全球AI治理三大模式急需走向合作与共振

围绕着人工智能（AI）可能出现的多重风险与未来威胁，美国、中国与欧盟分别推出了各自的治理框架与监管模式，相关制度与规则主要针对本土AI运行而创建，其中虽有不少合理的有效成分，但横向看却在方向引导与条款设置上存在着不少冲突，并且彼此又都希望将自身标准上升为全球标准，由此使得全球AI治理规则目前依然处于撕裂状态。在人工智能发展对经济与产业的影响具有鲜明全球化特征的背景下，中美欧更须求同存异，协力构建对全球AI治理具有决定性作用的国际规则。

美国路径：以技术优势换取规则主权

与拜登政府颁布的《安全、可靠和可信赖的开发和使用人工智能》以及《人工智能扩散规则》等AI行政指令强化监管完全不同，特朗普政府推出的《AI行动计划》实施了更为激进的“去监管化”政策导向，虽然继《AI行动计划》之后发布的《创世纪计划》提出加速对美国50个州AI监管的立法进程，但程序约束使得立法动作短期很难完成，因此美国对AI的治理基本处于低约束或软约束状态。

主张“去监管化”的直接目的就是鼓励与支持私营企业加快技术创新，《AI行动计划》还明确了对地方各州政府放松监管的激励措施，即那些限制性规则越少的州，获得联邦政府的财政补贴就越多，反之就要面临处罚。表面上看，这些规定好像是美国国内的事情，其实不然。《AI行动计划》明确指出，要通过放松监管所营造的领先技术确保美国在“全球AI领域不容置疑、不可挑战的主导地位”，显然，在全球AI治理方面，美国并不是没有战略设计，相反所构造的“路线图”非常清晰，即通过绝对优势的技术主权，换取全球AI治理的规则主权。

《AI行动计划》也宣布开源生态与开放创新，但同时明确这种导向安排具有“地缘战略意义”，为此，《AI行动计划》承诺向盟友提供包括硬件、模型、软件以及标准等在内的“全栈AI出口套餐”，只是这种出口又绝对不是单向的，而是盟友必须答应与美国一起建立技术出口联盟，这样，在强化盟友对自己技术依赖的同时，美国也可以实现对盟友的技术控制，而一旦后者在技术上被“卡脖子”，市场话语权就会被完全边缘化，美国的技术标准便顺理成章地扩容并上升为规则标准。

欧盟路径：以信任红利获取规则主权

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无论是可训练的数据资源，还是可支配的算力能量，抑或是芯片设计与制造，欧盟显然要弱于美国，甚至某些方面也不可与中国同日而语，虽然德国、法国等欧盟轴心国拥有一定的数据中心与算力资源，但也无法改写欧盟成员国AI结构性严重失衡的事实。当然，欧盟也非常清楚自己的短板，于是，在强化基础设施建设的同时，欧盟走出了一条特定的AI治理路径。

欧委会颁布的《AI法案》是世界首部AI的监管法规，该法案采用风险分级监管框架，将AI风险分为三类：一是最高风险系统，包括潜意识操控技术、利用人性弱点的AI系统、进行社会评分的AI系统以及无差别面部抓取和实时远程生物识别技术等；二是高风险系统，包括在生物识别系统、关键基础设施管理、教育评估工具、就业招聘系统、公共服务权限系统、执法工具等八大系统中应用AI并构成重大危害的风险；三是低风险与有限风险系统，此类系统既未被禁止也不属于高风险，在现有规则下只需遵守现行法律法规，无需履行额外义务。

对于高风险系统，《AI法案》设立11项强制性要求，包括训练数据版权透明度、人类监督机制和网络安全认证等，违反规定的企业将被处以最高3500万欧元或最高年收入7%的行政罚款。另外，鉴于通用AI（GPAI）应用的广泛性，欧盟还单独发布了《GPAI模型指南》，明确了GPAI“提供商”与“投放市场”的定义框架以及具体的义务责任，同时欧委会发布了《GPAI训练内容公开摘要模板》，要求供应商按照此模板制定和公开训练所用内容，违者最高可被处以全球年营业额3%或1500万欧元的罚款。

对于欧盟而言，率先建立全面AI治理框架，当然是希望能够对全球AI监管标准的建立产生影响，同时欧盟也非常清楚，凭自己的一厢情愿肯定难以实现上述目标，故在建构出完整AI治理规则的同时，更着重提升监管的强度，哪怕不少条款被指责为苛刻过度而妨碍企业创新，欧盟也不以为然，毕竟法规设定的战略指向是让欧洲企业创造差异化的“合规先行者优势”，将伦理高线最终转化为信任红利，且一旦得到了国际社会的肯定与认可，欧盟的监管优势便会很自然地转化为规则标准输出，并最终可能升级成全球AI治理的黄金标准。

中国路径：以普惠导向赢取规则主权

作为中国政府发布的首份AI监管指导性文件，《新一代AI伦理规范》明确提出了增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养等6项基本伦理要求,在此基础上，中国政府推出了《生成式AI服务管理暂行办法》，对生成式AI确立了发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，以及实行包容审慎和分类分级监管的政策方向，明确要求在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中坚守智能向上向善的伦理底线。

