“AI与技术革新”分论坛｜“人类决策与人工智能：选择与治理”国际研讨会

　　2025年3月28日至29日，由华南理工大学公共管理学院、公共政策研究院及社会科学处联合主办的“人类决策与人工智能：选择与治理”国际研讨会在华南理工大学五山校区隆重召开。

　　同日下午，会议分论坛“AI与技术革新”在华南理工大学五号楼204会议室举办。论坛期间，来自华南理工大学、华南师范大学、广东外语外贸大学、沈阳师范大学等高校的学者，以及来自上海南洋万邦软件技术有限公司的企业界人士，立足不同研究视角，分享自己对人工智能领域的理论探索和实际案例思考，主题包括高校生成式人工智能使用规范、智慧社区与养老服务、数字化公共就业服务等。

　　近年来，生成式人工智能在高校教学科研中的应用引起广泛关注，但也带来学术伦理规范上的挑战。目前已有部分境外高校出台相应政策进行规范，而境内高校具体政策的出台仍处于起步阶段。

　　华南理工大学公共管理学院刘丹阳就论文《如何对高校生成式人工智能使用规范进行量化评估——基于PMC指数模型的探索性分析》作了分享，研究基于境外高校现有的生成式人工智能教育政策的文本，通过数据挖掘，进而识别评估指标，尝试建立一套政策量化评估体系。研究提出用发展的眼光看待生成式人工智能在教育领域的应用，并灵活动态调整有关规范等建议，为高校建立和完善相关的规范政策提供参考。

　　DeepSeek引发全球全行业的追捧和热议，针对现象背后蕴含的深刻学理体系进行解构，有助于理解并适应生成式人工智能的变革及治理。

　　长沙学院经济与管理学院陈智在其研究中以DeepSeek为例，探索生成式人工智能的价值定位、演进逻辑及前瞻路径。他的研究 以技术硬核创新、行业专业引领、用户需求对接等视角分别解析DeepSeek平台“以何”突围的基础价值；并 从突出“生成式”、以“人”为基准、畅通“智能”链等方面梳理呈现DeepSeek生态“何以”演进的系统逻辑。

　　最后，他还分析了DeepSeek模式“如何”可持续的前瞻路径，解读在国际竞争格局下的内卷式竞争以及恐慌行为，进而提炼出从“好用”到“善用”的主体性转变 以及从“可供”到“可信”的应用性递升趋势。

　　人工智能技术的自我进化能力（如DeepSeek模型展现的涌现能力与强化学习驱动的 自主发展）正在突破传统公共管理的理论边界。

　　上海南洋万邦软件技术有限公司伍玉晟就论文《失控与共存：AI自我进化时代的人类文明治理范式革命》作了分享。论文 从公共管理视角出发，系统探讨人工智能从工具属性向超级智能进化过程中引发的治理范式革命。

　　研究发现，现有公共管理研究基于“人类中心可控性假设”的技术治理 框架（如伦理审查、算法审计与结果追责），在应对AI自主进化产生的黑箱化治理、价值论冲突与线性因果推断失效等问题时存在结构性局限。

　　满意度是 养老服务供给和应对人口老龄化的重要关注内容。为探究老年人智慧社区养老服务满意度影响因素，分析如何加强社区养老基础设施建设，沈阳师范大学管理学院胡琮浩在其研究中基于顾客满意度指数模型(ACSI模型)，选取了沈阳市接受智慧社区养老服务的378位老人作为样本展开研究。

　　研究有三点发现。第一，老人对智慧社区养老 服务总体满意度较高。第二， 老人的感知质量、感知价值以及期望价值都会对老人满意度造成显著影响，其中感知质量影响程度最大。第三， 社会支持会正向影响期望质量和老人满意度。他进一步提出丰富智慧社区养老服务内容、加强政策支持与引导、推动服务设施的适老化设计以及创造便利的养老服务条件，提升老年人参于智慧社区养老服务的满意度与意愿。

　　广西大学公共管理学院隋琦就论文《数字化公共就业服务正义如何实现？——基于青年就业群体需求偏好的实证研究》作了报告。研究针对当前数字化公共就业服务存在公众接受度低、适应性差的问题，基于青年就业群体需求偏好，采用空间正义理论构建了理论分析模型。在此基础上，研究对青年群体进行调查，设计离散选择实验并利用混合Logit模型、潜在类别模型，探讨青年群体对数字化公共就业服 务正义维度 的需求偏好。

　　研究结果指出，青年群体对数字化公共就业服务程序正义、分配正义属性需求偏好更高，且在分配正义、承认正义属性上呈现显著的异质性；数字化公共就业服务的分配正义分别与程序正义、承认正义属性之间存在协同互补效应。

　　广东外语外贸大学区域国别学院（国际关系研究院）赵小娟就论文《美国在东南亚数字经济的先发优势及中国的因应策略》作了分享。论文提出， 数字经济“技术-数据-市场-规则”四位一体的动态自我强化循环，赋予先行国家先发优势，对后发国家构成竞争压力。在东南亚地区，美国凭借技术领先地位和战略部署，获得东南亚大量市场份额和数字规则制定话语权，形成对中国的数字围堵和市场拦截。作为后进者，中国在与美国的东南亚数字经济竞争中面临技术、数据、市场和 规则的多重挑战。为此，中国需加速人工智能技术研发与推广，加强数字基础设施共建，优化企业出海政策，深化与东盟合作，推动构建开放包容的区域数字治理框架。

