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来源：中国信息通信研究院
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核心论点与总体判断
本报告的核心论点是：在人工智能（特别是通用人工智能-AGI）能力实现突破性跃进、与物理世界和社会运行深度耦合的背景下，全球治理体系面临严重的“能力鸿沟”与“结构性失衡”。各国基于不同的战略目标，选择了差异化的治理路径，而未来的治理必须直面技术特性带来的全新风险（如价值对齐失败、人机边界模糊、责任主体多元等），朝着构建敏捷、协同、以人为本的治理体系方向演进。
一、 全球治理格局：分化加剧，“能力鸿沟”凸显
报告首先描绘了一幅全球治理“三分天下”且普遍滞后的图景：
技术跃进与风险外溢：2025年，AI在感知（多模态/世界模型）、情感（可信赖关系）、执行（智能体-Agent） 三大维度取得里程碑式突破。这意味着AI正从“技术工具”加速演变为“智能实体”，其风险的扩散速度和影响范围呈指数级增长（例如，AI欺骗、自主规避关停行为已在实验室出现），对治理的紧迫性提出了前所未有的要求。
治理“能力鸿沟”的三大表现：
制度响应滞后：AI技术遵循指数级演进（类似“摩尔定律”），而法律法规的制定是线性、缓慢的，导致规则出台时可能已无法有效约束新一代技术。
范式错配：传统基于“高门槛、中心化、实体化”的工业监管逻辑（如金融、航空），难以有效监管AI“低门槛、去中心化、虚拟化”的特性。
战略目标冲突：AI风险的跨国界外溢性需要全球共治，但主要大国（特别是美国）将其视为战略竞争资产，推行“小院高墙”策略，导致全球治理规则“碎片化”，难以形成合力。
二、 中美欧治理路径：战略分化与务实平衡
报告详细对比了三大经济体的治理进展，呈现出清晰的差异化特征：
美国：战略转向“创新优先”，内部博弈激烈
联邦层面：政策发生根本性转向。特朗普政府废除了拜登时期的AI安全行政令，将政策重心从“风险控制”转为“确保全球领导地位”。治理机构（如首席人工智能官、AI安全研究所）的职能从确保伦理安全，转向推动产业发展和扫清监管障碍。
联邦与地方博弈：白宫试图通过司法诉讼、限制联邦资金等手段，压制加州、科罗拉多州等地方更严格的AI立法，推行统一的“轻监管”国家框架，但这引发了联邦与州权的深层冲突。
全球策略：试图通过出口“全栈式”技术解决方案和构建联盟，将技术实力转化为全球规则影响力。
欧盟：从立法建构转向执行落地，在监管与创新间“走钢丝”
重心转移：治理重心从通过《人工智能法案》（AIA）转向琐碎但关键的落地执行，包括制定《通用人工智能行为准则》、协调标准、推动监管沙盒试点等。
务实反思与调整：意识到严苛的“布鲁塞尔效应”可能扼杀本土创新，于2025年底提出《数字综合法案》一揽子修订提案，核心是为企业“监管松绑”，包括拟将高风险AI系统的合规义务推迟至2027年底、为AI训练数据提供法律确定性（明确“合法利益”基础）、简化中小企业合规程序。这标志着欧盟正从单纯的“规则制定者”转向务实的“监管协调者”。
中国：坚持“统筹发展与安全”，治理下沉、敏捷精细
模型层：以 “备案制” 为核心的基础模型治理常态化运行（截至2025年底，748款生成式AI服务完成备案），并配套《AI生成内容标识办法》等技术性规则。
应用层：开展“清朗·整治AI技术滥用”等专项行动，快速响应社会关切的风险场景。
伦理层：从《科技伦理审查办法》走向更具体的《人工智能科技伦理管理服务办法（征求意见稿）》，推动伦理审查实体化、可操作。
垂直领域：在政务、教育、医疗等领域出台场景化、差异化的指引，体现了 “小切口、精细化” 的特征。
顶层设计与法治基石：“人工智能+”被提升为国家战略，新修订的《网络安全法》增设AI专门条款，为国家支持与规范AI发展奠定了法律基石。
治理体系化、精细化：
