摘 要:当前全球人工智能治理正面临治理机制碎片化、技术能力全球南北方差距扩大、话语权失衡，及多元主体协同不足等结构性挑战。推动智能向善，使人工智能成为公共福祉而非地缘竞争工具，已成为全球治理重要议题。中国提出以全球善治为价值导向的治理框架，强调以人为本的伦理基础、发展权平等的普惠导向、多边协商的共治原则和战略与实践相结合的行动基础。推动人工智能全球善治，需从能力建设、制度倡议、标准引导和协同治理四个维度构建行动路径，推动构建以风险可控为前提、以共益为导向、以协同为特征的全球人工智能善治新范式。
关键词:全球善治 人工智能治理 全球南方
【中图分类号】 TP18；D812 【文献标识码】A
人工智能正以前所未有的速度跨越国界，深刻重塑着生产方式、社会结构与全球权力格局。作为一种通用技术，人工智能被广泛嵌入金融、医疗、教育、交通等关键系统，并迅速延伸至国家安全、社会治理和价值判断等核心领域。人工智能的全球治理早已超越技术监管范畴，成为涵盖伦理规范、发展权益与安全秩序的全球制度议题。当前，如何推动人工智能“向善”，使其成为公共福祉而非地缘竞争工具，已成为全球治理的迫切课题。
“善治”（Good Governance）作为联合国可持续发展议程中的关键理念之一，其核心不仅是“有效”与“有序”的制度安排，更强调公正、包容与问责的治理过程。将善治逻辑引入人工智能领域，其含义得到进一步拓展：不仅要关注人工智能部署过程中的安全性、可控性与透明性，还要关注技术是否助益于社会整体发展、是否减少结构性不平等、是否强化而非削弱全球合作网络等。简言之，人工智能全球善治是一项以多边多方协同与跨领域合作为路径的制度性建构过程，旨在确保人工智能的发展在技术上安全可控，在伦理上合乎正义，切实服务于公共利益与人类福祉。
中国始终高度重视人工智能全球治理。2024年11月，习近平主席在二十国集团领导人第十九次峰会中指出：“要加强人工智能国际治理和合作，确保人工智能向善、造福全人类。”[1]2025年4月25日，中共中央政治局就加强人工智能发展和监管进行第二十次集体学习时，习近平总书记强调：“要广泛开展人工智能国际合作，帮助全球南方国家加强技术能力建设，为弥合全球智能鸿沟作出中国贡献。”[2]在《全球人工智能治理倡议》中，中国明确“以人为本”“共商共建共享”的理念和“智能向善”的宗旨，强调人工智能应服务于人类福祉。[3]中国推动人工智能全球善治的理念主张，展现出中国作为负责任大国在数字时代的担当。
人工智能全球善治的价值逻辑与时代意义
当前全球人工智能治理理念尚未统一，中国以“全球善治”为价值引领，系统提出以人为本、合作共赢的治理框架。我们可以从伦理基础、公共产品、治理路径和倡议实践四个维度，揭示中国方案的核心理念与逻辑支撑，阐明其回应时代课题、塑造全球共识的战略意涵。
正当性根源：以人为本与科技向善的全球伦理基础。人工智能的迅猛发展，不仅催生技术范式的变革，也引发全球伦理与治理范式的再思考。当算法决策深入公共生活、数据影响权力分配格局，技术治理已不仅仅是效率或创新问题，而是涉及人类尊严、社会正义与全球公平的根本议题。[4]在这一背景下，“向善”的价值取向日益成为全球人工智能治理的重要伦理基准，也构成各国在参与全球治理时争取认同与合法性的关键基础。
当前全球人工智能治理存在明显的工具主义倾向，即将技术视为中立工具，回避其对社会结构和文化价值的深层影响。在此框架下，治理议程往往服务于效率优先、竞争优先的逻辑，而忽视对人类福祉、社会信任和伦理规范的系统回应。这种工具主义倾向，与部分发达国家主导的技术霸权相互交织，进一步导致全球伦理话语失衡与发展鸿沟固化。
