［摘"要］黨的二十屆三中全會強調(diào)了要發(fā)展低空經(jīng)濟。低空經(jīng)濟作為未來的“萬億級”產(chǎn)業(yè)，如何又快又好地發(fā)展成了重要議題。在低空經(jīng)濟的發(fā)展中，生成式人工智能得到了大量運用，成為低空經(jīng)濟的重要助推力量。然而，生成式人工智能在提升低空經(jīng)濟生產(chǎn)力，實現(xiàn)生產(chǎn)關(guān)系變革的同時，亦引發(fā)了不同風險。從實踐研判來看，生成式人工智能賦能低空經(jīng)濟在政策維度、技術(shù)維度和產(chǎn)業(yè)維度都引發(fā)了重要變革。但是基于風險識別，生成式人工智能引發(fā)了不同維度的個體風險、產(chǎn)業(yè)風險和國家風險，應(yīng)立足于制度化建設(shè)角度，通過補點、建鏈和構(gòu)網(wǎng)形成體系化制度應(yīng)對，紓解多元風險，賦能低空經(jīng)濟發(fā)展的同時給予全世界中國的低空經(jīng)濟應(yīng)用方案。

［關(guān)鍵詞］生成式人工智能；低空經(jīng)濟；風險識別；制度應(yīng)對；數(shù)據(jù)安全

［中圖分類號］"F562;F49；D9201［文獻標識碼］"A［文章編號］"1673-0461（2025）03-0077-10

一、問題的提出

隨著OpenAI公司宣布ChatGPT誕生以來，生成式人工智能在經(jīng)濟、社會的發(fā)展中快速運用，并得到了不同維度的發(fā)展。而在我國，隨著工業(yè)的不斷進步，生成式人工智能與制造業(yè)的融合也推動了各種經(jīng)濟形態(tài)實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。2024年，華為發(fā)布“昇騰”AI芯片，將AI應(yīng)用于制造業(yè)的智能生產(chǎn)系統(tǒng)，通過更為強大的算力和算法進行智能化升級。隨著制造業(yè)的不斷發(fā)展，無人機、飛行器的制造日益成熟，如何有效利用從地表到海拔三千米空域的“低空空域”，以助推經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展是一個值得進一步思考的問題。黨的二十屆三中全會提出要“發(fā)展通用航空和低空經(jīng)濟”，低空經(jīng)濟未來可能成為“萬億級”的戰(zhàn)略性未來產(chǎn)業(yè)，隨著低空經(jīng)濟應(yīng)用場景的不斷增加，市場需求的不斷豐富，生成式人工智能的高算力、強算法所帶來的高效、便捷和安全性，可在低空經(jīng)濟的發(fā)展中發(fā)揮重要作用。例如華為的“盤古”CV大模型，其開發(fā)應(yīng)用的側(cè)重點在于圖像分類、目標檢測和圖像生成等任務(wù)，有助于幫助完成自動駕駛、安防監(jiān)控的任務(wù)，實現(xiàn)對低空經(jīng)濟的助力?？梢灶A(yù)見，隨著生成式人工智能在低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的不斷增多，亦會產(chǎn)生相應(yīng)的風險，如何立足于發(fā)展性視野，對可預(yù)見的風險進行分析，并給予針對性的防范，值得進一步思考。

生成式人工智能由專用型人工智能在向通用型人工智能邁進，其優(yōu)勢之一便是通過“組合式創(chuàng)新”促進產(chǎn)業(yè)的發(fā)展［1］。而從社會場域來看，生成式人工智能能夠作為網(wǎng)絡(luò)的連接中樞，使得“移動互聯(lián)”轉(zhuǎn)向“智慧互聯(lián)”，帶來產(chǎn)業(yè)變革［2］。而各個國家對于風險的監(jiān)管亦日益重視，在治理的側(cè)重上，歐盟側(cè)重基于風險的治理，中國建構(gòu)了基于主體的治理，美國采用了基于應(yīng)用的治理［3］。而當前不論是基于技術(shù)維度還是法律維度，都難以完全妥善解決生成式人工智能所要求的正義、公平、透明等問題［4］，特別是基于產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，其存在對消費者算法黑箱、算法歧視等弊病，缺乏一定的算法規(guī)范［5］，在便捷了社會發(fā)展的同時，亦可能對社會產(chǎn)生秩序風險、價值風險乃至主體異化風險［6］。而低空經(jīng)濟的發(fā)展不僅涉及對經(jīng)濟的推動，還表現(xiàn)為對安全的重視高于一般行業(yè)，生成式人工智能作為“技術(shù)利維坦”①亦可能引發(fā)管理失控、技術(shù)滲透等安全風險［7］，然而對生成式人工智能風險的應(yīng)對不應(yīng)只從風險的角度看待，可基于“風險預(yù)防—市場激勵—創(chuàng)新資源保障”的綜合治理范式實現(xiàn)保障［8］。

當前，低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)在全世界日益受到重視，具備輻射面廣、產(chǎn)業(yè)鏈條長等特點，但是目前其發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施不足，核心技術(shù)亦較為薄弱［9］，從發(fā)展要素來看，低空經(jīng)濟發(fā)展需要空域、工具、場景、技術(shù)、政策等要素共同聯(lián)動。此外，在低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)內(nèi)生產(chǎn)作業(yè)類項目目前更為成熟，而公共服務(wù)類項目則處于快速擴張階段［10］。當前的產(chǎn)業(yè)發(fā)展亦存在生態(tài)系統(tǒng)支撐不足、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同機制不成熟等諸多問題［11］，因此應(yīng)在發(fā)展中以法治為保障，確立發(fā)展與安全并重的法治目標，采取積極風險防范主義的法治理念［12］。人工智能已應(yīng)用于智慧城市建設(shè)、交通運輸、智慧農(nóng)業(yè)等低空經(jīng)濟領(lǐng)域，創(chuàng)造了新質(zhì)生產(chǎn)力［13］。當前，在海南自貿(mào)港、深圳福田等諸多區(qū)域已開始進行試點探索，低空經(jīng)濟正邁入高速發(fā)展的道路［14］。

綜上所述，學界已對生成式人工智能的發(fā)展趨勢、風險治理和應(yīng)用范式有了大量的研究，但是現(xiàn)有關(guān)于低空經(jīng)濟的研究尚在起步階段，而關(guān)于生成式人工智能助推低空經(jīng)濟發(fā)展中的風險識別和應(yīng)對存在空白。特別是關(guān)于低空經(jīng)濟的現(xiàn)有研究更多基于應(yīng)用場景、發(fā)展趨勢和挑戰(zhàn)的維度，并未系統(tǒng)建構(gòu)起低空經(jīng)濟未來的發(fā)展脈絡(luò)體系，而生成式人工智能作為低空經(jīng)濟重要的輔助工具，對其發(fā)展中風險的實踐挑戰(zhàn)值得進一步深思。當前低空經(jīng)濟亦缺乏多維交叉視角下的分析，基于協(xié)同增效產(chǎn)生的潛力亦需要進一步探討，實現(xiàn)對產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。故此，本文基于生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的實踐發(fā)展，在客觀審視其發(fā)展風險的基礎(chǔ)之上，提出針對性的防范措施，以推動其盡快形成新質(zhì)生產(chǎn)力，助力低空經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，進而為中國式現(xiàn)代化進程提供有力支持。

