金融大家評 | 江小涓談AI向善：何為善、如何為、誰來為

文/ 中國社會科學院大學教授、國務院原副秘書長江小涓

導語：近日，2026中國數字經濟發展和治理學術年會（重慶）在西南政法大學成功舉辦。中國社會科學院大學教授、國務院原副秘書長江小涓教授發表題為《AI向善：何為善、如何為、誰來為》的主旨演講。

江小涓認為，關于“AI向善”的討論已經很多，理念上的共識度相當高，但對于如何實現、誰來執行這些“善”落地的討論較為不足。需要將這個問題放到社會科學知識體系內進行討論分析。

何為善：社會科學的視角

長期以來，關于 AI 向善的討論已經很多，理念上的共識度相當高。例如，從 2016 年聯合國教科文組織發布《機器人倫理報告》（Preliminary Draft Report of COMEST on Robotics Ethics）到 2025 年的巴黎 AI 行動峰會，人們對 AI 治理的理念有高度共識。

諸如安全性、透明性、非歧視、可解釋、可追溯、公平公正、包容開放、尊重隱私、共享利益、以人為本、人類控制等理念不斷被重復討論，但對于如何實現、誰來執行這些“善”落地的討論較為不足，主要由當事企業和相關技術團體在“對齊”這個框架中進行討論，片面且多變，缺少一般性穩定性。

我感覺需要將這個問題放到社會科學知識體系內進行討論分析，廣義的“善”正是諸多社會科學研究的立意和主題。技術是否向善，根本在于是否促進經濟發展、社會進步和民眾幸福，也就是能否增進人類福祉。

社會科學不僅能提出理念上的向善之道，在普適的知識體系中提出評價標準、實現路徑和行為主體等方面，更有學術積淀和理論能力。

一

合理是善：高效配置資源、增加社會福利和公平分配

“合理”是經濟學的核心概念，經濟學將“資源配置效率提高、社會福利增加和相對公平分配”定義為合理。

在這個目標下，經濟學有明確的評價標準和指標：提升全要素生產率、提高投入產出比、收入增長、促進創新投資等，都是資源配置效率的衡量指標；教育和醫療水平提升、社會保障體系的完善等，都是社會福利增加的衡量指標。以這些指標衡量，AI 在提升全要素生產率和社會福利增長等方面有明顯貢獻，技術之善大耶。

如何實現“合理之善”，經濟學有實現路徑和行為主體。諸如讓市場在 AI 發展相關領域發揮配置資源決定性作用就是實現路徑，這必然要求企業是行為主體。當然，市場不僅有企業這個主體，還要有好的“市場環境”如平等競爭、公平準入，因此必然要求市場規制健全與完善。

用公平分配來衡量，AI 還稱不上“善”?；嵯禂怠⑹杖氩罹嗟?，都是經濟學用來衡量發展成果是否相對公平分配的指標。用這些指標衡量，AI 的影響目前負面為主，也就是存在“不善”之影響。一方面，財富更加集中在創新成功的極少數手中；另一方面，AI 產生的替代作用主要影響中低收入群體，目前還看不到 AI 繼續發展能有改善或扭轉之效果。

從過往技術進步的過程看，解決這個問題，AI 企業自身要努力，同時需要政府更好發揮作用，在以替代勞動為主要效果的 AI 技術應用和 AI 新創就業機會之間保持必要的平衡，并在完善長期社會保障制度方面更好地履行政府責任。

二

用益是善：超出GDP邊界的消費者獲益

有些技術進步的收益無法用標準意義上的 GDP 增長來衡量，卻能帶來大量消費者剩余或稱之為用益，通俗地講就是給人民群眾帶來便利快樂幸福等諸多獲得感，AI 這方面的影響極為突出。

AI 帶來了便利之善。AI 帶來的便利極為顯著，但相當部分沒能反映在 GDP 之中。例如，消費者基于網絡、AI 模型和智能體的大量自助服務為使用者帶來很大便利，卻并沒有產生可以計入 GDP 的經濟行為，相反卻替代了原先可以計入 GDP 的服務，具體如自助訂票取代了訂票服務，免費網絡信息取代報刊訂閱，電子郵件取代郵寄信件等，還有大量的免費服務。

