把准人工智能与公共安全治理的契合点
当前，以大模型为代表的人工智能技术呈现爆发性趋势，社会已迈入以数据、算法和算力为核心要素的人工智能时代，颠覆了公共安全治理的传统思维，为提升公共安全治理效能注入前所未有的新活力。与之形成鲜明对比的是，当今世界公共安全事件呈现全球性、交织性、不确定性特点，日益加剧了公共安全治理系统的脆弱性，给国家公共安全带来潜在威胁。因此，如何利用人工智能技术的后发优势深度赋能公共安全治理，成为亟待关注的现实课题。
人工智能赋能公共安全治理的向好效应。据有关预测，2035年生成式人工智能有望为全球贡献近90万亿元的经济价值。可以说，人工智能不仅给经济增长带来了重大福利，更重要的是，在公共安全政策过程中体现出精准治理优势与价值溢出效应，给公共安全治理插上了新引擎。
从公共卫生安全治理看，人工智能可以提供疾病暴发的预测分析、个性化诊断和治疗计划以及高效的资源分配，使治理更具科学性、预见性。比如，全球疫情防控期间，智能化流感预测等创新了利用大数据预测传染病的崭新路径，并带动了更多的大数据应用于公共安全治理领域，提高了公共卫生安全事件的处置效率、降低了各种成本。从重大突发公共安全事件处置保障看，人工智能通过分析大量数据和模拟潜在政策结果，协助决策者评估权衡，制定基于经验证据的政策，推动人机协同和组织间协同。比如，欧洲哥白尼的自然灾害预警系统、日本的地震和海啸预警系统等，都为公共安全治理提供了精准的预警、监测、评估。从完善食品药品安全体系看，人工智能通过持续监控关键绩效指标和收集公众意见反馈，自动化系统实时监控政策实施，识别偏离情况并给出纠偏措施，提高公共安全治理的敏锐性。比如，利用区块链对食品药品进行全周期安全追溯体系。从国家生物安全监管效能看，人工智能技术可协助建立生物安全态势感知系统、指标预警体系、态势研判机制，织密织牢生物安全网。比如，华为云盘古气象大模型正式上线欧洲中期天气预报官网，让世界看到中国大模型破解气象领域难题的能力。可见，人工智能在公共安全领域开辟了多层次、全方位的便捷窗口，有效规避了各类公共安全风险，有力提升了公共安全治理效能。
人工智能时代我国公共安全治理面临的困境。人工智能是引领未来的战略性技术，也是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。人工智能虽为公共安全治理提供了便捷的技术进步工具，也给公共安全治理带来一些潜在的新挑战，传统的治理模式已难以应对瞬息万变的安全新趋势。
一方面，人工智能的“超能”性，能否控得住。近期，2024年诺贝尔物理学奖、化学奖均与人工智能技术相关，一定程度说明人工智能对社会尤其对公共安全领域的强大渗透性。世界上50多个国家签署了全球首份人工智能国际公约，要求人工智能系统的输出应当符合平等原则并尊重隐私权，以确保各方在人工智能领域的有效竞争，维护国家公共安全。由此，难以回避的是，人工智能系统的应用和安全已成为当下公共安全治理的关键问题，人工智能自身带来的隐患加重了公共安全治理的难度。
另一方面，公共安全治理思维的“保守”性，能否变得通。技术的“绝对领先”并不能带来自身的“绝对安全”。当下，公共安全风险存在主体多元化、来源复杂化、潜伏时间长等不利因素，传统的公共安全治理模式难以应对人工智能时代的突发安全事件。可见，人工智能加速迭代带来的福利收益和安全风险并行，背后的各种不安全因素慢慢浮出水面，进一步冲击传统公共安全治理规则，加之一些地方政府应对风险能力相对不足和处理技术滞后，使传统公共安全治理模式难以为继。
人工智能赋能我国公共安全治理的嵌入路径。目前，人工智能已深度嵌入公共安全治理过程中。近期，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加快公共数据资源开发利用的意见》，从数据层面为提升公共安全治理水平提供了方向，但人工智能本身携带的安全风险也不容小觑，健全相关公共安全制度体系迫在眉睫。
建立全生命周期管理体系。公共安全治理效能提升重在应用人工智能形成闭环的安全运行机制。一方面，建立识别风险机制，发挥智能监测预警优势，把公共安全潜在的风险防控关口前移，减少对人的威胁，把损失降到最低。同时，建立安全风险预控机制，及时对各类风险因素、致灾因子进行智能分析与评估，构建匹配的风险评估模型、信息扩散模型，研判公共安全危机发生的演化规律。另一方面，建立安全风险处置机制，集成化处理各类安全数据库，进行数据关联分析，开展危机处置政策模拟，提升处置效果。同时，建立安全风险化解机制，实施全天候风险监管机制，提高潜在风险的化解能力，增强公共安全治理系统的韧性，推动公共安全治理模式向事前预防转型。
健全数据资源共享共治机制。数据存在的价值重在集成应用，大数据的应用场景为公共安全治理提供重要平台。一是加快公共数据共建共享，打通人为设置的数据壁垒，打破数据切割的碎片化，由数据孤岛转向共享数据云，实现相关安全部门数据互联互通。二是深化数据要素配置改革，扩大公共数据资源供给。比如，加强资源管理，规范公共数据授权运营。鼓励应用创新，推动数据产业安全健康发展。三是破除公共数据流通使用的体制性障碍、机制性梗阻，激发共享开放动力，优化公共数据资源配置，释放市场创新活力，充分发挥数据要素放大、叠加、倍增效应，赋能公共安全治理各环节。
加速实施原始创新激励政策。为确保人工智能技术在安全领域的公平使用，解决重大公共安全挑战问题，鼓励原始创新是关键。一是加大对公共安全领域共享模型、数据集、基准测试和计算资源的支持，扩大基础人工智能资源的共享。二是扩展现有的安全数据访问试点项目，鼓励使用人工智能技术进行自动化数据集的策划工作。三是支持跨领域人工智能安全研究，建立不同领域创新协同机制，鼓励学术界、工业界以及地方政府就公共安全技术协同研发，抢抓公共安全治理制高点与主动权。
完善人工智能安全监管制度。当前，一些发达国家认为，人工智能将塑造“强者愈强，赢者通吃”的安全新格局，其风险是体系性、蔓延性的。人工智能的终极目的是造福全人类，必须要谨防人工智能的滥用引发公共安全的次生风险。一方面，建构人工智能监管制度体系，加快人工智能立法进程，完善科技伦理监管规则，加强分级分类监管，加强对有关风险的动态分析评估预警技术攻坚，确保人工智能安全、可靠、可控。另一方面，建立追踪研究责任机制，督促机构研究人员制定规避风险隐患的人工智能使用计划，提供安全风险缓解模型流程，促进人工智能规范应用。
（作者系山东社会科学院副院长、研究员）
杨金卫
来源：学习时报
