人工智能正在構建，21，世紀新版，“核俱樂部”。

“人工智能既是推動技術跨越式發展的源泉，也正在成為新的社會焦慮領域。” 俄羅斯國家杜馬議員安東?涅姆金在接受《觀點報》采訪時，闡述了人工智能的利弊，以及國家將如何監管這項前沿技術。

人工智能的落地應用，已然成為過去一年的核心趨勢之一。據 “傳媒邏輯” 調研機構數據顯示，2025 年 “人工智能” 一詞的提及量高居榜首，在社交平臺上的相關討論量超 2200 萬條。

不過，高頻的提及度，不過是人工智能深度融入國家治理體系、商業流程與普通民眾日常生活的必然結果。對許多人而言，人工智能已成為日常現實的一部分，既帶來機遇，也暗藏風險。因此，關于在國家層面出臺人工智能監管政策的呼聲，自然也日益高漲。

人工智能的主要風險與優勢體現在何處？它能為企業和普通民眾帶來哪些具體價值？這一發展過程需要國家層面介入到何種程度？與競爭對手相比，俄羅斯在人工智能應用領域的潛力如何？針對這些問題，俄羅斯國家杜馬信息政策、信息技術與通信委員會委員安東?涅姆金接受了《觀點報》的專訪。

《觀點報》：安東?伊戈雷維奇，如何解釋人工智能在我們日常生活中快速普及的現象？

安東?涅姆金：如今人工智能的普及規模，確實堪比智能手機的問世 —— 只不過其發展速度要快得多。2025 年的前十個月里，人工智能服務的總流量增長了近六倍，用戶數量增幅達 110%。

這種爆發式增長的原因在于，生成式人工智能模型終于變得簡便易用。界面設計直觀易懂，輸出結果的質量也顯著提升，人們可以在短短幾秒內借助人工智能解決各類問題，小到挑選運動營養品，大到制定財務規劃。

配圖：安東?涅姆金

《觀點報》：當前俄羅斯在國家治理層面，主要將人工智能用于哪些領域？

涅姆金：總體而言，俄羅斯各地區、各層級的治理工作中，都在推進人工智能的落地應用。歐洲目前仍以使用美國和中國的語言模型為主，而俄羅斯已經擁有兩款自主研發的模型 ——YandexGPT與GigaChat，且兩者的性能表現均十分優異。例如，俄羅斯聯邦儲蓄銀行研發的 GigaChat 2 MAX，就曾在 2024 年的 MERA 基準測試中，被評為俄語領域性能最強的神經網絡（注：MERA 基準測試用于評估當代俄語語言模型的性能 ——《觀點報》）。

我們的核心優先事項，是發展本土人工智能模型并推廣俄羅斯自主的人工智能解決方案，以此保障國家的技術獨立性。俄羅斯自研的人工智能技術，已被應用于國家項目的監測與管理體系，助力風險預測并防止項目實施進度滯后。同時，政府機構的電子文檔流轉系統中也已引入人工智能技術，提升公文處理效率；聯邦及地方政府部門同樣在積極運用人工智能，助力交通流量調控、森林火災預警、城市環境與道路狀況監測，以及市政公用設施運維管理。

《觀點報》：那么在普通民眾的生活中，人工智能是否真的實用？

涅姆金：人工智能的核心優勢在于能夠顯著提升效率。調查數據顯示，40% 的俄羅斯民眾已感受到自身工作效率的提升。其中，6% 的人借助人工智能每周能節省超過 5 小時，12% 的人能節省 2 至 5 小時，成效十分可觀。

第二個優勢是專家服務的大眾化普及。目前已有 48% 的俄羅斯民眾使用過人工智能，在 18 至 24 歲的青年群體中，這一比例更是高達 79%。小微企業也在積極轉型：半數以上的創業者會借助神經網絡進行內容創作、數據分析與信息檢索。

《觀點報》：但也有大量報道在探討人工智能帶來的威脅與風險。

涅姆金：是的，風險確實存在。從真假難辨的深度偽造內容，到敏感數據泄露的隱患，不一而足。我們讓數十億人掌握了這項強大的技術，但如果缺乏數字安全意識與安全使用技能，它就會變成一個巨大的風險發生器。

