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“人工智能既是推动技术跨越式发展的源泉，也正在成为新的社会焦虑领域。” 俄罗斯国家杜马议员安东・涅姆金在接受《观点报》采访时，阐述了人工智能的利弊，以及国家将如何监管这项前沿技术。
人工智能的落地应用，已然成为过去一年的核心趋势之一。据 “传媒逻辑” 调研机构数据显示，2025 年 “人工智能” 一词的提及量高居榜首，在社交平台上的相关讨论量超 2200 万条。
不过，高频的提及度，不过是人工智能深度融入国家治理体系、商业流程与普通民众日常生活的必然结果。对许多人而言，人工智能已成为日常现实的一部分，既带来机遇，也暗藏风险。因此，关于在国家层面出台人工智能监管政策的呼声，自然也日益高涨。
人工智能的主要风险与优势体现在何处？它能为企业和普通民众带来哪些具体价值？这一发展过程需要国家层面介入到何种程度？与竞争对手相比，俄罗斯在人工智能应用领域的潜力如何？针对这些问题，俄罗斯国家杜马信息政策、信息技术与通信委员会委员安东・涅姆金接受了《观点报》的专访。
《观点报》：安东・伊戈雷维奇，如何解释人工智能在我们日常生活中快速普及的现象？
安东・涅姆金：如今人工智能的普及规模，确实堪比智能手机的问世 —— 只不过其发展速度要快得多。2025 年的前十个月里，人工智能服务的总流量增长了近六倍，用户数量增幅达 110%。
这种爆发式增长的原因在于，生成式人工智能模型终于变得简便易用。界面设计直观易懂，输出结果的质量也显著提升，人们可以在短短几秒内借助人工智能解决各类问题，小到挑选运动营养品，大到制定财务规划。
《观点报》：当前俄罗斯在国家治理层面，主要将人工智能用于哪些领域？
涅姆金：总体而言，俄罗斯各地区、各层级的治理工作中，都在推进人工智能的落地应用。欧洲目前仍以使用美国和中国的语言模型为主，而俄罗斯已经拥有两款自主研发的模型 ——YandexGPT与GigaChat，且两者的性能表现均十分优异。例如，俄罗斯联邦储蓄银行研发的 GigaChat 2 MAX，就曾在 2024 年的 MERA 基准测试中，被评为俄语领域性能最强的神经网络（注：MERA 基准测试用于评估当代俄语语言模型的性能 ——《观点报》）。
我们的核心优先事项，是发展本土人工智能模型并推广俄罗斯自主的人工智能解决方案，以此保障国家的技术独立性。俄罗斯自研的人工智能技术，已被应用于国家项目的监测与管理体系，助力风险预测并防止项目实施进度滞后。同时，政府机构的电子文档流转系统中也已引入人工智能技术，提升公文处理效率；联邦及地方政府部门同样在积极运用人工智能，助力交通流量调控、森林火灾预警、城市环境与道路状况监测，以及市政公用设施运维管理。
《观点报》：那么在普通民众的生活中，人工智能是否真的实用？
涅姆金：人工智能的核心优势在于能够显著提升效率。调查数据显示，40% 的俄罗斯民众已感受到自身工作效率的提升。其中，6% 的人借助人工智能每周能节省超过 5 小时，12% 的人能节省 2 至 5 小时，成效十分可观。
第二个优势是专家服务的大众化普及。目前已有 48% 的俄罗斯民众使用过人工智能，在 18 至 24 岁的青年群体中，这一比例更是高达 79%。小微企业也在积极转型：半数以上的创业者会借助神经网络进行内容创作、数据分析与信息检索。
《观点报》：但也有大量报道在探讨人工智能带来的威胁与风险。
涅姆金：是的，风险确实存在。从真假难辨的深度伪造内容，到敏感数据泄露的隐患，不一而足。我们让数十亿人掌握了这项强大的技术，但如果缺乏数字安全意识与安全使用技能，它就会变成一个巨大的风险发生器。
