专家乐观与公众担忧之间为何存在鸿沟？
这一差距的存在，是因为专家与公众对人工智能的风险与收益持有根本不同的看法。2018年美国一项公众意见调查发现，美国民众意见高度分化：他们认可人工智能的前景，但也对其在就业、法律体系及国家安全方面的长期影响表达了严重担忧[5]。与此同时，专家们往往聚焦于技术创新与效率提升——正如欧盟《人工智能法案》所采取的风险分级方法，该方法将市场竞争力和安全标准置于公众参与之上[1]。这种脱节因以下事实而加剧：根据2022-2023年对地方官员的一项调查，美国地方政策制定者——作为塑造人工智能监管的关键角色——表示自己尚未做好准备，且信息掌握不足，难以就人工智能相关议题做出决策[8]。同一项调查还发现，政策制定者预见到人工智能可能带来监控加强、虚假信息传播及政治极化等重大社会风险，同时也看到潜在收益[8]。因此，这一差距不仅关乎知识层面，更源于优先事项的分歧以及包容性对话的缺失。
治理框架如何真正缩小差距？
框架可以通过从一开始就嵌入公众参与、透明度和信任建立机制来弥合这一鸿沟。欧盟《人工智能法案》建立了一个协作治理体系，包括欧洲人工智能委员会、咨询论坛和科学专家组，但其设计仍然是自上而下且由专家主导的[1]。关于以人为本的人工智能治理的研究指出，真正的人本主义需要超越以用户为中心的设计，纳入以社区和社会为中心的视角，并通过公民科技和开放沟通等包容性治理模式来实现[6]。一个针对生成式人工智能的全面治理框架强调，需要采取适应性、参与性和前瞻性的方法，使人工智能的发展与社会价值观保持一致[2]。同样，人工智能与脑科学领域的专家强调，应开展包括多元非专家意见在内的公开讨论，而不仅仅是专家意见，以避免权力过度集中[7]。这些研究得出了相同的结论：通过咨询论坛、公众咨询和透明度要求等方式积极征求并吸纳公众关切的框架，更有可能缩小信任差距。
当前人工智能治理框架存在哪些局限？
尽管现有框架前景可期，但仍面临显著局限。一项针对欧盟《人工智能法案》研究的文献计量分析发现，人工智能技术发展与政策法规制定之间存在严重滞后，尤其在高风险AI系统领域[3]。这意味着现有框架往往是被动应对而非主动预防。此外，政策文件中对"以人为本的人工智能"概念界定模糊，可能导致真正促进人类福祉的解放性技术承诺被弱化[6]。在美国，地方政策制定者呈现党派分歧：民主党强烈支持监管，而共和党直到2022至2023年间才转向多数支持，凸显跨党派协调的必要性[8]。与此同时，中国引领全球人工智能治理的雄心面临地缘政治挑战，这限制了其制定弥合专家与公众认知鸿沟的规范能力[4]。这些局限表明，仅靠框架本身远远不够，必须辅以能力建设、公众教育及持续的政治意愿方能见效。
关于这些来源
该回答基于8篇经同行评审的研究构建而成——发表于2022年至2025年间，其中4篇为2024年及以后发表，6篇发表于Q1期刊，累计被引用355次——这些研究是从11篇通过质量筛选的文献中选出的最具相关性的成果，而该筛选过程又源自对超过5亿篇论文数据库中检索到的78篇论文的梳理。
本文引用的文献
欧盟《人工智能法案》：协作治理框架
欧盟《人工智能法案》构建了一个由欧洲人工智能委员会、咨询论坛和科学专家组组成的协作治理体系，但其设计以专家主导和风险分级为核心，可能将公众意见边缘化。
生成式人工智能的治理
一个全面治理生成式人工智能的框架强调，需要采取适应性、参与性和前瞻性的方法，使人工智能的发展与社会价值观保持一致。
《欧盟人工智能法案》背景下的人工智能治理
对欧盟《人工智能法案》的文献计量分析表明，人工智能技术发展与政策制定之间存在显著滞后，尤其是在高风险人工智能系统领域。
塑造人工智能的未来？中国在全球人工智能治理中的角色
中国引领全球人工智能治理的雄心面临地缘政治挑战，这限制了其制定规范及弥合专家与公众认知差距的能力。
人工智能技术、公众信任与有效治理
2018年美国一项民意调查发现，美国民众对人工智能的接受程度存在分歧，且对人工智能在劳动力、法律体系及国家安全方面的长期影响抱有显著担忧。
人工智能治理中的人本中心性：一种系统性路径
政策文件中以人为中心的人工智能表述模糊，可能弱化技术解放的潜力；而公民科技、透明度等包容性治理模式，则是关键前提条件。
人工智能与神经技术的社会影响及治理
在人工智能治理中，开放讨论至关重要，需纳入多元的非专业意见，而不仅仅是专家观点，以避免权力过度集中。
美国地方官员对人工智能影响与治理的看法：基于2022年和2023年两轮调查的证据
一项2022-2023年对美国地方政策制定者的调查发现，他们感到对人工智能决策准备不足，预见到虚假信息、两极分化等风险，并在监管问题上存在党派分歧。