“人工智能四问”之二：当算法参与决策，安全如何保障

7月，总书记在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上提出人工智能四大时代之问。其中，“当算法参与决策，安全如何保障”，直击人工智能深度介入现实决策链条后的安全痛点。今天的算法早已不只是简单的信息处理工具，已经深度嵌入政务办理、金融风控、临床医疗、司法辅助、自动驾驶、公共资源配置等诸多领域。运用得当，算法能够显著提升治理效率、优化资源配置；一旦安全防线失守，则可能造成公平失衡、个体权益受损，甚至诱发系统性风险。如何充分释放算法带来的技术红利，同时有效防范各类风险隐患，做到趋利避害、安全可控，是我们必须回答好的现实课题。

技术创新从来都是一把双刃剑。算法参与决策所带来的安全风险，是多重因素相互叠加形成的。首先来自算法本身固有的技术局限。算法依靠数据和模型开展运算，天然带有“黑箱属性”，决策推理过程难以直观溯源、清晰解释，一旦输出结果出现偏差，定位问题根源往往十分困难。训练数据中潜藏的偏见与瑕疵，还会被模型继承并放大，最终转化为现实场景中的决策不公。现实世界复杂多变，训练数据只是有限采样，模型在训练覆盖的场景内表现稳定，可面对长尾场景、突发状况、数据分布漂移时，就容易出现判断失准。其次是人的客观认知局限。风险识别，建立在能力大体对等的基础之上。当算法在部分专业判断上的表现超过人类，使用者往往很难对算法输出开展实质性检验，看不懂就难以质疑，核验不了就无从把关，这不是主观态度问题，而是能力差距带来的客观困境。再次是安全技术供给相对滞后。人工智能模型能力快速扩张，但安全研究整体处于追赶位置，坐等安全技术自然成熟，无异于放任风险裸露。最后是规则与责任边界模糊。算法介入决策之后，哪些判断属于人的裁量、哪些来自模型运算，边界容易混淆；发生权益损害时责任主体难以厘清，追责机制缺位，就会出现安全悬空。这正是算法决策安全风险的核心症结。由此我们必须明确，算法只能输出参考结论，绝不能替代人的价值判断和最终裁量。

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