生成式人工智能的“漣漪效應”：技術擴散、治理困境與適應性政策

中圖分類號：F49 文獻標志碼：A 文章編號：1008-2921（2025）05-0113-10

一、問題的提出

生成式人工智能（GAI）的技術擴散已突破傳統創新傳播的線性框架，呈現出“漣漪效應”（RippleEffect）的指數級擴張特征。以ChatGPT為例，其用戶規模突破1億僅需2個月，而中國自主研發的DeepSeek、文心一言、通義千問等生成式人工智能大語言模型，正加速向政務、醫療、教育等場景滲透。生成式人工智能的崛起標志著人類知識生產范式的革命性轉向。作為技術哲學與信息科學交叉領域的核心命題，“漣漪效應”的提出源于生成式人工智能在重塑社會認知結構過程中展現的擴散性與系統性特質。這一效應的生成背景表現在三方面。第一，技術迭代層面，大語言模型（LLM）與多模態算法的突破使機器從“工具理性”載體躍遷為具備自主知識創造能力的“擬主體”，其通過數據攝取、模式識別與內容生成形成的知識漣漪不斷穿透傳統認知邊界。第二，社會結構層面，生成式人工智能通過“人一機一知識”的協同網絡重構了權利關系，算法權力在信息分發、價值判斷與決策介入中逐漸形成隱性霸權，催生認知秩序的重組。第三，文化認知層面，生成式人工智能以“暗知識”與“灰知識”為介質，既加速了跨領域知識的融合再生，也模糊了人類理性與機器邏輯的界限，引發認知權威的消解與重建。隨著技術嵌入的深度與廣度，使得“漣漪效應”不再局限于單一技術應用場景，而是演變為一種裹挾技術、制度與文化的系統性沖擊波。

生成式人工智能“漣效應”的二重性體現為構建與解構的辯證統一。在正向維度，它通過知識生產的民主化、效率提升與跨界融合，推動認知體系從中心化權威向分布式共生轉型，表現為知識生產主體的多元化、認知資源的普惠化與創新生態的涌現性。生成式人工智能作為認知基礎設施，不僅壓縮了知識發現的時間成本，更通過人類意圖對齊技術實現知識生產鏈路的閉環優化。然而在負向維度，其技術黑箱性、算法權力異化與價值觀滲透風險，則可能引發認知體系的熵增危機。[2]技術黑箱遮蔽知識生成邏輯，導致認知信任危機。算法偏見通過數據投毒與模型訓練中的隱性編碼，加劇社會認知的分化與對立。而“暗知識”的不可解釋性與跨模態合成能力，更可能瓦解傳統知識驗證機制，誘發認知失序。二重性矛盾揭示了生成式人工智能既作為認知解放工具，又作為風險增生載體的復雜本質，急需理論框架的重新闡釋和錨定。

既有研究對生成式人工智能治理風險的學理探討，主要沿著技術倫理、制度變遷與認知政治三條路徑展開。技術倫理視角聚焦算法黑箱與責任歸因難題，弗洛里迪（LucianoFloridi）提出的“信息圈”（infosphere）理論指出，生成式人工智能通過重塑信息生態改變了傳統倫理框架的適用邊界，其自主知識創造特性導致“技術主體性”的哲學爭議[3]；佐伯芙（ShoshanaZuboff）基于“監控資本主義”范式，警示算法權力通過認知塑造實現的新型支配形態[4]。制度變遷研究則關注治理范式的適應性困境，赫斯（CharlotteHess）的“知識公地”理論揭示，生成式AI引發的知識生產革命正在瓦解傳統知識產權制度的排他性假設，而數據確權與收益分配的制度真空加劇了治理赤字[5；國內學者薛瀾團隊提出的“敏捷治理”框架，強調應對GAI風險突破監管滯后與技術創新的二元對立[]。認知政治研究方面，斯爾尼塞克（NickSrnicek）的平臺資本主義分析揭示了算法權力如何通過認知操控實現的社會規訓機制[]，陳昌鳳等指出生成式AI通過“認知繭房”重構社會共識形成機制等[8]。不過，現有研究存在部分局限，一是技術決定論傾向遮蔽了社會構建能動性，將治理困境簡單歸因于技術特性，卻忽視了制度調適空間。二是風險認知碎片化割裂了技術擴散與社會系統復合風險共振機制，導致理論解釋力弱化和不足。三是西方“技術一民主”框架難以適配中國式現代化進程中發展與安全的動態平衡需求，需要搭建匹配新的治理架構。