二、生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的實踐研判

生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的發(fā)展，本質(zhì)是利用更為高效能的科技手段賦予產(chǎn)業(yè)更強大的效能，推動其實現(xiàn)新質(zhì)轉(zhuǎn)化。生成式人工智能自身形成激烈的競爭格局，不同的大模型基于不同的任務(wù)目標不斷發(fā)展，同時賦能不同行業(yè)，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)革新。分析生成式人工智能賦能低空經(jīng)濟的實踐作用，研判當前實踐中的肯定與爭議，對于未來低空經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要價值。

（一）政策維度：生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的政策支持

在21世紀初始，我國就注重了對低空空間資源的利用。在2000年，國家空管委首次將低空空域改革列入工作計劃，進行小范圍試點。而在其后的發(fā)展中，注重了對空域的分類化和精細化管理，在試點空域改為管制、監(jiān)視和報告三類空域。2015年以后，我國在珠三角和海南地區(qū)開展空域的精細化試點，海南成為我國首個完成低空空管服務(wù)保障體系建設(shè)的區(qū)域，初步構(gòu)建起低空飛行網(wǎng)絡(luò)。在2018年以后，隨著低空空域其內(nèi)在價值被不斷發(fā)掘，低空經(jīng)濟逐步進入?yún)f(xié)同化治理，例如四川省率先在全國成立由省政府牽頭，空管系統(tǒng)和地方公安部門共同參與的“四川省低空空域協(xié)同管理委員會”，盤活低空資源，簡化審批流程。

隨著我國通信基站、導(dǎo)航基站和其他信息化設(shè)備的不斷完善，低空經(jīng)濟進入了“智慧化”發(fā)展時代，低空經(jīng)濟的應(yīng)用范圍亦在不斷擴寬（如表1）。2021年中共中央、國務(wù)院發(fā)布的《國家綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要》首次提出了發(fā)展低空經(jīng)濟，強調(diào)了空域管理智能化，近兩年的諸多會議、政策文件均不同程度強調(diào)了低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要性，以及智慧化發(fā)展的必要性，同時亦注重對低空經(jīng)濟的安全監(jiān)管。如國務(wù)院和中央軍委2023年發(fā)布《無人駕駛航空器飛行管理暫行條例》，對低空經(jīng)濟中的重要領(lǐng)域無人駕駛飛行器出臺法律法規(guī)，明確各部門、全鏈條管理制度。而從政策支持來看，中央經(jīng)濟工作會議多項高規(guī)格會議以及發(fā)展規(guī)劃均對低空經(jīng)濟的發(fā)展賦予了更高的期待。

而地方亦根據(jù)當?shù)貙嶋H情況制定了相應(yīng)的政策規(guī)劃以推動低空經(jīng)濟的發(fā)展。北京市《2024年市政府工作報告重點任務(wù)清單》明確了低空經(jīng)濟戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的地位，同時大力推進無人駕駛航空示范區(qū)建設(shè)。廣東省出臺《廣東省推動低空經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展行動方案（2024—2026年）》，特別強調(diào)構(gòu)建低空智聯(lián)網(wǎng)、構(gòu)建低空智慧物流體系、加強大模型等人工智能技術(shù)在智能控制算法及飛行器自主飛行決策領(lǐng)域的應(yīng)用。安徽省發(fā)布了《安徽省加快培育發(fā)展低空經(jīng)濟實施方案（2024—2027年）及若干措施》，提出發(fā)展低空智聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施，增強低空科技創(chuàng)新引領(lǐng)，開展數(shù)字化飛行規(guī)則、自由飛行模式等低空航路航線智能化研究。山東、湖南、四川、浙江、福建、海南等多個省份亦出臺了相關(guān)政策或者在工作報告中具體提及低空經(jīng)濟的發(fā)展，諸多地方看到了低空經(jīng)濟智慧化發(fā)展的重要性。如上這些政策、規(guī)劃和管理辦法均反映了國家和地方層面對低空經(jīng)濟發(fā)展的重視，多個部門和不同層級政府投入大量資源支持其全領(lǐng)域、多層次發(fā)展?！爸С帧?、“建設(shè)”和“獎勵”是政策文件中頻繁出現(xiàn)的關(guān)鍵詞匯，同時，政策也特別強調(diào)對低空經(jīng)濟安全的監(jiān)管，其中“管理”一詞也頻頻被提及。而在支撐重點上，多個文件指出了智慧化、信息化發(fā)展的重要性，同時指出無人駕駛、平臺經(jīng)濟等是低空經(jīng)濟發(fā)展中的重點領(lǐng)域，而這些領(lǐng)域均與生成式人工智能的發(fā)展有著強烈的契合，亦可證明生成式人工智能未來對低空經(jīng)濟有著重要的助推作用。

（二）技術(shù)維度：生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的技術(shù)可行

從技術(shù)維度來看，低空經(jīng)濟的整體技術(shù)建構(gòu)離不開軟硬件系統(tǒng)的協(xié)同發(fā)展，硬件系統(tǒng)建設(shè)的側(cè)重點在于各類型飛行器起降站、通信基站及城市設(shè)備、導(dǎo)航基站及增強設(shè)備，以及氣象監(jiān)控站等方面，軟件系統(tǒng)建設(shè)的側(cè)重點在于低空空域監(jiān)控軟件系統(tǒng)、城市立體交通規(guī)劃等方面。無人機、eVTOL（電動垂直起降飛行器）、傳統(tǒng)固定翼飛機等傳統(tǒng)和新興設(shè)備迅猛發(fā)展，涵蓋了民用、公用等不同領(lǐng)域，而低空經(jīng)濟發(fā)展的技術(shù)范式上呈現(xiàn)出智能化、電動化和無人化的特征，生成式人工智能將會給低空經(jīng)濟帶來巨大發(fā)展機遇。以無人機的應(yīng)用為例，已有公司將低空無人機用于空中巡檢，發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障并進行定位，再利用AI算法操控的機器狗，借助其全地形優(yōu)勢和AI定位優(yōu)勢，進行針對性巡檢［15］。而eVTOL等技術(shù)可能會大量應(yīng)用自動駕駛，發(fā)展“空中無人出租車”，協(xié)助解決城市擁堵問題。

