探索打破人工智能时代平台生态系统治理的途径

目前，全球数字经济已进入以人工智能为核心驱动力的数字治理时代。平台生态系统作为资源整合和价值创造的关键媒介，正从消费者流量竞争转向工业数字智能授权。然而，平台经济的快速扩张也暴露出一系列的治理问题：数据垄断加剧了市场障碍，算法黑箱腐蚀了用户权益。如何建立一个开放、公平、可持续的治理框架已成为各行各业关注的一个主要问题。王节祥教授等待《平台生态系统治理：边界开放、参与者移动和数字新场景》一书，基于中国实践，系统地回应了这一时代的命题。本书以“边界开放、参与者主动性、数字新场景”为主题，构建了平台治理的三维分析框架，对人工智能平台的生态治理具有重要的启示意义。

从“流量逻辑”到“能力共生”的平台治理范式升级

传统的平台研究更注重消费者互联网的流量实现逻辑，强调用户增长和规模网络效应。然而，在当今互联网经济与人工智能的深度整合中，平台企业的核心差异已经转变为“能力创造”和“生态可控性”的衡量。书中指出，平台边界开放应遵循三阶段适应原则：启动期、低门槛开放吸引核心参与者，迅速形成技术协作网络;扩张期，加强规则治理，选择高质量能力供应;成熟期，促进跨生态合作，实现价值裂变。这种动态适应模型为人工智能平台从“技术工具”升级到“生态中心”提供了一条路径。

在人工智能(人工智能)驱动的生态系统中，参与者的身份也将从“数据附件”转变为“价值节点”。书中提到，参与者可以采用“多身份、多栖息地定制、平台嵌入”等策略。管理与核心平台公司的关系对人工智能平台的生态治理具有重要的启示意义。以DepSeek合作伙伴为例，它需要专注于构建“三重身份”：首先，技术推动者，如向DepSeek提供垂直领域算法模型;第二，生态创造者积极参与人工智能伦理标准的制定;第三，价值共享者通过联邦学习实现数据收入分享。这种“共生创新”打破了传统平台与参与者之间的零和博弈，为中小企业融入人工智能生态提供了一种可复制的方式。

人工智能不仅改变了技术基础设施，而且还需要利用智能技术来重塑治理规则。通过相关研究，反映了平台生态治理需要促进三次变化：一是从集中控制到分布式协调，人工智能平台可以通过区块链技术记录算法决策过程，确保可追溯性;第二，从经验驱动到数据驱动，可以通过实时数据分析改进生态资源配置;第三，从封闭创新到开放创新，建立开发者竞争平台，鼓励全球人才参与算法优化，这与开源方式不谋而合。

重视经济效益和社会价值的适应治理

人工智能平台在追求规模效应的同时，应防范“赢家通吃”的风险。书中提出，工业平台应注重分层治理：基础层，通过标准化界面免费开放基本能力;服务层，按需支付高性能模型;生态层，通过股份合作分享长期收入。这种模式不仅保证了平台业务的可持续性，而且避免了中小型参与者的边缘化。

人工智能平台的社会责任需要超越道德需求，嵌入到治理结构中。例如，重点建设算法伦理委员会，人工智能平台企业可以开设技术专家、法律学者、公众代表等委员会，审查人工智能应用的公平性，建立碳足迹跟踪系统，通过能源监控提高算率分配，帮助宁夏、贵州等“双碳”目标，实现生态互补创新;实施数字包容计划，为残疾人定制无障碍交互界面，支持方言识别、情感反馈等功能，建立信息无障碍认证。这些措施将证实，社会价值治理可以转化为平台的长期竞争力。

构建“控制创新”稳定平衡的制度体系。书中建议人工智能平台分类准确监督：基础技术平台，参照数据安全法，加强数据安全审查，特别是数据出境安全评价;垂直应用平台，建立行业伦理标准;跨境服务平台，积极参与全球人工智能治理倡议的起草，努力降低跨国合规成本。

人工智能生态治理的未来场景

技术驱动——从“人工治理”到“智能治理”，充分发挥智能技术在治理中的作用。一方面，人工智能平台企业可以建立自动合规系统，开发“合规大脑”，实时监控大量API(应用程序编程接口)呼叫行为，识别非法风险。例如，在一些金融风险控制场景中，系统阻止了异常的数据请求。另一方面，通过加强学习，实施预测性政策模拟，预测监管政策的影响，协助企业进行战略调整。

生态演变——从“单平台竞争”到“跨生态联邦”，充分激发生态参与者的主动性。一方面，我们可以建立一个技术“联邦”，生态核心企业和互补公司可以创建人工智能计算能力网络，共享GPU资源，打破“数据岛”，更快、更高效地提高算法的智能水平。另一方面，可以建立标准“联邦”，共同制定人工智能模型的相互操作规范，促进生态数据共享，促进医疗、金融等行业模型的接口统一，跨生态合作将成为人工智能平台的核心竞争优势。

全球治理——从“规则跟随”到“标准引领”，以全球智慧应对人工智能生态的复杂性。在此过程中，中国平台企业需要加快从技术应用者向规则制定者的转变，努力导出中国方案。同时，积极参与全球治理，通过发起人工智能可持续发展联盟，加快建立跨国伦理框架，促进人工智能平台生态标准化、健康、可持续发展。越来越多的实践将表明，经济效益与社会价值的适应不是零和博弈，而是通过技术创新与制度管理的协调，实现双赢的共生。展望未来，随着通用人工智能的发展，(AGI)随着平台治理的临近，平台治理将面临更加复杂的挑战：如何防范超智能失控的风险?如何平衡全球合作与主权安全?书中没有深入的前沿问题，是学术界和行业需要共同探索的方向。只有不断推进理论创新、技术突破和政策协调，人工智能才能真正成为高质量经济发展和改善社会福祉的动力。