在此研究背景下，三個核心問題亟待理論回應。其一，“漣漪效應”的作用機制如何穿透技術系統與社會系統的耦合界面，實現知識再生產與風險傳導的雙向流動？其二，當算法權力的“漣漪”突破技術域限向政治、倫理與法律域滲透時，其風險傳導路徑將如何挑戰既有治理范式的認知邊界與制度承載力？其三，面向中國式現代化的語境，生成式人工智能的適應性治理政策體系需構建何種價值坐標與“技術一制度”協同框架，以實現發展動能釋放與風險閥值控制的動態平衡？這些問題共同構成了研究展開的邏輯起點，亦為解析人工智能時代認知治理難題提供了關鍵切口。

二、生成式人工智能的“漣漪效應”

當前研究對人工智能技術經濟特征的探討，多關注人工智能對經濟社會的促進作用，例如蔡躍洲等（2019）認為人工智能帶有滲透性、替代性、協同性和創造性等通用自的技術一經濟特征[，歐陽日輝等（2025）認為生成式人工智能還帶有自適應性、運轉性、并行性等關鍵性技術一經濟特征[10]，已充分揭示其屬性對生產效率與要素配置的革命性提升。然而，當技術嵌入社會系統的深度突破臨界閾值時，其外溢效應已超越單純經濟范疇，呈現出認知重構與制度解構的連鎖反應。“漣漪效應”的發現，標志著研究視角從技術工具理性向治理價值理性的范式躍遷，技術擴散不再遵循線性路徑，而是通過數據驅動的內容生成機制形成認知框架的隱性植入，繼而引發風險傳導的級聯放大與治理范式的適應性變革。

生成式人工智能的“漣漪效應”作為技術與社會深度互構的產物，其核心內涵可界定為：在復雜社會技術系統中，生成式人工智能通過技術擴散引發的非線性連鎖反應，表現為技術能力向認知結構、制度框架與文化秩序的持續性滲透與系統性重構。①該概念的提出，植根于技術社會學與復雜系統理論的交叉領域，技術擴散機制繼承自羅杰斯（EverettM.Rogers）創新擴散理論中的網絡化傳播特征[]，而系統重構特性則受啟于盧曼（NiklasLuhmann）社會系統理論中關于“自我指涉系統”的演化邏輯[12]。本研究在整合技術哲學與社會學理論基礎上，首次將“漣漪效應”拓展至人工智能治理研究域，構建起具有解釋力的分析框架。研究發現，“漣漪效應”的作用機制主要體現在以下三個方面。

（一）反哺加速：從“人工標注”到“自我進化”

生成式人工智能的“反哺加速”機制，本質上是技術系統通過數據反饋閉環實現自我增強的動力學過程。傳統人工智能訓練依賴人工標注的靜態數據集，其技術擴散受限于標注成本與知識更新的滯后性；而生成式人工智能通過“人類反饋強化學習”（RLHF）與“合成數據生成”（Syn-theticDataGeneration）的協同，構建了動態自適應的知識再生產網絡。在這種機制下，用戶交互數據與模型輸出形成正反饋循環，模型生成內容作為新訓練數據反哺系統，既降低了對人工標注的依賴，又通過數據質量的自我迭代優化提升了技術擴散效率。從經濟學視角看，這一過程實現了邊際成本遞減與網絡效應遞增的耦合，數據反哺使訓練成本從固定投入轉向可變成本結構，而模型性能的提升進一步吸引更多用戶參與交互，形成“數據規模一模型能力”的指數級增長飛輪。[13]因此，這種自增強特性打破了傳統技術擴散的線性邏輯，使生成式人工智能成為首個具備內生性演化能力的通用目的技術（GPT）。