人工智能已经被用于作恶：从在电商平台伪造发霉食物的照片敲诈勒索，到凭空捏造交通事故现场的逼真图片，种种乱象层出不穷。这些行为绝非简单的恶作剧，更是对监管机构和平台运营方的严峻挑战 —— 他们必须设法抵御虚假视觉证据、恶意投诉与舆论操纵带来的冲击。
因此，人工智能既是推动技术跨越式发展的源泉，也正在成为新的社会焦虑领域。
我们首次面临这样一种矛盾局面：一项尚未成熟的技术正被大规模投入使用。人们与之交互的并非成品，而是一种工具、一套机制 —— 很多人在使用时方法不当，致使自身数据面临泄露风险。
并非所有人工智能服务都能保障用户匿名性。有些平台不会留存用户使用语境，有些却会持续收集相关数据，进而构建出用户的完整数字画像。而危险之处就在于，民众对此往往毫无察觉。
《观点报》：您认为这些风险是否已达到十分严峻的程度？
涅姆金：我们正步入一个全新的风险时代。人工智能彻底改变了风险的本质。以往的网络攻击多为零星个案，如今则演变为大规模的自动化攻击。钓鱼邮件生成、系统漏洞挖掘、黑客攻击自动化 —— 这些都已成为残酷的现实。
行业内也在积极应对，人工智能安全等新领域应运而生。例如，俄罗斯联邦储蓄银行科技子公司就推出了一款智能平台，能够过滤风险请求、防范数据泄露并阻止恶意代码植入。
但当前的核心风险，在于民众数字素养的缺失与安全意识的淡薄。许多人会随意将含有机密信息的文件上传至人工智能平台。这些模型能够整合出海量的用户数据，而这些数据一旦生成，便难以被用户掌控。问题的关键在于，用户并未意识到，这些数据会形成长期留存的数字足迹，未来很可能会给自身带来麻烦。
《观点报》：这是否意味着，我们需要出台专门的法律来规范人工智能的使用？
涅姆金：相关的讨论正在热烈开展。俄罗斯选择了一条合理的路径：我们没有重走欧盟的老路 —— 欧盟过于严苛的监管政策，实际上已将众多人工智能开发者逐出了欧洲市场。
我们的监管思路是精准施策，而非全面管控。我们监管的对象不是人工智能技术本身，而是其具体的应用场景。
举例而言，推荐算法作为一种具体工具，既可以推送有益内容，也可能制造信息茧房、操纵公众观点。因此，监管的重点应当是算法的应用领域，而非算法的技术内核。目前，各方正在探讨如何明确人工智能的定义、界定相关危害的责任主体、建立生成内容的标记机制等关键问题。
当前，相关的监管措施仍较为零散、碎片化。但我们正持续推进相关工作，致力于制定合理的规范，切实保障公民的权益。
监管的核心思路是：明确界定人工智能的适用范围 —— 例如在工业、国防领域可以推广应用，在医疗领域则可有限度使用（需设置限制条件，避免削弱医护人员的专业能力）。我们既要为技术发展预留充足空间，也要清晰划定人工智能的应用边界，明确其在哪些领域能造福民众，哪些领域的应用则应被明令禁止。这既能保障国家的数字主权，也能保护公民免受潜在风险的侵害。
《观点报》：您如何看待企业寄望于通过应用人工智能来优化成本的想法？
涅姆金：首先，据麦肯锡 2025 年的报告显示，88% 的企业宣称已引入人工智能技术，但实际上仅有 7% 的企业完成了全流程的落地应用。这意味着，大部分企业的应用都流于表面：虽然提出了应用构想，但并未对业务流程进行实质性的重构。究其原因，在于企业员工的提示词工程能力不足—— 人们不懂得如何向人工智能模型下达精准指令，也不了解模型的能力边界与局限。其结果就是，人工智能的潜力仅被开发了 10% 至 20%。
人工智能虽然触手可及，但绝非廉价的技术。当前，人工智能技术对算力基础设施的消耗极大。无独有偶，美国 OpenAI 公司的股东正计划筹集约 1000 亿美元资金，仅用于维持其人工智能算力的运转。而这些投入中，很大一部分被用于免费的娱乐性应用 —— 这些应用既不产生收益，却在持续消耗宝贵的算力资源。