在具體的應(yīng)用上，生成式人工智能主要可發(fā)揮如下三個方面作用：其一，提升現(xiàn)有低空經(jīng)濟設(shè)備的自我感知能力。低空經(jīng)濟的主要設(shè)備載體為無人機，其應(yīng)用方向廣泛，如農(nóng)業(yè)噴灑無人機、城市物流無人機等。目前，無人機已開始配備各種傳感器，如激光雷達等，通過AI的圖像識別，對目標進行精確檢測，并感知周圍環(huán)境。這使得無人機能夠執(zhí)行避障、測繪等任務(wù)，并能夠檢測當前地表的數(shù)據(jù)，進而提供針對性的改善建議。其二，發(fā)揮生成式人工智能的自主決策優(yōu)勢?！吨袊涂战?jīng)濟發(fā)展研究報告（2024）》顯示，2023年中國民用無人機產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到11743億元，同比增長32%。2023年中國低空經(jīng)濟規(guī)模達50595億元，增速達338%［16］。隨著低空經(jīng)濟設(shè)備的大量增長，特別是無人機設(shè)備的快速發(fā)展，無人機的注冊數(shù)量也達到了前所未有的高峰。民航局數(shù)據(jù)顯示，2024"年上半年新注冊的無人機數(shù)量約為608萬架，較去年年底增長48%。低空經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，帶來更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理要求，基于強算法的生成式人工智能大模型能夠處理萬億次級的實時數(shù)據(jù)，且能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)學習和自我優(yōu)化，可根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則和學習模型，對無人機的飛行路徑規(guī)劃、任務(wù)調(diào)度等進行優(yōu)化，提升飛行的安全性和效率。其三，強化協(xié)同控制系統(tǒng)。在協(xié)同治理的模式下，低空空域活動日益密集給治理帶來了新的難度，生成式人工智能可對空域管理起到協(xié)助作用，通過對立體式智慧網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)的建設(shè)，利用自身高算力優(yōu)勢協(xié)調(diào)大量飛行器之間的距離、速度等，強化空域安全，穩(wěn)定空域秩序。可以看到，生成式人工智能不僅可以做低空經(jīng)濟的“數(shù)字大腦”，亦可應(yīng)用于具體設(shè)備提升其生產(chǎn)力，同時實現(xiàn)低空經(jīng)濟的資源優(yōu)化配置，提高利用效能，進而服務(wù)于人民。在未來，隨著生成式人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴寬，應(yīng)用深度的不斷挖掘，必然還會在低空經(jīng)濟的應(yīng)用上尋找到更多可能。

（三）產(chǎn)業(yè)維度：生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的發(fā)展變革

“空間是一切生產(chǎn)和一切人類活動的要素?！保?7］隨著數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的不斷發(fā)展，低空空間作為一種資源亦可被利用。從產(chǎn)業(yè)布局來看，低空經(jīng)濟已覆蓋多個行業(yè)，在服務(wù)業(yè)、工業(yè)和農(nóng)業(yè)均有所涵蓋，各地發(fā)展思路由“想要富先修路”轉(zhuǎn)變?yōu)椤跋胍恍尢炻贰?。從低空?jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展的未來模式來看，生成式人工智能亦會帶來重大變革，影響產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度。從現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展桎梏來看，如何構(gòu)建安全高效的低空航路航線網(wǎng)，建立健全低空空域分類劃設(shè)和協(xié)同管理模式是影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的關(guān)鍵因素。空域改革和適航取證的速率決定了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的速率，以eVTOL（電動垂直起降飛行器）為例，盡管我國的億航公司已經(jīng)獲得了全球首張eVTOL型號合格證，但目前其他公司尚未能廣泛獲得此類認證。其發(fā)展的主要障礙在于自我感知、空中避撞以及無人智能駕駛等關(guān)鍵技術(shù)尚未成熟，未能滿足適航和商業(yè)運營的標準。這表明，生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展速度，也在深刻地影響著低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度。而隨著應(yīng)用場景的不斷加深，例如“低空文旅”等模式的推廣，未來必然會面臨更多復(fù)雜的運營場景，跨區(qū)域、跨地貌的復(fù)雜場景駕駛是必然要求。2024年2月，全球首條跨海eVTOL在深圳演示，由深圳飛往珠海，將3小時車程縮短至20分鐘，出行費用上亦相應(yīng)減少，未來若達到理想運營狀態(tài)，必然會對現(xiàn)有交通效率和成本產(chǎn)生巨大影響。然而，低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)化的實現(xiàn)并不一定完全取決于技術(shù)水平，其商業(yè)化運營成本和安全性問題也是不可或缺的考量因素。當前eVTOL等無法快速發(fā)展亦受限于此，因此，在生成式人工智能的算力和算法進一步提升的同時，亦要考慮到企業(yè)的使用成本，從而實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的商業(yè)模式上，生成式人工智能亦會對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生巨大影響，從產(chǎn)業(yè)整體性態(tài)勢來看，生成式人工智能正在促使經(jīng)濟由“平面”走向“立體”。無人機、eVTOL在生成式人工智能的賦能之下，將改變傳統(tǒng)的物理分層，進而走向數(shù)字分層［18］。數(shù)字分層脫離了現(xiàn)有的物理分層，地表、土地不再是唯一的物理空間依托，而其中的數(shù)字調(diào)動、治理必然更依賴于人工智能而非傳統(tǒng)的人。而在商業(yè)模式上，數(shù)據(jù)的價值也會得到進一步提升，例如在飛行過程數(shù)據(jù)的保險定價、基于飛行運營數(shù)據(jù)的航空服務(wù)等，其價格的高低取決于人工智能發(fā)展的水平，擁有數(shù)據(jù)如同擁有了豐厚的資源。而生成式人工智能發(fā)展的進步程度則決定了資源利用的效率，進而整體變革低空經(jīng)濟的商業(yè)模式，生成式人工智能為“高密度、高頻次、高復(fù)雜性”的低空飛行和大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用提供了產(chǎn)業(yè)變革的可能性。

三、生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的風險識別

隨著政策、技術(shù)和產(chǎn)業(yè)自身的不斷完善，低空經(jīng)濟作為新質(zhì)生產(chǎn)力的具體表現(xiàn)形式，正在實現(xiàn)自我的快速發(fā)展，同時對個體、產(chǎn)業(yè)和國家的發(fā)展產(chǎn)生了巨大的影響，從生活方式到商業(yè)生態(tài)等，均帶來了新的模式和變化。生成式人工智能作為一種人機交互技術(shù)，基于其強大的全場景通用能力，亦會產(chǎn)生相應(yīng)風險，因此，應(yīng)基于生成式人工智能的技術(shù)邏輯客觀審視其在低空經(jīng)濟中的風險，做到防患于未然。

