构建人工智能国际协同治理机制

当前，全球人工智能治理处于关键节点。人工智能迅猛发展，在生成式AI、智能医疗等领域实现突破，推动科技创新与产业变革，成为各国战略焦点，呈现高度跨国性与复杂性。同时，数据跨境流动、算法伦理、技术滥用等治理难题凸显，联合国相关声明及算法歧视案例揭示了风险。全球人工智能鸿沟扩大，资源向少数国家集中，多数国家被排除在治理讨论外，加剧发展不平衡。这些无不警示国际协同治理面临紧迫性，需推动人工智能治理的国际合作机制构建，以应对严峻挑战。

近年来，人工智能治理的国际合作取得一定进展，既为技术的全球性发展注入动力，也为应对跨国治理挑战探索了路径，形成了多层次、多领域、多形式的合作格局。其一，多边合作框架初具雏形。在多边合作方面，联合国经济合作与发展组织（OECD）等国际组织积极推动人工智能治理的全球性框架建设。联合国主导的多边机制发布《人工智能伦理问题建议书》等报告，为全球人工智能伦理与治理提供了重要的规范依据；OECD 和全球人工智能伙伴关系（GPAI）的人工智能政策原则，为人工智能技术的可持续发展提供了指导。此外，世界经济论坛等国际平台也成为推动人工智能标准化与治理规则的重要场所。一些全球智库通过研究报告、国际论坛和政策建议，为“AI为全球公共产品”倡议提供理论支撑与行动建议。其二，区域性合作机制逐步深化。区域合作在人工智能治理中展现出较强的灵活性和协调性。欧盟在人工智能治理方面通过《人工智能法案》等立法尝试，为区域内人工智能技术应用提供了制度保障，并将其治理经验向全球推广。此外，亚太地区的人工智能合作也在加速，中国与东盟在智慧交通、工业制造等领域的合作取得了显著成果，推动了区域内人工智能技术的落地与共享。中国与南非、阿联酋签署《关于全球生成式模型共享与备案的框架协议》，加强模型共享等方面的技术合作。其三，行业与技术标准制定取得进展。人工智能技术标准的制定和推广是国际合作的关键领域之一，直接关系到全球人工智能产业的协同发展和治理的规范化。近年来，国际标准化组织（ISO）、国际电信联盟（ITU）以及电气与电子工程师协会（IEEE）等机构在算法透明性、隐私保护、数据安全等方面积极推动标准制定，逐步探索形成具有国际适用性的技术规范。此外，跨国企业和研究机构通过设立全球性行业联盟，在技术研发、应用合作及政策倡导等方面取得了一定成效，为国际合作注入了新动能。其四，双边合作呈现多样化发展。双边合作是人工智能国际合作的重要补充形式，不同国家间在人工智能研究、技术应用和伦理规范方面开展了广泛且多样化的合作。例如，中欧围绕数据治理和自动驾驶技术展开了深入交流，中美在学术研究领域的合作一度非常活跃。这些合作为技术创新和政策协调注入了动力。

尽管当前国际社会在人工智能治理领域的合作取得了一定进展，但实际运行中仍面临诸多挑战。这些挑战不仅制约了国际合作的深度和广度，也影响了全球人工智能治理机制的有效性和公正性。

首先，治理规则碎片化，全球协同性不足。当前，国际社会在人工智能治理规则的制定上呈现出多元化特征，但缺乏统一性与协调性。不同国家和地区根据自身技术发展水平、产业布局以及安全考量，制定了各自的人工智能政策与标准。例如，欧盟率先推进《人工智能法案》的立法进程，美国则强调通过市场主导推动技术创新。这种区域间规则的不一致性导致人工智能治理呈现出碎片化局面，不仅增加了跨国企业的合规成本，也削弱了全球合作的协同性。

其次，技术与数据壁垒加深，合作基础受限。人工智能技术与数据流动的跨国性特点要求全球范围内的开放与共享，但现实中，各国基于国家安全和经济利益的考量，频繁采取技术出口管制、数据本地化等措施，逐步加剧了技术与数据壁垒。部分国家对关键人工智能技术实施严格的出口限制，削弱了技术扩散和能力共享的可能性；而数据跨境流动的政策分歧，进一步阻碍了全球人工智能生态的互联互通。在这种情况下，国际合作的基础被削弱，全球技术和数据资源的优化配置难以实现。

再次，发展中国家参与度不足，合作公平性受限。人工智能国际合作的主导权主要集中在发达国家和少数跨国企业，而广大发展中国家在技术研发、资金投入以及规则制定中的参与度明显不足。这种不平衡不仅使得发展中国家难以从技术合作中获取应有的利益，还使得全球范围内的人工智能治理缺乏包容性和代表性。发展中国家在合作中的“边缘化”现象，既是全球技术差距的体现，也进一步放大了全球数字鸿沟。

