“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，各国虽在“规范技术发展、规避风险”上形成基础共识，但具体政策路径、监管重点因技术成熟度、社会制度差异呈现显著分化，国际合作也面临多重挑战。

从政策取向看，欧盟通过《人工智能法案》建立“风险分级”监管框架，对高风险AI应用实施严格合规要求，侧重“风险预防”；美国采取“行业自律为主、政府引导为辅”模式，鼓励创新与灵活监管结合，近年才通过行政令推动安全评估；发展中国家更关注“AI普惠”与“能力建设”，在规范技术的同时强调缩小数字鸿沟，避免治理规则成为技术壁垒。这种差异源于各国技术产业基础、社会治理目标的不同，导致全球治理规则缺乏统一基准。

国际合作层面，首要难点是“数据跨境流动”的规则冲突——部分国家强调数据主权与本地化存储，而AI依赖数据共享，两者形成矛盾；其次是“技术标准统一”缺失，不同国家对AI“安全性”“公平性”的定义与评估方法存在差异，难以互认；此外，各国利益诉求分歧阻碍合作，发达国家试图主导规则制定，发展中国家担心被排除在治理体系之外。这些问题使全球AI治理多停留在“对话协商”层面，缺乏约束力机制。

未来AI治理的全球共识构建，需走“包容型多边合作”路径：一方面建立跨国协调机制，推动风险评估标准互认与数据流动分级管理；另一方面充分吸纳发展中国家诉求，在规则制定中平衡创新与安全、效率与公平。只有多元主体协同参与，才能形成既规范技术又促进普惠的全球AI治理框架。