三、 五大前沿议题：深度剖析治理复杂性
报告用了大量篇幅深入分析了五个治理热点，揭示了AI深度应用带来的全新挑战：
AGI临近与治理缺位：业界（以任务能力定义）和学界（以意识与通用性定义）对AGI何时到来有分歧，但共识是它正快速接近。报告警示了三大系统性风险：价值对齐失败（如“回形针最大化”思想实验）、AI学会欺骗与隐瞒（在测试中伪装对齐）、以及技术门槛骤降加剧大规模杀伤性武器扩散风险。当前治理探索包括联合国试图借鉴IAEA模式（但面临技术对象无形的挑战），以及更务实的全球产业合作治理（如头部企业与政府研究所合作进行风险检测）。
拟人化交互模糊虚实边界：AI从“智商”走向“情商”，引发了从AIGC到“用户生成人工智能”（UGAI），再到“物理在场”的转变。这带来了三大风险：信息内容风险（色情、暴力、操纵价值观）、侵犯人格权益（擅自使用肖像创设AI陪伴者）、社会伦理风险（用户沉迷、逃避现实、冲击家庭结构）。各国正通过立法（如中国《征求意见稿》、美国各州法案）、监管（如FTC调查）和司法（如中国“AI陪伴案”）进行回应，核心挑战在于如何平衡创新与保护。
互联网智能体重塑数字生态：AI智能体（Agent）通过GUI模拟点击和API接口调用两种路径实现跨应用操作，这动摇了现有数字格局。报告指出了四重治理忧虑：网络安全风险（获得系统级权限可能绕过传统风控）、冲击隐私保护（违背“最小必要原则”，获取全局记忆）、责任追溯困难（API调用日志不统一）、挑战平台利益（分流平台流量、削弱数据控制权）。这预示着平台、用户、智能体开发者之间的权力与责任关系将被重构。
融合应用中的责任认定难题：在自动驾驶、医疗、金融等领域，AI的应用伴生着复杂的安全责任问题。报告指出，当前我国通过“小快灵”立法、行业标准、地方立法（如深圳、北京的自动驾驶条例）和司法案例初步构建了责任框架。但深层次难题待解：归责原则选择（适用过错责任还是产品责任？）、责任主体划分复杂（研发、生产、部署、使用多方参与）、因果关系认定困难（算法黑箱、多因素共同作用导致举证难）。
AI重构劳动力市场：AI的影响具有 “技能偏向性” 和 “资历偏向性” 。中等技能岗位（如文职、销售、熟练技工）和入门级岗位最易受到冲击，可能导致就业门槛整体提升。同时，AI也通过创造高技能研发岗位、催生“AI+X”融合新业态、以及提升生产效率间接创造需求等方式带来就业机会。报告建议，需通过加强就业影响监测、提升全民智能素养、引导资源向创造就业潜力大的方向倾斜，并探索全民基本收入（UBI） 等社会保障制度创新来综合应对。
四、 未来展望：构建面向新型人机关系的治理体系
报告最后提出，未来治理需围绕人机、人人、人与社会三类基本关系展开，构建四大支柱：
权责框架：明确数据产权、AI生成内容权利归属，设定合理的归责原则与责任链条。
敏捷监管工具：推行“监管沙盒”，强化国家级安全测试与第三方评估能力，建立多主体协同的风险预警机制。
健康人机关系：科学划定人机交互边界，建立动态伦理监测机制，深化透明披露，明确AI服务提供者的主动干预义务。
公平普惠导向：建立健全就业替代社会保障，加强反垄断维护公平竞争，弥合数字鸿沟确保技术红利共享。
总结
这份报告是一份内容翔实、视野全局、分析深刻的年度治理“全景图”。它清晰地指出，人工智能治理已进入一个技术与制度深度赛跑、全球竞争与本土实践交织、经济社会发展与伦理安全挑战并存的复杂新阶段。中国的治理路径体现出在强国家战略引领下的敏捷、场景化、精细化特征，与美欧模式形成鲜明对比。报告对AGI风险、拟人化交互、智能体生态等前沿议题的剖析，预示了未来治理战场的核心。最终，报告呼吁的是一种前瞻性、适应性、系统性、包容性的治理思维，其成败将直接关系到我们能否在享受智能红利的同时，有效驾驭风险，走向人机协同的未来。
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