人工智能全球治理挑戰與中國應對之策

【摘要】隨著人工智能技術的飛速發展，其在提升生產力方面的潛力得到了廣泛認可，然而這一技術革新也伴隨著一系列復雜的倫理、經濟及軍事挑戰，對人類社會構成了深遠的影響。本文旨在深入探討當前人工智能全球治理機制所存在的局限性，特別是碎片化治理和技術壟斷等核心問題，并剖析這些問題產生的根源，并進一步提出中國在參與全球人工智能治理中的獨特路徑與策略，強調基于平等與合作的原則，共同應對人工智能帶來的全球性挑戰。

【關鍵詞】人工智能|全球治理|中國對策

隨著技術進步，人工智能已從實驗室走向廣泛應用，在圖像識別、深度學習、自然語言處理、自動駕駛、醫療健康和金融科技等領域展現出巨大潛力。特別是生成式人工智能（如ChatGPT）在生成文本方面表現優異，顯著提升了文案、翻譯和科研效率，深刻影響社會各層面。

然而，人工智能的發展帶來了復雜的倫理、法律和社會問題。歐洲通過《通用數據保護條例》（GDPR）樹立了隱私保護的標桿，但人工智能治理還涉及算法透明度、公平性和責任等議題。全球人工智能治理面臨新挑戰，如就業影響、自動化決策的可解釋性需求和軍事應用的潛在風險。

不同國家在治理策略上差異顯著，反映各自政治、經濟和文化背景。歐洲傾向集中化治理，保護公民權利與隱私；美國則采用市場化模式，鼓勵技術創新，面臨統一倫理標準的難題。中國采取政府引導和市場結合的模式，通過投資和政策促進發展，同時探索適合自身的倫理框架，展示了負責任大國的擔當，并為發展中國家提供了參考。

一、人工智能造成的全球性挑戰

（一）倫理與法律挑戰

人工智能技術的迅猛發展觸及倫理與法律的敏感地帶，引發數據隱私、安全、算法偏見等問題。大量數據的收集和處理引發隱私保護問題，不同地區的數據法規差異使跨境數據流動和治理更加復雜[1]。此外，訓練數據中的偏見可能會放大社會不公平，而深度學習的黑箱性使追責困難。

（二）可持續發展挑戰

人工智能在資源和能源管理方面有巨大潛力，但其發展也對可持續發展構成威脅。人工智能系統訓練需要大量計算資源，預計2030年ICT電力需求將上升至全球總量的 20%[2]，加劇能源壓力。

技術鴻溝也進一步阻礙中低收入國家的可持續發展，這些國家難以享受人工智能帶來的經濟紅利，在資源優化和環境保護上面臨障礙。

（三）就業市場的重塑

人工智能技術的廣泛應用顯著提升了生產效率，但也對發展中國家的就業市場構成了深刻挑戰。發達國家壟斷人工智能核心技術和市場資源，自動化與智能化趨勢加速，使以勞動力密集型產業為主的發展中國家面臨轉型壓力，許多國家被迫停留在價值鏈低端，難以實現經濟發展和產業升級。

（四）地緣政治風險

人工智能的快速發展重塑了全球經濟結構，同時加劇了地緣政治風險。“中心—外圍”矛盾愈發凸顯，發達國家憑借技術優勢在全球治理中占據主導地位，而發展中國家的利益和多樣化訴求（如數據主權和文化多樣性）常被忽視，加劇治理體系的不平等與失衡。

部分發達國家將人工智能作為戰略資源，通過技術壁壘和市場爭奪鞏固優勢，擴大與其他國家間的鴻溝。這不僅加劇國際關系緊張，也阻礙了外圍國家的發展潛力，限制全球治理的公平性與有效性。

二、人工智能全球治理措施與困境

盡管人工智能全球治理領域日新月異，不斷涌現出各式各樣的治理措施，但這些措施背后仍可歸納出幾種核心治理模式。

（一）企業倫理自治模式與困境

企業倫理自治模式通過企業內部設立倫理委員會、多方利益機構及跨企業聯盟推動人工智能行業自律，如微軟的“負責任人工智能辦公室”。然而，該模式在實踐中面臨諸多挑戰。一方面，盡管初衷良好，但實際效果參差不齊。如人工智能伙伴關系（PAI）因未回應民間關切逐漸失去影響力，暴露了包容性的不足，難以形成廣泛認同。東南亞和非洲等地區因缺乏主要人工智能企業，在全球倫理準則的制定中缺少話語權，導致準則更偏向反映發達國家的利益，忽視了全球多樣化需求。

（二）通用系統治理模式及問題

通用系統治理模式正成為人工智能全球治理的重要力量。少數巨頭企業掌控核心資源，包括先進硬件、頂尖團隊和海量數據，通過低成本、易使用的工具推動人工智能技術普及。這些企業將高性能人工智能系統作為云服務提供，通過API調用限定系統用途，確保平臺的技術壟斷地位[3]。

未來，通用系統治理模式可能成為全球治理的核心，大型人工智能公司也將成為政府監管的重點。歐洲等地區已開始探索對這些提供商施加義務，確保技術合理應用并促進社會福祉。然而，一些平臺的自我監管能力雖強，但巨頭企業的技術優勢和數據資源使外部審計十分困難。