文化產業是最有代表性的產業，娛樂平臺和生成式模型讓每個人都能欣賞更多的音樂、圖書、視頻和更豐富的文化產品，文化消費量極大增加。與此同時，以 GDP 衡量的文化產品市場規模卻并未同步增長。

例如，美國唱片業協會數據顯示，美國音樂產業收入從 1999 年的 146 億美元下降到 2016 年的 75 億美元，數字音樂為消費者帶來的諸多福利無法用 GDP 衡量。雖然提供各種免費服務的平臺會向消費者推送廣告并創造 GDP，但許多研究發現后者遠不及被替代服務和新增福利的 GDP 規模。顯然，AI 帶來了用益之善。

AI 帶來了平權之善。AI 將海量普通消費者帶入原本只有高收入和高知識群體才普遍擁有的消費領域和創意領域。例如，在文化消費領域，文字閱讀能力差的消費者可以選擇讓 AI 提供或生成圖像和視頻等形態豐富的文化產品；收入低的消費者可以使用平臺的免費服務欣賞他們在線下不可及的昂貴文化產品和服務（如在高端劇院的演出等）。

再如，在文化創意領域，那些文化創作“專業”能力不足的普通人，也能將極富創意的靈感轉化為自己創造的文化產品并與人分享。社交網絡上的網紅不僅銷售其產品與服務，還與粉絲交流分享生活方式、情感、時尚、情懷及夢想等等，為消費者帶來精神與心理需求方面的更多滿足。

用益之善以免費、自娛、互助等方式呈現，無法用 GDP 增長或收入增加來衡量，但可以用條件價值評估法或意愿價值評估法來衡量?？梢栽儐栂M者如果這些用益需要購買，他們愿意付多少錢，或者讓他們放棄某些可免費獲得的用益時需要補償他們多少錢。例如收到多少補償他們愿意放棄使用“小紅書”類 APP 或者使用免費大模型，并由此計算出全社會得到的使用之益。

有研究表明，低收入者獲得的用益與他們的貨幣收入之比要顯著高于高收入者的相應比例，表明 AI 確有平權和提升低收入者福利之善。

用益也有不善。有些帶來一時心理愉悅感的消費會帶來身體和精神的深層、長期損害。例如沉溺于網絡游戲、厚重的信息繭房導致認識受限等，這類問題的傷害性社會有高度共識，當事人也深受其害卻難以自拔。

技術持有方和使用方要有克制和自律的責任，沒有應對之策就不要做出這些不善之舉，有不良后果就要以技術之力加以約束限制。如同產品生產者負有產品質量責任，不能出售危害健康和危及生命的產品。

同時，還需要政府與社會協同給予應對處置。對那些全社會有共識的“惡”——如挑戰人類價值觀底線、侵害個人隱私、宣揚恐怖主義等言行——公權力部門就要進行強力處置。

三

合意是善：科技長期后果的社會共識度

社會科學多學科都有“合意”研究，例如社會學視閾中的社會共識代表著一種較高程度的社會合意。本文將“具有最大公約數的社會共識和由此決定的社會團結”定義為合意，并用合意性討論 AI 時代的科技倫理問題。

科技倫理問題久已有之，但在 AI 時代特別突出，其性質有根本變化。過去我們講科學是“發現自然規律”，那些都是自然秩序中內生之規律，是自然界萬億年間各種力量博弈和演進形成的規律。現在 AI 努力構建自然界和人類社會演進中并不存在的狀況，創造新的秩序，不少探索意在改變人類自然狀況或者人類社會狀況。

比如，在“AI for science”應用最密集的生命科學領域，很多科學研究試圖改變我們的生理、繁衍、認知結構，甚至干預意識的形成，導致人類在意識形成和相關行為方面的主體性與控制力都發生改變，還有些要構建我們不知其長期后果的新生命體。這些新事物的誕生會產生什么后果，或許發明它們的科學家也說不準。細想一下，它和過往的科學發現不太一樣。

此種情景下，人類對某種科學發展方向是否認同就變得很重要，這就是本文所講的合意性。我曾經對某位我很敬佩的科學家表示，他要做的某項研究，我作為無知的科技發燒友很好奇和向往，作為經濟學家一時無法判斷，但回到“人”這個天然身份，我想說你這項研究完全“不合意”。

