来源：睿见Economy

3月26日消息，在2025年博鳌亚洲论坛年会期间，新浪财经对话德勤中国科技、传媒和电信行业主管合伙人程中。

关于如何防范AI使用过程中的风险，程中对新浪财经表示，现在大模型工具有很多不足，而AI的性能和实用性取决于算力（硬件资源）、算法（模型架构与优化）、知识（数据质量与规模）三大核心要素的协同作用。他认为，之所以有时候AI提出来的东西有幻觉（看似合理但实际错误或虚构的信息），本质上是当前技术架构与训练方式固有局限的体现。比如在机制方面，AI基于统计概率生成文本，通过海量数据学习词语/概念的关联模式，而非真正理解事实。在逻辑合理性方面，模型输出的“合理性”仅反映语言结构的概率分布，而非事实准确性。在数据偏差方面，若训练数据包含矛盾、过时或未标注的虚构内容，模型可能混淆真实与虚构边界。

程中建议，AI使用者有三方面可以去做：

首先，要在知识层面强化自身的训练过程，灌输给AI的知识需要不停提升，包括数据来源、质量、颗粒度、口径以及时效性。同时，知识的持续迭代与系统性治理也极为关键，这一过程非简单的数据堆砌，而是需要构建一套覆盖数据全生命周期的知识引擎。

第二，他认为由于当前机器人尚未达到全智能化，暂时无法猜透背后的诸多含义，因此与机器人交互的能力需进一步加强。这并非两个人之间的交互，而是使用AI的人要学会跟智能体交流。“5年或者10年后，企业里会有多元化的员工，智能体是其中一个员工，未来人类与智能体在工作过程中要不停交互，不停沟通，所以这是很关键的点。”“未来的CEO/CXO可能管理的是多元化的团队，有机器人团队，也有智能体团队、人的团队。如何能管理好他们是企业核心竞争能力之一，因此如何与智能体交互是一个庞大系统工程。”程中表示，这个工程随着AI的应用不断成熟，可能会让交付越来越简洁或便捷化，但至少目前要更注重跟智能体的交付的问答以及沟通的过程，逐步让答案倾向于真实有用。

程中认为，第三，很重要的是AI应用中的合规和隐私，这是确保系统可信、可持续的核心支柱。在使用AI过程中要注重合规和隐私，输出结果才具备商业价值和社会可接受性。“要注意不能什么东西都往上放，什么东西都塞进去。”（刘丽丽）