AI深度认知30讲 · 第25讲AI全球治理的三条路径:欧盟“强监管”、美国“自愿合作”、中国“统筹安全与发展”

“2026年7月17日，上海世博中心。102个国家和国际组织代表齐聚一堂，习近平主席发表题为《携手构建公正合理的全球人工智能治理体系》的主旨讲话。同一天，世界人工智能合作组织在上海成立。而在大洋彼岸，美国总统特朗普刚刚签署了题为《促进先进人工智能创新与安全》的行政令。一个月前，欧盟理事会正式通过了《数字综合法案》，将高风险AI系统的合规期限推迟至2027年底。全球AI治理，从来没有像2026年这样热闹，也从来没有像2026年这样‘分裂’。当AI技术跨越国界、渗透进每一个产业时，不同国家和地区对‘如何管住AI’的回答，却走向了截然不同的方向。这一讲，我们把全球AI治理的三大模式展开——欧盟的‘风险分级、全面监管’、美国的‘行业自律、自愿合作’、中国的‘统筹发展与安全’——看看世界正在如何‘管住’AI，以及三种路径之间的张力与博弈。”

01 全球AI治理的“三足鼎立”

北京大学《人工智能治理的国际图景》报告将当前全球AI治理的特征概括为 “原则趋同、路径分化”。各方普遍认同安全、透明、问责和以人为本等原则，但在发展优先级、监管强度、责任归属和制度路径上仍存在明显差异。

1.1 三种模式的核心差异

欧盟：风险分级、全面监管。 欧盟的《人工智能法》代表了“风险分级、全面监管”的强监管模式，通过建立统一的法律框架，严格进行全生命周期的风险规制。欧盟将AI系统分为不可接受风险、高风险、有限风险和低风险四个等级，施加不同密度的监管要求。

美国：行业自律、自愿合作。 美国联邦层面尚未出台综合性人工智能法律，其治理模式更依靠行政命令、行业标准以及现有消费者保护等法律进行场景化的干预。2026年6月特朗普签署的AI行政令，核心特征是“自愿参与、轻触式监管”。

中国：统筹安全与发展。 中国通过修改《网络安全法》，体现了坚持人工智能发展与安全并重、效率与公平兼顾、创新与规范协同的治理理念。中国既没有选择欧盟式的“强监管”，也没有走美国式的“全自愿”，而是在“安全”与“发展”之间寻找动态平衡。

02 欧盟：风险分级的“先行者”与“退坡者”

欧盟《人工智能法》于2024年8月1日生效，是全球首部全面规范AI的立法。但这部法律尚未全面施行，就已经迎来了首次修订。

2.1 原框架：四级风险分类

欧盟AI法案的核心架构是基于风险的分类监管：

🚫 不可接受风险

社会评分、特定生物特征分类推论、操纵性技术等——全面禁止

⚠️ 高风险

教育、就业、关键基础设施、信贷评分、执法等领域的AI系统——施加最严格的合规要求

📢 有限风险

透明度义务（如AI生成内容的水印标识）

✅ 最低风险

基本不受监管

2.2 2026年修订：合规期限大幅推迟

2026年5月7日，欧洲议会与欧盟理事会就AI法案修订达成临时协议。6月16日，欧洲议会正式批准修正案。6月29日，欧盟理事会正式通过。7月27日，《数字综合法案》（Regulation (EU) 2026/1744）正式生效。

独立高风险AI系统合规期限推迟至2027年12月2日

嵌入产品的高风险AI系统推迟至2028年8月2日

AI生成内容标识义务最迟2026年12月2日

核心变化有三：

• 高风险AI系统合规期限大幅推迟。
   独立高风险AI系统（如教育、就业、信贷评分等）的合规期限从2026年8月2日推迟至2027年12月2日。嵌入受监管产品的高风险AI系统（如医疗设备、无线电设备、玩具等）推迟至2028年8月2日。
• 水印标识义务微调。
   AI生成内容的标识义务原定2026年8月2日生效，修正后给予已上市系统4个月过渡期，最迟于2026年12月2日完成合规。
• 新增禁止性AI应用。
   自2026年12月2日起，禁止用于生成非合意性私密影像和儿童性剥削影像的AI系统，主要针对“一键去衣”应用程序。

