> ### 摘要
> 当前AI治理正面临范式跃迁：亟需从传统“被动防御”转向以预见性、协同性与适应性为特征的“主动治理”。这一转型并非权宜之计，而是应对技术迭代加速、应用场景泛化及风险隐蔽性增强的必然选择。“防御转型”要求监管逻辑前置——在模型部署前即嵌入价值对齐评估，在数据训练阶段即启动偏见审计；“智能监管”依托可解释AI与实时监测工具，实现动态响应；而“前瞻治理”则强调跨学科预研、沙盒试验与敏捷立法机制。唯有坚持主动出击，方能在技术演进中锚定伦理底线、释放创新动能。
> ### 关键词
> 主动治理, AI策略, 防御转型, 智能监管, 前瞻治理
## 一、被动防御模式的局限与挑战
### 1.1 传统AI治理模式的历史演变与基本特征
传统AI治理长期沿袭工业时代监管逻辑，以“事后追责”和“合规审查”为轴心，呈现出鲜明的线性、滞后与反应式特征。其历史脉络可追溯至早期算法透明度倡议与平台责任立法尝试，强调在风险显性化、损害发生后启动调查、处罚或下架机制。这种模式将治理锚定于既成事实——模型已上线、数据已泄露、偏见已造成社会影响，方才介入。它依赖静态标准、周期性审计与刚性准入门槛，将技术发展视为可被预测、分割与管控的客体，而非持续演化的生态。在这一框架下，“防御”被简化为围栏与哨岗：设限、拦截、阻断。然而，当AI系统日益嵌入医疗诊断、司法辅助、教育评估等高敏领域，当大模型的涌现能力不断突破设计预期，那种等待问题“浮出水面”再挥动监管之锤的方式，已如用渔网捕捉气流——看似严密，实则失焦。
### 1.2 被动防御在应对新型AI风险中的不足之处
被动防御在直面AI风险的三重新特质时，正迅速显露其结构性乏力：技术迭代加速使其响应窗口急剧收窄，应用场景泛化令风险传导路径愈发不可控，而风险隐蔽性增强则让损害常在无声中完成积累。当一个语言模型在部署数周内即衍生出未被训练集覆盖的推理偏差，当多模态生成内容悄然混淆真实与合成边界，当分布式边缘AI节点绕过中心化审核机制自主决策——此时，任何事后的模型下架、数据封存或用户投诉处理，都如同为已漫溢的河床修筑堤坝。它无法阻止第一滴水渗漏，更无力修复已被冲蚀的价值地基。被动性在此刻不再是审慎，而是迟滞；不是克制，而是失能。
### 1.3 全球范围内被动治理模式的案例分析
当前全球主流AI治理实践仍深陷被动范式窠臼：欧盟《人工智能法案》虽具开创性，但其风险分级与禁令机制仍以应用后果为判定前提；美国联邦贸易委员会（FTC）对算法歧视的执法，多始于消费者集体投诉或媒体曝光后的调查程序；亚太多国推行的AI备案制，亦普遍要求“上线后三十日内提交”，将监管触点置于技术落地之后。这些机制共同构成一张“滞后响应网络”——它们有效记录伤痕，却难以预判裂痕；擅长归责，却不擅校准；能惩戒失序，却难孕育有序。当治理节奏永远慢于创新节拍，制度便从护栏退化为墓志铭。
### 1.4 从技术伦理视角审视被动防御的固有缺陷
从技术伦理深层观之，被动防御本质是一种价值缺位的治理哲学：它默认技术发展自有其“中立轨道”，将伦理责任悬置为事后补救项，而非内生于设计基因的原生要求。它回避了“谁来定义善？何时嵌入善？如何验证善？”这一根本诘问，致使公平、可解释、可控等核心伦理原则沦为审计报告里的勾选项，而非架构图上的必连线路。当偏见审计仅在模型发布后启动，当价值对齐评估被压缩为上线前72小时的文档签署，伦理便从活的实践退行为死的背书。真正的伦理韧性，不在危机后的忏悔录里，而在每一次参数初始化前的审慎，在每一行训练代码写就时的自觉——这，正是“主动治理”不可替代的灵魂所在。
