人工智能治理的必要性与紧迫性 - 人工智能具有跨境传播特性和系统性风险 治理不能局限于国家层面[1][6] - 当前存在认知误区 认为治理会束缚技术创新 这种观点低估了技术风险并忽视治理对技术发展的关键引导作用[1] - 人工智能在认知领域进展迅速 部分模型在数学奥林匹克竞赛解题准确率已超越人类平均水平 增强了AGI可行性预期和治理紧迫感[1] 人工智能治理的多维框架 - 治理是多维度、多工具、多主体参与的系统性过程 旨在协调技术进步与社会价值[2] - 伦理与价值维度关注安全可控性、透明可解释性、公平非歧视性和责任可追溯性 中国2019年提出"负责任人工智能"八项准则 欧盟和OECD发布多套伦理框架[3] - 政策支持维度通过财政投入、研发资助和基础设施建设提供制度土壤 中国2017年《新一代人工智能发展规划》采用"三步走"战略推动产业发展[3] - 规制与标准维度包括法律法规、技术标准和分级管理 欧盟《人工智能法案》将AI系统分为四类实施差异化监管[4] 全球人工智能治理核心挑战 - 技术路径差异导致治理分化 各国对风险认知存在本质分歧 例如国产大模型DeepSeek在中文语义建构方面突破显著 引发是否需与国外模型采用同等评估标准的争议[7] - 治理节奏与技术发展错配 AI技术呈指数级演进而治理体系滞后 GPT-4发布半年内多款对标模型上线 但多数国家监管机制仍未落地[8] - 全球治理机制复合体缺乏协调 联合国教科文组织、OECD、欧盟和世界经济论坛等机制存在目标重叠和规则冲突 导致治理效能低下和合规困境[9] - 地缘政治因素形成合作壁垒 AGI研发演变为少数国家主导的竞赛型项目 全球协同开发与风险共担路径难以实现[10] 人工智能治理的未来方向 - 治理需具备合作性、包容性和合法性 否则将加剧跨境风险、智能鸿沟和信任危机[11] - 治理是与技术共同进化的制度生态工程 需同步协调安全风险管控、社会结构塑形和市场机制构造三大任务[11]

人工智能治理认知误区 - 存在认为人工智能治理过早束缚技术创新的典型认知误区 低估技术社会风险和治理机制引导作用[1] - 治理并非创新对立面 而是实现人工智能健康有序可持续发展不可或缺的制度性支撑[1] 人工智能技术进展 - 人工智能在人类认知领域进展惊人 数学奥林匹克竞赛解题准确率部分超越人类平均水平[1] - 技术跃升增强通用人工智能可行性预期 加强社会各界治理紧迫感[1] 人工智能治理框架维度 - 伦理与价值维度关注安全可控性 透明可解释性 公平非歧视性和责任可追溯性等基本原则[3] - 中国2019年提出"负责任人工智能"八项治理准则 欧盟OECD等发布多套伦理框架[3] - 政策支持与市场激励维度通过财政投入 研发资助 反垄断等手段维护创新生态多样性[4] - 中国2017年《新一代人工智能发展规划》采用三步走战略推动产业发展[5] - 规制与标准维度包括法律法规 技术标准 分级管理等 欧盟人工智能法案采用四类风险分级监管[5] 全球人工智能治理挑战 - 技术路径不同导致治理差异化 各国对风险治理认识存在本质分歧[6] - 国产大模型DeepSeek2024年初引发中文语料特殊保护机制等治理工具适配问题[6] - 治理节奏与技术发展错配 监管政策制定周期性与技术迭代速度难以同步[7] - GPT-4发布半年内多款对标模型上线 但多数国家大模型法律分类仍未落地[7] - 全球治理机制复合体缺乏协调 联合国教科文组织 OECD 欧盟等机制存在目标重叠和冲突[8] - 机制复合体导致治理效能低 话语权失衡和合规困境等现实难题[9] - 地缘政治因素形成合作壁垒 AGI研发演变为少数国家主导的竞赛型项目[10] - 缺乏合作性难以应对跨境风险 缺乏包容性加剧智能鸿沟 缺乏合法性削弱公众信任[10] 人工智能治理定位 - 治理是与技术共同进化的制度生态构建工程 需同步协调安全风险管控 社会结构塑形和市场机制构造[10]

