5月22日下午，由騰訊研究院和新加坡管理大學數字法研究中心（SMU Centre for Digital Law）聯合主辦的AI與社會研討會——“生成式 AI 進展：應用、治理與社會影響”，在新加坡管理大學順利召開。近百名來自中國和新加坡的業界、學界專家參加了會議，圍繞生成式AI的技術趨勢、産業應用、監管治理、社會倫理等議題展開分享與討論，為構建開放共享、健康可持續的AI發展生態和AI社會探尋對策思路。

　　騰訊集團高級副總裁郭凱天代表主辦方作歡迎致辭，他提出，AI不僅是一次技術革命，更是一場關於人類、社會與智慧之間關係的深刻變革。我們正站在一個技術飛躍的關鍵節點，大模型技術的快速演進正推動人工智能從“會認知”邁向“會行動”，成為人類真正的智慧夥伴，並深刻重塑著社會結構與價值體系。

騰訊集團高級副總裁郭凱天致辭

　　郭凱天認為，AI應當尊重人類作為價值源頭的獨特性，AI的真正價值不在於“看起來多酷”，而在於“用起來多好用、多可靠”，為此，騰訊高度重視開源透明的技術生態，倡導開放、參與、監督並行的治理模式，推動建立AI時代的信任基礎。他也表示，AI文明的篇章才剛剛開啟，騰訊願與各方攜手，共同塑造一個技術與人文並重、開放包容的未來。

　　生成式AI加速發展 治理需同步演進

　　會議上半場圍繞“生成式AI的行業應用趨勢”展開。在主旨演講中，新加坡國立大學人工智能研究所所長Mohan Kankanhalli教授以《生成式人工智能的問題與機遇》為題，指出當前生成式AI主要涵蓋三大技術路徑：大語言模型（LLMs）、視覺語言模型（VLMs）以及擴散模型（Diffusion Models）。其中，擴散模型憑藉出色的生成品質，在圖像、音頻等多模態生成領域取得了突破性成果，展現出廣泛的應用前景。他認為，儘管生成式AI展現出強大潛力，但仍面臨幻覺現象、缺乏精細控制和真實知識整合等技術難題，同時也引發了隱私洩露、版權爭議、公平性缺失與虛假信息傳播等社會風險。他強調，未來需在保障模型能力的同時，加強數據治理與責任機制，推動生成式AI在創意産業、教育與就業等領域的可持續發展。

Mohan Kankanhalli教授發表主旨演講

　　隨後，騰訊光子工作室群高級研究員柳天馳博士帶來題為《語音領域生成式AI的進展與應對》的主題分享。柳博士系統介紹了語音生成技術（TTS）以及大模型賦能下在表達力與控制力方面的技術革新，展示了AI語音在音色、情感、語氣、風格、方言控制等方面的最新進展。針對語音深度偽造（Deepfake）所帶來的身份偽造與虛假信息傳播等潛在安全風險，他還分享了音頻浮水印、AI偽音檢測等前沿技術的應用路徑。

柳天馳博士進行主題分享

　　騰訊研究院資深專家、創新研究中心主任袁曉輝、新加坡管理大學Aptos Move講席教授、計算機與信息系統學院副院長朱飛達教授，ABCDE風投機構聯合創始人Bman，WIZ.AI董事長兼聯合創始人陸劍鋒也展開了AI行業應用趨勢專題討論。

AI行業應用趨勢專題討論

　　朱飛達教授強調生成式AI的“組合性”（composability）和“協作性”是未來數字經濟的重要特徵。他指出，當前開源生態系統的快速崛起，大幅降低了生成式AI的使用門檻，使得企業能夠基於本地數據構建透明可控的系統，助力實現數據主權與AI主權。他分享了在個性化學習系統項目中的經驗，強調通過任務分解和傳統演算法結合，可顯著提升模型準確性，並指出在DeFi等領域，無人值守的鏈上AI Agent已經展現出實際應用價值。他特別關注AI與Web3的結合，提出“協作智慧+代幣化經濟”是Web3的本質，也是AI産業化與治理的重要方向。