（一）個體風險：生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的基礎(chǔ)風險識別

首先，對個體產(chǎn)生安全風險。生成式人工智能在助推低空經(jīng)濟的同時，亦給安全帶來了新的挑戰(zhàn)。從安全來源來看，優(yōu)質(zhì)且廣泛的數(shù)據(jù)是人工智能大模型訓練的核心，它直接關(guān)系著模型的安全性和可靠性，而在訓練過程中，其準確性亦存在風險。生成式人工智能不僅要用未標注數(shù)據(jù)對模型訓練，同時需要人工標注數(shù)據(jù)對模型微調(diào)，然而人工訓練的質(zhì)量參差不齊，數(shù)據(jù)本身亦存在時效性和偏離性風險［19］。目前，從數(shù)據(jù)輸出到訓練過程的安全性無法得到完全保證。鑒于低空經(jīng)濟尚處于起步階段，數(shù)據(jù)的供應(yīng)在數(shù)量和質(zhì)量上均存在不確定性，這可能影響訓練的安全性和有效性。此類缺陷可能給無人機、eVTOL以及其他低空設(shè)施設(shè)備帶來風險，甚至可能對空域管理系統(tǒng)構(gòu)成威脅，從而對人身安全和財產(chǎn)造成損害。盡管《無人駕駛航空器飛行管理暫行條例》等法規(guī)正在逐步實施，但“低空飛行”領(lǐng)域目前仍面臨監(jiān)管不足的挑戰(zhàn)。例如，無人機的非法飛行（俗稱“黑飛”）、侵犯隱私的偷拍行為、干擾禁飛區(qū)域以及操作失誤導(dǎo)致的傷害事件時有發(fā)生。此外，在無人機的培訓和認證過程中也暴露出一定的監(jiān)管漏洞。隨著生成式人工智能技術(shù)逐步融入低空經(jīng)濟領(lǐng)域，如何明確侵權(quán)賠償?shù)呢熑沃黧w和責任劃分等新問題，也需進一步的法規(guī)完善。

其次，威脅個體的隱私風險。在2023年，OpenAI公司的ChatGPT發(fā)生了客戶數(shù)據(jù)泄露事件，部分用戶直接可以看到其他客戶的聊天記錄乃至財產(chǎn)信息和身份信息，嚴重侵犯了客戶的個人信息［20］。OpenAI作為生成式人工智能行業(yè)發(fā)展的龍頭公司，亦不能完全避免該類問題的產(chǎn)生。在我國“知情-同意”的個人信息保護模式下，生成式人工智能模糊了人機界限，在對數(shù)據(jù)進行分析的時候，潛移默化地吸納、學習了輸入的數(shù)據(jù)，特別是低空經(jīng)濟的未來發(fā)展上，其商業(yè)化程度愈深，資本愈發(fā)需要了解人的偏好、情感乃至個人信息，利用生成式人工智能個性化定制的優(yōu)勢，吸引客戶在產(chǎn)業(yè)中進行消費，滿足商業(yè)化運營所追求的利潤。我國允許模型開發(fā)者合理利用公開的個人信息，但是往往在實際過程中，由于業(yè)務(wù)、開發(fā)目標等訴求的變化，對個人信息的利用超出了合理范疇，進而帶來了個人信息保護合法性的不足［21］，對客戶的個人信息模糊而隱蔽地產(chǎn)生了侵權(quán)風險。

最后，對勞動者個體產(chǎn)生技術(shù)侵蝕風險。技術(shù)侵蝕風險主要源于兩種情況，一是技術(shù)替代風險，指生成式人工智能的發(fā)展會加速對低端崗位的替代作用，例如外賣員、網(wǎng)約車司機、保安等，均會面臨大規(guī)模的替代風險。隨著生成式人工智能的快速發(fā)展，無人機外賣、無人駕駛空中出租車以及低空安防監(jiān)控的商業(yè)化運營，可能會對低端就業(yè)的個體產(chǎn)生替代效應(yīng)，當使用生成式人工智能技術(shù)的成本低于人力成本，即會加速資本對原有勞動力的出清。二是技術(shù)控制風險，指生成式人工智能對勞動者的控制。生成式人工智能具備了強大的自然語言交互能力，能夠生成文字、聲音和圖像，然而技術(shù)的實質(zhì)控制者是商業(yè)資本，從勞動過程來看，生成式人工智能的發(fā)展加速了勞動者的“去技能化”，生成式人工智能越強大，勞動者越易產(chǎn)生“技術(shù)依賴”，利用算法的強大取代自我學習，然而背后直接導(dǎo)致了管理者對勞動者的“直接控制”能力增強，進而導(dǎo)致勞動者薪資、自主性的下降，勞動時間的變相延長［22］。對個體而言，技術(shù)替代具有表面性，更易防范，而技術(shù)控制更具隱蔽性，風險的隱匿性更深，所引發(fā)的問題也更為嚴重。

（二）產(chǎn)業(yè)風險：生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的發(fā)展風險識別

首先，應(yīng)注意到空間正義下的資源不均風險。生成式人工智能和低空經(jīng)濟往往優(yōu)先選擇在經(jīng)濟發(fā)達、基礎(chǔ)設(shè)施良好的區(qū)域發(fā)展，我國亦在廣東、海南等沿海地區(qū)率先啟動了相關(guān)的發(fā)展試點。低空經(jīng)濟作為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“新賽道”，能夠顯著提升區(qū)域內(nèi)的旅游、物流、公共服務(wù)，以及智慧農(nóng)業(yè)的效率，使之更加便捷。然而亦需要承認，在基礎(chǔ)設(shè)施落后、經(jīng)濟不發(fā)達的地區(qū)可能更晚、更慢享受到低空經(jīng)濟帶來的便利，而隨著生成式人工智能對產(chǎn)業(yè)變革的加速，這種效率可能會進一步拉大城鄉(xiāng)之間、沿海與內(nèi)陸，以及不同群體之間人的資源享有［23］?；诳臻g正義的視角來看，使得全體人民均能享受到低空經(jīng)濟所帶來的紅利是發(fā)展目標所在，然而亦需要承認的是，這種發(fā)展可能帶來資源的分配不均，從而加劇不同主體、不同區(qū)域間的發(fā)展差距。因此，我們應(yīng)致力于秉持公平正義、共同富裕的目標，進行發(fā)展和建設(shè)。同時，低空經(jīng)濟的發(fā)展可能推動了城市的繁榮，但在這一進程中，它也帶來了對生態(tài)環(huán)境的潛在破壞。鄉(xiāng)村地區(qū)擁有更為豐富的自然生態(tài)資源，也面臨著更大的破壞風險。對野生動物棲息地的影響、水資源的污染，以及廢棄或損壞飛行器的不當處理，都可能對環(huán)境資源造成損害。這些環(huán)境負擔往往由鄉(xiāng)村地區(qū)承擔，而城市則享受了發(fā)展紅利。這種資源分配的不均衡，客觀上可能會加劇城鄉(xiāng)之間的差距。

其次，應(yīng)注重產(chǎn)業(yè)監(jiān)管風險。從低空經(jīng)濟的整體發(fā)展來看，其發(fā)展依托于空域開放，從而實現(xiàn)資源和技術(shù)的有效利用，可以說空域是低空經(jīng)濟的發(fā)展基礎(chǔ)。然而空域?qū)τ趥鹘y(tǒng)監(jiān)管來說尚處于監(jiān)管空白地帶，缺乏可借鑒的經(jīng)驗?；凇秶铱沼蚧A(chǔ)分類方法》，我國空域有A、B、C、D、E、G、W等七類，低空經(jīng)濟主要存在于G、W這兩類非管制空域。然而從地方來看，各省份對空域開放的程度亦有不同，這更加加劇了統(tǒng)一監(jiān)管的難度。隨著低空經(jīng)濟的高速發(fā)展，利益相關(guān)者必然會基于自身利益在監(jiān)管不嚴的空白區(qū)域進行規(guī)則博弈。而生成式人工智能的發(fā)展，也加劇了監(jiān)管難度，不僅要求在地表與空域之間實施監(jiān)管，還須在數(shù)字空間與物理空間之間強化監(jiān)管。在當前低空經(jīng)濟的弱監(jiān)管模式中，“算法黑箱”“數(shù)據(jù)濫用”等傳統(tǒng)風險可能進一步擴散、加劇，從而對產(chǎn)業(yè)發(fā)展構(gòu)成潛在威脅。從經(jīng)濟發(fā)展的趨勢來看，自由且寬松的發(fā)展環(huán)境必然能提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率，然而如何在秩序和效率之間找到平衡，實現(xiàn)既能有效監(jiān)管市場主體的有序發(fā)展，又能促進消費者更為舒適的消費低空經(jīng)濟是產(chǎn)業(yè)監(jiān)管中應(yīng)充分重視的問題。

