随着新一轮科技革命和产业变革向纵深演进=▷，以大语言模型为核心的通用人工智能技术取得突破性进展，正深刻重塑着全球经济结构与社会形态。当前，人工智能的发展呈现出两大脉络清晰且影响深远的方向：其一，是朝着具备极致认知能力、能够自主解决复杂问题的超级人工智能跃迁；其二，是趋向深度模拟人类交互模式与情感反应的人格化人工智能演进。这一双重图景在激发出新质生产力无限潜能的同时■，也带来了前所未有的治理挑战●★。面对发展和安全这对时代议题★▽，我们必须跳出传统治理思维，以前瞻性统筹和系统性布局▼，主动构建能够驾驭未来技术浪潮的治理框架。
现有治理体系在应对人工智能技术快速演进时，传统治理手段在能力、价值、创新引导三个维度的梗阻，正成为制约发展主动权的关键因素。具体来看，针对超级智能的非线性能力增长◇▷，依赖代码审计、数据溯源的传统管控难以预判“能力失控”隐患；面对人格化智能对人类价值观的☆“模拟式▼▽•”学习，刚性伦理编码又难以适配价值的多元性与情境性…◇，易引发■•▽“价值失准”风险◁★。更关键的是▲▷□，创新评估标准的不完善，会造成资源错配，甚至错失战略机遇。
面对上述趋势与挑战，治理范式应转向前瞻性治理理念◆◇，构建兼具战略高度▼☆★、技术深度与制度韧性的治理体系。
从宏观奠基到微观应变的人工智能治理“双元战略○”。宏观层面，在拥抱人工智能时代时超前构建系统性全局性基础能力。这一能力不应仅停留在技术追赶层面○★，而是加快制度、伦理△▪□、数据、算力与人才等多级联动•☆■。人工智能对产业的深度重塑不是对现有体系的简单叠加▲○◆，而是对整个国家治理架构与社会运行机制的重构。因此，应构筑一个具备高度兼容性•▷、韧性与价值导向的人工智能生态。通过顶层设计明确人工智能的法律属性与责任框架▪；数据基础设施突破行业壁垒，实现高质量、标准化、可信赖的要素供给；算力布局应兼顾效率与安全，形成覆盖全域▼、可信可控的智能底座；人才培养需打破学科藩篱□☆•，培养跨学科复合型治理交叉人才○；伦理共识从抽象原则走向制度嵌入，使公共价值成为算法演进的内在约束•▷。在人工智能能力井喷之际，既□○“接得住-”技术红利，又“用得好”治理工具•=•，更★“管得稳”潜在风险★◇，将技术势能转化为治理效能。微观层面，应构建动态适应、弹性响应、韧性呼应的应对思路。面对人工智能在具体场景中展现出的高度自主性与环境敏感性，需要构建一套具备自适应能力的运行机制，在统筹发展和安全的前提下，赋予系统足够的灵活性以应对复杂多变的现实情境。通过刚性约束与柔性调节的有机统一，实现效率与公平-、创新与安全之间的动态平衡▼•●。
以思想交互平台破局人工智能跨域挑战。面对人工智能的系统跨域性挑战，单一领域认知已难以应对，而思想交互平台，能打破技术、法律、伦理★-、产业间的壁垒，在平等对话中碰撞观点、校准价值、凝聚共识。其关键价值在于将研讨中涌现的分散智慧■▽，升华为系统决策、转化为整体谋划，帮助人类在复杂智能系统前保持认知主动，为人工智能发展锚定前瞻包容的正确方向，规避技术封闭或价值偏航风险。在人工智能治理与竞争双重语境下，整合优化“基础早培夯实顶尖人才引育人机深度协同▽○△”的特色链路。当全球人工智能竞赛进入以算法精妙性、工程极致化与系统协同力为核心的深水区◆▼▼，人才已非单纯生产要素△，而是打通“治理理念实践人机共谋▷”、规避治理被动的关键变量，对人类智慧、经验○▪▼、制度进行理性运用和创造性转化，为人工智能治理提供“认知免疫”支撑▽。