当人工智能与生物医疗交叉融合催生出AI辅助诊断新场景，当数据要素的流动跨越行业、区域甚至国境，过往条块分割、分域施策的科技治理模式早已难以适配新的技术发展态势，科技治理趋于整体化，正在成为全球范围内科技治理变革的核心方向。

此前的科技治理多采用“铁路警察各管一段”的碎片化模式：不同行业的科技应用分属不同主管部门监管，技术研发、落地应用、事后追责各环节分拆管理，央地之间、区域之间的治理规则存在差异。这种模式在技术边界清晰、应用场景单一的发展阶段尚能发挥作用，但随着技术融合度不断提升，监管空白、规则冲突、执行效率低等问题逐渐凸显：早前人脸识别滥用问题频发时，曾出现过采集环节无明确准入门槛、存储环节安全标准不一、滥用后追责权责不清的困境，正是碎片化治理的典型弊端。

科技治理走向整体化，本质是技术发展规律倒逼治理体系革新的必然结果。一方面，当下前沿技术普遍呈现跨界融合特征，单一技术的应用往往涉及多个领域的监管要求，比如生成式AI的内容治理既要符合网络内容监管规则，又要满足知识产权保护要求，还需兼顾算法伦理、数据安全等底线，单靠某一个部门无法实现全维度监管；另一方面，科技风险的传导性早已突破地域和行业边界，算法歧视可能从招聘场景蔓延到信贷、公共服务领域，数据泄露的影响可能波及多个省份甚至境外的用户，只有整体化的治理体系才能实现风险的前置防控和全域处置。

从国内的治理实践来看，科技治理整体化的脉络已经十分清晰。在顶层设计层面，中央科技委员会的成立实现了对科技工作的集中统一领导，从国家层面统筹科技发展与治理的重大事项，打破了过往部门之间的权责壁垒；在规则制定层面，《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法》等规范性文件均由多部门联合发布，实现了监管规则的统一协调；在执行层面，跨部门联合执法、央地联动监管、跨区域治理协同已经成为常态，长三角等地探索建立的数字经济协同治理机制，实现了数据要素流动、新业态监管的规则统一，大幅降低了跨区域经营的科创企业合规成本。此外，治理范围也从过去的事后追责延伸到全链条覆盖，从科研立项阶段的伦理审查，到应用落地阶段的风险评估，再到运行过程中的动态监测，形成了闭环式的治理体系。

整体化的科技治理，既守牢了安全底线，也为创新留出了充足空间。一方面，统一的规则标准、协同的监管机制有效填补了过往的监管空白，近两年来针对大数据杀熟、算法沉迷、数据泄露等问题的集中治理成效显著，用户权益保护、科技伦理底线的防护网越织越密；另一方面，整体化治理避免了规则冲突带来的合规成本，“一站式”科创服务、包容审慎的监管清单让科创企业无需再应对多头管理的困扰，能够将更多精力投入技术研发。

当然，科技治理整体化的推进仍有不少需要完善的空间：部门之间的信息共享壁垒有待进一步打通，公众参与治理的渠道仍需拓宽，全球科技治理协同的参与度还可以进一步提升。未来随着整体化治理体系的不断完善，我们既能最大化释放科技的创新红利，也能有效防控技术带来的各类风险，真正实现科技发展与公共利益的同频共进。

本文由AI大模型（Doubao-Seed-1.6）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。