梁正談人工智能治理與發展的平衡路徑

平衡困境

過度治理可能抑制技術創新的活力，放任發展又會累積系統失控的風險，這對矛盾被視為當前全球人工智能治理討論中最核心的張力所在。

治理與發展之間的取捨，本質上是對速度與安全、創新與規制兩組關係的把握，各國因產業結構與制度環境的差異，採取了互不相同的應對策略。

各國路徑

梁正分析，不同國家對這對矛盾的處理方式各異，美國整體傾向輕監管、重創新的路線，以維持自身在人工智能產業上的競爭優勢地位。

任何單一治理模式都很難同時滿足創新激勵與風險防控的雙重要求，一刀切的監管設計在壓低風險的同時，往往削弱技術演進所需的空間。

敏捷治理

中國選擇的是敏捷治理路線，在鼓勵技術創新的同時，構建分階段、場景化並可動態調整的監管框架，避免以靜態規則約束快速演進的技術。

具體做法包括標準先行、試點示範與倫理審查三者相結合，既為新技術保留了試錯空間，也確保安全底線不被輕易突破，兼顧效率與可控性。

全球啟示

梁正認為，這條路徑對世界上其他國家亦有參考價值：全球人工智能治理需摒棄一刀切思維，轉向包容審慎、協同共治的發展型治理範式。

發展型治理強調監管能力與產業實踐共同成長，透過持續評估與動態調整，讓規則隨技術演進一同更新，將治理成本轉化為長期的制度優勢。