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政策与法规：全球 AI 治理框架的构建与博弈
2025/6/10 11:16:24
政策与法规：全球 AI 治理框架的构建与博弈
斯坦福《2025 人工智能指数报告》显示，全球 AI 立法数量在 2024 年达 40 部，美国各州以 131 项法案领跑，欧盟通过《人工智能法》强化风险管控。中国成立国家半导体投资基金，贵州、江苏等地则出台专项政策支持行业大模型培育。北京市发布的 “人工智能 +” 行动计划明确，2025 年底前将推出百个优秀大模型，并在机器人、教育、医疗等五大领域打造标杆应用。这些举措既反映了技术主权竞争的加剧，也凸显了合规的重要性。
在全球治理层面，跨国际协作成为平衡创新与安全的关键。例如，联合国《全球数字契约》倡议建立开放包容的 AI 治理体系，清华大学参与的国际合作项目则推动建立技术标准。然而，不同国家的监管思路存在差异：欧盟强调风险分级管控，对高风险 AI 应用实施严格限制；美国则侧重技术创新与市场自由，通过行业自律推动发展；中国则采取 “发展与监管并重” 策略，通过算力补贴、备案奖励等政策引导技术合规落地。
数据隐私与安全是全球治理的核心议题。例如，欧盟《人工智能法案》要求生成内容明确标注，并禁止利用个人漏洞的 AI 应用；中国《数据安全法》与《个人信息保护法》则为 AI 数据使用划定红线。技术层面，联邦学习、同态加密等隐私计算技术被广泛应用，确保数据 “可用不可见”。例如，某医疗 AI 项目通过联邦学习在多个医院数据孤岛间训练模型，既保护患者隐私，又提升诊断准确性。
未来，全球 AI 治理将呈现 “多元化、协同化” 趋势。各国在竞争技术主权的同时，需通过多边机制解决跨境数据流动、算法歧视等共性问题。例如，国际电信联盟（ITU）正推动制定全球 AI 标准，而世界知识产权组织（WIPO）则致力于建立 AI 专利共享机制。这种 “竞争与合作并存” 的格局，将影响 AI 大模型的全球发展路径。
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