更安全的AI - 深度学习教父Geoffrey Hinton首次访华并在WAIC 2025发表主题演讲 强调AI治理需中国参与 标志着全球AI安全合作进入新阶段 [3] - Hinton提出LLM与人类认知相似性理论：两者均通过模式补全生成意义 且数字智能可依托硬件替换实现"永生" [3] - 人类知识转移效率低下 而AI可实现即时精确的模型复制 能源成本降低后将超越人类认知能力 [3] - AI与人类一致性仍是未解难题 缺乏可靠方法确保超人类智能系统选择帮助人类 最坏情况下人类或沦为附属品 [3] 阿里巴巴的开源战略 - 发布三款高性能开源模型：Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507（非推理模型超越Kimi K2）、Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507（推理模型媲美GPT-4）、Qwen3-Coder（4800亿参数MoE编码模型） [7] - 推出无屏幕AI智能眼镜 深度集成Qwen模型 通过垂直场景建立用户黏性 成为持续AI交互的"特洛伊木马" [4][5] - 开源策略推动中国开发者生态普及 降低对海外API依赖 同时将阿里云定位为默认基础设施 采用"聚合理论"商业模式 [8] 宇树科技机器人突破 - 发布新一代人形机器人R1 重量25公斤 售价5600美元（特斯拉Optimus价格的1/5） 定位大众市场开发者和研究机构 [6] - 具备动态运动和多模态交互能力 提供即插即用API 可能催生第三方应用生态 类似早期智能手机市场 [6][9] - 中国硬件创新模式快速迭代 威胁特斯拉市场地位 若形成应用生态或抢先建立人形机器人iOS式平台 [9] 全球AI治理动向 - WAIC 2025吸引40国800余家企业 展示3000+创新成果 中国提议设立全球AI治理机构并发布13项合作框架 [2] - 欧洲、东南亚及非洲国家签署多边AI治理框架 显示中国从产业规模转向开放安全原则的基调转变 [3][4]

人工智能发展态势 - 人工智能技术正以难以预测的速度加速迭代演进 [4] - 行业面临从"让人工智能变得安全"到"打造安全的人工智能"的范式转变 [8] - 技术发展带来巨大机遇但治理机制和国际共识仍滞后于技术进步 [4] 中国人工智能治理框架 - 治理需在设定明确底线前提下为发展留出充足空间 [5] - 鼓励创新应作为人工智能治理的第一原则 [5] - 倡导构建动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局 [6] - 需要将一致性评估和合规性审查引入监管机制 [6] 技术安全创新方向 - 亟须创新升级数字安全防护体系构建AI驱动的主动免疫 [7][8] - 需探索通用AI训练方法使人工智能向善发展 [8] - 采用"内生安全"新思路强调安全的内生性和原生性 [8] 产业化推进策略 - 深入实施"人工智能+"行动大力推进规模化商业化应用 [5] - 推动人工智能在各领域加快普及和深度融合 [5] - 形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环 [5] 国际合作与全球治理 - 人工智能治理需要国际合作因风险挑战具有跨国界特性 [6] - 中国倡导通过多双边框架推动AI技术务实合作 [6] - 应打造全方位多层次具有包容性平等性的国际治理框架 [6] - 摒弃"小院高墙"政策加强全球协同治理 [6]