因此，构建以人为本的治理框架，成为全球善治的正当性根源。所谓“以人为本”，不仅意味着保障个人数据安全和隐私权，更重要的是确保技术发展方向与人类共同利益相一致，防止技术异化和失控风险。在全球治理层面，这一理念体现为推动伦理准则的制定、优先保障公共利益，以及建立困难群体的保护机制。联合国教科文组织于2021年通过的《人工智能伦理问题建议书》，是一种在全球层面寻求价值共识、倡导技术向善的尝试，强调人类尊严、包容性和可持续发展，应成为人工智能治理的核心支柱。
在当前治理体系碎片化、技术竞争加剧的背景下，谁能占据价值合理性的道义高地，谁便能在制度构建中赢得更广泛的国际支持与合作基础。正因如此，坚持以人为本、科技向善的全球伦理，不仅是一种理念共识，而且是一种制度竞争力。
普惠性导向：发展权平等与“智能鸿沟”的公共产品回应。全球人工智能治理的重要挑战之一在于，技术红利与发展机会的严重不均，“智能鸿沟”日益成为继“数字鸿沟”之后，全球治理不平等的新现象。算法模型、算力基础设施、人才储备和数据资源的高度集中，使得少数技术强国掌握着人工智能发展的主导权，而大多数发展中国家面临能力受限、规则缺席和话语权缺乏的多重困境。
在这一格局下，推动人工智能治理的“普惠性”已不仅是道德诉求，更是全球治理公平性的制度基石。[5]不同于传统的技术扩散路径，人工智能的特殊性在于对底层能力的高度依赖——如数据处理能力、模型训练资源和伦理算法识别机制等，这些能力的缺失使许多国家难以有效参与人工智能议程的设计与实施。
发展权的平等不仅是指平等使用技术，更包括在人工智能治理中享有平等的发展空间、战略选择权和安全保障机制。将全球南方国家能力建设，纳入全球人工智能治理的价值谱系，意味着把人工智能视为一种具备国际公共产品属性的制度性资源，要求治理架构在机制设计上实现更强的可及性和协助性。这种理念超越传统“援助—受援”范式，更强调制度共建和能力共塑。它不仅关涉技术使用层面的问题，更关乎知识生成、标准设定和风险治理等深层环节的发展权能。[6]
近年来，多个全球多边机制开始关注人工智能能力建设议题，如联合国技术促进机制（TFM）在可持续发展框架下支持对人工智能能力的建设。2025年第十届联合国科学、技术和创新促进可持续发展多利益攸关方论坛（STI Forum），正式强调“通过开放源代码工具、伙伴关系等方式，扩大全球南方国家人工智能能力建设”。然而，由于全球南方国家普遍面临资金不足、机制碎片化和技术主导方意愿低下等问题，难以形成系统性回应。在这一背景下，倡导普惠性导向的人工智能全球善治，不仅体现出对技术治理公平性的重视，也为全球构建共享未来的智能治理秩序，提供了理论正当性和制度前提。
共治性原则：多边协商与制度均衡的治理路径。人工智能作为通用性、战略性的新兴技术，治理问题天然跨越国界，需要不同国家、文化与制度的广泛参与。在这种背景下，推动多边协商与制度均衡，成为全球人工智能治理迈向善治的基本前提。所谓“共治”，不仅要求技术标准的协同制定，更要求制度安排的包容设计和参与机制的对等构建。这一理念体现全球治理正义的价值取向，即各国应在规则制定与机制协商中，拥有平等的话语权与制度空间。
然而，现实中以美国为核心的“科技小圈子”正在削弱这一共治愿景。经济合作与发展组织发布的《人工智能原则》、七国集团的“广岛人工智能进程”，未能吸纳广大发展中国家的声音，甚至对部分国家形成制度排斥。美欧在《安全港协议》和《欧美隐私盾牌》协定失效后，试图通过《欧盟-美国数据隐私框架（DPF）》增强跨境数据流动标准的对接，但在与全球南方国家对接时，美欧都丧失了这种耐心。这种排他性路径加剧了全球制度碎片化风险，也使得不同制度模式之间的信任壁垒进一步固化。