《观点报》：俄罗斯近期举办了人工智能应用领域的大型会议 ——“人工智能之旅”。市场领军者们都指出了人工智能系统落地应用过程中存在哪些问题？
涅姆金：本次 “人工智能之旅” 会议上，各方重点讨论了三大核心障碍：人才短缺、安全风险与成本压力。
第一是人才缺口。目前高素质专业人才严重不足，大型企业实际上都在自主培养工程师，因为传统的教育体系已跟不上技术发展的步伐。更值得注意的是，人才缺口不仅体现在研发岗位，普通用户群体中也存在短板 —— 企业管理者与基层员工往往并不清楚如何实际应用人工智能技术。这也正是麦肯锡报告中所揭示的问题：看似遍地开花的人工智能应用，最终却未能转化为实际效益。
第二是数据治理与安全合规的挑战。许多企业无法使用外部的云服务解决方案，因为数据泄露的风险过高。因此，“隔离环境” 模式的人工智能模型应运而生 —— 例如俄罗斯联邦储蓄银行就采用了这种模式，将人工智能的工作环境与个人使用环境进行了严格隔离。
第三是经济层面的压力。人工智能项目的研发成本高昂，且并非所有项目都能实现盈利。因此，许多企业选择了混合策略：对于成熟稳定的业务板块，设定严格的绩效指标；对于创新业务，则采取 “先投入、再观望” 的策略，即便短期效益有限也会尝试。还有一些企业选择了合作模式，例如俄罗斯西布尔公司就与众多初创企业展开合作，不执着于自研技术，而是直接推广应用市场上的优质解决方案。
俄罗斯人工智能市场正处于增长阶段：2025 年市场规模达到 5200 亿卢布，较上年的 4330 亿卢布实现显著增长。但如果从业人员的专业能力能够达标，市场的增长速度本可以翻倍。
《观点报》：在您看来，国家最终会采取何种模式来监管人工智能的应用？
涅姆金：未来我们将采用混合监管模式。
其一，制定针对性的法律法规，内容涵盖人工智能生成内容的标记规则、深度伪造内容制作与传播的责任认定、数据保护准则，以及关键领域算法的透明度要求。
其二，推行行业自律，包括制定企业标准、行业规范与公司内部管理制度。当前，31% 的企业使用人工智能开展研发工作，28% 的企业用其进行内容创作，每家企业都已在逐步建立自身的安全规范。
其三，强化基础设施建设，具体措施包括人工智能模型的认证体系搭建、安全数据中心建设、高质量数据集的整理完善，以及行业专属平台的打造。
此外，还有一个常被忽视的第四维度：我们需要引导并规范人工智能的使用文化。要面向全社会开展教育培训与科普工作，提升全民数字素养 —— 受众涵盖学校师生、企业员工与公职人员等所有群体。
缺少这一环，任何监管模式都将是不完整的。人工智能这项技术的威力过于强大，绝非单靠法律就能约束。人工智能是 21 世纪的经济引擎，我们的使命是确保这台引擎安全、高效地运转，为社会发展赋能，而非制造新的风险。
《观点报》：俄罗斯是否有机会跻身全球人工智能产业的领军者行列？
涅姆金：当然有。俄罗斯已跻身拥有自主研发大语言模型的七国之列。一个全新的 21 世纪 “核俱乐部” 正在形成，在这个俱乐部中，人工智能模型的影响力，堪比上世纪的核技术。
但要实现长期稳定的领先地位，我们需要打造原创的人工智能架构，而非简单地对国外模型进行二次训练。国产人工智能模型应被应用于政务服务、医疗、教育等关键敏感领域。要实现这一目标，我们需要强大的算力支撑、高质量的数据集、安全的运行环境，而其中最关键的要素，是人才储备。
企业界已开始积极投身人才培养：西布尔公司依托中央大学开展合作，T 银行开办了企业专属培训学校，俄罗斯联邦储蓄银行则推出了行业专项课程。未来 3 至 5 年内，专业工程师与分析师的储备量，将直接决定各国在全球人工智能领域的排名。只要能获得国家层面的系统性支持，俄罗斯必将跻身全球人工智能产业的第一梯队。