中国人民抗日战争的历史意义 - 中国人民抗日战争是世界反法西斯战争的重要组成部分，中国人民经过14年浴血奋战打败日本军国主义侵略者，取得伟大胜利 [2] - 中国抗战为世界反法西斯战争的胜利作出巨大贡献，是中国人民和世界人民的共同胜利 [2] - 中国共产党在抗战中展现出卓越领导能力，团结人民组织武装反抗，赢得群众信任与支持 [2] 美中二战合作的历史启示 - 美国和中国在二战期间为共同事业搁置分歧，从"飞虎队"协作到更广泛合作，创造巨大成就 [2] - 作为全球影响力大国，美中面临复杂全球性挑战，需加强合作实现共同繁荣而非对抗 [2] 中国发展理念与实践 - 中国发展坚持以人民为中心，数亿人摆脱贫困，建成世界级基础设施，经济科技发展速度规模史无前例 [3] - 中国坚持和平发展道路，弘扬和平共处五项原则，倡导构建人类命运共同体 [3] - 中国倡导互利共赢合作理念，推动建设相互尊重、公平正义、合作共赢的新型国际关系 [3] 全球性挑战与合作需求 - 经济发展失衡、气候变化加剧、人工智能治理等全球性挑战亟需密切国际合作 [3] - 零和博弈陈旧思维导致共输，中国实践证明摆脱零和博弈可实现经济社会发展 [3][4]

行业投资评级 - 报告未明确给出具体行业投资评级 但强调人工智能治理框架的战略价值及早期行动益处[237][240] 核心观点 - 阿联酋人工智能宪章提出12项原则 涵盖安全、偏见、隐私、透明度等关键领域 与KPMG可信赖AI框架高度契合[7][28] - 人工智能治理需从静态政策转向动态控制机制 嵌入全生命周期管理[7][238] - 主动遵循原则可降低合规成本 建立信任并获得差异化竞争优势[9][240] - 全球监管趋势显示AI伦理正从自愿转向强制性要求 如欧盟AI法案[10][225] 阿联酋AI宪章12项原则 人机关系 - 原则1强调AI需增强人类能力 医疗AI和智慧城市为典型应用场景[12][33][34] - 实施方法包括人机协同决策机制和透明算法设计[35][38] 安全与偏见 - 原则2要求AI系统达到最高安全标准 自动驾驶和医疗诊断需容错机制[13][49][50] - 原则3针对算法偏见 需通过公平感知算法和多样化数据集缓解[14][68][74] 数据与透明度 - 原则4规定数据使用需保护隐私 采用差分隐私等技术[15][89][93] - 原则5要求AI决策可解释 贷款审批等场景需特征重要性分析[16][107] 监督与治理 - 原则6明确人类监督不可替代 医疗和金融领域需预设干预阈值[17][121][123] - 原则7提出建立AI伦理委员会 实施持续审计流程[135][142][147] 技术与社会价值 - 原则8倡导技术卓越 需持续投入研发并设定性能基准[152][160] - 原则9-12聚焦社会影响 包括人权保护、法律合规及包容性设计[169][220][203] KPMG可信赖AI框架 - 包含10项核心原则 与阿联酋宪章形成映射关系 提供实施方法论[25][28] - 框架覆盖AI全生命周期 从数据赋能到模型开发及部署监控[25][238] 实施建议 - 进行原则差距分析 建立跨职能AI治理委员会[241][242] - 采用KPMG风险控制矩阵(RCM)等工具嵌入隐私和公平性设计[243][245] - 开展利益相关者培训 提升AI透明度与合规意识[246]

人工智能全球治理 - 人工智能治理已载入联合国《未来公约》 需要与所有成员国合作推动全球治理框架[4] - 目前尚无全球性框架约束人工智能发展 开发集中在少数国家少数跨国公司手中 导致大多数人被迫承受风险[4] - 安全可靠的人工智能系统必须以人为本 符合道德 保护人权 促进可持续发展[8] 技术发展与应用 - DeepSeek发布被视为中国AI的"斯普特尼克时刻" 其成本更低但能力强大 彻底改变大模型计算能力构想[5][6] - 中国在电动汽车和智能驾驶领域技术进步显著 品牌遍布非洲欧洲亚洲等地[6] - 人工智能围绕数据创新和数字化转型三大要素 是联合国提升效率的关键加速器[9] 国际合作与挑战 - 需要推动利益相关者共同参与 包括政府学术界研究机构和私营部门[1] - 不同国家技术成熟度差异显著 联合国由190多个不同技术经济成熟度经济体组成[4][5] - 发展中国家需利用联合国框架参与人工智能发展 确保声音被听到[5] - 各国需要就技术共享和贸易达成一致 区域组织可推动区域贸易增强跨区域往来[7] 联合国2.0进程 - 联合国启动2.0进程 通过创新数据分析和战略洞察提升组织灵活性和影响力[9] - 核心目标是在数据创新数字化前瞻性和行为科学五个领域进行能力建设[9] - 中国作为关键成员国 预计将在技术创新和治理方面做出更大贡献[10]

