從道德原則到實踐理性：重構AI發展方向的正當性標準。長期以來，關于人工智能發展規則與倫理的討論，多集中于道德理念與價值倡導層面。2017年推出的《阿西洛馬人工智能原則》提出的安全性、透明性、責任性等12條原則，以及2025年巴黎AI峰會上58國簽署的聲明所強調的包容性、可持續性等6項優先事項，雖凝聚了社會共識，但存在顯著的學理支撐與實踐轉化不足問題。

江小涓表示，這些原則性表述缺乏可分析的學術框架與可測度的評估指標，難以對技術或產品的優劣進行科學評判，也無法系統權衡治理規則的實施成本與社會收益，導致相關理念落地推進緩慢。她強調，人工智能發展方向的正當性評判，應從抽象的道德原則轉向經濟學的實踐理性，建立基于資源配置效率與社會公平的分析框架，使技術發展的“應然”目標與“實然”效果形成可驗證的邏輯閉環。

效率與公平雙維考量，構建AI社會價值的經濟學評判體系。江小涓認為，從經濟學視角出發，人工智能的社會價值核心在于能否促進“社會資源配置效率提升”與“發展成果公平分享”。她認為人工智能對社會公平的沖擊可分為兩類，一是對既有公平平衡的持續性沖擊，包括大型企業憑借數據、算力、算法優勢強化市場支配地位，擠壓中小企業生存空間等；二是技術原生特性帶來的顛覆性挑戰，例如人工智能大模型呈現“規模報酬遞增”與“能力涌現”特征，模型越大，優化迭代效率越高，且突破閾值后產生小模型無法具備的認知與解決問題能力，形成“碾壓式”競爭優勢。

江小涓認為，評判人工智能的社會價值，必須超越單一效率維度，建立涵蓋代際公平、群體公平、機會公平的多維指標體系，確保技術進步成果由全體社會成員共享。

強弱規則協同，構建動態平衡的AI治理框架。江小涓提出，人工智能治理需借鑒經濟學中“市場內生規則”與“政府監管規則”協同作用的邏輯，形成“弱規則”與“強規則”有機結合的治理體系。弱規則是市場博弈與社會協同的基礎性約束，強規則則是政府監管與法律約束的底線保障。例如實施負面清單管控、強化透明度要求、保護數字弱勢群體權益等。她特別指出，人工智能技術革命對就業的影響與歷史上“新崗位多于舊崗位”的情況不同，需建立更具前瞻性的社會保障與職業培訓體系，避免“贏家收益”無法抵消“輸家損失”的社會失衡。

“人工智能治理不是簡單的規則制定，而是涉及經濟效率、社會公平、技術創新的系統性工程。”江小涓表示，經濟學視角的核心價值在于提供可量化、可比較、可操作的分析工具，使治理目標從“美好愿景”轉化為“實踐路徑”。唯有堅持效率與公平統一、市場與政府協同、技術創新與人文關懷并重，才能為人工智能發展奠定可持續的制度基礎，真正實現“技術造福人類”的終極目標。

　　 原標題：如何從經濟學視角看待人工智能發展與治理？