全球AI治理模式解析与中国企业应对策略

全球AI治理模式正日益成为国际焦点，尤其是在2025年2月11日的巴黎AI行动峰会上，60个国家共同签署了《关于发展包容、可持续的AI造福人类与地球的声明》，强调全球合作、包容性发展和可持续治理。然而，美国和英国并未签署此声明，前者主张放松AI监管，后者认为声明不符合其国家利益。这种分歧揭示了各国在AI治理理念上的差异，也反映了全球范围内AI监管与发展之间的复杂博弈。

关于如何平衡AI的发展与安全，目前存在两种主要模式：一种是以“风险分级分类机制+政府强力规制”为核心的欧盟“权利主义”模式，另一种是以“市场机制+企业自我规制”为基础的美国“自由主义”模式。中国则需借鉴这两种模式的优点，摒弃其不足，以实现AI创新发展与个人权利保护的平衡。

欧盟的权利主义模式

欧盟模式的核心是以人为本的权利保护，强调AI应作为人类的工具，最终目的是提高人类福祉。欧盟基于法治和个人权利保护的传统，将“人格尊严”等权利价值导向融入AI立法。例如，欧盟通过“行业准则及标准+法律强制性规范”的双重规范体系，以及“企业自我规制+政府强制规制”的双重治理体系，确保AI技术的安全性和合法性。欧盟还通过严格的AI法限制跨国企业进入其市场，以此保护本土AI产业，并作为与其他国家谈判的筹码。

美国的自由主义模式

美国AI治理模式的理论基础是自由主义，强调“市场主导”和“商业自由”。美国反对政府过度干预AI产业，认为严格的立法将阻碍创新和产业发展，带来不确定性。例如，加州《前沿AI模型安全创新法》的反对意见指出，该法案可能会对开源及初创企业造成损害，抑制AI研究与创新，并给其他国家赶超美国提供机会。此外，严格的法律责任和模糊定义也可能使AI研发转入地下，降低系统的安全性。

中国的AI治理实践

中国的AI治理在早期侧重于促进产业发展，近年来则更加注重伦理审查、算法治理及数据隐私等安全议题。中国在平衡发展与安全的基础上，稍偏向“发展”一方。例如，《生成式AI服务管理暂行办法》强调国家坚持发展和安全并重的原则，采取有效措施鼓励生成式AI的创新发展，并对AI服务实行包容审慎和分类分级监管。中国的配置机制是社会市场论，既强调市场机制的基础性作用，也重视政府的保护性措施。实现规则则是合作治理论，即通过政府、市场和社会的协同综合治理，确保AI技术的安全与合规。

中国AI企业的应对策略

面对全球AI治理模式的多样性，中国AI企业必须确保技术安全性和法律合规性，以充分把握AI带来的经济和社会红利。具体措施包括：

1. 定义并控制AI模型及系统的边界，特别是在医疗、金融等敏感领域，确保技术不会被应用于未经充分验证的场景。同时，建立技术准入机制，确保外部AI工具和服务的合规性。

2. 制定详细的AI治理计划，建立长期风险管理体系。企业应制定全面的AI治理框架，涵盖数据处理、算法透明度、伦理审查、监管应对等方面，并建立定期评估机制，以适应不断变化的法规环境和技术发展趋势。

3. 重点关注网络安全、个人信息保护和数据安全。AI系统处理大量个人信息和敏感数据，企业必须遵循“零信任”安全原则，采用严格的身份验证、数据加密、访问控制等措施，防止数据泄露和滥用。

4. 实现AI风险的均衡化和分散化。企业应将AI功能模块化、分散化，降低因技术故障或攻击导致的整体损害，并加强AI系统的冗余设计，提升稳定性和容错能力。

5. 加强AI系统全生命周期的数据合规和治理。企业必须在数据的采集、存储、使用、共享和销毁等环节建立严格的合规管理体系，确保数据来源合法，避免使用未经授权的数据训练AI模型。

6. 提高组织内部AI素养，强化用户培训。企业应加强员工培训，确保研发人员、管理者及用户都能理解AI技术的风险和使用规范，如数据科学团队需接受关于算法公平性和偏见检测的培训，普通用户则应了解AI的基本操作和隐私保护要求。

7. 通过伦理审查和偏见测量，确保AI的可信性。企业应建立AI伦理审查委员会，定期对算法进行偏见测量和公正性测试，并引入外部专家审核机制，确保AI技术的使用符合社会责任要求，避免因算法偏见导致歧视性决策或不公平待遇。

综上所述，中国AI企业在全球治理趋势下，需要采取全面的合规措施，确保技术安全、数据合规和网络安全，关注AI伦理、风险管理以及组织内部的AI教育。只有在合规的基础上稳步推进技术创新，中国AI企业才能在全球竞争中占据有利位置，充分把握人工智能发展的时代机遇。