面对这一趋势，推动人工智能全球治理走向真正的多边共建，需要在制度设计上注重两方面平衡：一是参与权的平衡，即确保各发展阶段国家都能进入议程协商和规则设计的早期环节；二是治理模型的平衡，避免单一模式主导全球规范，尊重不同国家在数据治理、技术应用和伦理判断上的路径差异。多边协商机制建设，不应止步于形式上的代表性，更应关注实质上的制度共识与执行协同。通过在联合国系统中强化全球南方议题表达、在区域治理平台中探索跨文化协调机制、在技术外交中推动利益融合，全球人工智能治理才能凝聚共识，走向合作。
行动性基础：战略倡议与实践探索相结合。未来实现全球人工智能善治的关键，不仅在于理念提出的领先性，更在于实践方案的可验证性与可扩展性。人工智能的快速发展对治理机制的适应性提出前所未有的挑战，善治不仅要求共识层面的理念，更依赖于实践维度的行动配套。
面对技术快速演进带来的系统性风险，中国持续夯实自身的风险治理基础。近年来，通过出台《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规，推动形成“备案—测试—评估—问责”闭环治理结构，并在多个城市试点算法风险分级、模型水印标注与内容审查机制，为高风险技术设定清晰边界。
在这一基础上，中国将治理经验转化为具有广泛适用性的制度倡议，提出《全球发展倡议》《全球人工智能治理倡议》等，系统阐述智能向善、普惠共享、开放包容等重要原则，并积极推动将文化多样性、语言包容性等要素，纳入联合国教科文组织《人工智能伦理问题建议书》等国际规范文本。与此同时，中国在二十国集团、金砖国家、亚太经济合作组织等多边平台，牵头开展算法责任、数据主权等议题对话，推动世界各国从规则共识走向项目共建。
中国还通过共建“数字丝绸之路”等国际合作，支持发展中国家建设人工智能能力培训中心，推动算法审计工具、跨境数据治理沙盒与普惠模型开源方案的落地，着力提升全球南方国家的治理能力与制度适应性。这一系列行动表明，中国正通过“先本土治理—再国际赋能”的路径，把价值理念转化为具体工具与可推广机制，推动构建以风险可控为前提、以共益为导向、以协同为特征的全球人工智能善治新范式。
人工智能全球善治面临的结构性张力与实践障碍
尽管关于人工智能全球治理的讨论日益活跃，但现实中仍面临制度碎片化、能力失衡、信任赤字，以及技术内生风险交织等多重张力。一方面，人工智能治理机制高度分散、全球南北方国家“数字鸿沟”扩大、规则话语权失衡和多方主体协同乏力，持续削弱全球集体行动能力；另一方面，人工智能本体具有算法黑箱、模型偏见、数据歧视和不可预测的涌现行为等技术难题，进一步放大治理的不确定性和安全风险。只有同时纾解外部制度瓶颈与内部技术复杂性，全球人工智能善治才能从理念走向可执行路径。
治理机制碎片化：多边制度协调不足。当前全球人工智能治理尚处于多方起势、规则博弈的早期阶段，整体呈现出“制度供给多而散”的特征。尽管经济合作与发展组织、联合国教科文组织、人工智能全球合作组织等国际平台，陆续出台一系列人工智能伦理指南与治理建议，共同确立一套包括以人为本、公平与非歧视、透明度与可解释性、安全性与可靠性的伦理原则，但各自的实施机制、治理重点与适用范围存在显著差异，难以构成系统性、协同性的多边治理机制。这种碎片化的制度生态，不仅造成全球治理规则的竞合态势，也弱化人工智能作为全球公共产品所需的稳定预期与集体行动能力。