技術自增強的深層動力源于要素報酬遞增與生產力重構的雙向作用。生成式人工智能的自我進化不僅體現為算法效率提升，還通過人機協同生產重塑了知識要素的配置方式。人工標注從勞動密集型的基礎工作轉向價值密集的調優工作，推動人力資本向高階認知領域升級。與此同時，模型通過合成數據生成能力，將隱性知識轉化為可計算的顯性知識，實現了數據要素、算法能力和知識產出的同步增值。這種變革在宏觀層面重構了經濟增長的動力結構，生成式人工智能通過內生的自我迭代形成“技術一經濟范式”的協同演化，其擴散過程既是生產力躍遷的載體，也是生產關系適應性調整的觸發器。技術不再僅是勞動替代工具，而是通過自主知識創造成為“一般智力”的數字化具現，推動社會總資本從物質積累向認知積累轉型。[14]

“自我進化”引發的制度調適需求，凸顯了技術擴散中市場失靈與治理重構的辯證矛盾。生成式人工智能的閉環反哺機制雖能提升技術效率，卻也導致“算法黑箱自治化”風險。例如，模型通過合成數據進行的無監督學習可能脫離人類價值框架，形成技術路徑的鎖定效應（LockinEffect）。這種矛盾在經濟學上表現為負外部性內部化難題，技術自我增強產生的社會成本，帶來價值觀偏差、認知壟斷等問題，并且無法通過市場機制自發調節。

（二）算法開源擴散：大語言模型生態的技術裂變

生成式人工智能的技術擴散已從封閉式創新轉向開源生態驅動，通過算法開源和技術協同形成裂變效應。以DeepSeek為代表的開源大語言模型，打破了傳統人工智能領域的技術壟斷，使中小企業能以極低成本調用前沿技術資源。算法開源擴散的本質是技術民主化與資本邏輯的動態博弈產物。從技術經濟學視角看，開源生態通過模塊化協作重構了大語言模型創新的成本收益結構。傳統封閉研發模式下，算法迭代的邊際成本隨參數規模呈指數增長，而開源框架通過代碼復用與社區協同，將研發成本分攤至多元主體，形成“技術共享 + 能力倍增”的正外部性網絡。這打破了硬件層壟斷利潤和應用層價值洼地的倒金字塔結構，推動技術要素從資本密集型硬件層向知識密集型的應用層流動。模型架構的開放協議允許開發者基于統一技術基底進行場景適配，既降低了創新門檻，又通過技術基底和垂直應用的分工深化，催生了從基礎模型到行業解決方案的價值鏈延伸。可以看出，開源生態由此成為技術裂變的加速器，模型通過“去中心化”知識生產，實現算法能力的帕累托改進。

技術裂變的核心動力源于開源協議對創新資金的重新分配。開源語言大模型通過API接口與微調工具鏈構建能力釋放與價值捕獲的雙向通道，形成基礎設施即服務（MaaS）的新型商業模式。這種模式兼具公共品與私有品雙重屬性：一方面，開源代碼作為非競爭性技術資源，通過網絡效應吸引開發者參與生態共建；另一方面，企業對垂直場景的私有化改造（如醫療、金融領域的定制模型）則通過差異化服務獲取壟斷租金。Meta的Llama與DeepSeek的競爭表明，開源框架下的技術路線迭代不僅是算法效率的比拼，更是社區共識和商業策略的協同演化。這種動態平衡揭示了一個深層悖論，開源生態既依賴技術民主化實現規模擴張，又需通過私有化改造維持商業可持續性，其裂變過程實質是技術普惠性與資本逐利性的辯證統一。

技術裂變的終極指向是產業權力結構的重構。開源擴散通過創造性破壞瓦解了傳統技術壟斷的合法性基礎。一方面，模塊化架構將算法黑箱解構為可解釋、可驗證的技術組件，削弱了封閉系統的知識霸權。另一方面，開發者的集體智慧迭代形成“技術飛輪”，推動算法能力從工具屬性升維為生產力要素。[15這種變革重塑了技術、資本、勞動之間的關系。硬件層的算力資本逐漸讓渡部分權力給掌握算法優化能力的知識勞動者，而應用層的價值創造則從單一企業主導轉向開發者社區的分布式協作。正如馬克思機器大生產理論所揭示的，技術裂變不僅是生產力躍遷，更是社會生產關系的適應性調整。因此，開源生態通過算法權力的再分配，實際上為生成式人工智能的知識普惠等“文明效應”與數字鴻溝等“野蠻效應”提供了制度性調適空間。