最后，應(yīng)看到產(chǎn)業(yè)變革所帶來的新業(yè)務(wù)的發(fā)展風險。低空經(jīng)濟不僅讓自身得以發(fā)展，同時也帶動了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。例如保險行業(yè)在看到“萬億級”市場的藍海前景下，針對不同應(yīng)用場景不斷推出新產(chǎn)品進入低空經(jīng)濟領(lǐng)域。國家金融監(jiān)督管理總局發(fā)布的《關(guān)于推動綠色保險高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》中明確提出要“圍繞低空經(jīng)濟等領(lǐng)域提供適配的保險保障方案，為低空經(jīng)濟保險業(yè)務(wù)發(fā)展提供政策指引”，同時在實踐中，中再產(chǎn)險和太保產(chǎn)險也已經(jīng)推出了“低空經(jīng)濟第三者責任險”等。然而，當前的金融產(chǎn)品仍無法應(yīng)對eVTOL等無人駕駛航空器，在生成式人工智能自動駕駛的引領(lǐng)下，引發(fā)了安全保險如何理賠等業(yè)界難題。此外，基于飛行運營數(shù)據(jù)的航空服務(wù)，需要大量利用生成式人工智能進行訓練、模擬，以及實際運營，然而，算法的“可解釋性”、“公正性”和“可問責性”風險依舊存在，這使得在責任劃分時很難界定其責任的歸屬主體是誰［24］。如上困境也說明了新業(yè)務(wù)發(fā)展的風險，無疑是發(fā)展過程中不可回避的難題。

（三）國別風險：生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的根本風險識別

首先，生成式人工智能的數(shù)字平臺對國家數(shù)字主權(quán)形成了新的挑戰(zhàn)。低空經(jīng)濟作為未來的“萬億級”的產(chǎn)業(yè)，其對社會經(jīng)濟發(fā)展的潛在影響將深入到產(chǎn)業(yè)內(nèi)的信息、數(shù)據(jù)的采集、傳輸和應(yīng)用領(lǐng)域，并可能會觸及國家戰(zhàn)略層面。低空經(jīng)濟的應(yīng)用范圍廣泛，覆蓋了包括農(nóng)業(yè)、醫(yī)療救援、氣象觀測、交通管理等多個與國計民生密切相關(guān)的領(lǐng)域，因此可能對國家的數(shù)字主權(quán)帶來巨大的影響和挑戰(zhàn)。已有學者的研究表明平臺型企業(yè)會通過數(shù)字平臺掌握海量數(shù)字資源，并構(gòu)建算法秩序，進而形成對國家的競爭性權(quán)力［25］。在低空經(jīng)濟的發(fā)展中，無人機是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要載體，當前無人機在低空經(jīng)濟領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，同時生成式人工智能作為“數(shù)字大腦”也開始對具體載體產(chǎn)生風險，隨著生成式人工智能作用的日益增強，其對國家數(shù)字主權(quán)風險產(chǎn)生的影響也隨之加深。智慧城市的空中交通航路指揮、智慧路橋的數(shù)據(jù)監(jiān)測，以及低空醫(yī)療救援等，均涉及國家安全和主權(quán)問題。然而，目前海量的數(shù)據(jù)和技術(shù)控制仍主要掌握在生成式人工智能企業(yè)手里，僅憑企業(yè)的力量難以確保生成式人工智能使用的安全性。生成式人工智能面臨著海量的黑客和其他網(wǎng)絡(luò)攻擊的現(xiàn)實風險，例如2023年4月份即有一名黑客入侵了"OpenAI"的內(nèi)部消息系統(tǒng)并竊取了有關(guān)該公司AI技術(shù)的信息，而這一消息直到2024年7月才被媒體曝光。雖然低空經(jīng)濟的海量數(shù)據(jù)更多應(yīng)用于商業(yè)化運作，而商業(yè)化的數(shù)據(jù)背后事關(guān)國家安全信息，但當前大模型的安全機制十分脆弱，可能一串代碼就能找到后臺漏洞，進而擊潰生成式人工智能的安全機制。企業(yè)在技術(shù)優(yōu)勢的加持下，可能與資本形成平臺的“超級權(quán)力”，這可能會與公權(quán)力界限產(chǎn)生重合，潛在地異化公權(quán)力［26］。低空經(jīng)濟其本身蘊含巨大的市場，對資本天生的“逐利性”具有強大的吸引作用，特別是在數(shù)字平臺中，生成式人工智能控制者相對國家主體擁有技術(shù)、人才和原始數(shù)據(jù)獲取等方面的優(yōu)勢，低空經(jīng)濟的未來發(fā)展會有更多私人資本的介入，而國家數(shù)字主權(quán)的實現(xiàn)必然蘊含多種公共性價值，以滿足公共社會的數(shù)字發(fā)展需求。而低空經(jīng)濟發(fā)展的初階性、廣闊性必然會帶來諸多發(fā)展漏洞，平臺型企業(yè)與國家的利益存在差異也必然會給國家數(shù)字主權(quán)和數(shù)字安全帶來新的挑戰(zhàn)。特別是生成式人工智能平臺的隱蔽性，使這種技術(shù)挑戰(zhàn)更深藏其中難以發(fā)現(xiàn)，以ChatGPT3為例，OpenAI在對大模型的訓練中使用了1"750億個參數(shù)，而到了ChatGPT4，訓練參數(shù)則暴增了10倍，在如此龐大的參數(shù)量前，更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，必然蘊含了諸多不良、遭到異化的信息，甚至涉及國家機密的信息亦在生成式人工智能的掌握中。生成式人工智能的“可解釋性”并不強，因此，在低空經(jīng)濟發(fā)展的背景下，如何有效地保護數(shù)字主權(quán)，是一個值得深入探討的問題。