2.3 为什么“退坡”？

修法的直接原因是配套标准严重滞后。欧盟早在2023年5月便委托欧洲标准委员会制定AI相关标准，原定2025年4月交付成果，但最快也要到2026年第四季度才能完成。在缺乏明确标准指引的情况下，逾百家欧盟企业联名要求延期。

更深层的原因是产业竞争压力。欧盟在产业竞争压力下出现“治理退坡”，同意将高风险系统合规义务推迟。正如北大报告所指出的，全球AI治理正面临“原则趋同、路径分化”的局面——共识有了，但行动正在分化。

03 美国：从“强制监管”到“自愿合作”的摇摆

美国的AI治理路径经历了明显的摇摆。拜登政府时期以强制合规为导向；特朗普政府则转向了“轻触式监管”。

3.1 2026年6月AI行政令的核心内容

2026年6月2日，特朗普签署了《促进高级人工智能创新与安全》行政令。行政令确立了三大核心政策立场：

🇺🇸 三大政策立场

拒绝过度监管。 行政令声明“我们拒绝用过度繁琐的监管扼杀创新”。

“美国优先网络安全”。 强调“领导美国优先的网络安全工作，增强国家安全和全球AI主导地位”。

公私合作。 通过与私营部门合作，实现政府和企业信息系统现代化。

3.2 自愿合作框架的具体设计

行政令的核心机制是 “自愿提交、30天审查”。AI企业在公开发布前沿模型前，“自愿”向政府提供模型并进行前置安全评估。相比初始版本中90天的审查期限，最终文本压缩至30天。

行政令还设立了 “AI网络安全信息交换中心”，由财政部联合国家安全局、网络安全和基础设施安全局共同组建。中心以自愿合作为基础，联合AI企业与关键基础设施运营商，建立漏洞发现与修复机制。

行政令明确强调：“本节任何内容均不得被解释为授权对新型AI模型（包括前沿模型）的开发、发行或分发设立强制性政府许可、预审或许可要求。”

3.3 “软约束”与“硬转化”的张力

表面上是“自愿”，但行政令暗含向“硬性标准”转化的机制。一旦受管制前沿模型的认证标准确立，将反向倒逼AI企业向政府证明自身安全性与可靠性，使“软性约束”具备向“硬性标准”转化的条件。

行政令意图通过前沿模型测试构建新型“AI军工复合体”，确保前沿模型使用权掌握在政府手中。这是“创新优先”与“国家安全关切”之间的妥协产物。

04 中国：从“分散规制”到“体系化治理”

中国的AI治理路径，既不同于欧盟的“强监管”，也不同于美国的“全自愿”，而是走出了“统筹发展与安全”的第三条道路。

4.1 《网络安全法》修改：AI首次入法

2025年10月28日，十四届全国人大常委会第十八次会议通过关于修改《网络安全法》的决定。修改后的法律自2026年1月1日正式施行。

施行日期2026年1月1日

新增条款第二十条（AI专条）

法律性质首次以法律形式规定促进AI发展

此次修改新增的第二十条，对人工智能安全与发展作出专门规定。这是我国首次在法律层面规定促进人工智能发展的专条。新增内容以“支持发展”为基调，通过立法保障基础理论研究与基础设施建设。

• 支持AI基础理论研究和关键技术研发
• 推进训练数据资源、算力等基础设施建设
• 完善人工智能伦理规范
• 加强风险监测评估和安全监管

4.2 密集出台的专项法规

2026年3月20日，工业和信息化部等十部门联合印发《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》。这标志着我国AI伦理治理实现从理念共识到制度落地的关键跨越。

2026年5月8日，国家网信办等三部门联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》。明确了智能体发展要坚持安全可控、规范有序、创新驱动、应用牵引的基本原则，要求确保用户对智能体自主决策享有知情权和最终决策权。

2026年7月15日，《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》正式施行。这是我国首部AI拟人化互动服务管理专门立法，针对AI通过模拟人类情感和沟通方式带来的风险。

2026年5月，全国网络安全标准化技术委员会发布《人工智能应用伦理安全指引1.0》，系统划定AI应用伦理安全边界与底线，提出增进人类福祉、尊重生命权利、坚持公平公正、合理控制风险等核心原则。

