竞争加剧背景下中国参与人工智能全球治理

　　在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上，习近平总书记指出，“各国应当秉持以人为本、向上向善理念，让人工智能成为促进共同繁荣、维护共同安全的一个重要动力源，携手构建公正合理的全球人工智能治理体系”，提出“倡导和衷共济，完善全球治理”。人工智能技术具有广泛适用性，其应用场景多样，技术要素跨境流动频繁，不仅促进了技术的快速发展，也体现了全球治理的必要性。然而，随着各国竞相追求人工智能优势地位，全球人工智能竞争加剧，无序竞争倾向增强，国际社会在凝聚治理共识、建立合作机制以及共享发展成果方面面临挑战。如何与各国一道防止无序竞争、弥合全球智能鸿沟，防止将人工智能用于追求技术垄断和单边利益，是中国参与人工智能全球治理的重要议题。

　　

　　

　　人工智能是全人类共同的智慧结晶和宝贵财富。然而，各国及各地区之间人工智能技术与产业发展水平存在差异，美国、欧盟等少数经济体在全球治理中占据主导地位。这些经济体将人工智能视为战略关键领域，将资源重点投入技术和产业发展而非监管治理，加剧了全球范围内的技术主导权竞争，并存在滑向碎片化、阵营化无序竞争的风险。

　　人工智能产业发展竞争深刻改变各国治理重心，发展与安全的关系失衡。2022年末基于大模型构建的聊天机器人ChatGPT取得技术突破后，安全风险、科技伦理及权利保障等议题随之被纳入各国政策议程，学界与业界也呼吁暂停先进模型研发、先行补足治理规则。然而，近年来全球科技巨头的资源明显向模型训练迭代、人工智能基础设施建设等集中，在产业发展压力下，一些经济体优先考虑产业发展，治理议题处于相对次要的地位。以欧盟为例，其发布《人工智能大陆行动计划》，并通过《数字综合法案》推进治理规则的简化，对原《人工智能法》的合规要求进行调整、延后期限。尽管《人工智能法》的基本逻辑并未改变，但欧盟已经将短期重心放在建设人工智能基础设施、扩大数据供给与培育本土人工智能模型企业上，风险防控、权利保障的目标在相当程度上让位于产业竞争力考量。如果各国普遍在政策实践中优先推动技术创新和产业发展而忽视安全防范，围绕共同安全风险凝聚治理共识的意愿将遭到削弱，人工智能全球治理一致行动的根基也会随之动摇。

　　人工智能技术标准主导权竞争重塑政企关系，政府与企业角色分界模糊。理想状态下，人工智能全球治理需要政府、企业和国际组织等多元主体共同参与，企业作为非国家行为体应在研发和应用过程中承担社会责任，并落实风险防控措施。但随着扩散本国技术标准的需求愈发迫切，一些政府在人工智能领域的角色逐渐从传统监管者转向为企业提供规则便利、资源支持及政策支持的“合作伙伴”。例如，特朗普再次就任美国总统后，美国在监管、产业支持和外交政策等方面为人工智能企业提供了系统性支持。一是以放松监管为导向，取消部分安全测试要求，鼓励创新，并要求各州不得制定与联邦政策相冲突的人工智能法规。二是将领先人工智能企业纳入政府与国防采购体系，从而令企业更紧密地参与国防和安全供应链建设，加深政企利益捆绑。三是在贸易谈判及外交活动中主动将本国人工智能技术栈向盟友与伙伴输出，以支持企业海外业务扩展。这些措施在放松对企业监管的同时，也可能削弱企业自我约束、自律治理的动力，原有的“技术中立”等主张难以自洽。

　　产业发展竞争与技术标准竞争还将加剧人工智能全球治理的信任赤字和阵营化倾向。地缘竞争持续深化之际，各发达经济体倾向于形成技术联盟，并在国际标准制定过程中优先考虑自身利益，这使部分发展中国家在规则制定中处于相对边缘地位。为解决这一问题，联合国及相关国际组织通过《全球数字契约》等文件构建共识框架，并设立“人工智能独立国际科学小组”“全球人工智能治理对话”等机制，以促进政策协调并缩小南北发展差距。尽管存在对话与协商的平台，各国仍根据自身利益、价值观和发展阶段对人工智能治理原则有不同理解和阐释，可以“坐下来谈”，但实际讨论往往反映出各自的立场和优先事项，难以形成统一共识。

　　

　　

　　中国是人工智能大国，在人工智能模型研发、基础设施建设和治理实践方面具有较高水平和较多积累。但在参与人工智能全球治理的过程中，一方面，全球竞争加剧、治理共识有限以及国际制度碎片化增加了外部环境的复杂性；另一方面，中国的治理规则体系仍在探索阶段，制度输出能力仍待加强。

