引言：全球AI治理格局的形成

人工智能作为引领未来的战略性技术，正深刻重塑世界经济发展和社会治理模式。伴随着AI技术的快速进步，全球主要经济体纷纷加快人工智能治理体系的构建，形成各具特色的监管路径。欧盟率先出台全球首部全面人工智能监管法规《人工智能法案》，中国坚持发展与安全并重的治理模式，美国则采取产业主导的宽松监管策略。这三方路径的差异不仅体现了各自在技术基础、价值理念和产业利益上的不同取向，也将对全球人工智能治理格局产生深远影响。

人工智能引发的隐私侵犯、算法歧视、深度伪造等风险具有跨国传播特性，单一国家难以独立应对。不同治理路径之间的结构性矛盾使得国际监管合作面临挑战，同时也凸显了建立包容性国际治理框架的紧迫性。本文将深入分析欧盟AI法案的核心内容，对比中美两国的人工智能监管路径，探讨全球人工智能治理的未来发展方向。

一、欧盟AI法案：基于风险防控的全面监管

1.1 立法背景与进程

欧盟《人工智能法案》的制定历时多年，体现了欧盟在数字规则制定上的雄心。该法案于2021年4月由欧盟委员会首次提出，经过多轮讨论和修订，于2024年3月13日获得欧洲议会批准，5月21日获欧洲理事会通过，2024年8月1日正式生效。法案条款分阶段实施：禁止性条款于2025年2月2日生效，通用人工智能模型规则于2025年8月2日生效，大部分条款将于2026年8月2日全面适用。

欧盟之所以积极推进AI立法，背后有着深层的战略考量。一方面，欧盟试图通过“布鲁塞尔效应”输出其规则和标准，弥补其在人工智能技术创新上的相对滞后；另一方面，欧盟一贯强调基本权利保护，希望借助严格的监管框架抢占人工智能治理的道德制高点。

1.2 风险分级监管框架

欧盟AI法案最具创新性的特点是其 “基于风险”的分级监管框架。该框架采用“应用领域+技术特征+社会影响”三维评估模型，将人工智能系统划分为四个风险等级：

不可接受风险类：法案明确禁止若干类违背欧盟价值观的人工智能应用，包括基于敏感信息对民众进行生物学分类、利用未经授权采集的面部图像建立人脸识别数据库、在工作场所进行情绪识别、基于个人特点评估进行预防性执法干预，以及利用人们弱点进行行为操控等。这类应用被认为对基本权利构成明显威胁，被完全排除在市场之外。

高风险类：对人类安全或基本权利可能产生负面影响的AI系统被列为高风险，涵盖关键基础设施、教育培训、就业、基本公共服务、执法、移民和边境管理、司法等八大领域。这类系统需遵守严格的合规要求，包括建立质量管理体系、保存技术文档、实施风险管理措施、保证数据质量、进行人工监督等。

有限风险类：具有特定透明度义务的AI系统被归为有限风险，如聊天机器人或“深度伪造”技术。这类系统需履行透明度披露义务，告知用户正在与AI系统互动。

最小风险类：绝大多数当前的AI应用属于此类别，如垃圾邮件过滤器等。这类应用基本上不受强制性监管约束，主要依靠行业自律。

1.3 数据治理与透明度要求

欧盟AI法案在数据治理方面设立了高标准，要求人工智能系统使用的数据必须具备高质量、准确性和相关性，并严格遵循《通用数据保护条例》。法案规定，在数据收集阶段必须获得用户明确、具体的同意；在数据存储和处理阶段需采取严格的安全技术与管理措施，防止数据泄露和篡改。

为解决算法“黑箱”问题，法案对高风险AI系统提出了算法透明性要求。系统需对设计目的、运行逻辑、数据输入、决策机制及潜在风险等关键信息进行解释说明。当AI系统作出对用户权益有重大影响的决策时，必须提供合理的决策依据，保障用户的知情权与参与权。

1.4 全球影响与“布鲁塞尔效应”

欧盟AI法案的通过和实施将对全球人工智能治理产生深远影响。凭借其庞大的市场体量，欧盟有望再次发挥“布鲁塞尔效应”，即任何希望进入欧盟市场的人工智能产品都必须遵守欧盟法规，从而使得欧盟标准成为全球标准。

澳大利亚、日本等国家在制定本国人工智能治理机制时，已大量参考欧盟做法，将管理和规制放在优先位置。这种规则输出不仅提升了欧盟在全球数字治理中的话语权，也为其他国家和地区提供了监管借鉴。然而，法案严格的合规要求也可能增加企业负担，短期内可能对人工智能创新产生一定抑制效应。