过往信息化进程中的治理教训与实践成果，并非孤立的历史素材●，而是可通过思想交互平台激活的-□“治理智库”•…。借助思想交互平台的跨域研讨属性□◁◇，对历史案例作结构化梳理、模式化提炼▼，让技术★-◁、法律•●▲、产业领域参与者共同复盘过往风险应对得失☆△，将分散经验沉淀为可共享的▷▲◆“治理参照模板”，避免人工智能治理重蹈覆辙。通过对实践中的经验进行量化建模与动态适配，调整过往策略以应对新型博弈。在当代人工智能治理中▽，核心是对人工智能多智能体系统“涌现行为”的主动引导与价值规制，通过思想交互平台组织跨域治理者复盘历史经验、拆解群体智能动力学机制、校准价值方向◁◁，凝聚关于如何引导“涌现行为★=△”的共识，既为应对人工智能风险提供明确参照，也为其行为划定清晰边界，真正服务于人工智能治理的前瞻性目标。
以知识枢纽为策源的人工智能治理“三设▷★”机制。假设机制是治理的“压力测试仪★•◇”▷。假设并不试图精确预言未来风险的具体形态，而是通过构建一系列极端但逻辑自洽的风险情境，对现有制度体系的韧性与适应性进行系统性检验。它强调前瞻性推演与制度反脆弱能力的同步提升■▪△，将潜在危机转化为治理能力的压力源。通过定期组织跨领域、跨层级的模拟推演，促使我们在安全环境中暴露认知盲区◇●◇、制度漏洞与协同短板，从而在真实风险到来前完成规则迭代与应急准备▷。其核心价值在于将被动响应转化为主动锻造，使治理体系在反复“预演修正强化”的循环中不断增强对复杂性、不确定性和突变性的承载力，为人工智能时代的制度演进提供动态校准基准。
预设机制是治理的“嵌入式护栏◆▲▲”。预设要求将法律规范、伦理准则与公共价值在人工智能系统设计之初就转化为可执行、可验证、不可绕过的技术约束△•□，实现治理逻辑与算法逻辑的深度耦合。其关键在于推动治理关口前移●，打破技术开发与制度规制之间的割裂状态，使合规性不再是事后的审查负担◇◆□，而成为系统内生的运行前提。预设机制通过将抽象原则具象为数学边界▽，将价值排序编码为目标函数权重••★，将责任链条映射为可追溯的数据流，确保人工智能在自主行动过程中始终运行于人类设定的安全轨道之内。它既是对技术失控的预防，也是对人机信任关系的制度性奠基，体现“以规则塑智能、以价值导算法”的治理自觉。
营设机制是治理的“万物生长极”。面对超级人工智能这一尚无明确定义的未来形态○★，营设不执着于划定行为边界或预设具体场景-★■，而是着力营造一个高敏感◇、自反馈、可演化的智能感知环境▷。其核心理念在于“不预设终点•▷，只优化探测◁■▲”▼…○，通过构建动态阈值监测网络，持续捕捉人工智能系统在认知深度☆★△、知识凝练、目标泛化与群体协同等方面的异常跃迁信号。这种机制承认人类认知的局限性■=，转而依赖环境本身的结构张力来揭示临界状态的到来…○☆。它融合了技术监测的精确性与制度响应的弹性，在★☆◆“未知之未知”面前保持战略清醒与行动敏捷◆=，体现了★▽•“以境察变、以场识智”的治理智慧▼▪-，可在智能奇点临近时保留关键的判断窗口与干预时机。
翟立东 随着新一轮科技革命和产业变革向纵深演进，以大语言模型为核心的通用人工智能技术取得突破性进展，正深刻重塑着全球经济结构与社会形态。