2026年7月9日，美国孟菲斯大学FedEx卓越讲席教授梁会刚（Huigang Liang）应邀来到我院，为师生带来题为“The Risk Paradox of Generative AI Diffusion: ChatGPT Exposure, AI Democratization, and AI Investment”的专题讲座，现场交流气氛热烈。

梁会刚教授从生成式人工智能快速扩散的现实背景切入。他指出，以ChatGPT为代表的生成式人工智能在创造社会和经济价值的同时，也可能带来安全性、可靠性、隐私泄露、虚假信息和算法偏见等风险。现有研究较多关注生成式人工智能对个人和组织的影响，而此次研究进一步讨论：一个国家接触ChatGPT后，整体人工智能风险是否会上升，以及这一影响通过何种机制产生。

随后，梁会刚教授基于风险社会理论，阐释了生成式人工智能扩散中的“风险悖论”。一方面，ChatGPT降低了人工智能开发和应用门槛，使更多普通用户和开发者参与创新，推动了“人工智能民主化”；但开发主体更加分散、技术水平和安全规范不一，也可能放大人工智能风险。另一方面，ChatGPT也会促进企业和机构增加人工智能投资，通过技术人才、基础设施、安全测试和组织治理能力提升，降低部分风险。

在实证研究方面，研究团队构建了覆盖131个国家、2020年至2025年的国家—月份面板数据，包含9432个观测值，并采用双重差分、事件研究、倾向得分匹配、安慰剂检验和双重机器学习等方法进行分析。研究发现，在ChatGPT公开发布后，能够访问ChatGPT的国家相较于无法访问的国家，人工智能风险出现了更明显的上升。

进一步分析表明，人工智能民主化会放大风险，而人工智能投资能够在一定程度上缓解风险。但总体来看，风险增加效应超过了投资产生的风险降低效应。这意味着，分散化人工智能创新的扩散速度，可能快于现有监管和治理能力的提升速度。

讲座最后，梁会刚教授指出，人工智能风险并非单一技术问题，而是技术可及性、创新社区、资本投入和治理能力共同作用的结果。政策制定者在鼓励人工智能创新和普及的同时，也应完善开发规范、安全审查、平台责任和风险监测机制，推动技术扩散与治理能力协同发展。

此次讲座深化了学院师生对生成式人工智能扩散、人工智能风险治理和因果推断研究的认识，也为数字经济与信息系统领域的相关研究提供了新的理论视角和实践启示。

此次学术活动获“中央高校基本科研业务费资助”（supported by “the Fundamental Research Funds for the Central Universities”）、“北京高等学校哲学社会科学创新中心首都数字经济高质量发展创新中心资助”（supported by “Beijing Higher Education Innovation Center for Philosophy and Social Sciences Center for Philosophy and Social Sciences—Capital Digital Economy High-Quality Development Innovation Center”）和“高等学校学科创新引智基地资助”（Supported by the 111 Center）（B20094），特此致谢。

撰稿：李梦迪、张昊       排版：顾祎恒

初审：孙宝文      复审：王红梅