當科學家們試圖改變經千萬年演進形成的人類特征和自然規律時，已經是與人人相關的重大問題，公眾必須知情和參與，表達合意與否。這種科學腔調很重的討論或許難以用類似意愿價值評估法來推進，需要公共透明開放的“集體性磋商”。

科學家有責任向公眾說明其全部可能后果，而不僅僅講其有利之處，同時要允許全社會進行充分討論，形成具有最大公約數的社會共識。各方充分表達并持續博弈才能找到“合意性”的趨近路徑和現實位置，不能聽由技術邏輯成為主導因素，更要防止由少數責任感不強和預見能力不足的科技專家倉促做出不可逆轉的不當“創新”。總之，合意之要求，對這類 AI 向善問題來說必須在場。

機制探討：各方協作促進AI向善

我們看一下實現向善的機制。除了“用益之善”這個技術本身的自然結果之外，“合理之善”特別是“合意之善”不會自然發生。那么向善的激勵來自何方？如何設計相應機制？

實踐表明，與“向善”相容的激勵機制和導致“不善”的因素在多個層面都存在，AI 時代“不善”和“向善”的力量都與之前有所不同，“向善”需要自我約束也需要社會約束。

第一，AI 創新與生產者的 “向善”激勵顯著而且有效。一個重要原因是 AI 需要非常大規模的應用，如果其“善”得不到社會共識，是不可能被很好和長期應用的。全社會對 AI 安全和倫理問題的高度關注對企業和創業者形成非常泛在、強大且持續的壓力與價值觀導向。

信譽維護要求生產者“向善”，被社會認為“不善”時要快速回應調整。2023 年，Open AI 由于其訓練使用了用戶敏感數據引發廣泛質疑，隨即承諾了不會再用。國內幾家 AI 頭部企業也都有過很好的回應式案例。從這個角度講，“向善”激勵機制在這個時代更泛在和強大。

第二，分布式治理是 AI 向善的治理特色。AI 和數據與以往產業最重要的不同是應用的場景化。過去市場資源配置是一對一的，但 AI 時代的資源配置是簇群式、場景化的。

數字政府、智慧城市、智慧交通、智慧醫療、低空產業要有效，需要一群又一群交易者配置資源，我們將其定義為分布式資源配置。分布式資源配置中利益和理念相關者針對特定場景結成大大小小的共同體，市場和社會主體自主選擇特定交易與合作對象。并且每個場景都有自己的規則，例如平臺有各自的交易規則、退貨規則、違規懲罰規則等，規定了何為本場景中的“善與不善”也就是參與者能做什么不能做什么。參與者遵循這些規則，因此這些共同體同時具備了治理功能，可以稱之為分布式治理。

第三，公權力的治理必不可少。有些后果嚴重的“不善”不能交給市場和社會博弈，而是要明確“不得為”即“作惡”的負面清單。例如，不得未經用戶同意侵犯用戶隱私、不得發布虛假信息、恐怖主義、仇恨言論等。

另外，如果要讓市場和社會治理有效，政府最重要的職能就是強制公開透明。企業必須讓消費者可以迅速看清楚你的用戶協議是什么，協議細節的公開透明非常重要。還有前面講到的與人類自身和人類社會相關的創新，提供者要向社會和公眾講清楚在做什么以及有什么后果。

最后，政府發出信號也特別重要。法律需要相對穩定，很難及時跟上，也沒有必要在事態相對穩定之前倉促出臺。但是政府可以做的很多，發布指南和優秀案例、批評不當做法、約談相關企業等都對 AI 向善有顯著引導作用。

最后再回到本文的主旨：社會科學在促進 AI 向善中要發揮重要作用。社會科學有深厚的學科積淀，讓我們更有能力判斷 AI 之善惡。在資源配置效率、社會福利損益、財富公平分配、公眾意愿感知評測以及維護社會和諧等方面，社會科學都做出過卓越貢獻。在 AI 時代我們要更加努力，承擔起責任，在 AI 向善的討論、實踐和學理構建中，站在中央與前沿。

來源丨根據江小涓教授現場發言內容整理

編輯丨蘭銀帆

審核丨秦婷

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