人工智能正加速进入产业和社会各领域，带来效率提升的同时，也加大了安全、伦理、数据与治理等的不确定性；当前国际社会面临的突出矛盾在于：技术迭代迅速而治理规则相对滞后，先进能力高度集中与发展鸿沟扩大并存，标准碎片化与跨境协作不足相互叠加。如何在鼓励创新与控制风险之间找到平衡，如何让更多国家特别是发展中国家共享智能红利，已成为全球治理必须回应的现实问题。上述挑战的出现有其深层原因。一上，人工智能外溢效应强、进入门槛高，算力、数据、人才、算法工具等关键要素全球分布不均，容易形成“强者恒强”的马太效应；另一上，人工智能应用高度依赖数据流通与产业链协同，但各国隐私保护、数据主权、网络安全、内容治理等制度安排上差异明显，跨境合作成本随之上升。此外，安全风险呈现复合化趋势，从模型偏见、生成内容滥用到关键基础设施安全，再到潜在系统性风险，都需要更具共识的框架和更可操作的工具来应对。 ，2025年7月在上海发布的《人工智能全球治理行动计划》，被视为推动全球治理从原则倡议走向行动协作的一次制度化尝试。文件将人工智能定位为“造福人类的国际公共产品”，在治理目标上强调发展导向与普惠落点，把“让更多国家能够接触、应用并受益”作为重要取向，体现出从单一风险治理转向“发展与安全并重”的思路。围绕这个取向，文件提出六项基本原则：向善为民、尊重主权、发展导向、安全可控、公平普惠、开放合作，为各方在差异中寻找共识提供了基础。 从影响看，该行动计划的意义主要体现在三上：其一，提供更强调可执行性的合作框架，将创新、应用、安全与合作纳入同一政策闭环，减少停留理念层面的空转；其二，将能力建设置于更突出位置，围绕联合实验室、教育培训、测评互认等提出合作路径，有助于提升发展中国家在技术应用、治理工具与人才培养上的“自我造血”能力，缓解智能时代的新不平等；其三，将绿色低碳纳入治理视野，提出能效、水效标准及绿色计算技术合作方向，回应人工智能发展带来的能耗压力，为可持续转型预留制度接口。 对策层面，行动计划提出的一揽子举措可概括为“开放创新、数据赋能、能力共建、安全共治、绿色共进”。一是倡导构建多元开放的创新生态，通过跨国开源社区和安全可靠的开源平台降低技术门槛，推动基础资源共享与协同研发。二是推进数据治理合作，鼓励共建高质量数据集，探索数据共享机制与平台，在促进数据要素流动的同时强化个人隐私与数据安全保护。三是加强能力建设国际合作，通过联合实验室、标准协作、人才培养与教育培训等方式，形成科研—产业—治理相衔接的合作链条。四是完善安全治理工具箱，推动形成更具共识的安全框架，探索分类分级管理，建立风险测试评估体系，推进威胁信息共享与应急协作机制，提升风险发现、处置与恢复能力。五是推动公共部门先行先试，在医疗、教育、交通等公共服务领域促进规模化应用，以应用带动标准与规范的形成和推广。 面向未来，全球人工智能治理将更趋“多边化、分层化、工具化”。一上，国际规则难以一蹴而就，更可能多边框架下形成“原则—标准—评测—互认”的渐进路径；另一上，治理重点将从单一合规转向全生命周期管理，从模型开发延伸到数据、算力、部署、应用场景与供应链安全。行动计划提出以联合国为核心渠道、倡导包容公平的多边治理取向，并与全球数字治理议题相呼应，有望为更多国家参与规则制定、共享技术红利提供制度支点。随着合作机制逐步落地，国际社会或将在开源共建、测评互认、人才培养与绿色标准等领域先形成一批可复制的合作样板。
人工智能的快速发展带来机遇，也伴随挑战；《人工智能全球治理行动计划》为全球协作提供了重要框架，但能否落到实处仍取决于各国的持续投入与协调。只有在共商共建共享基础上推进合作，才能更接近“技术造福全人类”的目标，并推动形成更加公平、可持续的数字未来。