在全球人工智能（AI）加速迭代的赛道上，美国、中国与欧盟三大世界主要经济体正展开你追我赶的激烈竞争。与此同时，围绕AI可能带来的多重风险与潜在威胁，三方分别推出了各自的治理框架与监管模式。相关制度与规则虽主要针对本土AI运行而设计，且其中不乏合理有效的内容，但从横向比较看，在发展导向与条款设置上仍存在诸多冲突，并且彼此均试图将自身标准上升为全球规范，由此导致全球AI治理规则至今仍处于分化与未定型状态。在AI发展对经济与产业产生显著全球化影响的背景下，中美欧更需在求同存异中加强协作。

美国路径：以技术优势换取规则主权

　　拜登政府时期曾发布《安全、可靠和可信赖的开发和使用人工智能》以及《人工智能扩散规则》等行政指令，对AI系统安全漏洞、安全标准及潜在风险作出方向性指引与原则性规范。但在特朗普政府推出《AI行动计划》之后，上述行政文件多被废止，取而代之的是更为激进的“去监管化”政策。尽管在《AI行动计划》之后发布的《创世纪计划》提出加快推动美国50个州AI监管立法进程，但受制于程序约束，相关立法短期内难以落地。也正因如此，目前美国对AI的治理整体仍处于低约束或软约束状态。

　　主张“去监管化”的直接目的在于鼓励和支持私营企业加快技术创新，从而推动技术突破；不仅如此，《AI行动计划》还明确提出对各州政府放松监管的激励机制——限制性规则越少的州，获得的联邦财政补贴越多，反之则可能面临惩罚。表面上看，这些规定似乎只是美国国内事务，实则不然。《AI行动计划》明确指出，要通过放松监管所形成的技术领先优势，确保美国在“全球AI领域不容置疑、不可挑战的主导地位”。显然，在全球AI治理问题上，美国并非缺乏战略设计，相反其“路线图”十分清晰：即通过确立绝对的技术主权，进而获取全球AI治理的规则主权。正如与《AI行动计划》配套的《防止联邦政府出现“觉醒”人工智能》行政令所强调的，美国试图塑造全球AI技术标准，并确保其体现“美国价值观”。

　　同时，《AI行动计划》虽提出发展开源生态与推动开放创新，但也明确指出，这一导向具有“国战略意义”。为此，美国承诺向盟友提供涵盖硬件、模型、软件及标准在内的“全栈AI出口套餐”。不过，这种出口并非单向行为，而是附带条件——盟友需与美国共同建立技术出口联盟。如此一来，在强化盟友对美技术依赖的同时，美国也能够实现对其技术路径的控制；一旦盟友在关键技术上受制于人，其市场话语权将被削弱，美国技术标准则可顺势扩展并上升为国际规则。

　　在构建指向明确的“全栈AI出口套餐”的同时，《AI行动计划》和《创世纪计划》还提出强化对中国的技术封锁与遏制措施，包括扩大对华芯片制造设备的出口管制，限制美国芯片用于中国AI训练，并通过“芯片护照”追踪技术流动；同时推进“算力外交”，以GPU配额交换进口国的政策承诺，进而扩大围堵中国的“朋友圈”。另一方面，美国还借助G7、OECD等多边平台积极推动“民主国家AI联盟”，并在联合国等国际组织中与中国倡导的AI治理模式展开竞争。可以预见，一旦包括欧盟在内的盟友在技术红利的吸引下选择与美国深度对接，同时中国的AI治理路径受到制约，美国在全球AI治理规则中的主导地位，将更有可能加速形成。

欧盟路径：以信任红利获取规则主权

　　无论是可用于训练的数据资源，还是可支配的算力规模，抑或芯片设计与制造能力，欧盟整体上都弱于美国，在部分领域甚至难以与中国相提并论。尽管德国、法国等欧盟核心国家拥有一定的数据中心与算力资源，但仍无法改变欧盟成员国之间在AI发展上的结构性失衡这一现实。当然，欧盟也清醒认识到自身短板，因此在强化基础设施建设的同时，逐步探索出一条具有自身特色的AI治理路径。

　　欧盟委员会颁布的《人工智能法案》是全球首部系统性的AI监管法规，也是迄今为止内容最为全面的AI立法。该法案采用风险分级监管框架，将AI系统划分为三类：一是不可接受风险（即最高风险）系统，包括潜意识操控技术、利用人性弱点的AI系统、用于社会评分的AI系统，以及无差别面部抓取和实时远程生物识别技术等；二是高风险系统，主要指在生物识别、关键基础设施管理、教育评估、就业招聘、公共服务、执法等八大领域中应用且可能造成重大危害的AI系统；三是低风险与有限风险系统，这类系统既未被禁止，也不属于高风险，在现有规则下只需遵守一般法律法规，无需承担额外合规义务。