一方面，各国际组织对人工智能治理的规范侧重与价值导向并不一致。《经合组织人工智能原则》强调“基于风险的灵活治理”，更关注对私营部门创新环境的保护；联合国教科文组织则强调伦理导向，突出对人工智能开发、使用过程中的人权保障与社会影响控制。七国集团则在2023年广岛峰会中推动“广岛人工智能进程”，提出技术透明性与“可信人工智能”的治理标准，虽带有一定普适性意图，但在成员范围、议题设置上，仍体现出强烈的集团化倾向。
另一方面，现有治理平台大多由发达国家主导，缺乏面向发展中国家的制度延展与能力兼容机制。以人工智能全球合作组织为例，尽管宣称“包容性对话”，但在实际运作中成员结构与话语主导依然集中于欧美国家，令全球南方国家难以在制度塑造中发挥实质影响。此外，多数机制仍以伦理规范和软性建议为主，缺乏强制性执行架构，导致实践中标准落实程度不一，易被技术本位主义或商业利益逻辑取代。
制度碎片化导致各国在人工智能研发、部署、跨境数据治理与责任界定方面，缺乏共识与协同。例如，在人工智能生成内容的可追溯性、算法偏见治理、数据跨境共享等关键问题上，不同国家和组织各自为政，难以形成统一规制。这一制度真空不仅阻碍全球信任体系与互认机制的建立而且为单边主义、技术霸权与治理“内卷”提供空间，从而对全球人工智能善治前景构成长期挑战。
技术能力不对称：全球南方国家与全球北方国家“智能鸿沟”拉大。全球人工智能发展正在加剧智能鸿沟，使得本已存在的南北差距在算力基础、数据主权与算法能力等关键领域呈现出结构性拉大趋势。[7]当前人工智能发展的关键要素，包括高质量数据、强大的算力基础设施、顶尖人才和研发资金，高度集中于少数技术领先国家和头部企业手中，令广大发展中国家在人工智能能力建设上，陷入“起步即落后”的路径依赖困境。
在算力基础方面，美国、欧洲等少数经济体，主导全球高性能计算资源的部署与更新换代。非洲和拉丁美洲等地区，在高性能计算中心数量与部署密度上明显滞后。[8]即便有部分发展中国家试图借助云平台发展本地的人工智能，但带宽瓶颈、服务成本和数据流动壁垒，仍制约其算力可及性。
数据主权和数据资源获取能力的不对称，也成为全球人工智能治理面临的深层障碍。当前生成式人工智能系统，大多依赖于海量多语种文本、图像与语音数据，然而发展中国家在数据收集、清洗与本地语料体系构建方面存在严重短板。由于全球主流平台与工具的开发商大多来自发达国家，人工智能系统的嵌入可能产生语义偏向及训练语料不均衡现象，这些在无形中加剧全球南方国家知识体系与文化表述的边缘化。
人才资源流动，也呈现单向流失的趋势。人工智能领域顶尖研究人员大多集中在欧美高校、科研机构与科技企业，而来自全球南方国家的人工智能人才，则面临“训练于本土、就业于北方”的现象。2019年，印度人工智能领域本科毕业生几乎全部选择出国深造，而到2022年，仅20%的人才选择返回印度。[9]此外，受政治环境不稳定和经济因素影响，非洲和南亚的人工智能人才倾向于迁移至欧美等发达国家，同样加剧全球南方国家人工智能发展困境。
这些差距并非仅仅体现为技术指标上的落后，更重要的是，它们深刻影响发展中国家在人工智能时代的议程设置能力、利益表达渠道和标准话语权的获取能力。在没有强有力外部支持机制的情形下，这种能力失衡将演化为“数据殖民”“算法依附”“治理空心化”等新型不平等现象，从而对全球人工智能善治目标构成威胁。