人工智能已經被用于作惡：從在電商平臺偽造發霉食物的照片敲詐勒索，到憑空捏造交通事故現場的逼真圖片，種種亂象層出不窮。這些行為絕非簡單的惡作劇，更是對監管機構和平臺運營方的嚴峻挑戰 —— 他們必須設法抵御虛假視覺證據、惡意投訴與輿論操縱帶來的沖擊。

因此，人工智能既是推動技術跨越式發展的源泉，也正在成為新的社會焦慮領域。

我們首次面臨這樣一種矛盾局面：一項尚未成熟的技術正被大規模投入使用。人們與之交互的并非成品，而是一種工具、一套機制 —— 很多人在使用時方法不當，致使自身數據面臨泄露風險。

并非所有人工智能服務都能保障用戶匿名性。有些平臺不會留存用戶使用語境，有些卻會持續收集相關數據，進而構建出用戶的完整數字畫像。而危險之處就在于，民眾對此往往毫無察覺。

《觀點報》：您認為這些風險是否已達到十分嚴峻的程度？

涅姆金：我們正步入一個全新的風險時代。人工智能徹底改變了風險的本質。以往的網絡攻擊多為零星個案，如今則演變為大規模的自動化攻擊。釣魚郵件生成、系統漏洞挖掘、黑客攻擊自動化 —— 這些都已成為殘酷的現實。

行業內也在積極應對，人工智能安全等新領域應運而生。例如，俄羅斯聯邦儲蓄銀行科技子公司就推出了一款智能平臺，能夠過濾風險請求、防范數據泄露并阻止惡意代碼植入。

但當前的核心風險，在于民眾數字素養的缺失與安全意識的淡薄。許多人會隨意將含有機密信息的文件上傳至人工智能平臺。這些模型能夠整合出海量的用戶數據，而這些數據一旦生成，便難以被用戶掌控。問題的關鍵在于，用戶并未意識到，這些數據會形成長期留存的數字足跡，未來很可能會給自身帶來麻煩。

《觀點報》：這是否意味著，我們需要出臺專門的法律來規范人工智能的使用？

涅姆金：相關的討論正在熱烈開展。俄羅斯選擇了一條合理的路徑：我們沒有重走歐盟的老路 —— 歐盟過于嚴苛的監管政策，實際上已將眾多人工智能開發者逐出了歐洲市場。

我們的監管思路是精準施策，而非全面管控。我們監管的對象不是人工智能技術本身，而是其具體的應用場景。

舉例而言，推薦算法作為一種具體工具，既可以推送有益內容，也可能制造信息繭房、操縱公眾觀點。因此，監管的重點應當是算法的應用領域，而非算法的技術內核。目前，各方正在探討如何明確人工智能的定義、界定相關危害的責任主體、建立生成內容的標記機制等關鍵問題。

當前，相關的監管措施仍較為零散、碎片化。但我們正持續推進相關工作，致力于制定合理的規范，切實保障公民的權益。

監管的核心思路是：明確界定人工智能的適用范圍 —— 例如在工業、國防領域可以推廣應用，在醫療領域則可有限度使用（需設置限制條件，避免削弱醫護人員的專業能力）。我們既要為技術發展預留充足空間，也要清晰劃定人工智能的應用邊界，明確其在哪些領域能造福民眾，哪些領域的應用則應被明令禁止。這既能保障國家的數字主權，也能保護公民免受潛在風險的侵害。

《觀點報》：您如何看待企業寄望于通過應用人工智能來優化成本的想法？

涅姆金：首先，據麥肯錫 2025 年的報告顯示，88% 的企業宣稱已引入人工智能技術，但實際上僅有 7% 的企業完成了全流程的落地應用。這意味著，大部分企業的應用都流于表面：雖然提出了應用構想，但并未對業務流程進行實質性的重構。究其原因，在于企業員工的提示詞工程能力不足—— 人們不懂得如何向人工智能模型下達精準指令，也不了解模型的能力邊界與局限。其結果就是，人工智能的潛力僅被開發了 10% 至 20%。

人工智能雖然觸手可及，但絕非廉價的技術。當前，人工智能技術對算力基礎設施的消耗極大。無獨有偶，美國 OpenAI 公司的股東正計劃籌集約 1000 億美元資金，僅用于維持其人工智能算力的運轉。而這些投入中，很大一部分被用于免費的娛樂性應用 —— 這些應用既不產生收益，卻在持續消耗寶貴的算力資源。