　　对于高风险系统，《人工智能法案》设立了11项强制性要求，包括训练数据版权透明度、人类监督机制以及网络安全认证等，并细化为39个具体约束条款。违反规定的企业将被处以最高3500万欧元或其全球年营业额7%的行政罚款。此外，鉴于通用人工智能（GPAI）的广泛应用，欧盟还单独发布了《GPAI模型指南》，明确界定了GPAI“提供者”和“投放市场”的概念框架及其相应义务范围。同时，欧盟委员会推出《GPAI训练内容公开摘要模板》，要求相关供应商据此披露训练数据来源与内容；违者最高可被处以全球年营业额3%或1500万欧元的罚款。

　　对于欧盟而言，率先构建一套全面的AI治理框架，显然意在对全球AI监管标准的形成施加影响。事实上，《人工智能法案》中关于版权保护、透明度等方面的规定，已被多个国家在立法中参考和借鉴。当然，欧盟也清楚，仅凭单方面推动难以实现规则外溢目标。因此，在搭建完整治理体系的同时，更加注重提升监管强度。尽管部分条款被批评为过于严苛、可能抑制企业创新，欧盟仍坚持其路径选择，其核心战略在于塑造欧洲企业的“合规先行者优势”，将高标准伦理要求转化为市场信任红利。一旦这一模式获得国际社会的广泛认可，欧盟的监管优势便有望转化为规则输出能力，并进一步演变为全球AI治理的“黄金标准”。

中国路径：以普惠导向赢取规则主权

　　作为中国政府发布的首份AI监管指导性文件，《新一代人工智能伦理规范》明确提出增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养等六项基本伦理要求。在此基础上，中国出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》。作为全球首部专门针对生成式人工智能的治理法规，该办法确立了发展与安全并重、促进创新与依法治理相结合的原则，以及包容审慎、分类分级监管的政策导向，并明确要求在算法设计、训练数据选择、模型生成与优化以及服务提供等环节中坚守“智能向上向善”的伦理底线。

　　《全球人工智能治理倡议》是中国对外发布的首份全球性AI治理官方文件。在提出AI发展应坚持“以人为本”理念和“智能向善”宗旨的同时，该倡议明确提出要建立AI风险等级测试与评估体系，实施敏捷治理，推进分类分级管理，实现快速有效响应。更为重要的是，倡议在强调AI发展应遵循相互尊重、平等互利原则的基础上，提出增强发展中国家在全球AI治理中的代表性和话语权，确保各国在人工智能发展与治理中的权利平等、机会平等和规则平等，不断弥合智能鸿沟与治理能力差距。

　　以《全球人工智能治理倡议》为导向，中国进一步发布了《国际人工智能开源合作倡议》，提出推动成立全球人工智能创新治理中心，以开源驱动技术创新、完善生态共治，并倡议组建世界人工智能合作组织。在此之前，中国还基于该倡议推出了《人工智能安全治理框架》，系统确立了包容审慎、确保安全，风险导向、敏捷治理，技管结合、协同应对，以及开放合作、共治共享等基本原则，为促进AI健康发展与规范应用提供了基础性、框架性的指引。

　　因此，可以认为，《新一代人工智能伦理规范》与《生成式人工智能服务管理暂行办法》是引导中国国内AI发展的两项基础性制度安排，而《全球人工智能治理倡议》与《国际人工智能开源合作倡议》则体现了中国在全球AI治理中的基本立场。从原则导向到规则设计，内外政策之间保持了较高的一致性。概括而言，在将AI纳入国家治理体系的同时，中国以“以人为本”和“智能向善”为核心理念，对全球AI治理规则的形成产生了三方面影响：一是强调普及普惠，倡导开放共享与智能平权，使AI发展成果更广泛惠及全球；二是注重统筹发展与安全，推动AI在造福人类的轨道上稳健前行；三是倡导全球协同治理，在贡献中国方案的同时，积极推动多双边合作，促进尽早形成具有广泛共识的全球AI治理框架与规则。

难以完全并轨但可同向而行

　　客观上评判，由于文化理念、发展条件、现实约束以及战略导向等方面的不同，中美欧在人工智能监管上表现出的差异属于正常现象。只是就监管模式本身来看，三方面都存在继续改善与完善的空间。其中，遵循“技术为王”的美国监管模式，需要进一步平衡创新与监管的关系；偏于制度约束的欧盟监管模式，也需格外注意平衡监管与发展的关系；对于倡导共享普惠的中国监管模式而言，同样需要努力平衡监管与安全的关系。对三大经济体来说，只有处理好各自的重点关系，才可能在全球AI治理问题上寻找到更多共振点。

