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　　以医疗领域为例，人工智能技术正在悄然改变诊疗方式。近期我在北医三院就诊时观察到，眼科检查已广泛使用AI辅助诊断设备。这类设备通过多模态影像采集与数据分析，能快速定位眼部病变区域，为医生提供精准的量化指标。值得注意的是，诊断结论并非完全由AI生成，而是通过人机协同模式完成——智能设备提供结构化数据与影像特征，医生基于专业经验进行综合判断。这种模式将人类医生的临床经验与机器的精密计算相结合，既避免了单纯依赖算法可能产生的误判，又通过数据可视化提升了诊断效率。这种润物细无声的技术融合，正在通过优化诊疗流程、提高数据精准度等方式，逐步重构医疗服务的供给模式。

　　刘伟：人工智能作为具有颠覆性的技术工具，其本质属性与核能等战略技术相似——既蕴含推动文明进步的巨大潜力，也存在引发系统性风险的负面可能。若能善用其积极面，可显著提升人类生活质量并推动生产力发展；但若被恶意利用，则可能产生远超传统威胁的破坏力。正如基辛格在《人工智能时代与人类未来》中警示的：AI技术可能被恐怖组织用于操控大国决策，甚至引发核指挥系统的失控风险。此外，技术本身的局限性如“机器幻觉”“知识污染”等问题，也可能导致决策偏差与认知误导。

　　针对这些挑战，安全治理需构建“政府主导、多元协同”的治理框架。法律规制作为核心手段，其制定需遵循审慎平衡原则：既要通过前瞻性立法划定技术红线（如禁止AI武器化、明确算法责任主体），又要避免过度监管抑制技术创新。具体而言，立法进程应与技术发展阶段保持动态适配——在算法可解释性、数据隐私保护等成熟领域率先建立规范，在通用人工智能等前沿领域则采用“沙盒监管”模式，通过试点探索形成最佳实践。这种“敏捷治理”模式既能防范系统性风险，又能为技术迭代预留空间，最终实现安全与发展目标的有机统一。