文|陆弃
当地时间10月13日,安盛保险公司与益普索发布2026年版《未来风险报告》。报告显示,在全球风险管理专家眼中,与人工智能和大数据相关的风险首次超过气候问题,升至全球风险榜首。调查覆盖62个国家的4345名风险管理专业人士,以及19个国家的24000名普通民众。值得注意的是,95%的专家和94%的公众认为,危机正在不断增多。曾经长期占据专家风险榜首的气候问题,如今让位于人工智能。这并不意味着气候危机已经减轻,而是另一种更迅速、更难预测的风险正在进入人们的日常生活。
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这份报告最值得关注的,不只是风险排名发生变化,而是人们对技术发展的判断正在改变。人工智能曾被广泛视为提高效率、推动创新的重要工具,如今却成为专家最担忧的风险之一。技术本身没有突然改变其性质,改变的是它进入社会的速度、影响的范围,以及人们逐渐意识到的控制难题。
报告显示,在将人工智能视为主要风险的人群中,54%的专家和48%的公众认为,这种风险正在迅速兴起。对技术发展而言,速度意味着竞争优势;对风险治理而言,速度却可能意味着制度反应滞后。当人工智能能够迅速进入金融、医疗、教育、传媒和公共管理等领域时,技术造成的影响就不再局限于某家企业或某个行业。一项模型的错误判断、一套算法的偏见,甚至一次数据泄露,都可能通过庞大的应用网络扩散。
更值得警惕的是,人工智能的风险并不总是以明显的事故形式出现。传统工业风险往往有相对清晰的故障位置和责任链条,而算法系统的问题可能隐藏在训练数据、模型设计和使用场景之中。一个招聘系统如果持续低估某类求职者的能力,受影响的人未必知道自己为何被拒绝;一个自动化决策系统如果出现偏差,普通用户也未必能够理解结果是如何产生的。技术可以提高效率,却也可能在缺乏透明度的情况下,把偏见包装成客观判断。
报告中,34%的专家和34%的公众将伦理失范列为人工智能风险的重要来源,包括基本权利受损、算法偏见和数据挪用。这说明社会担忧的并非只有机器是否会犯错,更在于谁拥有数据、谁制定规则,以及当技术损害个人权益时,受影响者能否获得解释和救济。技术能力越强,权力分配问题就越难回避。如果少数企业掌握关键模型、算力和数据,而社会缺乏有效的监督手段,技术带来的收益可能集中于少数主体,风险却由更广泛的人群承担。
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就业问题同样不能忽视。报告中,28%的专家和30%的公众担心人工智能对就业产生影响。自动化可能减少部分重复性劳动,也会改变许多岗位的工作内容。真正的挑战并非简单判断人工智能会创造还是消灭多少工作,而是劳动市场能否跟上技术变化。当岗位被重组,劳动者是否拥有重新培训的机会?企业能否将生产效率提升转化为更广泛的收入增长?如果技术收益集中,而转型成本主要由劳动者承担,社会不满就可能进一步累积。
这也解释了为什么人工智能风险会与社会分裂、经济风险和政治不稳定相互关联。报告将地缘政治不稳定列为专家关注的第三大风险,网络风险位居第四,能源风险则升至第五。它们并不是彼此独立的项目。人工智能需要庞大的算力和能源支持,也可能被用于网络攻击、虚假信息传播和军事竞争。当国家之间的信任下降,先进技术就更容易被纳入战略竞争;当虚假信息大量传播,公众对媒体、机构和政府的信任也可能受到侵蚀。
气候问题退居专家风险排名第二,同样不意味着其紧迫性下降。气候变化仍然可能引发极端天气、粮食压力、人口迁移和基础设施损失。人工智能风险之所以迅速上升,很大程度上是因为它的发展周期更短、应用边界变化更快,社会尚未形成稳定的应对机制。气候危机与人工智能风险的区别,不在于哪一个更值得重视,而在于两者要求不同的治理方式。应对气候变化需要长期减排、能源转型和国际合作;治理人工智能则需要技术审查、责任追溯、数据保护和持续更新的监管制度。
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报告中最令人不安的数据,是全球只有9%的专家认为各国政府拥有足够手段监管人工智能。在欧洲和法国,这一比例仅为3%。这种低信任度反映出监管能力与技术发展之间存在明显落差。模型更新可能以月甚至更短的周期推进,而立法、司法解释和跨国协调往往需要更长时间。政府如果过度迟缓,风险可能在规则建立之前就已扩散;如果监管设计粗糙,也可能抑制有益创新,甚至让监管资源不足的小型企业承担过高成本。
真正有效的治理,不是简单禁止技术发展,也不是将监管寄托于企业自律,而是建立清晰、可执行、能够随风险变化而调整的规则。高风险应用应接受更严格的测试和审查,涉及个人权益的自动化决策应提供合理解释,数据使用必须有明确边界,出现重大损害时也应能够追溯责任。国际社会还需要在网络安全、虚假信息和跨境数据等领域形成最低限度的合作,避免技术竞争不断侵蚀公共安全。
人工智能登上全球风险榜首,提醒人们重新审视技术进步的衡量标准。效率更高、能力更强,并不自动意味着社会更加安全。真正的进步,还应包括风险是否可控、权利是否受到尊重,以及技术收益能否被更广泛地分享。气候危机没有消失,新的技术风险又已逼近,世界面对的不是旧威胁退场、新威胁接班,而是多重危机同时积累。技术可以不断突破能力边界,但社会必须同步建立责任边界。否则,人类越是擅长创造强大的工具,就越可能发现自己缺少驾驭它们的制度准备。
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