□ 大河财立方 记者 陈薇

当豆包化身浦东美术馆的智能讲解员，为观众定制化解读艺术作品；当阿里千问打通生活服务生态，完成点外卖、订酒店的全流程操作，AI正在加速走出“对话工具”的限制，从信息提供者转变为千行百业的实际行动者。这一从“能说”到“会做”的跨越，绝非技术的偶然突破，而是人工智能产业发展到一定阶段的必然结果，是技术迭代、市场需求与产业升级同频共振的必然趋势。

从技术演进逻辑来看，AI的核心价值始终在于赋能实践、提升效率，单纯的信息输出早已无法满足行业与用户的深层需求。早期AI作为对话工具，解决了信息获取的便捷性问题，但随着大模型算力提升、训练数据扩容与算法逻辑优化，AI具备了自主推理、场景适配与流程执行的能力，拥有更多执行权成为技术成熟的自然延伸。这种能力升级，让AI从辅助参考走向主动落地，本质上是技术突破自身边界、释放更大价值的必经之路。

从市场需求端来看，“能办事”也开始成为用户对技术服务的新诉求。当下，若想规划一场旅行，已无需对着AI生成的攻略手动筛选酒店、预订车票，只需明确需求并进行扣款授权，智能助手便能一站式搞定行程规划、出行装备推荐、酒店餐饮预订。这种全流程闭环服务，精准契合了快节奏生活下用户对便捷性、高效性的追求。

从产业发展维度来看，AI承担更多执行职能，是数字经济与实体经济深度融合的关键抓手。在制造业领域，AI可自主完成生产线巡检、参数调试与故障预警；在政务服务领域，能实现审批流程自动化、政策精准推送；在医疗行业，可辅助完成病历整理、影像分析与预约分诊，AI的执行能力正在渗透到产业全链条，推动各行业从数字化向智能化转型。

毋庸置疑，让AI拥有更多执行权，所带来的效率提升与生活便利，是时代赋予我们的技术红利。但与此同时，拥有越来越多执行权的AI，也让原本“AI提供参考，人类最终决策并负责”的权责边界变得模糊不清。如果AI在执行过程中出现偏差，比如未经确认更改外卖规格、误订与需求不符的酒店、错选出行日期导致车票作废，这些因技术问题引发的损失，显然不能让用户承担所有风险，既违背公平原则，也会消解公众对AI技术的信任，最终制约行业的规模化发展。

因此，在AI拥有越来越多“办事权”的同时，需要技术研发、平台运营、政策监管等多方协同发力，让AI的执行权一开始就运行在可控、可管、可追责的框架内。

比如，技术研发端，开发者应加大对大模型可解释性技术的研发投入，让AI的决策过程尽可能实现可追溯、可验证；针对不同应用场景打造垂直化、精细化模型，减少AI“幻觉”的发生概率，提升执行的准确性，为AI“会做事”筑牢技术根基。

平台运营端则应当在用户授权环节，做到清晰告知、明确约定，让用户充分知晓AI的执行范围、操作权限与潜在风险；制定标准化的服务协议，明确当AI出现执行失误时，开发者、平台方、服务商各自应承担的责任，不让用户成为风险的最终承担者，为AI“会做事”搭建信任桥梁。

AI从“能说”到“会做”的跨越，是AI落地场景应用的必然成果，是技术进步与产业发展的双向奔赴。让AI的便捷性与安全性并行，也让这一趋势走得更稳、更远。只有筑牢AI执行权的制度与技术防线，才能让人工智能在可控的框架内释放最大价值，真正成为赋能生活、助力产业的可靠伙伴，让技术红利真正惠及每一个人。

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