“AI 治理” 全球共识：各国政策差异、国际合作难点与未来方向

人工智能技术的全球扩散催生了“AI治理”的普遍需求，各国虽就“规范AI发展、防范风险”形成初步共识，但在治理路径、监管重点上存在显著差异，国际合作也面临多重挑战。

政策差异源于发展阶段与价值取向的不同。欧盟推出《人工智能法案》，按风险等级对AI应用实施严格分类监管，将伦理合规置于优先位置；美国采取“行业自律+分领域监管”模式，侧重维护技术创新活力；发展中国家多以“发展导向”为核心，在保障安全的同时强调AI对经济增长的赋能，政策更侧重基础设施建设与技能培训。

国际合作的核心难点在于三大矛盾：一是监管标准不统一，各国技术水平与法律体系差异导致难以形成全球一致规则；二是数据跨境流动博弈，数据的主权属性与AI发展的流动需求存在冲突；三是利益诉求分化，发达国家关注伦理、风险防控等“高阶议题”，发展中国家更在意技术转移、数字鸿沟等“发展议题”，议题优先级错位降低合作效率。

未来AI治理的全球共识构建需走“包容协调”之路：既要尊重各国发展差异，避免单一标准主导；也要通过多边机制搭建对话平台，推动“风险防控”与“发展赋能”议题平衡，最终形成规范应用且公平普惠的全球治理框架。