中國網特約評論員 盤和林
2月10日至11日，來自全球100多個國家的領導人及科技巨頭代表相聚巴黎人工智能（AI）行動峰會。這場峰會是全球科技界的盛事，映射出國家間的合作與競爭。此次峰會的關鍵議題是，在保持創新活力的同時，如何確保AI技術能夠在全球范圍內公平、負責任地發展，特別是幫助發展中國家。
人工智能正以前所未有的速度推動著全球生產力變革。本次峰會議題不僅涉及技術層面，還著重探討如何通過開放與共享，使全球不同國家和地區都能從AI發展中受益。尤其對發展中國家而言，AI帶來了跨越發展鴻溝的可能。
正如DeepSeek等公司所展示的，AI技術的發展并非科技巨頭的“專利”，新興公司也能取得突破性成就。國際社會應鼓勵技術共享與合作，特別是支持發展中國家在AI技術的研發和應用方面提升能力。通過國際合作與開放的技術平臺，全球可共享技術進步的成果，避免技術鴻溝進一步加劇。
AI技術已廣泛用于制造業、農業、醫療、交通等領域，極大提升了生產效率，降低成本，并推動全球產業結構優化。在制造業方面，AI可以通過智能化生產系統，優化生產流程和庫存管理，減少浪費并提高產品質量。AI對醫療行業的影響尤為顯著——深度學習算法使AI在疾病診斷、藥物研發、個性化治療等方面展現出強大能力。AI的廣泛應用為全球生產力提升提供了動力，在應對人口老齡化和勞動力短缺等全球性問題時，AI有潛力成為重要解決方案。
然而，人工智能技術的迅猛發展并非沒有代價，特別是在法律和倫理層面，AI技術的廣泛應用正給全球帶來前所未有的挑戰。在本次峰會上，除了AI技術的市場潛力，更多的討論集中在如何管理這項強大技術帶來的潛在風險上。
首先，數據隱私與安全問題。AI技術的核心在于數據驅動，其效能依賴海量數據支撐。在全球范圍內，如何平衡個人隱私與數據利用、如何防止敏感數據濫用，成了AI發展的重要議題。隨著數據量的激增和跨境數據流動的頻繁，現有國際法律框架和數據保護機制已無法滿足當前需求。
其次，AI的決策透明性和可解釋性問題。許多AI系統，尤其是深度學習算法，常被視為“黑箱”操作，即其內部機制不易為外界理解。在金融、醫療等關鍵領域，這種不透明性可能帶來倫理風險，如算法歧視、錯誤決策等。因此，確保AI決策過程的透明性，并使其可追溯、可理解，是當前亟待解決的問題。
此外，AI對就業市場的沖擊同樣不容忽視。AI在提高生產效率方面表現出色，這將不可避免地取代部分傳統崗位。大量低技能工作崗位的消失，可能加劇社會不平等，甚至影響社會穩定。如何通過政策手段緩解AI帶來的“就業危機”，并為失業者提供再就業機會，成為全球關注的重要問題。
面對AI的雙重影響，單一國家或地區的努力是遠遠不夠的，全球范圍內的協作與共識至關重要。此次峰會的一大亮點是各國圍繞AI治理與倫理框架展開深入討論。作為主辦方之一，法國強調了全球合作的重要性，認為全球AI治理框架的建立，應當通過廣泛的國際對話和協商，而非僅由少數科技強國主導。
技術競爭不僅是技術本身的較量，更關乎全球治理模式的創新。國際社會必須攜手合作，共享AI機遇、共克AI挑戰，使AI真正服務全人類的共同利益。唯有如此，全球才能在AI革命中實現共贏，邁向更加公平、可持續的未來。（作者系工業和信息化部信息通信經濟專家委員會委員）
編審：唐華 蔣新宇 張艷玲