　　作為投資人兼連續創業者，Bman分享了他對“超級個體”時代的觀察，並高度評價DeepSeek等開源模型所釋放的開發潛力。他提出AI Agent將成為下一代互聯網的重要參與者，預見未來將出現“Agent社會”，Agent不僅可獨立完成任務，甚至可擁有身份、財産與交易能力。他還指出當前許多創業公司僅是“大模型套殼”，缺乏護城河，因此建議初創企業儘快建立用戶網絡效應與商業模式壁壘。此外，他表達了對“多Agent經濟”模式的期待，認為未來應通過標準協議實現Agent之間的互聯協同，構建真正的Agent基礎設施與生態系統。

　　陸劍鋒以WIZ.AI的語音代理産品為例，探討了AI Agent在實際商業場景中的可行性與限制。他認為Agent的關鍵在於是否能夠“全自動”完成任務，而在語音領域，響應速度與幻覺控制是當前亟需攻克的挑戰。他提出“用戶場景優先”的創業邏輯，即圍繞明確的客戶需求構建産品，並通過積累高品質數據與定制化知識完成差異化競爭。他還指出，未來企業內部的組織協作也將因AI Agent的引入而發生重構，例如客服、HR等職能將同時面向人類與智慧體，推動“人機共事”成為企業常態。

　　研討主持人袁曉輝也提出了“AI是否正在引發流程重構”的問題。她總結指出，當前生成式AI正從“工具化”走向“系統化”，企業已開始將Agent嵌入到工作流中，重新思考人機協作的邊界。她提出，儘管AI Agent尚難做到百分百精準，但現階段的“人機共創”已足以顯著提升業務效率，重要的是在技術演進的同時同步推進治理、安全與社會可接受性。

　　全球視野下的AI治理呼聲

　　會議的下半場圍繞“生成式AI的治理與社會影響”展開。新加坡國立大學大衛·馬歇爾講席教授、副教務長（教育創新）陳西文（Simon Chesterman）作了題為《人工智能治理的悲劇》的主旨演講。他在演講中指出，儘管圍繞人工智能（AI）已經出現了大量倫理框架、指導方針和監管討論，但真正有效的治理依然難以實現。主要阻礙因素在於：其一，AI的開發和部署越來越多地由私營公司主導，這些公司有動力去不斷開發和部署更強大的模型，但缺乏治理意願；其二，多數政府不願對AI實施嚴格監管，擔心這樣會抑制創新、阻礙競爭優勢或使人才和投資流向監管更寬鬆的地區；其三，歷史上，國際合作機制（如國聯、聯合國、國際原子能機構）多是在危機中建立和推進的，但在AI領域，目前尚未出現足夠明確和緊迫的全球性危機，因此缺乏推動國際治理協調的“臨界點”。因此，如果不解決AI治理中權力與利益的錯配問題，社會就有可能在真正建立有效監管機制之前，先經歷一場重大危機。此外，他還強調，治理應關注如何讓技術決策保持靈活和可逆。

陳西文發表主旨演講

　　新加坡德尊律師事務所董事、新加坡管理大學數字法研究中心行業研究員Cheryl Seah作了題為《生成式人工智能：實踐視角》的主題分享。她指出，在人工智能治理中，始終存在這樣一種緊張關係：即便法律上“可以”做某事，是否“應該”去做仍值得深思。因此，許多AI治理框架的目標是引導組織在開發和使用AI解決方案時，做出能夠建立用戶信任的選擇。這些AI治理框架和相關資料有助於組織了解在開發和使用AI解決方案過程中可能面臨的風險，並在與第三方開發者或用戶簽訂合同時（視情況而定）合理分配這些風險，同時在其AI使用政策中進行有效管理。到了2025年，一個新趨勢是多個AI合同示範條款的發佈——雖然這些條款主要由公共部門針對公共部門用戶制定，但對於私營部門組織而言，這些條款同樣具有參考價值。

Cheryl Seah進行主題分享

　　在隨後由新加坡管理大學數字法研究中心副主任Liu Han-Wei主持的圓桌討論中，新加坡社科大學法學院講師、教務長講座教授Alexander Joseph Woon Wei-Ming，新加坡國立大學科技、機器人、人工智能與法律中心（TRAIL）創始人兼聯席主任 Daniel Seng，新加坡管理大學楊邦孝法學院數字法研究中心高級研究員Josh Lee Kok Thong，騰訊研究院高級研究員曹建峰博士，圍繞生成式AI的治理挑戰進行了研討。