　　目前来看，妨碍中美欧共同推动全球AI治理进程的主要因素，来自三者之间——尤其是欧美之间——难以耦合的监管理念，以及围绕AI主导权展开的激烈博弈。一方面，欧盟的严格监管制度必然抬升企业的合规成本，而美国的弱监管也势必带来一定的创新风险，二者之间存在着非常鲜明的分野甚至对立，彼此实现互认的可能性较小；另一方面，对于欧盟而言，如果简单接受美国技术主导的“全栈AI出口套餐”，不仅担心谷歌、微软、Meta这类美国大型科技公司影响力过强，导致监管规则流于形式，还高度警惕在技术上对美国形成过度依赖，最终被“卡脖子”，从而丧失监管主动权。

　　事实上，无论是美国还是欧盟，不仅没有放弃争夺全球AI治理绝对话语权的意图，而且可谓锱铢必争。《美国AI行动计划》以“不惜一切代价”的表述，强调参与全球人工智能领域竞争，并将其视为重塑全球力量平衡的零和博弈；而欧盟的《人工智能大陆行动计划》同样毫不掩饰地表示，要致力于成为全球AI领导者。双方竞相强势发声且互不相让，意味着欧美短期内不会对自身监管模式作出实质性调整。对于中国而言，虽然持续释放全球共治共享的善意，但仍难以获得美国的认同；同时，受同一阵营关系影响，欧盟在对华监管立场上也很可能与美国趋同。因此，全球AI治理的制度与规则实现并轨，仍需时间推进。

　　全球AI的分化而治，反映出全球AI发展结构性失衡的镜像。一方面，少数AI大国与强体拥有较为完备且雄厚的人工智能基础设施，同时在技术创新与应用场景领域遥遥领先；另一方面，更多发展中国家所掌握的数据资源与技术实力却极度匮乏，全球数字与数智鸿沟因此不断拉大。

　　不仅如此，全球AI治理呈现分道而行之势，在提升跨国公司合规转换成本的同时，也必然加大数据与算力的流动与共享成本，并增加各国AI监管之间的协调成本。更有甚者，主要经济体的AI监管呈现分散割裂状态，可能放大全球AI治理的负反馈乃至负循环——国家之间彼此设防、互不信任程度不断加深，直至走向相互否定的零和博弈，最终导致AI监管力量的耗散态势愈发加剧。

　　但值得注意的是，联合国发布的《人工智能伦理全球标准框架》已将AI伦理治理纳入其全球治理体系，同时通过了首个关于人工智能的全球性决议——《抓住安全、可靠和值得信赖的人工智能系统带来的机遇，促进可持续发展》。不仅如此，日本、新加坡等20个国家也已提议设立常设性国际AI伦理观察机构。更为重要的是，在加强人工智能安全监管方面，全球各国和地区至少形成了五方面共识：强调透明度、可追溯性与可解释性；强调数据保护、隐私与数据安全；强化风险识别与管理，采用风险分级模式；禁止偏见与歧视，将算法公平作为共同底线；防范技术滥用及非法活动，并保障人类的知情权。因此，即便中美欧在AI治理模式上存在差异，也至少可以在三条轨道上同向而行。

　　第一，本着“包容性”准则，中美欧可共同探索“功能型多边主义”，在自动驾驶安全标准、医疗AI伦理等具体领域开展深度合作。正如中美欧癌症诊断联邦学习项目所证明的那样，三方可考虑联手构建“三层治理框架”：在技术层建立开源白名单，保持信息技术沟通的充分与畅通；在商业层设立AI专利池，实现产品共享共用；在治理层制定跨国协作的初步框架，在最易达成共识的领域率先实现突破。

　　第二，本着“普惠性”准则，中美欧可以合力放大人工智能作为国际公共产品的功能，协同弥合全球数字鸿沟。除帮助发展中国家加大AI基础设施投入外，更应在技术创新层面“授人以渔”，包括共同在发展中国家设立AI研究机构，联合创建AI技能培训体系，协力引导当地企业建设AI生产线与应用场景，直至具备自主拓展能力。在需求端，AI产品供给也应尽可能实现平价、低价甚至公益化。

　　第三，本着“向善性”准则，中美欧应在关乎人类生存的AI风险面前合力构筑“防火墙”。AI技术的进步不仅体现在具身智能的迭代升级，也可能演变为硅基智能对碳基智慧的渐进替代，甚至出现对人类及世界的深度操控。当AI具备自主获取乃至使用武器的能力时，恐怕没有任何国家能够单独守住这一技术“潘多拉魔盒”。因此，代码不应有国界，算法当属于全人类。中美欧可携手建立由三方人工智能研究机构组成的国际协作网络，加快研发并推出能够有效防范AI失控风险的关键技术。