滞后于技术创新、就业结构性矛盾凸显、数据主权面临严峻挑战、社会风险传导机制复杂化等。以治理体系滞后于技术创新为例，目前，基于AI技术的法律、监管体系不完善，存在代差，现有法律对AI侵权责任认定、算法可解释性等关键问题缺乏界定，监管部门普遍缺乏AI审计工具，对黑箱算法的监管仍依赖企业自查。深度伪造、算法歧视、数据滥用等问题带来较高的社会治理成本等。

对此，黄毅提出以下五方面建议：

第一方面是分层治理体系：守伦理、守规矩、守细则

一是让AI应用守“伦理”，吸纳技术、法律、哲学等领域专家建立AI伦理委员会，尽快出台《人工智能伦理准则》，明确伦理底线，同时建立AI开发者“伦理影响自评”制度，要求企业提交算法社会影响预测报告，类似药物临床试验前的伦理审查。二是让AI应用守“规矩”，尽快制定《AI使用守则》让AI在获取数据、生成数据方面具有法律的监督，重点打击用AI换脸造假、算法搞歧视、盗用个人信息这些乱象，让法律给AI套上“紧箍咒”。三是让AI应用守“细则”，分领域出台《医疗AI诊断规范》《自动驾驶事故认定指南》等细则，参考欧盟《人工智能法案》风险分级制度，对高敏感场景实施“算法备案+实时监控”。四是建设国家AI监管平台，部署算法审计系统（如对招聘算法进行反歧视压力测试）。

第二方面是就业安全网：建立缓冲机制，保住老百姓饭碗

一是构建“AI就业影响指数”，综合岗位重复性、数据依赖度等参数，对制造业等重点行业实施替代率季度监测，提前预警。二是推行“个人技能账户”、“数字再就业券”，将失业保险金转化为培训积分以及免费匹配转型培训额度，劳动者可自主选择AI产品经理、数据标注师等新兴职业课程。三是发展“人机协作”新岗位，如AI训练师、算法审计员、制造业“数字工匠”等，将重复劳动转化为高价值的技术岗位。四是加快在大专院校设置人工智能相关专业，按照基层技术支撑方向、工业智能方向、服务智能方向等对接相关领域人才需求，并建立“校-园-企”协同的产教融合创新机制，形成具备中国特色的全链人工智能人才体系。

第三方面是数据主权保卫战：守住国家信息安全大门

一是创新法律法规，出台《数据主权法》，确立“数据领土”原则：境内数据无论存储位置均属主权管辖；建立“算法护照”机制：境外AI产品入华需披露训练数据来源、参数规模等核心信息。二是建立国家算法仓库，所有AI产品上市前必须通过“安检”，对自动驾驶等核心算法实施“双备份+国产密码”管理，既保障算法对社区的安全性，也避免域外攻击。三是在国家级算力枢纽部署“数据海关”，生物特征、社交数据这类敏感信息，要像管黄金一样严控出境。

第四方面是社会韧性工程：稳定社会情绪，开展适应性治理

一是重大AI项目需通过社会稳定风险评估（含失业影响、伦理冲突等），重大AI项目（比如无人驾驶全面推广）实施前要做“社会稳定体检”，就像建化工厂前要做环评，防止技术变革引发群体矛盾。二是形成“AI公众评议”机制，随机抽取公众参与重大AI政策讨论，建立“AI争议仲裁委员会”，吸纳技术专家、社会学家、律师等多方代表，处理如算法歧视案件等新型社会纠纷。三是在中小学校本课程中增设“人工智能与社会”模块，培养公民的数字批判素养。

第五方面是新型基础设施建设：加快AI应用，实现技术普惠

一是构建“1+N”国家算力网络，以自主可控的底层架构为基础，在重点区域建设智算中心，发挥大规模集中应用国家云计算中心优势，真正促进科技创新跟市场应用的良性互动。二是避免出现过多采用私有化部署，造成市场的碎片化、信息孤岛、浪费和不能统一监管的问题，在低空经济、教育、金融等领域，提供标注数据集等公共产品。三是推行“AI公共服务均等化”，通过算力券形式补贴中小企业、偏远地区使用云端AI，弥合数字鸿沟。

最后，黄毅建议上述举措分三步走：首先是法治筑基：完成相关立法工作，让AI技术发展、场景应用有法可依。然后是监管成型：建立跨境数据流动、垂直行业AI应用、AI上下游产业等监管体系，保障AI行业健康发展。最后是生态繁荣：形成具有全球竞争力的AI产业集群，同时落实各项就业促进、帮扶举措，解决AI发展转型过程中就业结构性矛盾，建成包容性AI社会，技术红利惠及全民。

总之，既要让AI成为发展新引擎，也要筑牢防火墙，别让技术跑偏伤及民生。