话语权失衡：标准输出存在文化偏向。人工智能全球治理在形式上日益多边化，实质上却仍面临明显的话语权失衡。尤其在伦理规范、风险边界与价值导向等软法领域，个别发达国家借助技术先发优势与标准输出机制，逐步确立一套以自由主义个体权利为核心的“全球模板”，在无形中将其特定历史背景与文化偏好嵌入全球治理框架。
以2021年联合国教科文组织发布的《人工智能伦理问题建议书》为例，虽然该文本强调包容性与普适性，但其诸多条款在执行层面反映出西方语境中的伦理假设，如高度重视“个人隐私”“自由意志”“算法自主性”等理念，而较少触及发展中国家所面临的结构性问题，如数字基础设施不足、算法不平等或数据主权缺位。这种话语体系的先行建构，虽表面上是共识性文件，却可能形成“隐性排他”，使全球南方国家在标准博弈中处于被动位置。
部分全球技术企业，也在客观上成为标准的“隐性塑造者”。大型科技公司，如谷歌公司、Meta公司和OpenAI（开放人工智能）开发的人工智能系统，不仅垄断应用市场，更通过训练语料、内容审查逻辑与接口协议等方式，将自身文化逻辑嵌入跨国平台与算法规则中。这种“去中心化的中心化”，导致全球多语种、少数族群与本土知识体系的表述权持续被边缘化，进而引发认知不对称与治理摩擦。
发展中国家因缺少平台建设与制度参与的技术基础，在全球人工智能治理话语体系中的制度性权力有限。在经济合作与发展组织、人工智能全球合作组织等治理机制中，全球南方国家代表性不足，一些倡议和文件制定过程中缺乏多样性参与机制，难以形成跨文化、跨制度体系的真正协商。这种平台结构上的排他性，加剧发展中国家的信任赤字，使其对现有治理架构产生抵触情绪。话语权的结构性不平衡，不仅削弱人工智能全球治理的合法性，而且直接影响规则共建、责任共担的可能性。要实现真正的全球向善，亟须构建多文化互鉴、跨体系协商的价值共识平台。
主体协同动力不足：参与路径模糊、机制支撑缺位。在人工智能全球治理的多边化进程中，虽然参与主体日益多元，覆盖政府、企业、科研机构、国际组织等，但真正实现多方协同的有效机制尚未建立，治理体系在参与逻辑、角色分工与责任划界上，仍面临明显困境。
在制度设计上，现有国际治理平台大多以国家间协商为主导，非国家行为体的正式介入机制仍属有限。以联合国教科文组织、经济合作与发展组织、二十国集团等相关机制制定为例，在人工智能伦理规范或治理文件制定过程中，虽邀请部分企业与专家参与，但他们多数以“咨询”身份出现，缺乏制度化发言权或持续性参与权。这种“外部参与”模式，无法形成真正的跨主体协同，也难以确保政策执行中的反馈闭环。
在主体角色界定上，当前国际机制普遍缺乏对政府、企业、智库与社会组织等多方主体的功能定位。例如，企业在技术研发和数据治理中扮演着重要角色，却缺乏明确的责任边界与参与通道；智库与高校在话语建构和风险识别方面具有优势，但其建议机制与政策吸纳路径不清晰；而社会组织与公众在伦理争议与可持续性议题上具有独特立场，却往往被边缘化。这种参与角色的模糊，容易造成资源冗余与责任虚化，削弱协同治理的效率与效能。
在区域治理机制中，南方国家多面临“能力缺位”与“机制缺席”的双重困境。一方面，许多发展中国家尚未建立跨部门、跨主体的人工智能治理架构，导致政策分工不清、执行链条断裂；另一方面，在全球治理平台中，南方国家参与能力受限，难以通过联盟机制或议程设置争取自身利益，从而在多边合作中处于话语边缘。
跨主体之间缺乏系统性的协同机制，也是重要短板。目前尚缺乏能将政府治理意图、企业技术能力与学界伦理视角有机整合的平台，难以构建系统联动、责任共担的协作网络。即便如人工智能全球合作组织等平台尝试多方参与，也常因治理议程过于宏观、协调流程冗长而流于形式等问题，未能真正实现参与式治理。因此，推动人工智能全球善治迈向制度化协同，需要构建功能明确、责任清晰、机制稳定的多元协同体系。这不仅意味着在制度层面引入更多参与主体，也要求对其权责、流程与机制进行制度化设计，真正将多边协商落实为多方共建。