人工智能治理原则 - 人工智能治理需遵循"不伤害"核心原则 确保技术造福人类并最大限度降低负面影响 [1] - 需推动政府 学术界 研究机构和私营部门等利益相关方共同参与治理协作 [1] - 联合国数字战略聚焦三大支柱：确保技术支撑任务 赋能创新提升效率 保障数据资产安全 [2] 技术应用方向 - 人工智能技术需定向应用于需要领域以实现广泛社会效益 [1] - 数字技术和创新被用于提升组织效率并加速战略目标实现 [1] - 需应对日益严峻的网络攻击威胁以保障数据安全 [2]

中国在全球AI治理中的角色 - 2025世界人工智能大会在上海举办，展现了中国在AI领域的重大进展，包括宇树科技的机器人拳击手和华为的下一代AI研发成果 [1] - 中国正谋求在全球AI治理中发挥建设性作用，强调在发展和安全之间寻求平衡 [1] - 中国呼吁国际社会凝聚共识，愿提供更多中国方案和智慧 [1] - 中国的多边治理主张被视为朝着正确方向迈出的一步 [2] 中美在AI领域的对比 - 美国公布AI行动计划，强化大国竞争，将AI主导权视为国家安全问题 [1] - 美国试图超越中国并维护其全球领导地位，但在推动全球合作方面鲜有作为 [1] - 中国的快速进步在美国被渲染成威胁，这种零和思维极具危险性 [2] - 中国呼吁超越竞争/合作的二元叙事，承认AI挑战超越国界 [3] AI治理的全球现状 - 近年来的AI治理倡议多围绕西方"志同道合"国家联盟构建，中国很少被邀请参与 [2] - 全球AI治理缺乏合法性和有效性，因未纳入中国等主要参与者 [2] - 地缘政治摩擦掩盖潜在合作领域，AI被视为战略资产而非提升人类福祉的工具 [2] - 缺乏治理的AI创新可能同时成为祝福与诅咒 [3] 中国的立场与行动 - 中国展现出参与塑造技术规范、标准与框架的意愿 [2] - 中国在上海大会上明确发出愿意承担共同责任的信号 [2] - 中国已展现出对话意愿，呼吁美国通过接触而非孤立来检验诚意 [3] - 中国认为没有其参与，构建包容、安全的可持续AI未来无法实现 [3]

上海金融科技产业联盟智慧金融专业委员会委员、上海财经大学数字经济学院副院长肖升生表示，在人 工智能治理科技语料的基础上，上海财经大学数字经济学院与东壁科技数据联合开发了全国首个人工智 能多元共治决策支持大模型，为人工智能协同治理提供关键工具支撑。 该模型专注于人工智能治理领域知识问答、案例查询与分析、技术方案咨询、治理方案生成、资源查找 五大核心任务，在国产开源大语言模型基础上，利用构建的2000多条高质量人工智能治理领域问答对语 料进行精细化微调，其回答能够严格遵循人工智能治理领域回答范式，除此之外，该模型还接入了基于 前述人工智能治理科技语料库构建的可持续动态更新数据库，通过检索增强生成(RAG)技术，模型能够 有效引用权威语料库内容，大幅提升专业回答的准确性和可靠性，显著缓解通用模型在此领域易产 生"幻觉"的风险。在构建的1000条人工智能治理领域测试集中，模型回答准确率达到91.4%，幻觉产生 率仅1.5%，这一性能表现表明该模型在人工智能治理专业领域已达到较高实用水平。 未来，东壁科技数据与上海财经大学数字经济学院将持续更新人工智能治理科技语料库，并计划将人工 智能多元共治决策支持大模型面向有需求的 ...