（三）場景裂變滲透：從專業領域到大眾認知

生成式人工智能的場景裂變滲透，本質上是技術通用性與市場需求多樣性耦合催生的認知經濟重構過程。以Transformer架構為基底的模型，通過參數化表征的抽象能力，將醫療影像分析、工業設計仿真等專業場景的知識邏輯，轉化為可遷移、可復用的通用認知框架。這種技術特性打破了傳統技術擴散的行業壁壘陷阱，使專業知識不再囿于封閉的技術黑箱，而是通過API接口與插件生態融入大眾認知體系。這實現了知識供給的規模經濟與認知需求的邊際成本遞減，專業領域的技術沉淀通過模型蒸餾（ModelDistillation）轉化為通用認知資產，而終端用戶獲取專業知識的邊際成本趨近于零，形成從專業能力到大眾需求的普惠化價值傳遞。

場景滲透的深層動力源于認知權力再分配與知識生產民主化的協同演化。生成式人工智能通過降低專業知識的應用門檻，重構了專家大眾間的認知權力結構。傳統知識壟斷體系下，專業壁壘構成租金攫取的制度基礎（如專利授權、資質認證），而生成式人工智能驅動的認知平權使大眾可通過自然語言交互直接調用專業級分析能力。這種變革在知識經濟學中表現為認知資本的非排他性擴散一—專業知識的排他性收益權被弱化，其社會總效用通過大眾化應用實現指數級增長。例如，法律文書自動生成工具將律師的專業能力轉化為大眾可及的合規服務，既瓦解了法律咨詢的傳統收費模式，又通過服務規模的擴張創造新的市場價值。技術擴散不僅改變生產要素組合方式，更通過認知權力的再分配重塑市場結構的合法性基礎。

大眾認知的終極重構催生了社會關系再媒介化的制度調適需求。生成式人工智能的場景滲透使專業知識從生產工具升維為認知基礎設施，觸發生產關系從“人一技術”二元對立向“人一人工智能一知識”三元共生的范式轉型。這種轉型呈現雙重矛盾。一方面，認知民主化釋放的知識外部性需要新型產權制度予以激勵。另一方面，認知泛濫導致的信息過載悖論又需建立認知可信度評估體系。

綜合以上“漣漪效應”的三重作用機制，由于技術擴散過程中多重機制的動態耦合與非線性疊加，生成式人工智能的“漣漪效應”風險逐漸顯現。第一，在反哺加速機制下，算法模型的快速迭代與自我優化形成技術進步的正反饋循環，而指數級的技術進化速度遠超社會認知更新與治理規則調整的節奏，導致倫理滯后性與法律真空期被不斷壓縮，使技術風險在算法黑箱與價值失序中持續積累，形成技術能力與治理能力的“剪刀差”。第二，算法開源擴散機制打破了技術壟斷的壁壘，使得底層模型在開放共享中衍生出不可控的技術變異，技術黑箱與算法不可解釋性在傳播鏈條中被逐級放大，為虛假信息生成、意識形態滲透等風險提供了隱蔽通道。在“開源”等技術民主化的表象下，催生算法偏見與漏洞的跨主體傳播鏈，使得風險在開放生態中呈現幾何級數擴散。第三，場景裂變滲透機制則通過技術應用邊界的模糊化，將單一領域的風險因子重構為跨場景的復合型威脅，生成式人工智能深度嵌入社會運行系統后，其自動化決策能力與人機交互特性會持續解構傳統的社會信任機制，在隱私泄露、就業替代、認知操控等維度形成風險共振，將局部風險放大為跨領域的復合型風險。三重機制的交織作用使得局部風險在擴散過程中不斷吸納新的負外部性，最終演變為具有系統性、衍生性和不可逆性的社會風險網絡。

三、生成式人工智能“漣漪效應”風險傳導的治理挑戰

生成式人工智能“漣漪效應”的風險傳導機制，本質上是由技術自主性與社會復雜性共振催生的系統性危機，并向傳統治理范式發起根本性挑戰。具體表現為，既有的科層化監管架構難以捕捉技術風險的拓撲擴散路徑，單向度的規制工具無力應對多元價值的對沖博弈，而靜態化的制度設計更無法適配技術生態的動態涌現特質。隨著技術迭代的加速度突破傳統治理的響應閾值，開源生態的不可控性瓦解風險防控的物理邊界，場景裂變的混沌性模糊公共與私域的治理權責，技術風險便沿著認知網絡、經濟網絡與社會網絡的三重維度加速外溢。同時，風險傳導也不再遵循線性因果邏輯，而是呈現網絡化、跨域化與遞歸化的特征。