“生成式AI的治理挑戰”主題研討嘉賓合影

　　Alexander教授指出，當前AI治理面臨三大挑戰：其一，無知與冷漠區別，治理框架雖可幫助那些“想負責地使用AI但不知道怎麼做”的人（即無知者），但卻難以約束那些“不在乎對錯、只求逐利”的人（即“冷漠者”）；其二，規範性差距與執法差距，鋻於網絡危害具有全球化特徵，而執法卻受限于屬地原則，這使得規範性工具在實際效果上存在重大局限；其三，應對網絡傷害的供給端與需求端策略，當前應對網絡傷害多聚焦供給端（如平臺與不良行為者），意在減少“壞事”的發生，卻忽視了“需求端”應對策略，即增強網絡傷害的潛在受害者自身的抵抗力。未來治理應注重培育公眾網絡安全意識，通過行為引導和設計干預，構建更具韌性的數字文化。

　　Daniel教授指出，AI領域需要適當監管來規範發展，而非阻礙創新，因為法律是防範AI濫用和惡用的必要工具；因此對AI濫用、誤用進行風險評估是正確的做法。在應對如“深度偽造”圖像和非自願冒名等問題時，法律應聚焦行為本質而非技術手段，採用技術中立的方式進行規制，才能夠適應技術變革並長期有效。此外，他呼籲關注大型語言模型的壟斷問題，倡導提升語言和文化的多樣性與代表性，認為中文大模型的發展將有助於平衡全球AI生態，為不同語言文化背景的應用創造更多機會。

　　Josh教授指出，當前國際人工智能治理面臨諸多挑戰，其中最突出的是“監管互操作性”問題。因為人工智能的監管體系仍在不斷發展之中，即便已有初步成形，也表現出顯著不同的路徑選擇。儘管如此，所有人工智能監管體系的共同目標，都是在鼓勵創新的同時建立足夠的風險防範機制。為實現這一目標，監管體系可以採取靈活創新的精神——在技術不斷發展的過程中持續更新監管框架並提供指導，並傾向於促進技術的採用，從而通過更廣泛的應用和理解，逐步建立起公眾對人工智能技術的信任。

　　曹建峰博士指出，AI技術應用帶來的自主決策（決策讓渡）、情感替代、人類增強現象，可能帶來新的挑戰。因此人們不僅需要關注AI決策的幻覺、偏見、出錯、不對齊等問題；還需要重視AI陪伴等情感類AI應用對人際、人機關係的影響，防止AI削弱真實的人類聯繫；更需要考慮在利用生成式AI提高效率和生産力的同時，如何避免過度依賴AI工具可能給人類個體自身思維能力造成“短路”，而是通過在教育和工作中的恰當使用增強人的創造力，真正實現以人為本和智慧為人。此外，AI技術快速發展變化，這要求建立更具適應性、敏捷性的治理機制，不僅依賴監管等外部機制，更重視通過價值對齊、安全護欄等模型內部機制，打造安全、有用、無害、可靠的AI助手。

　　構建以人為本的AI協作未來

　　會議最後，騰訊研究院院長司曉、新加坡管理大學數字法研究中心副主任Liu Han-Wei代表主辦方進行總結發言。司曉院長在發言中分享了對當前AI發展的三點觀察：首先，AI正加速邁向通用人工智能（AGI），驅動新一輪經濟與社會結構的深刻變革，企業正在從“用電量”“用雲量”邁向以“token用量”衡量智慧化程度的新階段，預示“智力即服務”時代的來臨。他也呼籲社會各界共同推進AI治理與社會責任，一方面要通過跨學科、跨領域合作前瞻性地思考和妥善應對AI技術的社會影響，同時也需要前瞻想像、規劃積極的AI願景，來凝聚發展共識，引導技術向善發展，從而確保AI發展植根於人性、倫理與責任之中，讓AI真正成為我們共建美好未來的力量，而不是風險的源頭。

騰訊研究院院長司曉致辭

　　Han-Wei教授在總結發言中感謝各位嘉賓與聽眾的積極參與，認為這次會議對生成式AI及其社會影響以及未來國際治理的討論是富有成效的，涵蓋了deepfake、AI agent、AI偏見等諸多議題。他指出，SMU數字法研究中心一直關注數字經濟與數字社會的前沿議題，跟業界夥伴一起組織了很多活動和研討，這次跟騰訊研究院合作組織這次會議進一步加深了這種合作，期待未來加強合作交流。（圖/文 陳東）

Liu Han-Wei致閉幕詞