2026年全国两会期间，关于人工智能的讨论空前热烈。政府工作报告在强调深化拓展"人工智能+"的同时，也明确提出要完善人工智能治理。在大力推进AI应用的过程中，如何前瞻性布局治理体系应对"成长的烦恼"？这成为社会各界关注的焦点。

一、AI政策进入深度融合新阶段

今年政府工作报告首次提出"打造智能经济新形态"，将"智能体"写入政策核心，在持续深化"人工智能+"的基础上首次提出"智能原生"。这标志着AI政策已从技术推广进入与经济社会深度融合的新阶段。

在这个关键节点提出"完善人工智能治理"，恰逢其时。AI治理的视野需要从"管技术风险"拓展到"护航整个社会经济的转型"，而不仅仅停留在对算法本身的规范层面。

二、结构性问题：个体效率不等于组织能力

AI治理需要关注一个容易被忽视的结构性问题：AI在个体层面带来的生产力提升，并不会自动汇聚为组织和产业层面的能力升级。

大量研究证实了AI对个人工作效率的显著提升，但企业层面的AI转型成功率却远低于预期。背后的根本原因在于：简单地将AI工具叠加到现有工作流程上，只能产生碎片化的效率改善，无法形成系统性的能力跃迁。

政府工作报告提出要推动AI商业化规模化应用，这意味着治理体系的建设也需要回应一个关键问题：如何引导和支撑各行各业从"工具引进"走向"流程重构"和"组织再造"。这需要配套一系列行业标准、转型指引和制度创新。

三、智能体：工作设计比技术更重要

智能体首次被写入政府工作报告，其意义深远。智能体的成功部署，本质上不是一个技术问题，而是一个工作设计问题。它要求我们重新审视工作流程中人与机器的分工。

"哪些决策环节必须由人来把握，哪些执行环节可以交给AI，当AI自主行动出现偏差时责任如何界定？" 这些问题需要AI治理体系的前瞻性布局，应当围绕这种新型人机协作关系来构建制度框架。

四、人才发展：重新设计成长路径

AI的规模化应用还将深刻影响人才发展的底层逻辑。AI作为一种生产力工具，天然倾向于替代标准化、流程化的基础性工作，而这些工作恰恰是年轻人进入职场后积累经验、培养判断力的重要阶梯。

"如果我们只关注短期效率的释放，而忽视人才成长路径的重新设计，就可能在获得当下生产力红利的同时，透支未来的人才储备。" AI的前瞻性治理需要引导企业和社会共同探索AI时代的新型人才培养模式。

与此同时，AI也在改变学习本身的方式——从过去"先系统学习、再解决问题"的线性模式，转向"在解决真实问题的过程中借助AI按需学习"的新范式。治理框架应当为这种更加灵活、问题驱动的学习生态提供制度支持和质量保障。

五、历史视角：技术革命需要组织适配

从更长的历史视角看，每一次重大技术革命，真正的治理挑战都不在技术本身，而在于经济社会形态能否与新技术相适配。

蒸汽机和电力的历史都告诉我们，技术的发明与生产力的真正释放之间，往往隔着数十年的组织形态变革。政府工作报告提出"智能原生"这个概念，本质上正是在呼唤这种深层次的适配。

治理的前瞻性，不仅在于为技术划定安全边界，更在于为整个社会的组织转型、制度创新和人的发展创造条件。

六、核心理念：让人处于价值创造中心

完善人工智能治理的关键，是将治理视野从技术风险防控拓展到经济社会转型的全局。

好的治理不是为AI设置天花板，而是确保在迈向智能经济的进程中，技术进步、组织变革和人的发展能够协调推进，让人始终处于价值创造的中心。

这一理念体现了以人为本的科技发展观，强调技术服务于人、赋能于人，而不是替代人、边缘化人。

七、结语：构建智能经济新生态

2026年全国两会对AI治理的关注，反映了中国社会对人工智能发展的理性思考。

在"人工智能+"行动深入推进的背景下，完善的治理体系将成为智能经济健康发展的重要保障。通过制度创新、标准制定、人才培养等多维度发力，中国正努力探索一条技术与人文并重、效率与公平兼顾的AI发展道路。

未来的智能经济，应当是人人参与、人人受益的经济形态。AI治理的最终目标，不是限制技术发展，而是让技术进步更好地服务于人的全面发展，让每个人都能在智能时代找到属于自己的价值创造空间。