在技术革命与产业变革的双重驱动下，人工智能正以前所未有的广度与深度渗透至工作、学习、医疗、交通等社会生活的各个领域，成为重塑人类文明形态与推动社会转型的重要力量。国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式。人工智能技术在社会服务、医疗诊断、智能制造、智慧城市等领域展现出强大的应用潜力，深刻改变着人类社会的生产方式与生活形态。

　　随着人工智能技术应用场景的不断拓展，其技术局限性也日益凸显。人工智能并非如预期那般全能且完美，人工智能同样存在犯错的可能，比如，在图像识别领域，将用户照片错误标记为“大猩猩”；在语言交互领域，聊天机器人因发表不当言论，被迫紧急下线。近些年，生成式人工智能技术迅猛发展，人工智能犯错呈现出新的特征与表现形式。人工智能“幻觉”出现、人工智能生成的虚假新闻、人工智能克隆歌手声音引发的版权争议以及深度伪造技术的滥用也对社会信任体系造成冲击。此外，在安全领域，人工智能换脸诈骗案在全球范围内出现等。人工智能错误主要可以归纳为以下几种典型类型：数据驱动的偏差错误。当人工智能的训练数据存在样本偏差、标注偏差或历史偏见时，人工智能会习得并放大这些偏差。例如，无意识地形成对某类人群的偏好，导致其他求职者在初筛阶段遭受不公平对待。这类错误往往具有隐蔽性和系统性，不易被察觉，却可能产生深远的社会影响。逻辑推理的局限。与人类基于常识和逻辑的推理方式不同，人工智能主要依赖统计模式和相关性进行决策。当面对超出训练数据分布范围的新情况时，人工智能往往无法进行有效的类比推理，容易得出荒谬结论。理解和语境识别错误。人类语言的理解高度依赖上下文语境、文化背景和隐含知识，而当前的自然语言处理技术虽然取得了显著进展，但在处理讽刺、隐喻、双关语等复杂语言现象时仍存在明显不足。人工智能可能误解说话者的真实意图，或在缺乏足够上下文信息的情况下作出错误判断。创造性和判断力不足。尽管生成式人工智能能够创作看似新颖的文本、图像或音乐，但其本质上是基于已有数据的重新组合与概率推断，缺乏真正的创造性和情感深度。更重要的是，人工智能无法像人类一样基于价值观、文化背景和情感体验作出复杂的价值判断，在涉及道德抉择、审美评价等需要人类智慧的场景中，人工智能的表现往往不尽如人意。

　　理解人工智能错误的深层原因，需要从技术原理和认知本质两个维度进行分析。首先，训练数据的局限性是人工智能错误的首要根源。数据的质量、多样性和代表性直接影响人工智能的性能。训练数据可能存在样本不均衡、标注者的主观偏见等问题，导致模型难以推广、与现实脱节、习得偏见等。其次，算法模型的固有缺陷是导致人工智能错误的另一个重要因素。当前主流人工智能模型存在可解释性差、脆弱性、泛化能力弱等问题，使得错误难以被预测和防范。然后，缺乏真正的理解和推理能力是人工智能错误的认知根源。当前的人工智能本质上仍然是一种复杂的模式匹配工具，能够识别图像中的事物，可以生成流畅的文本，但不理解其真正含义，无法像人类一样基于常识和因果关系进行推理，容易在看似简单实则需要深层理解的任务上犯错。最后，情境适应能力有限也是人工智能的重要短板。当前人工智能的能力往往局限于特定任务和领域，缺乏跨领域、跨情境的迁移适应能力。然而，人工智能错误并非始终意味着缺陷，在特定条件下甚至可能孕育新机遇。

　　人工智能错误在一定程度上难以避免，但通过多层次、多维度的系统性治理，可以显著降低其发生概率和危害程度。这不仅需要技术层面的持续改进，也离不开制度规范、伦理约束和人类监督机制的协同作用。

　　技术层面的改进策略：提升训练数据质量是减少人工智能错误的基础性工作。如扩大数据来源的多样性，避免样本结构失衡；加强数据清洗和标注审核，减少噪声和主观偏见；引入动态更新机制，使模型能够适应社会环境和知识体系的变化。同时，在模型设计上引入可解释性方法、不确定性评估和鲁棒性训练，可以提升人工智能对异常情况的感知和应对能力。此外，针对生成式人工智能的“幻觉”问题，可以将外部知识库、实时检索机制与生成模型相结合，以增强模型对事实的约束能力。以上技术虽然无法彻底消除错误，但有助于将错误控制在可接受范围之内。

　　伦理框架和监管体系：人工智能错误的治理需要制度和规范的支撑。近年来，多个国家和国际组织相继提出人工智能伦理原则和监管框架，强调公平性、透明性、可追责性和安全性。《中华人民共和国网络安全法》修订后新增人工智能安全监管条款等一系列法律法规。通过建立人工智能风险分级管理制度，对不同应用场景施加差异化监管，为公共安全提供保障，也为低风险创新保留足够空间。同时，明确人工智能系统的责任主体，对因算法错误造成的损害进行责任界定和救济，也是维护社会公平和公众权益的重要保障。

　　人类监督和干预机制：强化人类监督是降低人工智能错误后果的关键。对模型输出结果进行人工审核，在系统设计阶段嵌入“可干预”“可暂停”的机制，确保人类在关键时刻能够介入并纠正系统行为。此外，提升公众的人工智能素养，使用户理解人工智能的能力边界和潜在风险，避免对人工智能产生盲目依赖，同样是治理人工智能错误的重要部分。当人类能够以批判性思维使用人工智能工具时，许多错误便不会轻易演变为严重后果。

　　从长远来看，即便人工智能技术持续迭代升级，其错误风险仍会以不同形式存在。如何在与人工智能错误长期共存的现实条件下，发挥其技术优势并有效管控相关风险，将成为未来社会需要持续应对的重要议题。首先，必须清醒认识人工智能的能力边界，摆脱对人工智能的过度神化或过度恐慌。人工智能既不是全知全能的“智能主体”，也不是不受控制的“技术怪物”，而是一套由人类设计、训练和部署的工具系统。只有在充分理解其能力边界的前提下，才能合理配置应用场景，避免因期望失衡而导致的风险放大。其次，应建立更完善的人工智能治理体系，持续推动算法透明化、责任明确化和风险可控化建设，通过公众参与和跨学科合作，使治理体系能够动态适应技术演进和社会进步。最后，解决人工智能错误问题的核心不是追求一个完全无误的智能系统，而是构建人类与人工智能之间稳定、互补且可持续的协同关系。坚持以人民为中心的发展思想，将人工智能定位为增强人类认知与决策能力的工具而非替代者，并在关键环节保留人类判断与责任主体，人类与人工智能有望在协作中实现优势互补，推动社会运行效率与治理水平的整体提升。

　　人工智能会犯错，但错误并不意味着失败。人类是否具备足够的智慧、制度与耐心，在不完美的技术现实中引导其发展方向。当人类与人工智能在协作中不断校正边界、强化责任，人工智能才能真正成为连接当下与未来的可靠桥梁，通向更加安全、公平与可持续的智能未来。

（责编：田旭）