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世邦魏理仕:2026年中国投资者意向调查报告解读(2页附下载)这是一份来自腾讯研究院的2025年AI治理报告，题为"回归现实主义"，系统梳理了当年全球人工智能治理的关键趋势与实践。报告核心观点是：AI治理正从早期理想化的宏大叙事转向务实、可操作的具体行动，各国和国际组织在应对数据瓶颈、开源治理、安全风险等现实挑战中形成多元路径。 一、国际治理框架的务实演进 2025年2月巴黎AI行动峰会是全球治理的重要节点。与2023年布莱切利峰会相比，巴黎峰会从"是否应该监管"的争论转向"如何有效治理"的实践探讨，首次系统讨论AI的能源消耗、供应链韧性等现实问题。联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯在峰会上提出，AI治理需要"具体承诺而非泛泛而谈"，这标志着国际议程从原则宣示向行动导向的转变。 联合国系统在AI治理中扮演关键协调角色。2025年，联合国教科文组织发布《通用人工智能伦理准则》，各国AI安全研究所组建国际网络开展联合测试。值得注意的是，联合国大会通过决议强调"AI治理应尊重文化多样性"，承认单一治理模式无法适应不同发展阶段国家的需求，体现了现实主义转向。 国际电信联盟推动AI标准国际化，其"AI向善"平台已吸引180多国参与。但报告指出，标准制定权争夺日趋激烈，美欧主推的"基于风险"框架与部分国家倡导的"发展优先"路径存在张力，国际协调需平衡创新激励与风险防范。 二、主要经济体治理路径分化 美国采用"小切口、轻义务"模式。加州《前沿AI透明度法案》（SB53）仅要求算力超过10^26 FLOPs的"前沿模型"开发者提交透明度报告，避免给产业过重负担。特朗普政府2025年撤销拜登时代AI行政令，强调"不能让国际条约束缚美国AI领导地位"，显示其将AI治理地缘政治化。联邦层面则通过版权法、商业秘密等现有法律应对AI挑战，体现普通法系实用主义传统。 欧盟推行"精密钟表式"监管但面临困境。《AI法案》原定于2025年8月生效的通用AI模型义务，因合规成本高昂引发业界反弹。欧盟委员会11月发布"数字综合提案"，试图简化规则， acknowledging 过度复杂可能扼杀创新。这种自我修正体现现实主义调整——从"理想化完美监管"转向"可行有效规则"。 中国采取"应用导向、自下而上"策略。《生成式AI服务管理暂行办法》从应用服务切入，通过算法备案、安全评估等穿透式监管向上延伸至模型层。2025年7月，中国人工智能产业发展联盟组织22家企业签署《人工智能安全承诺》，企业主动披露模型风险，形成政府引导、行业自律的协同治理。这种模式更符合技术快速迭代的现实。 日韩等亚洲国家加速立法。日本《AI基本法》强调"非欣赏性利用"的版权豁免，为AI训练开绿灯；韩国《AI框架法》则设立创新沙盒，允许监管豁免期内测试新技术。巴西参议院通过AI监管法案，中东多国将AI作为国家战略重点，全球治理呈现多中心格局。 三、三大现实挑战凸显 数据瓶颈成为关键制约。Epoch AI研究指出，高质量训练数据可能在2026-2030年间耗尽。产业界探索三条路径：一是"用好存量"，通过数据治理提升质量；二是"自给自足"，发展合成数据技术；三是"用好富矿"，释放公共数据价值。但合成数据存在"模型崩溃"风险，公共数据涉及隐私与版权，数据治理陷入"安全"与"可用"的权衡困境。欧盟文本与数据挖掘（TDM）模式要求"合法获取+权利人未退出"，日本"非欣赏性利用"模式则更注重创新灵活，美国依赖合理使用原则，数据治理呈现地域特色。 开源治理引发激烈争论。报告区分"开放权重""开放代码""开放数据"七个层级，Meta的Llama系列处于"有限开放"层级，DeepSeek-R1则接近完全开放。支持方认为开源促进创新、防止垄断，Meta与迪士尼达成200多个角色的授权合作，显示商业模型可行性。反对方警告开源模型可能被恶意利用，Anthropic等机构强调"前沿模型需谨慎开放"。加州AB 730和SB 942法案试图在开放与安全间找平衡，但开源治理缺乏全球共识。 AI意识与福利成前瞻性议题。2025年出现"AI福利"概念，讨论AI系统是否可能具备主观体验。Anthropic等机构成立专门研究团队，探讨模型"痛苦"或"愉悦"状态。虽然当前AI尚无意识，但报告提醒需前瞻性考虑：若未来出现有意识AI，其权利与义务如何界定？这超越了传统治理框架，触及技术哲学深层问题。 四、安全风险呈现新特征 安全风险从数字空间向物理世界延伸。2025年，AI agent（智能体）自主执行复杂任务，带来"代理风险"。OWASP发布大语言应用十大风险，数据投毒、提示注入等攻击手段升级。报告称，单个被污染的文档可能通过ChatGPT泄露机密数据，供应链攻击威胁模型训练全链路。 具身智能加剧物理风险。特斯拉Optimus等人形机器人展示新能力，自动驾驶系统事故责任认定复杂化。AI从"软件"走向"硬件"，风险从虚拟走向现实，传统产品责任法面临挑战。欧盟《产品责任指令》修订试图纳入AI产品，但因果链条追溯困难。 治理框架需场景化适配。报告提出AI风险分层：数据系统层关注隐私安全，内容与交互层应对虚假信息、情感依赖，物理与现实层防范人身伤害。不同场景需差异化治理——医疗AI需严格审批，娱乐AI可适度宽松。巴黎峰会强调"不能一刀切"，中国《人工智能安全治理框架2.0》也明确分类分级原则。 五、回归现实主义的治理启示 2025年的AI治理呈现三个务实转向：一是从原则到实践，各国减少空谈伦理，聚焦算法备案、风险披露等可操作措施；二是从压制到协同，监管不再是单一命令控制，而是政府、企业、行业组织多方协商；三是从统一到多元，承认不同国家发展阶段与文化差异，尊重治理路径多样性。 报告隐含判断：AI治理没有"万灵药"，需在创新激励与风险防控间动态平衡。美国侧重于保持技术领先，欧盟致力于规则输出，中国强调发展与安全并重，这种多元竞争反而促进全球治理体系演进。未来关键在于建立互操作性机制，让不同监管体系能对话协作，而非强求一致。 现实主义不等于放任自流，而是承认技术发展的不可预测性，采用敏捷治理——快速迭代规则、持续评估效果、及时调整方向。正如巴黎峰会主题"AI行动"，2025年的治理实践表明，只有脚踏实地解决数据、开源、安全等真问题，才能为AI健康发展提供可持续的制度保障。