　　与人工智能技术和产业实力相比，中国的治理理念在国际社会的影响力仍有限。中国倡导和衷共济，完善全球治理，坚持共商共建共享的全球治理观。然而，中国人工智能治理理念所蕴含的法治逻辑与普惠包容发展的目标尚未得到国际社会充分理解，部分国家仍存在一定程度的疑虑，影响合作推进。部分经济体在理解中国在人工智能领域的角色时，将其视为潜在技术竞争者，并关注其技术发展是否会形成市场垄断或战略控制。若外部认知差距和信任问题不能缓解，将难以在法律规则、技术标准和争端解决机制等层面形成广泛共识。同时，中国立场在全球治理机制中的融入也会受到限制。

　　多边治理机制执行力不足、国内治理规则体系仍在建构，中国治理方案对外推广难度较大。联合国“独立国际人工智能科学小组”“全球人工智能治理对话”等机制主要限于科学咨询与对话协调，不具备政策制定权和约束性标准执行权。同时，军事人工智能等关键领域不在其覆盖范围内，即使形成书面共识，也难以转化为实践成果。中国现行规范主要依托部门规章和地方试点，算法备案及分类分级管理等制度设计侧重于特定应用场景和技术风险。网络安全法虽已设置人工智能相关条款，对伦理规范、风险监测评估和安全监管作出规定，但仍未形成系统化的治理规则，也缺乏能够向国际社会完整展示中国治理经验的制度性框架。此外，部分国家在参与人工智能治理合作时受到外交和政治因素影响，可能需要遵循特定国家优先安排或接受某些排他性条款，这进一步增加了中国推动治理方案在国际上实施并形成可借鉴案例的难度。

　　

　　

　　参与人工智能全球治理应依托已有实践经验，将中国在人工智能领域的实践优势转化为制度供给能力。同时，还应对国内治理实践进行系统梳理，形成可输出和可交流的制度方案，以增强国际社会对中国治理实践的理解。

　　塑造规则优势。近年来，国内学界先后形成《人工智能示范法（专家建议稿）》及《中华人民共和国人工智能法（学者建议稿）》等成果，不仅为国家人工智能立法提供参考，也为国际治理交流提供案例和经验。基于已有成果，推进人工智能专门立法时可重点关注以下几个方面。一是确立基础原则和规则框架，包括安全可问责、透明可解释、公平平等及促进创新发展的原则。二是坚持统筹发展和安全，结合产业发展实际，明确安全风险管理的底线要求。三是设立国际合作专门条款，将中国反对技术垄断、推动开放合作的原则纳入法律框架。四是探索域外适用规则，依据与我国的适当联系对境外人工智能研发和应用活动实施管辖，并促进与相关国家的沟通与协调。

　　发挥开源优势。开源生态因其开放、透明、鼓励协作和共享的运行逻辑，为推动国际合作和建立信任提供了独特价值。中国在开源大模型领域具备一定技术基础，头部开源模型持续更新迭代，成为全球开源人工智能生态中不可忽视的贡献者。应完善开源模型风险治理，建立分层责任框架，以基础模型研发者为关键，涵盖应用、微调和使用等各个环节，并在算法备案、内容安全和风险防控等环节明确各主体责任。探索在开源模型许可证设计中纳入训练数据来源声明、合规说明、高风险场景使用限制等条款，提供开源模型使用者义务范本。基于国内主要开源社区的实践经验，探索完善模型合规指引与安全评估机制，积极参与国际开源治理规则的制定进程，通过各类开源基金会、国际标准化组织形成可广泛参考的实践方法。

　　巩固应用优势。在智能网联汽车、智慧医疗、智能制造等领域，中国已建立一定的应用实践基础，为治理规则的实践检验提供了独特条件。依托国家数据局可信数据空间试点、中欧汽车行业数据可信应用场景试点等实践，系统整理典型做法，形成一批可对外展示的监管案例、产业发展案例和国际合作案例。对智能网联汽车数据跨境合规等领域的制度经验进行总结，将已有实践整理为可参考的人工智能跨境应用案例。在企业拓展海外市场过程中，通过技术标准互认和合规等效认定等制度合作推动规则扩散。同时，鼓励主要人工智能企业参与国际标准制定，为产业出海提供制度支持。

　　推动试点先行。在国家人工智能创新应用先导区、国家新一代人工智能创新发展试验区等开展试点，有助于为法律法规和政策的制定完善积累经验，并为对外合作提供实践基础。在人工智能治理前沿议题上进行制度创新，并在数据跨境流动、算力跨境服务及“词元出海”服务等领域开展探索，积累可行经验。设立监管沙盒，允许企业在可控范围内开展高风险场景试点测试，通过跟踪监测积累风险识别和处置经验，并通过国际交流合作渠道进行分享。坚持扩大开放，允许符合条件的境外人工智能企业和外商投资企业参与试点。

　　（作者系中国信息通信研究院政策与经济研究所工程师）

　　● 责任编辑：张怡静