競逐規則主導權：全球AI治理進入“深水區”

數智之道

宋玉茹／文

近日，中方宣布正加緊籌建世界人工智能合作組織。該多邊機構擬駐上海，旨在共促“智能向善”并彌合全球智能鴻溝，現已向約40國發出邀約，并在2026世界人工智能大會上進一步凝聚治理共識。該倡議折射出了全球AI規制的緊迫態勢。

當前，人工智能在釋放巨大生產力之際，也潛藏算法失控與技術異化等深層風險。技術演進與規制模糊的張力，正迫使全球監管跨越概念探討，全面步入實質性的規則建構與戰略博弈階段。

從宏觀的主權先機競逐，到微觀人類主體性防線的構筑，再到跨法域的協同共治，一幅復雜的國際規制圖譜正加速成型。探究其演進脈絡與底層邏輯，正是把握數字時代科技治理走向的關鍵前提。

競逐全球人工智能規則主導權

人工智能技術的快速演進正深刻重塑全球產業與政治經濟格局。技術突破的表象之下潛藏著深層次的制度博弈。

隨著技術廣泛嵌入社會底層運行框架，確立具有普適性的治理范式成為大國競爭的核心議題。在全球戰略層面率先主導監管規則，往往意味著掌握了未來產業生態的話語權。這場圍繞規則設定權的競逐，促使全球監管版圖呈現出顯著的陣營分化與梯隊演進態勢，各主要經濟體正依據自身資源稟賦加緊部署差異化的規制戰略。

審視當前國際監管格局，歐美兩極展現出截然異質的規制導向。

歐洲的監管邏輯高度依賴嚴密的成文法體系，意圖通過制度供給彌補本土科技產業的相對劣勢。歐盟出臺的《人工智能法案》（2024年8月生效）確立了基于風險分級的強監管模式，將人工智能系統按不可接受風險、高風險、有限風險與最小風險四級分類，對招聘篩選、信貸評分、生物識別等高風險應用實施嚴格合規審查。其深層戰略在于激發“布魯塞爾效應”，試圖將內部的高標準數據隱私與倫理審查轉化為全球通行準則，呈現出防御性與規范性并重的特征。

相對而言，美國的規制路徑更具實用主義與分散化色彩，其核心訴求是維持全球技術創新鏈條的絕對領先。聯邦層面延續“創新優先”基調，2025年特朗普政府發布《美國人工智能行動計劃》并撤銷拜登時期第14110號行政令。但2026年6月因前沿模型自主利用軟件漏洞的風險急劇上升，特朗普簽署新行政令設立“自愿框架”，要求被認定的前沿模型在發布前向政府提供最多30天訪問權限——這被視為“松綁”框架下的一次安全回擺。這種創新優先的戰略，最大程度保留了市場敏捷性與研發自由度。

歐美之外，中國的規制路徑體現了統籌發展與安全的特征。面對復雜的技術溢出效應，中國針對算法推薦、深度合成及生成式模型等特定應用場景，較早出臺了《互聯網信息服務算法推薦管理規定》（2021）、《互聯網信息服務深度合成管理規定》（2022）及《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（2023）等專門規章，并以備案制落地。根據國家互聯網信息辦公室最新數據顯示，截至2026年4月30日，累計有868款生成式人工智能服務完成備案，530款生成式人工智能應用或功能完成登記。此種場景化的敏捷治理模式，旨在精準對沖社會風險的同時，為本土產業提供清晰的合規預期，進而拓展在全球數字規則建構中的話語空間。

伴隨三大經濟體戰略布局的深化，全球人工智能監管已初步凝結為多層級的梯隊結構。美、歐、中憑借各自在資本、市場規?；蛑贫葓绦辛ι系谋容^優勢，構筑了規則制定的第一梯隊。

在此之外，英國、日本、新加坡等國組成第二梯隊，試圖在創新激勵與合規約束之間尋找靈活支點，既避免因過度規制錯失技術紅利，亦防范對單一外部規則的深度依附，這客觀映射出全球治理體系的復雜現狀。

然而，依賴單一維度的法定條文或裹挾地緣政治色彩的單邊策略，難以有效應對通用目的技術引發的系統性沖擊。技術演進的跨國界屬性意味著，基于利益分割的規制割裂極易催生全球性的規則真空與技術盲區。宏觀戰略層面的先機競逐僅為全球治理的表象，探尋行之有效的技術演進規范框架，需將研究視域向關乎人類共同福祉的具體治理場域延伸。

人工智能具體治理維度的監管焦點

宏觀層面的大國規則博弈，正不可避免地向具體的治理實踐下沉。隨著人工智能向社會生活縱深滲透，國際監管的視域已從抽象的戰略框架延伸至實質性的應用場景。

審視當前各主要經濟體的監管動向，應對技術演進伴生的多維風險，其規制重心正高度聚焦于以下三大關鍵領域。

其一，確立技術安全底線與防范算法失控。

確立技術安全底座是國際監管的基礎。各國普遍以數據隱私、算法黑箱與系統穩健性為切入點，防范底層技術失控。其中，算法偏見已成監管焦點。

例如，亞馬遜AI系統因學習歷史數據排斥女性候選人，引發了對算法失控的廣泛警惕。這種技術警惕正迅速轉化為實質性的法律追責。

在DerekMobley訴人力資源軟件公司Workday案中，原告指控該AI招聘工具系統性排斥大齡求職者。法院近期初步認證該案為集體訴訟（涉及約11億份申請），并裁定AI供應商不能以“算法決策”為由逃避反歧視責任。這明確釋放了信號：算法偏見不再是技術瑕疵，而是可被直接追責的法定紅線。