二、中国人工智能监管路径

2.1 发展与安全并重的治理理念

与欧盟侧重风险防控不同，中国采取的是发展与安全并重的人工智能治理路径。中国在人工智能监管中强调“统筹发展和安全”，既鼓励技术创新和产业发展，又注重防范潜在风险。

中国逐步形成了以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》三部法律为基础，以《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等行政法规或部门规章为补充的人工智能治理框架。此外，《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》《新一代人工智能伦理规范》等政策文件明确了伦理先行的治理理念。

这种治理模式体现了中国“敏捷治理”的特点：一方面通过“小切口”立法及时应对新兴技术风险，另一方面保持政策弹性为创新预留空间。例如，中国对生成式人工智能实行备案制，截至2024年3月已有117个大模型完成备案。

2.2 多层次治理体系与应用场景优势

中国人工智能治理呈现生态式特征，围绕人工智能应用，从技术要素、组织管理到信息内容、主体资质要求等多个维度实施综合治理。监管机构综合运用算法备案、安全评估、伦理审查等多种工具，形成了富有韧性的治理体系。

中国拥有庞大人口和丰富应用场景产生的海量数据，为人工智能发展奠定了坚实基础。在人工智能全球治理中，中国可利用丰富数据资源参与数据治理规则制定，推动建立公平合理的数据共享和使用机制。截至2023年，中国生成式人工智能相关发明专利申请量占全球70.3%，人工智能大模型数量全球占比36%，居世界第二。

值得一提的是，中国企业开发的开源大模型如DeepSeek等，降低了全球人工智能参与门槛，为发展中国家提供了可操作的技术赋能路径。中国还通过《人工智能能力建设普惠计划》等倡议，帮助发展中国家提升人工智能技术能力，弥合全球人工智能鸿沟。

2.3 积极参与全球人工智能治理

中国在国际人工智能治理中发挥着越来越重要的作用。中国倡导多边主义与包容性治理框架，提出《全球人工智能治理倡议》，支持发展中国家平等参与全球人工智能治理。

在具体行动上，中国积极推动在联合国机制下建立人工智能治理的国际合作平台。2024年，中国倡导建立的人工智能能力建设国际合作之友小组，推动建立广泛伙伴关系，促进人工智能赋能各国可持续发展。中美人工智能政府间对话机制也已建立，双方就人工智能科技风险、全球治理等问题进行了建设性交流。

中国主张人工智能全球治理应遵循共商共建共享原则，尊重各国主权和发展路径选择权，在尊重差异基础上寻求最大公约数。这种包容平衡的治理观为全球人工智能治理提供了不同于传统西方模式的新视角。

三、美国人工智能监管路径

3.1 产业主导的创新友好型监管

与欧盟的严格监管和中国的安全发展并重不同，美国采取的是产业主导、技术先行的自由宽松监管路径。美国联邦政府认为，在制定全面且有约束力的法规之前，人工智能技术仍需成长和发展空间。

美国主要依赖行业自律和现有法律框架来规范人工智能应用，而非出台专门的全面人工智能法律。联邦政府各监管机构在各自权限下对人工智能进行指导，通过发布指南等宽松式规则进行监管。即便如拜登政府发布的《人工智能权利法案蓝图》等重要文件，也多为原则性指引，不具备法律约束力。

这种宽松监管模式的核心目标是保持美国在人工智能领域的全球领导地位。从《国家人工智能研究与发展战略计划》到《维护美国人工智能领先地位的行政命令》，一系列政策文件都明确将促进创新、保持竞争力作为首要考量。2025年，特朗普政府第二任期进一步实施“去监管”政策，取消人工智能开发者安全测试强制报告义务，转而倡导行业自律。

3.2 联邦与州并行的多层治理体系

美国人工智能监管呈现联邦与州多条路径并存的特点。在联邦层面，目前尚未有统一的人工智能监管立法，但各州已积极出台相关法规：纽约州要求雇主对用于招聘决策的AI工具进行偏见审查；加利福尼亚州要求医疗机构披露使用生成式AI向患者提供信息的情况；加州将于2026年生效的法律要求AI开发者公开模型训练数据来源。

这种多层治理体系反映了美国宪法框架下联邦与州的权限分配，也体现了不同利益相关方的博弈。科技巨头如微软、谷歌等倾向于支持联邦层面的统一监管，以降低合规成本；而各州和地方势力则希望保留立法灵活性，因地制宜地应对AI挑战。