2026年5月11日，《国务院2026年度立法工作计划》要求“完善人工智能治理，加快推进人工智能健康发展综合性立法”。

4.3 中国模式的特点：安全与发展并重

⚖️ 平衡发展与安全

既明确了伦理治理的底线要求，也避免过度监管制约创新活力。“支持发展”是基调，通过立法保障基础研究。

🔁 覆盖全生命周期

针对AI伦理风险贯穿技术研发、产品迭代到部署应用的全生命周期特性，构建了更符合AI技术发展规律的审查流程。

🔗 强化制度衔接

与《数据安全法》《个人信息保护法》等现有法律协同。

习近平主席在2026世界人工智能大会上明确指出，要 “高度重视人工智能引发的各类内生和衍生风险，推动构建法律法规、技术监测、风险预警、应急响应体系，筑牢安全底线，防范滥用恶用，确保人工智能始终处于人类控制之下”。

05 全球治理的结构性矛盾

尽管各国都在努力“管住”AI，但全球AI治理仍面临深层矛盾。

5.1 治理机制碎片化

当前全球AI治理呈现联合国进程、AI系列峰会进程、区域治理、行业自律等多种机制重叠交叉的格局，但各类机制的治理成效均不理想。这些机制相互重叠、缺乏统筹，反而加剧了全球治理的碎片化与效能赤字。

5.2 大国治理立场分化

作为技术领先国家，美国将“赢得人工智能竞争”视为维护其全球科技霸权的关键领域。欧盟在产业竞争压力下出现“治理退坡”。部分国家泛化国家安全概念、制造阵营对立的做法短期内难以消除。

5.3 智能鸿沟持续扩大

算力、数据、模型、人才等AI核心资源高度集中于少数国家和少数科技巨头。主流大模型的训练语料高度集中于英语等少数语言，全球南方国家的语言、文化和价值观面临“失语”风险。

5.4 安全研究沿阵营画线

美国主导的“国际人工智能安全研究所网络”将中国排除在外，印度另起炉灶筹建“全球南方人工智能安全网络”。评测方法与安全标准各成体系，缺乏互认和对接机制。

06 三条路径的对比与启示

正如北大报告所揭示的，当前全球AI治理呈现 “原则趋同、路径分化” 的特点。各方普遍认同安全、透明、问责和以人为本等原则，但在发展优先级、监管强度、责任归属和制度路径上仍存在明显差异。

国际社会需要建立能够适应技术快速迭代的动态治理体系，推动不同国家在风险评估、内容标识、安全测试、事件报告和责任追踪等领域实现规则衔接与结果互认。

07 这一讲，你只需要记住这3句话

🔹 全球AI治理呈现“三足鼎立”——欧盟是“风险分级、全面监管”（AI Act，四级风险分类）；美国是“行业自律、自愿合作”（行政令，30天自愿提交）；中国是“统筹安全与发展”（《网络安全法》AI条款+专项法规+推进综合性立法）。

🔹 2026年三大治理主体都在加速行动——欧盟修法将高风险AI合规推迟至2027年底；美国签署AI行政令，从90天审查缩至30天；中国《网络安全法》AI条款1月1日生效，密集出台《智能体实施意见》《拟人化互动服务办法》等专项法规。

🔹 全球AI治理面临“原则趋同、路径分化”的深层矛盾——各方普遍认同安全、透明、问责等原则，但在监管强度、责任归属和制度路径上分歧明显。治理机制碎片化、大国立场分化、智能鸿沟扩大——“管住AI”的共识有了，但“怎么管”的行动正在走向不同方向。

当AI技术跨越国界，治理却止步于国境线。欧盟在“监管”与“竞争力”之间摇摆，美国在“创新”与“安全”之间妥协，中国在“发展”与“安全”之间寻求平衡。全球AI治理的终极挑战，或许不是“谁来管”，而是“怎么一起管”。正如习近平主席在世界人工智能大会上所说，要“携手构建公正合理的全球人工智能治理体系”。共识已经形成，制度正在建构——但真正的考验，在于各国能否跨越分歧，把共识变成可执行的规则。

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