其次，國與國之間存在著數(shù)字殖民風險。數(shù)字殖民具有壟斷性和隱蔽性，特別是當前世界形勢面臨“百年未有之大變局”，數(shù)字殖民主義中的數(shù)字鴻溝、數(shù)字剝削等問題日益顯露，以美國為代表的西方國家基于自身軟件、硬件和網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字優(yōu)勢建構(gòu)了自我的數(shù)字霸權(quán)體系［27］。低空經(jīng)濟不僅是中國的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，亦是西方發(fā)達國家所重視的未來產(chǎn)業(yè)。2023年7月，美國聯(lián)邦航空局（FAA）發(fā)布《先進空中交通規(guī)劃》，旨在進一步促進低空經(jīng)濟的發(fā)展，其中亦有諸多條款涉及生成式人工智能促進低空經(jīng)濟的發(fā)展。在運行模式上，以eVTOL發(fā)展為例，中國采用單一類型的eVTOL形式，而美國、日本等國家則發(fā)展多平臺的eVTOL，并將其整合進各自的UAM（城市空中交通）網(wǎng)絡(luò)，可見中國與其他國家在生成式人工智能和低空經(jīng)濟領(lǐng)域發(fā)展方面存在顯著差異。而各國的發(fā)展基礎(chǔ)不同，必然帶來發(fā)展模式和監(jiān)管規(guī)則的差異，特別是具有先發(fā)優(yōu)勢的國家可通過自我標準設(shè)立、技術(shù)要求規(guī)范和資源分配等方式，限制其他國家的相關(guān)發(fā)展。例如美國要求英偉達公司禁止向中國出售A800、H800系列等AI芯片，就帶有強烈的數(shù)字霸權(quán)主義色彩。在低空經(jīng)濟的發(fā)展上，具有先發(fā)優(yōu)勢的國家必然會限制中國形成自我的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，同樣對生成式人工智能發(fā)展的限制也會限制中國的低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從而避免中國在產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢、技術(shù)標準制定，以及價值創(chuàng)造方面取得主導(dǎo)地位。特別是生成式人工智能的價值理念差異，亦會對各國的產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生影響，西方資本主義更為注重產(chǎn)業(yè)的利潤和效率，而中國則基于“以人民為中心”的理念，更注重安全和以人為本的高質(zhì)量發(fā)展。價值理念的差異亦會造成高昂的“安全稅”，包括對大模型訓練的人力成本、計算資源和模型性能損失等［28］。一旦在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中喪失了領(lǐng)先地位，就不可避免地面臨數(shù)字殖民的威脅，這包括數(shù)字監(jiān)控、算法操控、數(shù)據(jù)安全，以及數(shù)據(jù)壟斷等一系列問題，最終導(dǎo)致數(shù)字鴻溝的形成，對低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和國家的低空安全造成影響。

四、生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的制度應(yīng)對

在低空經(jīng)濟的戰(zhàn)略布局上，我國已出臺多項政策和法律法規(guī)推動其發(fā)展。生成式人工智能的廣泛應(yīng)用，亦能極大激發(fā)低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)活力，促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展，使之能夠應(yīng)對復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)實。然而，生成式人工智能在助推低空經(jīng)濟發(fā)展的同時，也帶來產(chǎn)業(yè)生態(tài)的部分變化，衍生出一系列的風險挑戰(zhàn)。為此，應(yīng)立足于制度化建設(shè)角度，通過補點、建鏈和構(gòu)網(wǎng)形成體系化制度應(yīng)對，紓解生成式人工智能助推低空經(jīng)濟中的風險挑戰(zhàn)。

（一）補點：推動低空經(jīng)濟應(yīng)用場景分級分類標準建構(gòu)，明晰服務(wù)提供者數(shù)據(jù)安全義務(wù)

生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的賦能作用中，具備不同維度的賦能效益，當前我國低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)處于萌芽發(fā)展階段，在利用好生成式人工智能的“效率高超”和“反應(yīng)靈敏”的前提下，在應(yīng)對制度的重點補充中應(yīng)強調(diào)對生成式人工智能的“補短板”。

我國現(xiàn)已在多部相關(guān)法律法規(guī)中明確生成式人工智能的分級分類，例如《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》第二十一條明確了對數(shù)據(jù)的分級分類增加保護制度，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》明確了對算法的分級分類制度等。而在低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中，更應(yīng)該對應(yīng)用場景的分級分類進行進一步細化，進而區(qū)別出使用風險的強弱，建議制定低空經(jīng)濟人工智能應(yīng)用場景分類相關(guān)標準，以達到合理使用生成式人工智能的目的。低空經(jīng)濟涉及不同行業(yè)和不同領(lǐng)域，可將其分為民生服務(wù)場景、城市治理場景、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟場景和國防安全場景等不同場景。在國防安全、城市治理等風險等級較高的應(yīng)用場景中，要按照強標準、嚴要求原則嚴格把控生成式人工智能的使用范圍及其數(shù)據(jù)采集等功能。此類應(yīng)用場景涉及國家安全和公共利益，我國低空經(jīng)濟和數(shù)據(jù)監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)協(xié)同監(jiān)管，以防止重要數(shù)據(jù)外泄，同時，應(yīng)嚴格審查數(shù)據(jù)的來源，并對大型模型和算法實施嚴格的控制措施，以預(yù)防潛在的安全事故。在民生服務(wù)場景和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟場景中，更應(yīng)注重對個人隱私數(shù)據(jù)和企業(yè)經(jīng)濟數(shù)據(jù)的監(jiān)管。一方面應(yīng)保障用戶和企業(yè)的數(shù)據(jù)知情權(quán)。低空經(jīng)濟的發(fā)展價值中蘊含著自由和平等，而知情權(quán)的保障亦蘊含著這種價值理念［29］。生成式人工智能的服務(wù)提供者擁有信息優(yōu)勢，更應(yīng)避免“信息繭房”和“算法黑箱”，以保障企業(yè)和個人的合法權(quán)利。低空經(jīng)濟未來將會面臨多種當前難以預(yù)測的數(shù)據(jù)和信息問題，因此更應(yīng)強化對知情權(quán)的保護，以避免用戶和企業(yè)遭受經(jīng)濟、精神上的損害。另一方面用戶和企業(yè)自身需強化對信息的風險防范意識。在對生成式人工智能的使用中，一定要在基本了解大模型功能的基礎(chǔ)上進行合理使用，開發(fā)其功能和潛力，避免形成對生成式人工智能的功能依賴，在使用中將個人信息和經(jīng)濟數(shù)據(jù)等完全交給生成式人工智能，由生成式人工智能代替用戶和企業(yè)進行關(guān)鍵性決策。

