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導語：

近日，2024年IPP國際會議嘉賓、時任伯明翰大學研究員的英加·烏爾尼坎（Inga Ulnicane）在《Asian Research Policy》發表題為《Re-imagining Al policy for social benefit：three opportunities》的文章。該文系基于英加·烏爾尼坎為2024年9月由IPP舉辦的“人工智能與未來世界”會議所準備的演講，并綜合她從會議研討中獲得的最新啟發修訂而成。

文章指出，過去五年，人工智能政策在國際層面是在許多現有和新建立的相互關聯的對話中制定的。然而，這些對話通常由少數最發達的西方國家主導，而世界上主要全球南方國家則沒有被包括在內。在這種背景下，文章提出了三種以更具包容性和社會效益的方式重新構想人工智能的機會。

2024年9月22日，英加·烏爾尼坎受邀參加以“人工智能與未來世界”為主題的華南理工大學公共政策研究院第十一屆國際會議，并在會上作“重新構想負責任人工智能的全球競爭與合作”的演講。

全球人工智能政策的制定與實施，目前正處在一個充滿“炒作”的環境中，兩極分化嚴重，充斥著極端樂觀與悲觀的預期。盡管其中很多預期日后都會被證明言過其實，但它們卻正在深刻影響著當下的決策、行動與投資方向。

過去五年間，人工智能治理已從聚焦自愿性的倫理準則，逐步轉向為建立和實施具有約束力的監管規則。在國際層面，人工智能政策正在諸多平臺中推進，但這些平臺通常由少數發達國家（以西方國家為主）主導，世界大部分地區（主要來自全球南方國家）仍被排除在外。

在此背景下，本文提出三個重塑人工智能發展路徑的機遇，以期實現更具包容性、更有利于社會福祉的AI發展模式：

首先，盡管當前人工智能領域存在巨大的權力不對稱，但政府仍可以扮演多種角色重塑人工智能政策中的權力分配，構建政府、行業與社會之間更為平等的關系。

其次，開展包容開放的民主討論，明確人工智能開發與應用的目標，促使其更好地契合社會價值觀、實際需求與公眾關切。

第三，面對一些棘手問題（如氣候變化與不平等問題），需要采取更具整體性的社會-技術解決方案，而不是僅僅依賴人工智能作為技術補救手段。

把握三大機遇

聯合國人工智能高級別咨詢機構于2024年9月發布了《以人為本的人工智能治理》(Governing AI for Humanity)。這篇報告在開篇就傳遞了一個充滿希望的訊息：人工智能正在改變我們的世界，并在提升人類福祉上有巨大潛力，從開拓科研新領域、優化能源網絡，到改善公共衛生與農業體系，再到推動可持續發展目標（SDGs）取得更廣泛進展（聯合國，2024年），AI都能發揮作用。

聯合國發布《以人為本的人工智能治理》報告，強調人工智能倫理原則，倡導全球合作。

但報告隨機話鋒一轉，著重探討了構建包容性治理框架的必要性，以把握發展機遇、促進分配收益公平，并應對偏見、監控、虛假信息及能源消耗等風險。報告概述了近年來人工智能政策討論中的若干關鍵議題，包括如何構建既能發揮人工智能優勢、又能管控其負面影響的治理方式。

當前，人工智能政策的制定與實施始終伴隨著輿論熱潮，社會各界對人工智能的期待呈現兩極分化，既寄望其帶來巨大的社會經濟利益，又擔憂其引發危及人類生存的風險。

盡管其中許多預期日后可能被證實并不準確，卻已然影響著當下的決策制定、政策走向與投資布局。這可以被稱為是炒作與期望的“表演性功能”（performative function），即集體性的未來探索活動對當下實踐也會產生影響（Ulnicane等，2021；Van Lente等，2013）。

在此起彼伏的輿論熱潮中，近年來快速演進的人工智能治理仍舊取得顯著進展。2018年前后，政策焦點主要集中于制定人工智能倫理準則和推出國家人工智能戰略（Jobin等，2019；Radu，2021；Schiff等，2021；Taeihagh，2021；Ulnicane等，2021）。

隨著各類倫理規則在數量上的激增，隨之也出現了反彈聲浪和對“倫理清洗”（Ethics washing）現象的擔憂——即自愿性倫理準則可能被強勢科技公司利用，成為延緩或規避強制性監管落地的工具。

美國聯邦貿易委員會(FTC)正在推進拜登政府執政末期對微軟的大規模反壟斷調查。圖源：新華社

近年來（2021-2023年）也出現了“人工智能監管競賽”的態勢。歐盟、中國和美國等全球主要經濟體相繼出臺人工智能監管法規（Neuwirth，2024）。其他國家或選擇效仿主要大國的監管路徑，或自己探索差異化治理方案。美國總統特朗普主張廢除既有人工智能監管政策（Edwards，2024），這使得人工智能監管倒退的風險也開始顯現。

此外，值得關注的是，人工智能的技術突破不斷催生新的政策議題。2022年底ChatGPT的發布及其后涌現的一系列生成式AI工具，都快速推動各國出臺專項治理措施。這些政策舉措高度聚焦安全與風險管理問題（Ulnicane，2024）。然而，人工智能在全球范圍的影響力也引發了更多的治理問題，即如何協調各國和各地區的多樣化政策。現有的國際人工智能治理體系呈現多中心特征——各決策主體層級交錯、互相獨立，同時維系著競合交織的復雜關系（Ostrom，2010；Ulnicane，2024）。