2025年，美国参议院从“大而美”法案中删除了“禁止各州对AI实施监管”的条款，这一决定进一步确认了各州在AI监管中的角色。未来美国人工智能监管可能呈现三条发展路径并行：联邦与各州层面平行加快立法步伐；行业自律机制通过认证和最佳实践得到强化；公众意识提高形成新的治理诉求。

3.3 注重技术本身与国际竞争

美国在人工智能治理上更侧重于对技术本身的关注，是一种强调技术要素治理的思路，对于技术相关的产业链、供应链关注更为密切。美国国会立法主要集中在鼓励和指导政府使用人工智能，以及为AI研究投入更多资金。

在地缘政治竞争加剧的背景下，美国将对人工智能的管控视为维护国家竞争力的重要手段。一方面对内实行监管松绑，另一方面却对外实施技术封锁和出口管制，限制先进人工智能技术流向特定国家。这种双重标准加剧了全球人工智能治理的复杂性，可能导致技术“脱钩”和规则碎片化。

四、三大路径比较与未来展望

4.1 治理理念与价值取向对比

欧盟、中国和美国在人工智能治理上体现出显著不同的价值取向。欧盟注重风险防控和权利保护，试图通过严格的法律约束打造“可信AI”；中国强调发展与安全的平衡，采取更具弹性的治理模式；美国则偏向产业发展和技术领先，维持相对宽松的监管环境。

在监管方法上，欧盟采用统一的风险分级框架，中国采取场景化的敏捷治理，美国则实行分部门、分领域的零散监管。这种差异源于各经济体不同的技术发展阶段、社会文化背景和战略目标。

欧盟作为数字规则的先行者，希望通过“布鲁塞尔效应”使其标准成为全球标准；中国凭借丰富的应用场景和数据资源，寻求在人工智能治理中发挥更大作用；美国则凭借技术优势和企业创新活力，力图保持其在人工智能领域的领先地位。

4.2 全球人工智能治理的挑战与机遇

当前全球人工智能治理面临诸多挑战。不同监管路径之间的差异导致规则碎片化，增加企业合规成本；地缘政治竞争可能引发技术脱钩，阻碍国际合作；发展不平衡加剧数字鸿沟，使发展中国家面临“技术殖民”风险。

然而，全球人工智能治理也面临重要机遇。2024年以来，人工智能全球治理进程明显加速：欧洲委员会通过《人工智能框架公约》；中美举行人工智能政府间对话首次会议；韩国与英国共同主办第二届人工智能安全峰会。这些密集的多双边对话表明，国际社会对加强人工智能治理的共识正在增强。

中国提出的构建人类命运共同体理念为全球人工智能治理提供了新视角。该理念强调各国命运相连，应引导人工智能技术服务于人类共同利益，关注其在应对气候变化、生物多样性保护等全球性问题上的作用。这种包容、共享的治理观有助于弥合分歧，推动形成更加公平合理的国际治理框架。

4.3 走向协同共治的未来路径

面对人工智能带来的全球性挑战，单一治理模式难以独善其身，未来需要超越传统国家利益竞争，构建更具柔性和包容性的规则互认及标准兼容机制。可能的合作方向包括：

一是建立多层次治理架构，在联合国主渠道下构建包容性的全球治理框架，同时允许区域、双边和多边合作并存。

二是推进技术标准互认，在风险评估、透明度要求、数据治理等基础领域寻求最大公约数，逐步推进标准兼容互认。

三是加强能力建设国际合作，通过技术转移、人才培养、算力支持等方式，帮助发展中国家提升人工智能技术能力，缩小数字鸿沟。

四是建立常态化对话机制，如同中美人工智能政府间对话那样，为各方提供沟通平台，增进理解，化解分歧，积累互信。

结语

欧盟AI法案作为全球首部全面人工智能监管法规，代表了人工智能治理的重要里程碑。中国的发展与安全并重模式和美国产业主导的宽松路径，则为全球人工智能治理提供了多样化的实践参考。三者之间的竞争与互补，将深刻影响未来全球人工智能治理格局的演变。

人工智能治理的根本目标应是确保技术发展造福全人类，而非成为零和博弈的工具。未来的人工智能全球治理需要超越单一模式思维，在尊重多样性的基础上寻求共识，构建开放包容、公平公正的治理体系。唯有通过国际合作与共治，人类才能共同迎接人工智能时代的机遇与挑战，实现智能向善的美好愿景。