　　随着城市化进程的加速，传统城市管理模式面临效率低下、资源分配不均等问题。智能地理系统通过数据驱动、空间分析和智能决策，可以为城市治理提供了新的解决方案。

　　华南理工大学公共管理学院邢晓彤的研究探讨了人工智能（AI）与地理信息系统（GIS）融合形成的智能地理系统（Smart GIS）在城市管理中的应用，详细分析了AI与GIS的技术融合框架，包括数据层、算法层、平台层和核心路径层，揭示智能地理系统在城市治理中的实践路径与挑战，并构建了“技术－空间－治理”三位一体的分析框架，丰富智慧城市研究的理论体系，并展示了智能地理系统在智能交通、城市规划、紧急事件响应等领域的实际应用案例。

　　华南理工大 学马克思主义学院李伟鑫就论文《生成式人工智能应用中的三重主体风险及其应对理路》作了分享。

　　论文指出，生成式人工智能本质是一种合目的的手段，是人的本质的对象化。但是，作为一项新技术，生成式人工智能同样不可避免地面临科林格里奇困境，其在具体应用中强化人的数据化生存消解人的社会存在性，新劳动异化、弱化人的社会 历史性，外人类 思维僭越人的思维则会消弭人的社会实践性，从而生成情感、劳动和深度思考的三重主体风险。其研究指出，规制智能算法迎合限度、加强人类个体自律自觉以及开发有限智能道德主体是化解生成式人工智能应用中主体风险的应对之策。

　　在问答和评议环节，华南理工大学公共管理学院副教授卢云、华南理工大学公共政策研究院副研究员戴明洁围绕理论框架和研究方法，与论文作者展开了深入讨论，共同探索进一步完善研究的路径。

　　第一个问题是DeepSeek公司成功的战略。DeepSeek是一家致力于人工智能（AI）研究的中国公司，专注于推进大语言模型（LLM）及相关AI技术。其核心产品是尖端的自然语言处理（NLP）模型。DeepSeek的成功不仅依赖于其技术创新，还依赖于其全球市场战略，使其在竞争激烈的AI行业中脱颖而出。

　　首先，DeepSeek采用了具有高度竞争力的定价策略，以吸引广泛的用户群体。与许多竞争对手不同，DeepSeek提供免费的聊天使用和低成本的API接入。这种做法不仅降低了进入壁垒，还加速了市场渗透，促进了DeepSeek技术的快速全球化应用。

　　其次，DeepSeek在技术上取得了显著突破，特别是在通过强化学习（RL）优化大语言模型方面的创新。传统的大语言模型训练依赖于大规模的监督学习，而DeepSeek则利用强化学习实现了模型的持续优化，提供了强大的推理语言模型。

　　最后，DeepSeek的开源战略进一步巩固了其在AI社区中的影响力。公司已经开源了其核心模型的关键组件，允许开发者自由使用并改进这些组件。这一举措促进了技术合作，加速了模型的迭代，并吸引了全球AI人才为其生态系统做出贡献。此外，开源方式也提高了DeepSeek在行业中的声誉，使其成为许多开发者和企业首选的AI解决方案。

　　第二个问题是人工智能的潜在风险。其中最令人担忧的方面是AI系统中涌现属性的现象，即模型可能会意外地发展出设计者未预见的能力或行为。大语言模型（LLM）的内在复杂性使其决策机制对人类理解而言基本不透明，导致可能出现无法预测的输出。例如，训练用于无害互动的对话式AI可能突然生成虚假信息、极端观点，甚至自动执行未经授权的操作。这种不可控性在金融、医疗和国防等关键领域部署时构成了严重威胁。

　　更为深远的风险是人工超智能（ASI）的潜在出现——超越人类智能并具备自我改进能力的AI系统。如果不加以约束，这些系统可能会发展出与人类利益不一致的目标，进而可能摆脱人类的控制。

　　全球科学界已经开始通过AI对齐研究应对这些生死攸关的风险，旨在确保AI系统的目标始终与人类价值观保持一致。同时，各国政府也在探讨监管框架，以防止技术滥用。然而，AI发展的速度远远超出了政策制定的步伐，使得创新与安全之间的平衡成为未来几十年人类面临的最大挑战。若未能缓解涌现属性和失控的超智能风险，可能会导致机器主导的未来——这一前景亟需引起严肃关注。

　　第三个问题是人工智能与GIS的结合。人工智能（AI）技术的迅速发展及其与地理信息系统（GIS）的深度融合，正在催生下一代智能地理系统（Smart GIS），为城市道路交通管理带来变革。在智慧城市建设中，这一结合通过三个核心功能重塑交通治理：动态路网优化、事故风险预测和出行需求管理。

　　在动态交通控制方面，智能GIS结合了物联网（IoT）传感器和摄像头，实时监控交通流量、车速和排队长度。采用强化学习的AI算法通过不断评估交通状态（如拥堵）和优化行动（如延长绿灯时间）来动态调整信号时长，以最大化奖励，如减少等待时间。这些系统通过模拟场景自我改进，能够适应意外模式，例如交通事故或施工。

　　在交通安全管理方面，AI-GIS融合系统展现了独特的优势。通过分析历史事故数据以及实时天气和道路状况，深度学习模型生成高精度的事故风险热图。系统在检测到危险驾驶行为（例如频繁变道）时，会自动启动路边电子警告标志，建立起一种空间化的实时干预机制。

　　在出行服务优化层面，生成式AI与时空大数据的结合正在革新导航体验。它通过分析数百万用户的出行轨迹，采用图神经网络预测未来一小时内各种路线的拥堵概率，并为不同用户群体生成个性化的路线推荐。

　　华南理工大学公共政策研究院（IPP）是一个独立、非营利性的知识创新与公共政策研究平台。IPP围绕中国的体制改革、社会政策、中国话语权与国际关系等开展一系列的研究工作，并在此基础上形成知识创新和政策咨询协调发展的良好格局。IPP的愿景是打造开放式的知识创新和政策研究平台，成为领先世界的中国智库。