《觀點報》：俄羅斯近期舉辦了人工智能應用領域的大型會議 ——“人工智能之旅”。市場領軍者們都指出了人工智能系統落地應用過程中存在哪些問題？

涅姆金：本次 “人工智能之旅” 會議上，各方重點討論了三大核心障礙：人才短缺、安全風險與成本壓力。

第一是人才缺口。目前高素質專業人才嚴重不足，大型企業實際上都在自主培養工程師，因為傳統的教育體系已跟不上技術發展的步伐。更值得注意的是，人才缺口不僅體現在研發崗位，普通用戶群體中也存在短板 —— 企業管理者與基層員工往往并不清楚如何實際應用人工智能技術。這也正是麥肯錫報告中所揭示的問題：看似遍地開花的人工智能應用，最終卻未能轉化為實際效益。

第二是數據治理與安全合規的挑戰。許多企業無法使用外部的云服務解決方案，因為數據泄露的風險過高。因此，“隔離環境” 模式的人工智能模型應運而生 —— 例如俄羅斯聯邦儲蓄銀行就采用了這種模式，將人工智能的工作環境與個人使用環境進行了嚴格隔離。

第三是經濟層面的壓力。人工智能項目的研發成本高昂，且并非所有項目都能實現盈利。因此，許多企業選擇了混合策略：對于成熟穩定的業務板塊，設定嚴格的績效指標；對于創新業務，則采取 “先投入、再觀望” 的策略，即便短期效益有限也會嘗試。還有一些企業選擇了合作模式，例如俄羅斯西布爾公司就與眾多初創企業展開合作，不執著于自研技術，而是直接推廣應用市場上的優質解決方案。

俄羅斯人工智能市場正處于增長階段：2025 年市場規模達到 5200 億盧布，較上年的 4330 億盧布實現顯著增長。但如果從業人員的專業能力能夠達標，市場的增長速度本可以翻倍。

《觀點報》：在您看來，國家最終會采取何種模式來監管人工智能的應用？

涅姆金：未來我們將采用混合監管模式。

其一，制定針對性的法律法規，內容涵蓋人工智能生成內容的標記規則、深度偽造內容制作與傳播的責任認定、數據保護準則，以及關鍵領域算法的透明度要求。

其二，推行行業自律，包括制定企業標準、行業規范與公司內部管理制度。當前，31% 的企業使用人工智能開展研發工作，28% 的企業用其進行內容創作，每家企業都已在逐步建立自身的安全規范。

其三，強化基礎設施建設，具體措施包括人工智能模型的認證體系搭建、安全數據中心建設、高質量數據集的整理完善，以及行業專屬平臺的打造。

此外，還有一個常被忽視的第四維度：我們需要引導并規范人工智能的使用文化。要面向全社會開展教育培訓與科普工作，提升全民數字素養 —— 受眾涵蓋學校師生、企業員工與公職人員等所有群體。

缺少這一環，任何監管模式都將是不完整的。人工智能這項技術的威力過于強大，絕非單靠法律就能約束。人工智能是 21 世紀的經濟引擎，我們的使命是確保這臺引擎安全、高效地運轉，為社會發展賦能，而非制造新的風險。

《觀點報》：俄羅斯是否有機會躋身全球人工智能產業的領軍者行列？

涅姆金：當然有。俄羅斯已躋身擁有自主研發大語言模型的七國之列。一個全新的 21 世紀 “核俱樂部” 正在形成，在這個俱樂部中，人工智能模型的影響力，堪比上世紀的核技術。

但要實現長期穩定的領先地位，我們需要打造原創的人工智能架構，而非簡單地對國外模型進行二次訓練。國產人工智能模型應被應用于政務服務、醫療、教育等關鍵敏感領域。要實現這一目標，我們需要強大的算力支撐、高質量的數據集、安全的運行環境，而其中最關鍵的要素，是人才儲備。

企業界已開始積極投身人才培養：西布爾公司依托中央大學開展合作，T 銀行開辦了企業專屬培訓學校，俄羅斯聯邦儲蓄銀行則推出了行業專項課程。未來 3 至 5 年內，專業工程師與分析師的儲備量，將直接決定各國在全球人工智能領域的排名。只要能獲得國家層面的系統性支持，俄羅斯必將躋身全球人工智能產業的第一梯隊。