推进人工智能全球善治的行动方略
针对人工智能全球善治困境，中国不仅提出价值理念，更在制度建构与机制设计上不断探索可行路径。
能力建设维度：筑牢技术底座，推动普惠赋能。全球人工智能善治的落地，不仅依赖规则设计，更依赖风险感知能力与实践验证机制。一方面，中国需持续深化自身在算法审查、数据安全、伦理监管等方面的治理实践，形成具备可操作性、可评估性与具有广泛适配性的本土经验；另一方面，应基于这一技术底座，系统赋能全球南方国家的治理能力建设，为将治理共识转化为行动力提供保障。
在推动全球人工智能善治的过程中，中国应优先夯实自身的技术治理基础，为能力赋能提供现实支撑。一方面，可迭代完善本土监管体系，在算法备案、模型安全评估、数据保护与伦理审查等环节，构建贯穿“事前—事中—事后”的闭环流程。通过强化模型可解释性评测、开展算法安全压力测试、提高生成内容审查与溯源能力，逐步沉淀一套体系化、可迁移的治理工具包。另一方面，应面向高风险应用场景，如大模型、个性化推荐、深度合成等，提升风险识别与分级响应能力，明确合规边界与治理弹性，为前沿技术健康落地提供可复制、可共享的实践范式。
在这一基础上，中国可逐步将本土经验转化为面向全球南方国家的能力赋能路径。在人才共建方面，建议通过加强与“一带一路”共建国家高校合作，设立联合实验室或研究生项目，提供涵盖风险感知、伦理设计与治理建模的课程体系，支持本土化教育体系建设。在技术共享方面，可鼓励中国企业开放轻量化模型、开源工具与低门槛开发接口，降低全球南方国家在低算力条件下的开发壁垒。在规则赋能方面，建议编制“发展中国家人工智能治理指南”与政策参考包，结合当地数字主权与文化偏好，协助推动本地化治理规则的制定。在平台保障方面，可借鉴现有发展援助机制，筹建“全球南方人工智能赋能中心”，作为培训、资源对接与政策支持的一体化枢纽，常态化支持发展中国家的技术治理能力成长。通过从强化自身风险治理出发，再延伸至系统性赋能路径，中国可在应对人工智能技术复杂性的同时，推动全球人工智能治理向更加普惠、更加可持续的方向演进。
制度倡议维度：打造多层次、广覆盖的人工智能全球治理制度平台矩阵。制度建设是人工智能全球治理的根基，而制度平台是理念扩散与实践落地的关键载体。目前国际机制存在平台分散、制度碎片化等问题，难以有效推进人工智能向善理念的全球共识与落地转化。中国可通过推动构建多层级、多议题、跨区域的平台矩阵，以弥合制度落差，助力善治理念制度化。
第一类是战略倡议型平台，如设立“全球人工智能向善论坛”，聚焦伦理、发展、公平等议题，积极利用全球发展倡议对话会、世界人工智能大会、世界互联网大会等会议组织，打造具有中国引导力的常设对话平台。第二类是区域协同型机制，如推动中非人工智能合作或加强中国—东盟数字治理合作，以地缘与经济发展阶段为基础，推动基础设施共建、标准互认、数据治理合作等议题，强化全球南方国家的制度发声。第三类是功能议题型合作机制，围绕算法伦理、智能就业冲击等具体领域，建设“人工智能监管沙盒”与“全球算法评估平台”，为技术治理提供政策试点与经验反馈。第四类是多元参与型机制，吸纳企业、智库与技术社区共建平台，如建立“企业人工智能治理联盟”“数字公共产品合作计划”，并推动中国企业参与联合国、国际电信联盟等技术标准制定，增强制度话语权。