（一）內容安全風險

生成式人工智能的內容安全風險鏈，本質上是技術能力溢出與社會治理能力之間的結構性張力在數字空間的映射。其內生性風險源于數據污染與算法黑箱的耦合效應，大語言模型訓練依賴的海量數據中隱含的偏見、錯誤和惡意信息，通過參數化表征被編碼進算法邏輯，形成系統性認知偏差的技術基因。[16]例如，國內主流大語言模型在性別、地域等維度輸出的歧視性回答，正是訓練數據中隱性社會偏見的算法復現。預訓練階段的語料污染會通過微調、提示工程等環節持續放大，最終在內容生成環節形成價值觀偏離、認知誤導等顯性風險，具有鏈式反應特性。

風險傳導的中觀維度體現為惡意使用與認知操縱的協同放大。生成式人工智能的開放性和低門檻特性，使其成為虛假信息工業化生產的技術母機。2025年西藏日喀則地震期間，人工智能生成的廢墟兒童圖片被惡意拼接真實災情信息傳播，單日轉發量超百萬次；同年美國加州山火事件中，人工智能偽造的好萊塢標志牌焚毀視頻引發全球輿論恐慌。這一方面表明技術工具的可及性降低造謠成本，另一方面多模態生成能力提升信息迷惑性，形成技術賦能帶來認知失序的潛在風險，暴露出技術擴散與治理能力的動態失衡。

風險傳導的終極形態呈現為制度調適滯后引發的系統性失控。傳統內容治理的“分散監管 + 事后追責”模式，難以應對生成式人工智能的“全時域滲透 + 跨模態衍生”特性。2023年《生成式人工智能服務管理暫行辦法》雖確立分類分級監管框架，但在實操中面臨三大困境：其一，風險識別滯后于技術創新，深度偽造內容檢測準確率不足，而人工智能生成視瀕的逼真度加速迭代、不斷上升。其二，治理主體權責模糊，基礎模型層的數據合規，應用層的場景化監管存在責任真空。其三，全球化技術擴散與屬地化治理的矛盾加劇，境外人工智能生成的涉政虛假內容可在短時間內完成本土化改造并全網傳播。

（二）市場結構扭曲

生成式人工智能的市場競爭失衡根植于技術、資本、數據復合壁壘的自我強化機制。以Transformer架構為核心的大語言模型研發，其訓練成本呈現指數級增長特征，其資本密集屬性將中小企業擠出核心創新賽道。生成式人工智能的要素報酬遞增特性進一步固化“贏者通吃”格局，OpenAI仍把控全球通用人工智能工具市場份額，而中國市場的DeepSeek等頭部企業也已形成基礎模型層的技術壟斷。市場結構的異化，一方面壓縮創新空間，另一方面通過API接口的生態綁定，將應用層企業置于“技術附庸”地位，形成基礎層控制力到應用層依附性的垂直權力結構。[17]

市場結構扭曲還表現為數據網絡效應與跨市場并購的協同強化。生成式人工智能依托用戶交互數據的持續反哺實現算法迭代，這種動態學習機制使頭部企業形成數據規模、模型精度、市場份額間的正向循環。[18]例如，微軟對OpenAI的持續注資不僅獲取技術控制權，還通過Azure云平臺實現訓練數據與商業場景的閉環壟斷，并且沉淀的行業數據進一步加固其能源領域的技術護城河。

中國市場的特殊困境在于應用層過度競爭與基礎創新不足的結構性矛盾。中國人工智能企業布局集中于應用層，而基礎模型研發投入強度仍不及美國。“重應用輕技術”的發展模式導致兩大失衡。其一，中小企業陷入低水平重復競爭，如法律文書自動生成賽道出現多家同質化產品，市場集中度不足 40% 。其二，核心技術創新受制于算力與人才短板，國產千億參數大語言模型訓練成本雖降至每次百萬美元，但仍需3～5年才能突破多模態融合的技術瓶頸。

