近期，几则有关AI（人工智能）和算法的新闻备受关注。放在一起观察，背后的治理课题引人思考。
一是AI“偷声”。随着AI“克隆”声音技术不断迭代升级，只需十几秒语音素材，就能精准复刻一个人的声线、模拟其情绪语气，有的商家甚至偷用配音演员声音生成带货视频。
二是AI入口收费。有的社交平台打造“AI导购”直接推送商品，有的大模型对酒店订单抽取12%佣金，AI商业变现渐次落地。
三是“红灯停表”。三家外卖平台率先在北京探索实施“红灯停表”，骑手等红灯时长可在考核时间中顺延。
AI“偷声”暴露安全隐患，易成为诈骗新方式，侵权成本低廉，维权困难重重；AI大模型探索商业化落地，一些佣金绑定模式的客观性受到质疑；为骑手“松绑”，将遵守交通规则的刚性要求嵌入平台逻辑之中，体现善意。既有新问题新表现，也有反思、规范与改进，均指向不得不直面的时代之问：当AI无所不在，日益深刻改变生产生活方式，我们究竟该怎样与算法共处？
首先要善用。在各领域推进算法向善，需要改革思维、精准施策。
回溯人类文明史，每一次科技革命都会带来经济社会的重大变革。AI发展一日千里、算法迭代日新月异，而社会运行、制度规则等具有相对稳定性，难免衍生问题矛盾。老套路难有出路，保持改革姿态、拿出精细举措，才能找到最大公约数，扎扎实实解难题、谋福祉。比如“红灯停表”这一创新举措的实现，得益于交通信号数据实时接入，基础是跨部门、跨主体的数据共享，关键在于政企联动、行业协同。
善治必不可少。对新事物的监管既要包容审慎，也要设置“红绿灯”、厘清边界，确保技术始终沿着造福于人、增进公共利益的轨道前行。
比如，怎样监管AI模型在训练阶段大量采集他人声音数据的行为？若认定训练行为本身即构成侵权，将对大模型产业发展构成压力；若放任所有数据被无偿使用，则会产生风险隐患。针对类似问题，广东广州的探索值得借鉴。今年8月17日，《广州市人工智能发展促进条例（草案修改稿·征求意见稿）》发布，公开征求意见和建议，拟以立法形式明确监管原则和禁止行为。把握好平衡，运用法治思维和法治方式，往往能够找到复杂问题的最优解。
善创才有未来。算法的持续迭代创新，推动了AI技术的跃迁，其发展过程中存在的风险挑战，依然要靠创新来破解。
一方面，要跳出算法看算法，推进体系化创新。当前，算力、数据、模型日益演变为相互依存、互为驱动的有机整体，以系统思维整合资源，放大三者间的协同效应，有利于形成“1+1+1>3”的叠加优势。另一方面，要在开放合作中谋创新。技术的生命力在于开放流动。在非洲，基于北斗导航技术的植保无人机极大提升作业效率；在巴西，国家电网光明电力大模型助力电网智能化运维……中国AI帮助发展中国家补齐智能化转型短板，也在开放合作中积累了新优势。
当机器开始推演、算法参与决策、技术鸿沟不断拉大……想方设法让AI锚定向上向善方向、跑得既快又稳，每个人都可以是参与者，也能作出属于自己的贡献。
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