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《心智对话》| AI与国运：AI发展到了向西还是向东的节点
最后更新: 2025-03-28 14:14:06AI全球治理如何可能？
尽管世界各国有合作治理AI的可能，但曾毅感叹：AI应用的风险在各个国家一遍又一遍重复出现。他举了中美AI进校园的实践作为例子。
2019年，生物识别技术在中国校园逐步开始应用并引发争议，部分高校的教室考勤可以通过人脸识别系统来完成，学生发呆、玩手机都能被感知到。当时中国教育部科学技术司回应说：“包含学生的个人信息都要非常谨慎，能不采集就不采。能少采集就少采集，尤其涉及到个人生物信息的。”
然而，就在同年晚些时候，美国卡内基梅隆大学推出应用于课堂的学生表情姿势等识别系统，也招致不少的反对声音，很快下线。
近年来，人脸识别技术被广泛运用于各类生产生活场景，持续引发争议。 视觉中国
曾毅表示，目前AI全球治理的一大关键问题，便是引领性的国家如何更有效地去分享风险，“不是统一全球的治理方式，而是加强互操作性。”
他强调，就AI安全而言，“不是一个国家安全了，全球就安全了。”AI技术具有扩散性，因此风险是无国界的。美国正是这方面的反面典型，“只保证自身安全，不管其他国家”。
张晓也强调了互操作性的重要意义。不同国家有不同的数字化发展道路，对合规性的定义也不同。因此对于企业数据出海而言，政策之间的互操作性便至关重要。
数字产业不同于传统产业，涉及多主体、多场景，超越边界限制，动态变化复杂，极具全球性特征。张晓表示，过去的全球治理和国内治理完全可以分开，但当前国际上一些规则的制定，反而会倒逼国内产业政策的变化。
问题在于，当下对数据的全球治理是碎片化的，缺乏统一平台。
关于在全球层面加强规则的协调性，张晓强调了联合国的作用。比如在疾病防控、保护知识产权方面，联合国通过健全机制成功地进行了全球治理。而在AI时代，由于技术发展过快，全球共识难以达成，联合国至少可以在其中发挥协调多方规则、共同应对风险的作用。
她提出，可以将跨境数据等定义清楚，从而构建一个逻辑自洽统一的治理体系。曾毅则表示，应建设更良性、更包容、互惠互利的跨境数据流动机制。
“治理问题本质上是规则问题，”姜奇平说，“除了要考虑政府关心的问题以外，也要考虑企业的关切。这是发展的时代，规则的制定要让我们的企业好过一些。”
政府不仅要保证企业的安全，还要有服务意识，比如杭州对“六小龙”的培育和支持。杭州政商服务有句话是“不叫不到，随叫随到，服务周到”，姜奇平说，这意味着以人民为中心，想企业之所想，关心发展大局，而不是自我保护和固步自封。
此外，姜奇平在对话中特别提到，他发现了以前从未出现过的咄咄“怪事”：穷国用上先进技术，而富国还在用落后技术。
他表示，美方提出脱钩后，全球化朝着“半球化”在演进，与此同时，中方则帮助“一带一路”沿线国家建设基础设施。
3月20日，一份欧洲议会文件被曝光，内容称至少14个欧盟国家不想在发展5G网络方面减少对中国通信公司华为和中兴设备的依赖。姜奇平说，欧洲人在排斥华为一事上后悔了，用上中国基站、有了更先进生产力的非洲兄弟却喜气洋洋。
- 责任编辑: 陆远声
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