（三）社會倫理沖擊

生成式人工智能對社會倫理秩序的沖擊，本質上是技術工具性與人類主體性張力的顯性化過程。[19]其核心風險在于技術對人類社會認知框架的深度介入與重構，例如ChatGPT等工具通過語言邏輯的算法化，正在消解人類知識生產的價值主體地位。倫理失范不僅源于技術工具的中立性悖論，更深層折射出知識生產產權的結構性轉移。生成式人工智能的效率優勢異化為價值主導權，導致科研倫理從求真向善轉向效率至上的功利邏輯。

社會倫理沖擊還表現為認知權力結構的系統性重構。生成式人工智能通過降低知識獲取門檻，正在瓦解傳統社會專家與大眾的二元認知權力體系。一方面，技術賦權實現認知平權的民主化理想。另一方面，算法黑箱導致的“認知鴻溝”正在制造新的數字階層分化，反映出技術普惠表象下的認知不平等加劇。技術理性在消解傳統權威的同時，正通過算法規則重建更具隱蔽性的權力支配結構。

制度調適的終極困境在于倫理框架的進化滯后與技術擴散的指數增長的矛盾。[20]生成式人工智能引發的價值對齊困境，暴露出現有倫理治理缺陷。OpenAI發布的多模態模型Sora，其生成的虛擬現實內容已突破人類感官的辨別閾值，導致“深度偽造”輿情事件的處理周期延長。治理滯后性源于治理成本與技術創新收益的非對稱性，社會為人工智能倫理風險支付的邊際成本，遠超技術企業獲取的邊際收益。

四、政策框架重構：中國式治理的適應性路徑

生成式人工智能“漣漪效應”的風險治理呼喚適配技術特性的新型政策框架。中國式治理路徑需在動態平衡發展與安全的核心邏輯下，推動技術演進的同時保障制度供給。面對風險傳導的非線性特征，政策設計須突破傳統監管的靜態思維，通過分級治理實現風險識別與響應機制的縱向穿透，借助數據要素改革重塑技術發展的資源底座，依托包容性工具彌合技術紅利分配的結構性斷層。未來數智社會的治理范式創新，既需要激活有為政府的頂層設計勢能，又需要培育有效市場的要素配置效能，更需要構建有機社會的風險共治格局，形成技術治理立體化韌性網絡。

（一）構建分級治理協同機制

1.構建“三層分級”的縱向治理框架

針對生成式人工智能“基礎模型層一專業模型層一應用服務層”的產業鏈特性，需建立縱向分級的治理架構。基礎模型層作為技術基礎設施，應納人新型數字基建管理體系，強制實施算法透明度審查與數據全生命周期合規監管，要求模型提供者建立生成內容安全評估機制。專業模型層實施風險敏感度動態分級，對醫療、金融等高敏感領域建立算法備案與倫理審查前置程序，低風險場景（如文創、教育）采取負面清單管理模式，允許“備案豁免 + 事后抽查”的柔性監管。應用服務層沿用既有網絡內容治理規則，但需要升級用戶權益保護條款，強制實施生成內容標識制度，要求服務商對人工智能生成信息的可溯源性進行顯性標注。

2.建立“權責穿透”的橫向責任傳導機制

明確各層主體權責邊界：基礎模型層需要承擔雙重義務，既作為網絡設施運營者保障系統穩定性與數據安全，又作為信息生產源頭建立全鏈路內容合規審核機制。專業模型層實施“場景責任綁定”，醫療診斷類模型需承擔輔助決策錯誤連帶責任，法律咨詢類模型需要建立專家復核機制。應用服務層強化用戶賦權，要求平臺提供“一鍵申訴”功能，對人工智能生成內容建立異議標注與人工復核通道。同步建立跨層級責任追溯制度，當應用層發生倫理失范事件時，可穿透追查基礎模型訓練數據缺陷或專業模型算法偏差。

3.完善“中央一地方一行業”的協同實施路徑

中央層面制定基礎模型安全標準與跨部門監管規則，設立國家級算法審計中心，對千億參數級大語言模型實施年度安全評估。地方層面依托市域治理現代化試點，建立場景化治理工具庫，例如北京可針對人工智能醫療診斷場景試行“技術審查 + 臨床驗證”雙軌制，上海在金融領域探索“算法沙盒 + 壓力測試”監管模式。行業層面推動頭部企業組建人工智能治理聯盟，建立跨機構數據共享池與風險聯防聯控平臺。立法銜接方面，在《中華人民共和國網絡安全法》框架下增設生成式人工智能分級治理專章，明確各層級主體的法律責任邊界與問責程序。

