□ 宋晓萌 高振岗
生成式人工智能的兴起为社会的发展带来了前所未有的机遇，但其也在技术创新、伦理规范、法治建设等多个方面带来了风险和挑战。新质生产力是党中央立足于世界科技进步前沿，着眼于全面建成社会主义现代化强国这一目标任务提出的新概念。作为生产力质的跃迁，新质生产力是一种以科技创新为主导的生产力形态，要求推动技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级，推动劳动者、劳动资料、劳动对象优化组合和更新跃升。生成式人工智能作为一种新的劳动工具，可以改造提升传统产业，积极促进产业高端化、智能化、绿色化。深入探析生成式人工智能赋能新质生产力发展的路径，对于新时代推进高质量发展有着重要的现实意义。
技术突破：生成式AI的核心驱动力
技术创新是生成式人工智能赋能新质生产力发展的重要抓手，需聚焦算法优化、算力提升、模态融合等关键领域，破解技术瓶颈，提升核心效能。其一，优化算法模型，筑牢技术根基。深入研究生成对抗网络、变分自编码器等核心算法，持续优化深度神经网络架构，通过算法选择、设计与调优，提升系统整体性能。同时，积极引入注意力机制、增量学习、迁移学习等新技术，推动深度学习与传统方法融合，结合多模态信息，拓宽算法应用边界，推动模型向更智能、更高效方向迭代。其二，提高计算能力，保障数据质量。一方面，升级硬件设施。探索新型计算架构，通过剪枝、量化等技术压缩模型规模，提升有限硬件资源下的计算效率。另一方面，强化数据治理。在采集与处理过程中做好清洗、去重、标准化工作，保障数据的正确性、完整性与及时性，减少模型偏见。同时，探索合成数据、增强学习及自监督、无监督学习技术，扩充数据集、降低对标记数据的依赖，提升模型可用性与可扩展性。其三，推动多模态融合，扩展应用广度。推动生成式人工智能单模态向多模态融合跨越，依托分布式平台算力，提升场景构建与动态场景处理能力。优化模型结构，使其高效适配不同模态特征，在模型早期或中间层次构建共享表示空间，促进模态间信息传递融合。同时，通过参数迁移、多任务学习，加快模型在新模态上的学习速度，实现知识共享，提升模型泛化能力与适应性，拓展技术应用场景。
伦理规范：生成式AI的可持续发展基石
生成式人工智能的快速发展也带来了一系列伦理挑战，需健全伦理准则、完善治理体制、推动协同共治，实现技术发展与伦理规范的良性互动。其一，健全伦理准则，理性应对差异。传统伦理规约已难以适配时代发展需求，需结合技术发展实际，制定完善伦理准则，明确各方主体的权利与义务，确立核心伦理原则。面对伦理认知差异，需审慎权衡各方利益，充分考虑各类观点与需求，推动利益相关者加强对话合作，避免决策对任何群体造成不公。同时，坚持伦理准则的灵活性，持续开展伦理审查与技术评估，及时更新规范，确保伦理准则与时俱进，适配技术发展新需求。其二，完善治理体制，规避伦理风险。建立高效的伦理审查机构，提升审查能力，规范审查流程，明确伦理规范标准，重点对生成式人工智能系统风险进行评估，确保技术应用符合伦理要求。健全伦理治理体制，建立清晰的责任追究机制，及时辨识伦理挑战、制定应对政策，为技术创新划定伦理边界，防范潜在风险，保障技术良性发展。其三，尊重多元主体，推动协同共治。技术开发者与政策制定者需充分考虑多元需求，加强与不同社群合作，让伦理准则更贴合社会实际。推动政府、产业界、学术界、社会组织协同发力，直面伦理治理挑战。通过多元主体协同决策，兼顾社会多样性与复杂性，确保技术发展符合广泛社会利益，凝聚发展共识，减少矛盾冲突，推动技术可持续创新。
法治护航：生成式AI的秩序保障
法治是生成式人工智能健康发展的重要保障，也是新质生产力有序发展的重要支撑。需健全法规体系、明确责任担当、强化法治意识，以法治力量引领、规范、保障技术创新与应用。其一，健全法规体系，夯实制度基础。及时修订完善法律法规，制定针对性政策，填补技术发展带来的法律空白。修订现有规范，确保法规体系与技术发展同频同步。夯实制度基础，确保制度覆盖全面、稳定有效、适配发展，为生成式人工智能发展提供明确规则指引，降低发展不确定性，以法治护航科技创新。其二，明确责任担当，畅通举报途径。清晰界定各方责任，制定责任追究机制，确保责任落地见效。畅通举报渠道，搭建便捷举报平台，完善举报处置闭环，提高受理与处置效率，同时加强举报人隐私保护，鼓励公众参与监督，及时发现并化解技术应用中的违规风险。其三，强化法律意识，加强国际合作。法治建设离不开全社会法律意识的提升，需加强对法律专业人士、技术开发者、公众的宣传教育，普及生成式人工智能相关法规与技术知识，引导各方依法合规参与技术创新与应用，提升社会对技术的接受度。加强国际合作，推动各国协同制定国际法律框架与行业标准，规范跨国科技交流合作，减少纠纷摩擦，共同助力新质生产力发展。
（作者为宋晓萌，西安科技大学马克思主义学院博士研究生；高振岗，西安科技大学马克思主义学院教授、博士生导师）