生成式人工智能的服務(wù)提供者則應(yīng)履行數(shù)據(jù)安全義務(wù)。首先，應(yīng)堅持透明度原則，強化生成式人工智能在低空經(jīng)濟應(yīng)用中的可解釋性。低空經(jīng)濟的發(fā)展過程中涉及諸多專業(yè)性知識和名詞，生成式人工智能在了解了專業(yè)信息的基礎(chǔ)上，應(yīng)該運用自然語言讓用戶能更好地了解相關(guān)的信息，避免出現(xiàn)“數(shù)字鴻溝”。尤其是在考慮到未來可能會有更多“數(shù)字弱勢群體”，例如老年人和兒童等，我們更應(yīng)該增強低空經(jīng)濟應(yīng)用的可解釋性，確保他們也能無障礙地使用。低空經(jīng)濟不僅關(guān)乎經(jīng)濟發(fā)展，更關(guān)乎人身安全，用戶必須對此準確理解才能保障其基礎(chǔ)安全性，因此，在低空經(jīng)濟中應(yīng)用生成式人工智能時，應(yīng)做到深層披露，這意味著生成式人工智能的服務(wù)提供者不僅需要向社會公眾解釋，亦要向國家監(jiān)管機構(gòu)做好解釋。其次，生成式人工智能的服務(wù)提供者應(yīng)履行全流程的數(shù)據(jù)安全使用義務(wù)。在數(shù)據(jù)的訓練上，嚴格核查數(shù)據(jù)的來源是否可靠，數(shù)據(jù)是否準確，篩查出錯誤數(shù)據(jù)，特別是大量出錯的數(shù)據(jù)來源應(yīng)直接剔除，做到數(shù)據(jù)來源穩(wěn)定可靠，保障低空飛行的安全。而在數(shù)據(jù)加工上，則應(yīng)注重履行標注義務(wù)，《網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)人工智能生成合成內(nèi)容標識方法》亦明確了生成式人工智能的標識方法和義務(wù)，通過數(shù)據(jù)標注義務(wù)的履行賦予數(shù)據(jù)特征標簽，便于用戶理解，亦便于機器學習等技術(shù)應(yīng)用。最后，應(yīng)強化數(shù)據(jù)的存儲和保護。云平臺分為公有平臺、私有平臺，以及混合平臺，在使用公有平臺時，盡管成本較低且靈活性較高，但其安全性往往不如私有云。因此，對于涉及敏感信息的低空經(jīng)濟數(shù)據(jù)，企業(yè)應(yīng)優(yōu)先考慮使用私有平臺來確保數(shù)據(jù)安全，并采取適當?shù)臄?shù)據(jù)保護措施。此外，企業(yè)還應(yīng)及時將關(guān)鍵數(shù)據(jù)向國家監(jiān)管機構(gòu)進行備案，以防止數(shù)據(jù)丟失。

（二）建鏈：以效率提升促發(fā)展公平，構(gòu)建“研判—審查—評估—歸責—應(yīng)急”的風險規(guī)避機制

低空經(jīng)濟的發(fā)展中，若想保障利益分配、資源享有公平，必然是以產(chǎn)業(yè)的發(fā)展為客觀前提。在這一發(fā)展過程中，不僅要保障低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的快速成長，還要為生成式人工智能服務(wù)者帶來發(fā)展，以實現(xiàn)雙方互惠共利，從而最終為用戶提供便捷公平的服務(wù)。而這一目標的實現(xiàn)，需要構(gòu)建包含“研判—審查—評估—歸責—應(yīng)急”環(huán)節(jié)的風險規(guī)避機制。

在研判機制中，重點在于對數(shù)據(jù)信息的篩選研判。具體而言，低空經(jīng)濟的相關(guān)數(shù)據(jù)在被生成式人工智能服務(wù)提供者收集時，應(yīng)構(gòu)建清晰的收集標準，涉及國家安全和企業(yè)發(fā)展所需的重要數(shù)據(jù)不得隨意收集。但是隨著研判數(shù)據(jù)的增多，應(yīng)進一步細化具體研判的標準，針對在不同應(yīng)用場景下的各類數(shù)據(jù)，在處理時我們要秉承促發(fā)展和保安全并重的原則。以農(nóng)業(yè)領(lǐng)域為例，如需要收集相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)以更好地服務(wù)于低空作業(yè)，那么應(yīng)做出具體研判，在相關(guān)部門的監(jiān)督下合理訓練和使用數(shù)據(jù)，而非簡單的“一刀切”。已有學者提出，低空經(jīng)濟法治化發(fā)展的側(cè)重點在于對“合理利用”邊界的研判［30］，生成式人工智能的使用上亦要合乎其理。審查機制重點在于對生成式人工智能在低空經(jīng)濟運用中輸出內(nèi)容的審查：一是輸出的內(nèi)容是否安全可靠。重點在于低空經(jīng)濟中的自動駕駛、智慧城市治理，以及農(nóng)業(yè)和消防等領(lǐng)域的安全使用，其底線在于確保輸出的方案、規(guī)劃等符合安全使用標準。二是在風險產(chǎn)生的情況下，生成式人工智能需要實現(xiàn)自我審查、自我調(diào)整，以及快速應(yīng)對，特別是在低空經(jīng)濟數(shù)據(jù)量較大、產(chǎn)業(yè)鏈條較長的發(fā)展階段，更需要生成式人工智能實現(xiàn)自我的二次審查，不僅確保安全底線，亦要使得生成內(nèi)容不侵犯個人和企業(yè)的隱私和信息安全，同時符合社會主流的倫理價值觀。評估機制的重點在于安全和效率的衡平，在發(fā)展的初期，生成式人工智能應(yīng)用于低空經(jīng)濟可能帶來更高的風險概率，因此我們更應(yīng)細致評估風險和發(fā)現(xiàn)問題，將損失成本降低。而從長期性視角來看，則需盡早降低使用成本，確保效率提升。具體而言，我們應(yīng)對低空經(jīng)濟的應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)安全和算法等進行評估，找到安全和效率二者的衡平點和契合點，確保低空經(jīng)濟的良性發(fā)展。規(guī)則機制的重點在于在多元主體參與的情況下，如何科學合理地厘清事故責任清單。特別是在低空空域，缺乏地表交通中的安全設(shè)施，如公共地面監(jiān)控等設(shè)備，不同主體更應(yīng)重視歸責機制的構(gòu)建，例如可建議制定規(guī)定要求低空飛行的無人機必須配備有自我飛行記錄系統(tǒng)的激光雷達等。而應(yīng)急機制則為兜底機制，特別是在低空空域?qū)崿F(xiàn)事故發(fā)生后的快速救援和反應(yīng)，以免產(chǎn)生更為嚴重的后果，而生成式人工智能的使用中，亦要配備數(shù)據(jù)清除、算法糾偏等功能，為實現(xiàn)國家安全、企業(yè)發(fā)展和個人隱私的信息兜底提供可靠的解決方案。

（三）構(gòu)網(wǎng)：以政府為發(fā)展主導(dǎo)，多元主體協(xié)同參與構(gòu)建主動監(jiān)管體系

享有生成式人工智能的便捷是用戶和企業(yè)應(yīng)有的積極權(quán)利，作為公權(quán)力主體，政府應(yīng)主張履行積極的給付義務(wù)，以促進和發(fā)展的理念保障低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。因此應(yīng)建立以政府宏觀調(diào)控為產(chǎn)業(yè)發(fā)展主導(dǎo)，市場參與主體有序參與監(jiān)管和發(fā)展，社會中間層組織充分發(fā)揮補充力量的主動監(jiān)管體系網(wǎng)絡(luò)。