（二）深化數據要素市場化改革

1.建立數據產權與流通的基礎制度體系

構建全國統一的數據確權登記平臺，明確數據所有權、使用權、收益權等權屬邊界，推動數據要素從“資源化”向“資產化”轉型。針對生成式人工智能大語言模型訓練需求，完善數據資產評估標準，建立覆蓋數據質量、合規性、應用場景的量化指標體系。推進數據跨境流動“負面清單 .+ 白名單”機制，在自貿試驗區試點跨境數據流動可信通道，允許合規主體通過數據托管、離岸加工等方式實現安全流動。同步建設國家級數據共享基礎設施，整合政務、科研、產業等領域的高價值語料庫，向中小企業和科研機構開放非涉密數據資源的標準化訪問接口。

2.創新數據要素市場化配置機制

推動全國統一數據交易市場建設，重點突破行業數據壁壘，在制造業、醫療等領域試點“產業數據銀行”模式，支持產業鏈上下游企業通過數據資產聯合運營實現價值共享。建立分層分類的數據定價機制，基礎數據按成本補償原則定價，衍生數據采用市場競價模式，公共數據實施公益性限價供給。探索數據要素“用數權”分離制度，允許企業將數據使用權剝離并證券化，通過數據信托、數據資產ABS等金融工具激活要素流動性。強化數據要素反壟斷監管，對頭部平臺企業的數據壟斷行為實施“穿透式審查”，強制其開放非核心數據接口以保障市場競爭公平。

3.構建數據與技術融合的協同創新生態

組建“數據一技術”融合創新聯合體，支持生成式人工智能企業與數據供應商、算力運營商建立戰略合作，在智能制造、智慧城市等領域共建垂直行業數據訓練驗證平臺。推行“以數定研”的研發模式，將數據要素納入國家科技計劃考核指標，要求重大人工智能攻關項目配套數據資源開發利用方案。建設公共數據訓練算力中心，通過算力券補貼方式向中小企業開放高性能算力資源，降低大語言模型訓練門檻。完善數據安全協同治理體系，建立基于區塊鏈的數據溯源存證系統，對生物特征、地理信息等敏感數據實施分級分類保護，構建全鏈條風險監測與應急響應機制。

（三）豐富包容性發展工具

1.構建普惠性數字權利保障體系

建立全國統一的數據共享與收益分配平臺，明確數據資源的所有權、使用權和收益權邊界，優先向欠發達地區、中小企業和弱勢群體開放公共數據資源接口。針對生成式人工智能技術應用中可能加劇的“數字鴻溝”，實施數字素養提升工程，通過社區培訓、職業院校課程嵌人和在線教育平臺，重點提升農村居民、老年群體及低技能勞動者的技術應用能力。[2同步完善數字人權保障制度，合理劃分保護生成式人工智能服務用戶權益，分類要求企業對算法決策邏輯進行可解釋性標注，并為殘障人士、少數民族等群體定制無障礙交互界面。

2.推行場景化包容賦能機制

研究制定生成式人工智能應用場景分級指南，將教育、醫療、養老等民生領域列為優先發展場景，要求企業在這些領域提供免費基礎服務包，并通過政府購買服務擴大覆蓋范圍。建立“技術一需求”雙向適配機制，支持地方政府聯合企業建設區域性人工智能賦能中心，為小微企業提供定制化模型微調工具和低代碼開發平臺。在技術標準制定環節嵌入包容性評估指標，強制要求金融、就業等高風險場景的人工智能系統通過性別平等、地域公平性測試，避免算法偏見導致的機會剝奪。

3.強化算法治理協同生態

在算法權利層面，需建立算法透明度梯度披露制度，依據服務場景風險等級設定模型可解釋性標準。對教育、醫療等民生領域強制要求開放決策路徑追溯接口，而對商業推薦算法則實施關鍵參數備案制。針對弱勢群體的認知特征，開發包容性對齊技術（InclusiveAlignment），在人類反饋強化學習（RLHF）階段嵌入多元價值觀本底，確保算法輸出避免文化霸權與認知排斥。同時，在數據收益分配機制中增設算法貢獻計量模塊，通過合作博弈模型量化不同群體數據對模型訓練的邊際貢獻，實現知識產權的公平。

