在AI时代寻找好问题 | 专访清华大学助理研究员王净宇

这篇论文主要围绕“风险治理需求与国际公共产品供给如何有效匹配”这一核心命题展开。论文依据风险后果与风险结构两个相对独立且可观察的属性，将全球风险划分为“生存性—集中型”“生存性—分散型”“适应性—集中型”“适应性—分散型”四类理想类型；同时依据国际公共产品供给的参与范围与规则约束两个维度，将国际公共产品供给模式划分为“排他—正式”“排他—非正式”“包容—正式”“包容—非正式”四种理想类型。基于国际公共产品供给的集体行动逻辑与需求弹性逻辑，论文推导出四类全球风险所适配的理想供给组合。为检验这一理论框架，我们选取核战争、气候变化、全球金融危机、国际航空事故四个代表性案例开展案例间和案例内的受控比较分析。在此基础上，我们对全球人工智能风险进行分类分级，构建了多层次的全球人工智能安全治理架构，主张通过动态、敏捷调整国际公共产品供给方式，使全球治理体系最大限度匹配人工智能风险的动态演进。

其实这篇论文的选题来自全球人工智能治理实践中的现实问题，选题形成的过程受到薛澜老师和梁正老师的诸多启发。

最早的灵感可能来源于2024年研究院在新加坡举办国际治理论坛的时候，当时帮薛老师整理一张主旨演讲的PPT，薛老师就提出希望设计一张表格，从执行效率、科学性、包容性等多个维度对当时并行的各类人工智能国际治理机制进行评价。当时我们就发现，机制复合体背景下，各类人工智能国际治理机制其实存在各自的优势和短板，这也构成了这篇文章最初的灵感来源。

第二个重要的选题来源是来自梁正老师的启发，在一起参加完中欧对话回学校的路上，我和梁老师在车上聊天，他就提到当前人工智能风险不能混为一谈，各类人工智能风险的产生机制和潜在影响存在很大差异，应该通过不同的治理机制予以应对。这也给了我很大的启发。

受两位老师的启发，我就从“风险类型与国际公共产品供给模式”的一般性理论命题出发，最终结合图灵奖得主Bengio等科学家对人工智能风险的分类，完成了这篇论文的写作。当然，从和梁老师一起完成初稿后，我们也收到了审稿人和编辑部很多特别好的意见，这些宝贵建议也帮助我们进一步完善了理论框架和实证研究。

最后从经验分享的角度来看，我认为好的选题还是要来自实践中的真问题，好的学术研究其实是通过理论回应现实问题的过程。发现现实中的真实问题，抽象成理论命题后，通过理论研究指导实践，是我认为做好研究的重要路径。

其实我个人对于博士后的职业路径没有特别的规划。我在博士后期间，主要还是做好手头的工作和研究，然后按部就班的申请博后基金和社科基金，抽出时间撰写论文。所以整个博后经历更像是一个水到渠成的过程。

当然我也非常幸运，研究院作为中国最早关注人工智能国际治理的机构，目前已经是国内乃至全球相关领域最知名的研究机构之一，所以博士后工作期间，我有幸跟着薛老师、梁老师接触了大量国际治理的前沿实践，也有机会在世界各地和全球相关领域最顶尖的科学家和学者深入交流，这些都对我的研究工作都提供了巨大启发和帮助。

从博士后到入职成为在编的老师，清华大学整个招聘流程非常严格，对于主持课题、代表性论文、政策研究成果都有比较严格的要求。所以青年学者在找教职的时候，还是需要有可视化的成果，必须要达到入职的硬性门槛。另外很重要的一点是，研究问题还是需要聚焦，最后面试的时候需要介绍自己的研究领域和具体研究问题，这个时候课题、论文、政策研究如果聚焦同一主题，那就会展现出更强的竞争力。