近期，幾則有關AI（人工智能）和算法的新聞備受關注。放在一起觀察，背后的治理課題引人思考。

　　一是AI“偷聲”。隨著AI“克隆”聲音技術不斷迭代升級，隻需十幾秒語音素材，就能精准復刻一個人的聲線、模擬其情緒語氣，有的商家甚至偷用配音演員聲音生成帶貨視頻。

　　二是AI入口收費。有的社交平台打造“AI導購”直接推送商品，有的大模型對酒店訂單抽取12%佣金，AI商業變現漸次落地。

　　三是“紅燈停表”。三家外賣平台率先在北京探索實施“紅燈停表”，騎手等紅燈時長可在考核時間中順延。

　　AI“偷聲”暴露安全隱患，易成為詐騙新方式，侵權成本低廉，維權困難重重﹔AI大模型探索商業化落地，一些佣金綁定模式的客觀性受到質疑﹔為騎手“鬆綁”，將遵守交通規則的剛性要求嵌入平台邏輯之中，體現善意。既有新問題新表現，也有反思、規范與改進，均指向不得不直面的時代之問：當AI無所不在，日益深刻改變生產生活方式，我們究竟該怎樣與算法共處？

　　首先要善用。在各領域推進算法向善，需要改革思維、精准施策。

　　回溯人類文明史，每一次科技革命都會帶來經濟社會的重大變革。AI發展一日千裡、算法迭代日新月異，而社會運行、制度規則等具有相對穩定性，難免衍生問題矛盾。老套路難有出路，保持改革姿態、拿出精細舉措，才能找到最大公約數，扎扎實實解難題、謀福祉。比如“紅燈停表”這一創新舉措的實現，得益於交通信號數據實時接入，基礎是跨部門、跨主體的數據共享，關鍵在於政企聯動、行業協同。

　　善治必不可少。對新事物的監管既要包容審慎，也要設置“紅綠燈”、厘清邊界，確保技術始終沿著造福於人、增進公共利益的軌道前行。

　　比如，怎樣監管AI模型在訓練階段大量採集他人聲音數據的行為？若認定訓練行為本身即構成侵權，將對大模型產業發展構成壓力﹔若放任所有數據被無償使用，則會產生風險隱患。針對類似問題，廣東廣州的探索值得借鑒。今年8月17日，《廣州市人工智能發展促進條例（草案修改稿·征求意見稿）》發布，公開征求意見和建議，擬以立法形式明確監管原則和禁止行為。把握好平衡，運用法治思維和法治方式，往往能夠找到復雜問題的最優解。

　　善創才有未來。算法的持續迭代創新，推動了AI技術的躍遷，其發展過程中存在的風險挑戰，依然要靠創新來破解。

　　一方面，要跳出算法看算法，推進體系化創新。當前，算力、數據、模型日益演變為相互依存、互為驅動的有機整體，以系統思維整合資源，放大三者間的協同效應，有利於形成“1+1+1>3”的疊加優勢。另一方面，要在開放合作中謀創新。技術的生命力在於開放流動。在非洲，基於北斗導航技術的植保無人機極大提升作業效率﹔在巴西，國家電網光明電力大模型助力電網智能化運維……中國AI幫助發展中國家補齊智能化轉型短板，也在開放合作中積累了新優勢。

　　當機器開始推演、算法參與決策、技術鴻溝不斷拉大……想方設法讓AI錨定向上向善方向、跑得既快又穩，每個人都可以是參與者，也能作出屬於自己的貢獻。

　　《 人民日報 》（ 2026年08月31日 09 版）