為應對此類風險，歐洲立法高度關注強制第三方審計與合規機制建設；美國則側重推動企業在發布大模型前開展“紅藍對抗”測試。對底層隱患的嚴格把控與責任穿透，已成為人工智能大規模社會化應用的基本前提。

其二，堅守人類主體地位與防范技術異化。

跨越底層安全，全球監管正向更深層的倫理水域邁進，其核心關切點在于防范“技術異化”。面對生成式模型強大的自主推演與決策能力，監管者愈發警惕純粹的算法邏輯會替代人類的價值判斷。

歐盟《人工智能法案》敏銳捕捉到了這一風險，對高風險自動化決策系統，第14條要求部署者指派具備必要能力、培訓和權限的自然人進行有效監督，并有權對系統決策提出質疑和糾正。

值得注意的是，2026年5月歐盟就《數字AI一攬子法案》達成政治協議，將高風險系統核心合規義務的執行期限從2026年8月推遲至2027年12月，在堅守人類主體性底線的同時，為技術適配留出彈性空間。

這種制度設計的本質是確立“人在回路”原則，明確無論技術如何進化，人工智能終究是輔助工具，最終的決策權和責任歸屬必須錨定在人類自身，從而劃定機器不可僭越的倫理邊界。

其三，規制職場算法控制與維護勞動者權益。

算法對社會運行的重塑，在勞動就業領域引發的監管關切尤為緊迫。隨著人工智能深度嵌入任務分配、進度監控與績效評估，勞動者正面臨被算法全面支配的風險，對算法對工作流程的全面滲透，部分國家開始構筑保護勞動主體性的監管護欄。

以歐盟平臺工作相關指令為例，其核心訴求是提升算法在分配任務、監控進度與評估績效時的透明度：2024年12月發布的《歐盟平臺工作指令》覆蓋約2800萬平臺勞動者，第9條明確要求平臺書面告知算法決策邏輯、數據收集范圍及對收入的影響，并禁止處理情緒、心理狀態、工會活動等敏感數據，關鍵決策須啟用人工復核；第16條更進一步確立舉證責任倒置，由平臺方承擔證明從屬關系不存在的舉證責任并提交算法技術方案供審計。

同時，2026年2月，澳大利亞新南威爾士州正式通過《數字工作系統法案》，將AI、算法及自動化平臺納入職業健康安全監管。法案要求雇主主動管理數字系統引發的心理社會風險，防止過度工作負荷、不合理績效監控和算法歧視，并賦予監管機構檢查相關系統的權力。

此外，印度等新興經濟體在數字基礎設施建設中，逐步將弱勢群體權益與數字鴻溝彌合納入政策考量。這些動向表明，對抗職場算法異化、保護勞動者的自主控制權，已成為當前具體治理實踐中的重要命題。

中國應對人工智能全球治理挑戰的對策建議

面對日益復雜的國際監管壁壘與不斷拉大的全球數字鴻溝，單一的規制模式已難以應對技術演進帶來的系統性挑戰。為更好地適應人工智能發展趨勢，中國在參與全球協作與優化本土治理的過程中，需要在技術標準對接、監管機制創新以及多邊平臺建設等層面進行務實布局。

其一，積極參與國際技術標準制定以降低跨國合規壁壘。

各國密集的差異化立法客觀上增加了人工智能跨國發展的合規成本。在具備普遍約束力的國際法律條約短期內難以達成的現實下，推動跨國技術標準互認是較為務實的選擇。

中國相關行業機構與科技企業可進一步加強與國際標準化組織、國際電信聯盟等專業技術平臺的對接。在數據分類分級、大模型安全評估及接口兼容等具體的工程層面，積極引入并分享國內的治理實踐與技術標準。將宏觀的監管訴求轉化為全球通用的技術參數，不僅能在尊重各國法律底線的前提下緩沖規則沖突，也能為中國人工智能產業走向國際市場提供更為平穩的制度通道。

其二，推行監管沙盒等敏捷治理機制以統籌創新與安全。

人工智能技術的快速演進與法定程序的相對滯后之間存在客觀矛盾。過度依賴固定的法律文本進行事后監管，難以完全適應大模型自我演化的技術特性，也可能在一定程度上抑制產業的研發活力。

為此，國內監管機制可進一步向動態適應的敏捷治理方向探索。具體而言，可穩步擴大“監管沙盒”等創新試點的覆蓋面，在明確安全底線和風險可控的前提下，為前沿模型的研發提供適度的試錯空間。

通過這種伴隨式的監管互動，監管部門能夠在動態觀察中準確識別技術的底層邏輯與潛在隱患，及時調整合規要求。這種持續迭代的監管方式，有助于在防范系統性風險的同時，更好地維護本土創新生態。

其三，依托聯合國框架推動構建包容普惠的全球治理體系。

全球人工智能治理體系的公平性與穩定性，離不開廣泛的國際參與。面對當前技術能力與規則制定權相對集中的現狀，推動建立更具代表性的多邊治理架構顯得尤為重要。

中國可繼續支持聯合國在全球數字治理中發揮主渠道作用，以《全球人工智能治理倡議》為指引，推動搭建普惠性的國際協調平臺。在多邊合作實踐中，系統探索涵蓋算力基礎設施共建、技術轉移與高質量數據共享的協同機制，切實回應廣大發展中國家彌合數字鴻溝的現實訴求。通過倡導并參與構建多元共治的開放體系，不僅有助于改善國際規則制定中的非均衡態勢，也有利于引導人工智能技術向造福全人類的方向發展。

（作者系中國社會科學院財經戰略研究院助理研究員）