最后，伦理与价值观分歧增多，合作信任缺失。人工智能治理中的伦理与价值观问题日益成为国际社会关注的重点，但各国在文化背景、社会制度和政策目标上的差异，导致在伦理规范和价值取向上难以达成一致。在算法公平性、隐私保护以及技术滥用等敏感问题上，部分国家更倾向于强调个人权利与自由，而另一些国家则更关注社会稳定与公共安全。这种分歧加剧了国际社会在人工智能治理中的信任赤字，也使得相关合作的推进更为复杂。

人工智能国际合作中面临的碎片化、壁垒加深、发展不均与价值分歧等问题，既有深刻的技术经济背景，也与国际政治格局、制度安排和治理理念密切相关。

全球治理体系对新兴技术的适应性不足。人工智能作为新兴技术，其跨领域、跨国界的特性对现有全球治理体系提出了巨大挑战。然而，当前的全球治理体系总体上仍以传统议题为主，缺乏对新兴技术的快速响应机制和灵活的协调能力。现有的人工智能治理国际规则和多边机构在制定统一标准、协调利益诉求方面进展缓慢，导致治理规则滞后于技术发展。此外，现有的多边合作框架更倾向于“原则性指导”，缺乏强制性约束和具体实施路径，难以有效应对人工智能治理中的复杂问题。这种适应性不足直接导致了治理规则的碎片化和全球协同性的缺乏。

国家利益与技术竞争的深度博弈。人工智能作为未来科技竞争和经济发展的战略制高点，已经成为各国追逐技术优势的重要领域。一方面，各国对人工智能技术的战略意义高度重视，普遍采取技术保护主义政策，以保障自身在全球技术竞争中的主导地位。在关键技术出口、数据跨境流动等问题上，部分技术领先国家基于国家安全和经济利益的考量，强化技术壁垒和数据管控，直接削弱了国际合作的开放性与包容性。另一方面，人工智能技术的极高附加值使得国家间技术竞争日益加剧，合作与竞争的双重关系使得一些国家对国际合作持保留态度，难以形成真正的合作共识。这种竞争性博弈是技术与数据壁垒加深的重要根源。

发展不平衡与文化价值差异的长期积累。人工智能国际合作中“发展鸿沟”和“价值观分歧”的问题，根源在于全球长期存在的技术发展不平衡与文化制度差异。发达国家凭借技术、资金和市场优势占据国际合作的主导地位，而发展中国家在技术能力、经济实力和制度安排上相对薄弱，无法充分参与技术研发和规则制定，导致国际合作公平性和包容性不足。与此同时，不同国家在社会文化、政策目标和价值观念上的差异，使得在隐私保护、算法公平性、伦理规范等关键议题上难以形成一致意见。这种差异加剧了国际社会在人工智能合作中的信任赤字，进一步影响了治理的协调性与有效性。

针对人工智能治理国际合作中存在的诸多问题，国际社会需要进一步加强机制创新和政策协调，推动人工智能治理走向更加有益、安全、公平的方向。

加强多边合作机制建设，推动全球规则统一。国际社会应充分发挥联合国、OECD、世界经济论坛等多边平台的作用，加快构建具有普遍适用性的人工智能治理规则。在此过程中，加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系，重点制定涵盖算法透明性、隐私保护、伦理约束等领域的全球性标准和规范，提升规则的执行力和约束力。通过建立协调机制，减少不同区域和国家间规则的冲突，推动全球治理框架的统一化和系统化，确保人工智能安全、可靠、可控，推动人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。

推动技术与数据开放共享，降低国际壁垒。强化国际的技术交流与数据共享机制，建立覆盖关键技术的全球开放合作网络，为人工智能技术的跨国流动提供制度保障。各国应在确保国家安全的前提下，合理放宽技术出口限制和数据跨境流动的管控，推动全球人工智能资源的优化配置。同时通过设立国际技术合作基金，支持跨国企业和研究机构在技术研发和应用领域开展深度合作，共同提升全球人工智能治理能力。

提升发展中国家参与度，促进合作的包容性。国际社会应加大对发展中国家的技术支持力度，帮助其提升人工智能技术能力和治理水平。通过国际合作，以援助项目、技术转移、人才培养计划等形式，缩小技术鸿沟，增强广大发展中国家在国际合作中的话语权。发展中国家有权平等参与模型训练、评估与流通规则制定。在规则制定过程中，应充分听取发展中国家的意见和诉求，确保全球治理框架的公平性与包容性，避免人工智能发展进一步加剧全球不平等。

建立跨文化对话机制，弥合伦理与价值观分歧。针对人工智能治理中的伦理与价值观差异，国际社会应通过加强跨文化交流与对话，探索形成兼顾多样性与普适性的伦理规范。依托国际组织和学术机构，搭建全球伦理研究和交流平台，推动不同文化背景下的利益相关方达成共识。通过试点合作项目，在实践中验证并完善人工智能治理中的伦理原则，逐步推动价值观念的趋同与互信的建立。促进技术创新与防范社会风险间建立动态平衡，确保技术发展符合“向善可控”的价值导向。

（作者系习近平经济思想研究中心研究员）

责任编辑：王梓辰

文章来源：http://www.71.cn/2025/0815/1269733.shtml