《全球AI治理倡议》（下称“倡议”）是中国对外发布的第一份有关全球性AI治理的官方文件，在提出AI发展应坚持“以人为本”理念与“智能向善”宗旨的同时，倡议明确要建立AI风险等级测试评估体系。更为重要的是，倡议在强调AI发展须坚持相互尊重、平等互利的原则基础上，提出要增强发展中国家在AI全球治理中的代表性和发言权，确保各国AI发展与治理的权利平等、机会平等、规则平等，不断弥合智能鸿沟和治理能力差距。

以倡议为导向，股票配资，多空杠杆，证券配资平台，资讯查询中国政府发布了《国际AI开源合作倡议》，不仅启动成立全球AI创新治理中心，而且倡导成立世界AI合作组织。在此之前，以倡议为基础，中国政府还推出了《AI安全治理框架》，系统性确立了包容审慎、确保安全，风险导向、敏捷治理，技管结合、协同应对、开放合作、共治共享等AI安全治理的基本原则，为促进AI健康发展和规范应用提供了基础性、框架性技术指南。

中国政府对全球AI治理规则的创建具有三大影响：一是特别注重普及普惠，坚持开放共享、智能平权，让AI发展成果更好惠及全球；二是特别注重统筹发展和安全，确保AI在造福人类上最终修成正果；三是特别注重全球共同治理，在贡献更多中国智慧的同时，愿意参与推动多双边合作，推动早日形成具有广泛共识的AI全球治理框架和规则。

难以完全并轨但可同向而行

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就监管模式本身看，中美欧都存在着继续改善与完备的空间，其中遵循技术为王的美国监管模式自然需要进一步平衡创新与监管的关系，而偏于制度约束的欧盟监管模式也要格外注意平衡监管与发展的关系；对于倡导共享普惠的中国监管模式来说，同样需要努力平衡监管与安全的关系。对于三大经济体而言，只有平衡好各自的重点关系，才可能在全球AI治理问题上寻找到更多的共振点。

目前来看，妨碍中美欧共同推动全球AI治理进程的主要因素来自三者之间，尤其是欧美间难以耦合的监管理念以及为争夺AI主导权而展开的激烈博弈。一方面，欧盟的严格监管制度必然抬升企业的合规成本，而美国的弱监管也势必产生不小的创新风险，二者之间存在非常鲜明的分野甚至对立，彼此能够互认的可能性较小；另外，对于欧盟而言，如果简单地接受美国技术的“全栈AI出口套餐”，不仅担心谷歌、微软、Meta这类美国大型科技公司会失去控制，致使监管规则成为摆设，更十分焦虑会在技术上对美国构成太强依赖，最终遭人“卡脖子”而丧失监管主动权。中国虽然释放了全球共治共享的善意，但很难得到美国的认同，欧盟在对中国监管模式上也极有可能与美国看齐，全球AI治理的制度与规则并轨尚需时日。

全球AI的分化而治，反映出全球AI发展的结构性失衡。一方面是几个AI大国拥有着较为完备与雄厚的AI基础设施，且在技术创新与应用场景领域遥遥领先；另一方面是更多发展中国家手中的数据资源与技术实力极度匮乏，全球数字与数智鸿沟不断拉大。而全球AI治理分道而行，在提升跨国公司合规转换成本的同时，也必然加大数据和算力的流动与共享成本，并增大各国AI监管的交互成本。更有甚者，主要经济体的AI监管分散割裂，有可能加大全球AI治理的负反馈或负循环，即国家之间彼此设防，互不信任程度不断加重，直至出现互相否定的零和博弈，最终AI监管的力量耗散态势更趋恶化。

联合国发布的《AI伦理全球标准框架》将AI伦理治理纳入联合国全球治理体系，联合国还通过了首个关于AI的全球决议《抓住安全、可靠和值得信赖的AI系统带来的机遇，促进可持续发展》。更重要的是，在加强AI安全监管方面，全球各国和地区至少存在五方面的共识：强调透明度、可追溯性与可解释性；强调数据保护、隐私与数据安全；风险识别与管理，采用风险分级模式；禁止偏见、歧视，禁止算法偏见成为共同底线；禁止滥用技术及非法活动，并保证人类知情权。因此，即便是中美欧在AI治理模式上存在差别，也至少可以在三条轨道上同向而行。

第一，本着“包容性”准则，中美欧可以共同探索“功能型多边主义”，在自动驾驶安全标准、医疗AI伦理等具体领域展开深度合作，三方可考虑联手建立“三层治理框架”：技术层建立开源白名单，保持信息技术沟通的完全与充分；商业层设立AI专利池，实现产品共享共用；治理层制定跨国协作初步框架，在最易达成共识的领域寻求突破的微光。

第二，本着“普惠性”准则，中美欧可以齐力放大AI作为国际公共产品的职能，聚力弥合全球数字与数智鸿沟。除了帮助贫穷国家加大AI基础设施投资外，更应在技术创新领域授人以渔，包括共同在发展中国家创建AI研究机构，联合成立AI技能培训学校，协力引导当地企业组建AI生产线与生产车间，直至能够熟练拓展AI产业应用场景，而针对需求端，AI产品的供给应尽可能做到平价、低价甚至免费。

第三，本着“向善性”准则，中美欧应在危及人类生存的AI风险面前强力共筑“防火墙”。代码不该有国界，算法当属全人类，中美欧可携手创建由三方AI研究机构组成的国际社群，加快研究并推出可以阻断AI危及人类的抗风险技术。

（作者系中国市场学会理事、经济学教授）

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