人工智能（AI）的应用越来越广泛，同时也引发了对于AI治理的讨论。AI治理模式是指通过制定规则、制定政策以及实施监管来规范AI技术有序发展的一种管理方式。本文以AI治理模式为核心，综述了相关的文献，并对未来的发展进行了展望。
一、AI治理的挑战
在AI快速发展的同时，也存在着许多挑战。其中最大的挑战是AI技术可能会对人类社会造成威胁，例如自动驾驶汽车会引发交通事故，而机器人会取代部分人类的工作岗位。AI算法可能会存在数据拟合度低、不公平性以及歧视性等问题，而且AI算法本身具有难以预测的不确定性。此外，保护用户信息隐私也是AI治理面临的挑战之一。
二、AI治理模式的三种主要模式
1. 自我管理模式
自我管理模式是指由AI技术开发者决定其应用于哪些领域，以及采用哪些算法等。这种模式强调开发者责任，在开发和使用AI技术之前，需要制定一系列的规范和道德准则。自我管理模式的优点是更加灵活，并且具有促进创新和发展的作用。
但是，自我管理模式面临的问题是缺乏监管，可能会导致一些不在规范内的AI技术被开发和应用。同时，不同公司的自我管理标准也可能存在差异，导致AI技术应用中的不公平性和歧视性。
2. 政府管制模式
政府管制模式是指政府出台规范和政策，来保证AI技术的合法性和安全性。这种模式需要建立相关的监管机构，并且制定AI技术的使用标准。政府管制模式的优点是可以保障公共安全和个人隐私，同时也可以避免AI技术的滥用。
但是，政府管制模式面临的问题是政府管控力度过大，可能会限制AI技术的发展。同时，政策制定的效率也可能会影响到AI技术创新的速度。
3. 多方参与模式
多方参与模式是基于多方主体之间的合作，共同制定AI技术的规范和制度。这种模式主要包括政府、企业、社会组织以及学术机构等多种力量，共同参与制定AI技术的相关标准和规则。
多方参与模式的优点是可以促进AI技术的发展和创新，并且可以保障公共安全和个人信息安全。此外，多方参与模式还可以促进AI技术的广泛应用，推动AI技术的落地。
但是，多方参与模式面临的问题是需要协同效率较高，并且需要平衡各方利益，努力达成共识。此外，多方参与模式的推进也需要比较长的时间和投入。
三、展望未来
AI治理需要顺应发展趋势，进行不断改进和升级。未来，AI治理模式可以采取以下措施：
1. 加强技术标准制定
加强技术标准制定，对技术和应用界面设置标准，保障人们的信息安全，维护社会道德。同时，制定标准也是避免技术使用冲突的重要手段。
2. 加强监管和监督
加强监管和监督，对AI技术使用应用的范围、维护的方式方法等都需要进行调查，做到及时发现问题并解决，避免未成熟的技术导致人类社会的伤害。
3. 多方参与
多方参与是AI治理的一种有效模式。需要各界人士共同努力，通过齐心协力的方式，共同制定更加科学的治理规范和制度。
四、结论
AI技术的快速发展，给社会带来了很多的机遇和挑战。治理模式的选择和创新，将是AI技术持续发展的基础所在。此篇综述总结了现有的关于AI治理模式的相关文献资料，针对三种主要的AI治理模式进行概述和分析，并展望了未来的发展方向。AI治理模式需要政策制定者、企业、学界共同参与，通过协力合作，避免在AI技术中出现诸如不公平、歧视等问题，并且以保障公共安全和人类健康为宗旨，构建数码环境下的人类幸福共同体。