标准引导维度：推进可信人工智能中国标准的国际转化。个别国家凭技术与话语优势，正将“技术—伦理—法规”一体化标准全球输出，强化中心—边缘格局。中国推动可信人工智能国际化，既是参与规则塑造之需，也是肩负倡导普惠、公正、可控之责。与“风险中心”监管不同，中国强调“以人为本、风险可控、发展为要”的均衡导向，更具文化适配性与可推广性。[10]
可信人工智能标准体系需体现价值嵌入的三重底线，即伦理、公平、责任可解释的伦理底线，数据安全与模型滥用预防的安全底线，以及保障创新空间的发展底线。2023年国家网信办通过的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，提供了可执行框架，为价值嵌入提供政策支撑。应推动可信人工智能标准的多元协同制定机制，可依托中国信通院、国家新一代人工智能治理专业委员会等机构组织，吸纳企业、高校、智库，通过共建“国家标准＋行业共识＋国际适配”路径，推出《可信人工智能国际标准白皮书》，提升中国方案在国际标准化组织、电气电子工程师学会等国际组织中的影响力。可通过构建标准出海平台机制，提升中国标准的可传播性与可接受度。当前，中国企业在国际治理平台上仍多以接受者或旁观者身份出现。可推动华为、阿里、腾讯等具备国际影响力的科技企业，联合高校智库共同设立“全球可信人工智能实践基地”，在“一带一路”共建国家试点落地部分可信标准，形成示范效应。
标准引导必须鼓励技术全球化背景下的治理本地化适配。不同国家在社会价值观、发展阶段和制度文化等方面存在差异，标准国际化过程中要避免“一刀切”式价值外溢，应鼓励在可信人工智能的核心原则下进行多样性表达。这既是中国所秉持的共商共建共享的全球治理观的体现，也有助于建立广泛的国际标准共识，打破西方中心化治理框架。
协同治理维度：打造以“政企智”协同为核心的善治共同体。全球人工智能治理正日益呈现出多方主体交织互动格局，单一政府主导已难以应对复杂议题。中国需推动形成政府、企业、智库等主体协同“走出去”的复合型治理网络，主动嵌入全球人工智能治理关键节点。
在企业层面，应鼓励具有国际影响力的科技公司，从全球规则的接受者转向共建者，积极参与联合国教科文组织、经济合作与发展组织及行业联盟的标准谈判与治理协定制定，通过展示技术解决方案与伦理合规能力的双重优势，赢得更多国际信任，为中国参与全球人工智能治理争取更多实质性话语权。在智库与高校层面，可支持智库和高校积极参与联合国教科文组织全球人工智能伦理与治理观察站、全球人工智能安全峰会系列论坛、人工智能全球合作组织下设的工作组等项目，将中国的善治理念和东方哲思转译为全球政策语言，增强政策方案的国际适配力和传播力。在政府层面，加强人工智能能力建设国际合作。建议面向联合国、非盟、金砖国家、东盟等区域组织，建立全球人工智能善治对话机制，推动驻外使领馆与企业、智库形成常态联动，统筹标准试点、政策研究与国际传播，促进中国善治理念的务实落地。建议设立人工智能国际合作协调机制，统筹外交、科技、产业、教育等领域，确保国际合作的协调统一与延续性。
协同治理既可以各自走出去，也可以集体走进去。政府提供战略引领，企业贡献技术能力，智库承担价值转化。这种多方主体联动、内外协同推进的格局，将有助于推“智能向善”从倡议走向实践，也为中国在全球人工智能治理进程中发挥更具建设性、系统性和可持续性的作用创造条件。
【本文作者为复旦大学国际问题研究院教授；本文系国家社科基金重点项目“总体国家安全观视域下的数字主权研究”（项目编号 ：23AZZ002）的阶段性成果】
注释略
责编：石 晶／美编：石 玉