政府應(yīng)積極履行自身的主體責任。生成式人工智能在低空經(jīng)濟中的重要風險是人機風險和數(shù)據(jù)安全風險，而我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展較多采用了自上而下的推進模式，因此，政府更需要有針對性地解決重點障礙問題。從宏觀角度來看，政府更應(yīng)對產(chǎn)業(yè)中的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)使用和數(shù)據(jù)安全防范設(shè)置統(tǒng)一的標準規(guī)范，構(gòu)建低空經(jīng)濟的數(shù)據(jù)標準。同時，以漸進式思路逐步實現(xiàn)生成式人工智能助推低空經(jīng)濟的內(nèi)生動力，形成“自上而下”和“自下而上”的雙重推動機制，在人工智能的賦能過程中要對標準設(shè)立、溝通渠道等進行充分調(diào)研，以深入了解低空經(jīng)濟的現(xiàn)實需求和制度障礙。

市場主體則是推動發(fā)展和監(jiān)管的重要力量，其優(yōu)勢在于效率的演進，而劣勢在于對安全問題的部分忽略。因此，市場主體在使用生成式人工智能賦能低空經(jīng)濟的過程中，要重視數(shù)據(jù)信息的共享與披露機制，履行生成式人工智能服務(wù)者的透明度義務(wù)，避免在技術(shù)賦能下加劇資源不平等、權(quán)益不平等和利益不平等，特別是關(guān)注到低空經(jīng)濟中的數(shù)字弱勢群體和數(shù)字弱勢區(qū)域。從產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來看，使用人群必然存在數(shù)字能力參差不齊的情況，而從區(qū)域發(fā)展來看，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平在不同區(qū)域也存在差異，因此，市場主體需要盡可能保障用戶和區(qū)域能夠平等享受生成式人工智能給低空經(jīng)濟帶來的紅利。

社會中間層組織則發(fā)揮輔助性作用。低空經(jīng)濟行業(yè)協(xié)會等自治組織，可不斷創(chuàng)新低空經(jīng)濟文化，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)內(nèi)的從業(yè)人員和用戶實現(xiàn)數(shù)字轉(zhuǎn)型。生成式人工智能的“去中心化”特征使得傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的資源集中化、人員資歷化等特征可能會發(fā)生變革，因此更應(yīng)引導(dǎo)用戶和相關(guān)從業(yè)人員實現(xiàn)自我轉(zhuǎn)型，適應(yīng)數(shù)字化發(fā)展。同時，可基于生成式人工智能的應(yīng)用，探尋低空經(jīng)濟進一步發(fā)展的應(yīng)用范疇，例如通過生成式人工智能進一步促進低空經(jīng)濟與自然資源要素的聯(lián)結(jié)與發(fā)展，同時基于大數(shù)據(jù)分析探索更可持續(xù)、更有效益的低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)運營模式，并為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供專業(yè)建議。

而從監(jiān)管方式來看，需將傳統(tǒng)的事后監(jiān)管模式轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑邦A(yù)防模式。在生成式人工智能的使用上，眾多參與者應(yīng)基于自身發(fā)展利益，優(yōu)先進行規(guī)劃，制定相應(yīng)風險預(yù)案以應(yīng)對各種潛在風險，發(fā)揮各自的保障作用并制定出科學合理的監(jiān)管體系。在監(jiān)管方式上，可以依托多元主體構(gòu)建低空經(jīng)濟的數(shù)字化平臺，確保監(jiān)管的流程合理、數(shù)據(jù)透明以及制度統(tǒng)一，最終實現(xiàn)監(jiān)管結(jié)果的可靠。

五、結(jié)語

生成式人工智能作為一種重要新質(zhì)生產(chǎn)力，在我國的新發(fā)展階段，可以助推經(jīng)濟實現(xiàn)跨越式發(fā)展。低空經(jīng)濟是我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級新的重要著力點與生發(fā)點，更是我國立足于未來，在國際舞臺上塑造新的競爭優(yōu)勢的戰(zhàn)略方向。生成式人工智能與低空經(jīng)濟具有深度的聯(lián)動、耦合與相互塑造的關(guān)系。然而，技術(shù)的發(fā)展并非一帆風順，雖然生成式人工智能的應(yīng)用為低空經(jīng)濟發(fā)展帶來了強大的助推力，但同時也可能產(chǎn)生多元風險。生成式人工智能以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以算法為優(yōu)勢，以算力為推力，在大模型的訓練中不斷發(fā)展。然而，低空經(jīng)濟作為新興行業(yè)，本身具有諸多不可預(yù)知性，這可能導(dǎo)致生成式人工智能本身的數(shù)據(jù)安全風險、算法風險，以及國家安全風險等均可能被不同程度地擴大。因此應(yīng)充分發(fā)揮生成式人工智能的高效性、適應(yīng)性優(yōu)勢，同時在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中結(jié)合政府、市場主體等多元力量予以監(jiān)管協(xié)助，并在制度上予以根本性防范。未來，應(yīng)對生成式人工智能注入更多動能，在低空經(jīng)濟不斷發(fā)展的過程中為其提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，同時思考提出具有中國特色的低空經(jīng)濟發(fā)展藍圖，其中如何應(yīng)用好、應(yīng)用對生成式人工智能應(yīng)是重點關(guān)注方向。

［注"釋］

①

“技術(shù)利維坦”是指技術(shù)在社會治理過程中產(chǎn)生的重大效應(yīng)和社會風險。這個概念強調(diào)技術(shù)在現(xiàn)代社會中的強大影響力，以及由此帶來的潛在問題和挑戰(zhàn)。具體來說，“技術(shù)利維坦”揭示了技術(shù)力量嵌入社會治理過程中所產(chǎn)生的重大效應(yīng)和社會風險，包括對個人自由和隱私的侵犯、社會不平等的加劇等問題。

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Practical"Research，"Risk"Identification，"and"Institutional"Response"

to"Generative"Artificial"Intelligence"for"Lowaltitude"Economy

Yang"Jun，"Li"Changjian

（School"of"Law，"Huazhong"University"of"Science"and"Technology，"Wuhan"430074，"China）

Abstract："""The"Third"Plenary"Session"of"the"20th"CPC"Central"Committee"emphasized"the"development"of"lowaltitude"economy."As"a"future"“trilliondollar”"industry，"how"to"develop"lowaltitude"economy"has"become"an"important"issue."In"the"development"of"lowaltitude"economy，"generative"artificial"intelligence"has"been"utilized"in"a"large"number"of"applications，"and"has"become"an"important"boosting"force"for"lowaltitude"economy."However，"while"generative"AI"enhances"the"productivity"of"lowaltitude"economy"and"realizes"the"change"of"production"relations，"it"also"triggers"different"risks."From"the"perspective"of"practical"research，"generativeAIenabled"lowaltitude"economy"has"triggered"important"changes"in"the"policy"dimension，"technology"dimension"and"industry"dimension."Based"on"risk"identification，"generative"AI"has"triggered"individual，"industrial"and"national"risks"in"different"dimensions."We"should"form"a"systematic"institutional"response"through"mending"the"points，"building"the"chain"and"constructing"the"network"to"alleviate"the"diversified"risks"based"on"the"perspective"of"institutionalization."These"measures"can"empower"the"development"of"lowaltitude"economy"while"giving"the"world"China’s"lowaltitude"economy"application"solutions.

Key"words："generative"artificial"intelligence;"lowaltitude"economy;"risk"identification;institutional"response;"data"security

（責任編輯：張夢楠）