## 二、主动出击策略的理论基础
### 2.1 主动治理的核心概念与框架构建
“主动治理”绝非对被动防御的简单提速，而是一场治理哲学的范式重置——它将时间轴从“事后”拉回“事前”，将作用点从“系统输出”前移至“设计源头”，将责任主体从“监管者单方”拓展为“开发者、部署者、使用者与公众”的协同共治。其核心在于预见性、协同性与适应性三重张力的动态平衡：预见性要求在模型尚未训练、数据尚未采集、场景尚未落地之前，即启动价值对齐评估与风险图谱绘制；协同性打破监管孤岛，推动伦理委员会、技术团队与社区代表在算法架构阶段就展开对话；适应性则拒绝一劳永逸的规则清单，代之以可迭代、可反馈、可校准的治理协议。这一框架不是静态蓝图，而是持续呼吸的生命体——它不预设终点，只锚定方向；不承诺完美，但坚守校准的勇气。当治理不再等待警报响起，而是学会倾听系统尚未发出的微响，主动，才真正成为一种姿态，而非口号。
### 2.2 前瞻性治理理论的起源与发展脉络
前瞻治理并非横空出世的概念拼贴，而是对技术社会学中“预防原则”与公共政策领域“情景规划”传统的深刻扬弃。它脱胎于上世纪末对转基因与核能风险的反思，却在AI时代完成关键跃迁：从“未知风险下的审慎回避”，升维为“已知不确定性下的积极塑造”。早期探索集中于欧盟“负责任研究与创新”（RRI）框架，强调将社会期望前置嵌入研发流程；随后，OECD《人工智能原则》首次将“前瞻性”列为治理支柱，呼吁建立跨学科预研机制与沙盒试验环境；而近年全球多地兴起的AI影响评估强制指南，则标志着前瞻治理正从理念宣言走向制度接口。它不再满足于问“这技术是否安全？”，而坚定追问：“我们希望它成为什么？谁参与定义这个‘什么’？又如何在能力涌现前预留校准空间？”——正是这一连串未完成的诘问，撑起了前瞻治理不断延展的思想穹顶。
### 2.3 主动出击策略在公共政策领域的应用基础
主动出击策略在公共政策领域的扎根，源于对传统规制失效的集体觉醒：当政策节奏追不上技术扩散速度，当立法周期覆盖不了模型迭代周期，唯一出路便是重构政策生成本身。其应用基础有三：一是敏捷立法机制的实践探索，允许法规以模块化、版本化方式快速更新，响应技术演进节拍；二是跨部门协同治理单元的实体化，如设立常设性AI伦理与政策联合办公室，打通科技、司法、教育与卫健等条线的数据与决策链路；三是公众参与机制的制度化升级，不再停留于听证会或问卷调查，而是通过公民陪审团、开源政策沙盒与实时影响仪表盘，让多元声音成为政策演化的内生变量。这些实践共同指向一个共识：政策不应是技术发展的刹车片，而应是其生长方向的导航仪——主动出击，正在将“管得住”的焦虑，转化为“导得准”的自觉。
### 2.4 智能监管技术的创新与突破
智能监管的技术突破，正悄然改写“监管能力边界”的定义。它不再依赖人工抽检与滞后审计，而是依托可解释AI（XAI）技术穿透黑箱逻辑，在模型推理链条中实时标注价值偏离节点；借助轻量化边缘监测工具，实现对分布式AI节点的行为轨迹追踪与异常决策拦截；更通过联邦学习框架下的合规验证协议，在保障数据不出域前提下，完成跨机构模型的偏见一致性比对。这些技术不是监管的替代者，而是监管者的“增强义肢”——它们将抽象原则翻译为可观测指标，把模糊风险具象为可干预信号，使“动态响应”从修辞变为日常操作。当监管系统自身具备学习能力、反馈能力和进化能力，智能，便不再是被监管的对象，而成为治理本身的质地。
## 三、总结
AI治理的范式转型已非理论推演，而是应对技术现实的紧迫实践。从“被动防御”到“主动治理”，本质是将时间轴前移、作用点内嵌、责任体扩容——在模型部署前完成价值对齐评估，在数据训练阶段启动偏见审计，依托可解释AI与实时监测工具实现动态响应，并通过跨学科预研、沙盒试验与敏捷立法构建前瞻能力。这一转型拒绝将伦理悬置为事后补救，而要求其成为设计基因的原生要素；不满足于记录伤痕，而致力于预判裂痕；不视监管为刹车片，而期许其为导航仪。唯有坚持主动出击，方能在不可逆的技术演进中锚定伦理底线，释放可持续的创新动能。