五、結論與展望

生成式人工智能的“漣漪效應”作為技術與社會深度互構的產物，不僅重塑了知識生產的范式邏輯，更對傳統治理體系形成系統性沖擊。本文通過構建“技術擴散一風險傳導一政策調適”的三維分析框架，揭示了生成式人工智能從技術革新到社會重構的動態演化規律。研究發現：（1）技術自增強機制打破了傳統創新擴散的線性路徑，數據反哺閉環與開源生態裂變形成指數級擴散動力，使技術能力轉化為認知權力的速度超越制度調適周期；（2）風險傳導呈現多層級滲透特征，基礎模型層的算法黑箱與數據污染通過應用場景的拓撲網絡放大為系統性風險，引發市場結構扭曲與社會倫理失序；（3）中國式治理路徑的創新性體現在分級治理的縱向穿透、數據要素改革的制度彈性以及包容性工具的多元協同，為全球人工智能治理提供了“發展一安全”動態平衡的本土方案。

本研究的理論貢獻在于：第一，提出生成式人工智能的“漣漪效應”，突破傳統技術擴散研究的線性范式，將生成式人工智能的技術經濟特征與社會嵌入性納入統一分析框架，揭示出技術自反性（self-referentiality）與制度滯后性（in-stitutionallag）的結構性矛盾。第二，通過解析內容安全、市場結構與倫理秩序的三重傳導路徑，為認知時代的技術治理提供風險識別與評估的方法論基礎。第三，在治理范式層面，提出適應性政策的動態校準機制，將中國特色社會主義制度優勢轉化為治理效能，推動人工智能治理從被動響應轉向主動形塑。

面向中國式現代化戰略需求，生成式人工智能“漣漪效應”風險治理需在三個維度發力。技術治理層面，加快構建價值觀嵌入式監管體系，通過算法審計與數據沙盒實現技術可控性。制度治理層面，完善技術、法律、倫理協同框架，推動人工智能治理與數據要素基礎制度的銜接適配。全球治理層面，依托“一帶一路”數字合作網絡輸出中國治理經驗，參與制定全球人工智能倫理準則與技術標準。未來研究可進一步聚焦：多智能體協同中的權利博弈機制、認知資本主義的演化路徑以及人機共生社會的制度設計等前沿領域，為智能文明時代的治理現代化提供理論支撐。

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The“Ripple Effect” of AI-Generated Content： Technological Diffusion， Governance Dilemmas， and Adaptive Policies

Wei Mingzhen （Teaching and Research Department of Economics，Party School of the CPC Central Commitee/ National Academy of Governance，Beijing，100091）

Abstract：The“ripple effect”of AI-Generated Content （GAI）is exerting systemic influence on social cognition，governance frameworks，and technological-economic paradigms.Centered on thenonlinear nature of technological diffusion，this ripple effct unfolds through three interlinked mechanisms一 feedback acceleration，algorithmic open-source diffusion，and scenario-based fissional penetration一 thereby reshaping the pathways of knowledge production and structures of power. The feedback acceleration mechanism，based on closed data loops and synthetic data generation，facilitates theself-evolution of GAI and drives increasing returns to scale. The open-source ecosystem disrupts technological monopolies and fosters synergistic innovation through a “technical infrastructure + vertical application”model. Scenario penetration，through the downward extension of cognitive interfaces，reshapes theinteractive logic between professional domains and public cognition.This difusion process，however，brings with it multiple risks：cross-modal transmission of content security risk chains，a techno一 capital hybrid monopoly in market structures，and the erosion of epistemic authority in social ethics. Inresponse，a tiered governance framework—comprising the foundational model layer，professional layer，and application layershould be established.Market-oriented reform of data as a production factormust be deepened to stimulate innovation，while inclusive policy tools are needed to balance technological accessibility and risk control.These effrts will contribute to building a new paradigm for the co-evolution of generative AI and society，and offer practical pathways for AIGC governance in theage of intelligence.

Keywords：GAI；Ripple Effect;GAI Governance；Technological Diffusion；Adaptive Policies

責任編輯：吳靜