（三）行業標準的制定與困難

在全球計算技術治理中，行業標準如TCP/IP協議、HTML標準和WiFi規范，推動了技術統一與規范化，為人工智能標準化治理提供了參考。然而，在人工智能領域，行業標準的制定與應用面臨諸多限制。高昂的制定成本使得話語權集中于大型企業，削弱了中小企業和發展中國家的參與機會，影響了標準的公平性與代表性[4]標準的推廣主要依賴訂閱或API調用等方式，雖利于商業化運作，卻提高了使用門檻，增加了審計和問責的難度。這些標準與人工智能技術也尚未深度融合，未能全面涵蓋數據隱私、算法透明度和倫理決策等關鍵領域。

（四）多邊組織監管

人工智能的快速發展催生了諸多政府間標準和多邊論壇，旨在推動全球監管。經濟合作與發展組織（OECD）、聯合國教科文組織（UNESCO）和二十國集團（G20）在設定人工智能原則方面目標一致，但鮮有觸及行業內部的利益分歧。聯合國《特定常規武器公約》（CCW）自2013年起關注自主性殺傷武器問題，雖在2019年達成保持人類對武力控制的共識，但未形成具有法律約束力的條約。歐洲委員會2019年設立CAHAI推動人工智能法律和倫理標準，但其在閉門起草條約過程中因透明度不足引發質疑，被認為優先保障美國利益，削弱了多邊治理的公平性和包容性，加劇了對多邊組織公正性的擔憂。

三、人工智能全球治理的核心困境

盡管全球已嘗試多種人工智能治理模式，治理體系的碎片化和深層矛盾仍使其難以有效應對復雜挑戰，核心問題不在模式多樣性，而在于治理體系的碎片化及其背后的深層矛盾。

（一）倫理治理的碎片化與技術壟斷

全球治理框架的分裂與利益沖突使倫理問題難以解決。企業倫理委員會因缺乏透明度和執行力，常被利益驅動，難以有效應對數據隱私和算法偏見等核心議題。各國在隱私保護與技術創新上的優先級不同，進一步加劇了標準分裂。同時，少數科技巨頭通過資源壟斷推動技術普及，但也限制了中小企業的創新空間，阻礙了人工智能技術的均衡發展，擴大了技術不平等。

（二）地緣政治與技術鴻溝

人工智能已成為全球競爭的重要領域，各國爭奪技術優勢加劇了治理協作的困難。與此同時，技術資源和發展機會的分配不均導致全球技術鴻溝擴大。發達國家通過技術主導權強化話語權，而許多發展中地區被排除在技術發展主流之外。這種不平等不僅限制了全球人工智能發展的平衡性，也阻礙了可持續發展的共同目標。

四、人工智能全球治理的中國路徑

當前全球人工智能治理面臨碎片化與利益沖突，部分國家憑借技術優勢壟斷數據資源、限制知識共享，進一步加劇了治理失衡。為應對這些挑戰，國際社會正逐步形成合作共識，推動人工智能治理的公平性與包容性。中國通過發布《全球人工智能治理倡議》等政策文件，積極倡導知識共享、技術開源，反對技術壟斷與排他性行為。這些舉措不僅回應了當前治理困境，還展現了推動全球合作、構建開放包容治理體系的愿景。今年5月，中國與法國、俄羅斯就人工智能治理達成十點共識，強調“智能向善”與技術公平原則。這些共識突出人工智能的包容性與文化多樣性，為雙邊、多邊合作奠定了堅實基礎，也在國際社會引發了積極的示范效應。

面對治理碎片化和排他性傾向，中國主張在聯合國框架內加強人工智能規則治理，抵制“理念一致國家聯盟”將人工智能治理納入地緣政治的模式。中國的多邊主義和平等參與理念與西方國家的治理策略形成鮮明對比，彰顯了推動和平發展而非競爭的愿景。

中國提出的“以人為本、技術向善、平等合作”核心價值觀，主張人工智能發展服務于人類福祉，推動人類文明進步。習近平主席多次強調通過聯合國加強人工智能治理規則，與多邊主義和廣泛參與原則相一致。中國反對地緣政治化的人工智能治理模式，倡導廣泛國際合作，共同制定公平合理的國際規則。我國重視發展中國家立場，倡導超越“小圈子”思維，推動國際合作和援助，彌合智能鴻溝，改善發展中國家在全球治理中的邊緣化問題，反對將全球治理工具化，各國應享有平等的人工智能發展權利，建立廣泛合作機制，促進全球人工智能治理體系的完善。中國軍轉民

參考文獻

[1]Green B.The Contestation of tech ethics：A sociotechnical approach to technology ethics in practice[J].Journal of Social Computing，2021，2（3）.

[2]inuesa R，Azizpour H，Leite I，et al.The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals[J].Nature Communications，2020，11（1）.

[3]Bietti E.From ethics washing to ethics bashing：A moral philosophy view on tech ethics[J].Journal of Social Computing，2021，2（3）.

[4]Matus K J M，Veale M.Certification systems for machine learning：Lessons from sustainability[J]. Regulation Governance，2022，16（1）.

【基金項目：江蘇省社會科學基金“學習貫徹黨的二十大精神”研究專項課題“互聯網信息服務的算法治理研究”（23ZXZB036）】

（作者簡介：凌敏洋，香港大學文學院碩士研究生，主要從事人工智能倫理研究、媒介研究；鄒舉，通訊作者，南京師范大學新聞與傳播學院教授，博士生導師，主要從事媒介法規與倫理研究）