相關議題在很多國際論壇都有所討論（Schmitt，2022；Roberts等，2024），既包括經合組織（OECD）、七國集團（G7）、二十國集團（G20）、歐洲委員會、聯合國教科文組織（UNESCO）、國際電信聯盟（ITU）等機構。也涵蓋人工智能全球合作組織（GPAI）和人工智能安全峰會等專項論壇。

在這其中，OECD正逐步發揮協調核心作用（Schmitt，2022；Ulnicane，2024）。

5月6日，在位于紐約的聯合國總部，中國常駐聯合國代表傅聰（前排右）在人工智能能力建設國際合作之友小組專題會議上致辭。圖源：新華社

國際社會已普遍認識到，全球人工智能治理需要建立更加協調、更具包容性的治理框架。盡管當前已經有多項全球性人工智能治理倡議，但這些倡議往往由少數最發達的西方國家主導，世界大部分地區仍被排除在外。對七項主要的國際人工智能倡議的統計顯示，只有七個國家參與了全部倡議，而118個國家（主要來自全球南方）未參與其中任何一項（聯合國，2024年）。

為建立更具包容性、真正全球化的AI治理對話平臺，有建議提出可借鑒全球性組織和機構的經驗，如聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）、國際原子能機構，以及互聯網名稱與數字地址分配機構（ICANN）等（Neuwirth，2024年；Roberts等，2024年）。

為加強全球合作，聯合國報告提出了一種創新的網絡化制度架構，包括設立國際人工智能專家組、建立政府間和利益相關方間的政策對話機制、推進逾百項人工智能標準互認、構建人工智能能力發展框架、設立全球人工智能專項基金、制定全球人工智能數據框架，以及在聯合國秘書處內設人工智能事務辦公室（聯合國，2024年）。這些機構將構成國際人工智能治理生態的一部分，并與經合組織（OECD）、全球人工智能伙伴關系（GPAI）等現有治理機制形成聯動效應。聯合國將發揮協同樞紐作用。

若上述的這些措施能落地，有望填補當前全球治理的部分空白，為更多國家和利益相關方參與塑造人工智能發展與應用提供機遇。但與此同時，這一過程中也需應對若干長期性挑戰，包括如何協調不同政治體制與價值觀——尤其是處理主要參與者之間存在的分歧（Cheng & Zeng 2023；von Ingersleben-Seip 2023）。

在人工智能治理快速演進的背景下，本文提出通過把握三大機遇，重新探索如何以更具社會效益和包容性的方式制定人工智能政策。

第一，重塑當前高度失衡的人工智能權力格局，通過更積極的國家行動和公民社會參與，制衡少數科技巨頭過度集中的權力；

其二，開展包容開放的討論，明確人工智能開發和使用的目的，推動人工智能的發展方向與社會的期望、價值觀和需求保持一致。

第三，與其將人工智能僅僅看作是快速的技術修復手段或應對復雜社會問題的唯一方式，不如采用更具成效的系統性方法，整合廣泛的利益相關者和社會技術措施，使人工智能成為解決問題的輔助工具。

機遇一：推動人工智能權利公平分配

在人工智能領域，一個公認的關鍵挑戰——權力高度集中于少數幾家科技巨頭（Khanal等，2024；Rikap & Lundvall，2021；Ulnicane & Erkkila，2023；Whittaker，2021）。

其中包括美國的“GAFAM”——谷歌（Google）、亞馬遜（Amazon）、臉書（Facebook）、蘋果（Apple）和微軟（Microsoft），以及中國的“BATH”——百度、阿里巴巴、騰訊和華為（Rikap & Lundvall，2021）。

美國AI巨頭OpenAI、微軟、AMD以及云服務公司CoreWeave的高管周四在美國國會參議院聽證會上作證。他們認為美國政府應支持AI芯片出口，以保持對中國的領先。圖源：路透社

主要的人工智能公司不僅擁有巨大的財力和技術資源，而且還會試圖影響政策和公共討論。例如，在歐洲委員會為制定《可信的人工智能倫理指南》而設立的高級專家組中，產業界就發揮了高度影響力（Metzinger，2019）。

另外，產業界投射影響力還有很多其它方法，比如為研究人員提供資金（Rikap & Lundvall，2021）。

與科技行業在人工智能領域的廣泛影響力相比，來自民間的其他利益相關者和受影響群體的權力則相對有限。這種權力不對稱使得在AI政策的制定上，利潤動機往往優先于社會福祉的考量。

既然如此，如何以更平等的方式重塑人工智能政策中的權力關系？

政府在此可發揮關鍵作用。傳統觀點認為，技術發展主要由自由市場驅動，政府僅需糾正市場失靈。然而，這種認知已被證明具有誤導性。歷史經驗表明，政府往往可以通過重大投資和承擔風險，在新技術發展中發揮著積極的“倡議者角色”（entrepreneuria role）（Mazzucato 2013）。

因此，關于政府在技術發展中角色的討論，正從“干預程度之爭”轉向“職能多樣性”。

Susana Borrás和Jakob Edler（2020）系統梳理了政府在推動社會技術變革中可承擔的多元角色，比如可以作為監督者預警潛在風險；作為先導用戶、聯合設計者，為滿足公共需求而尋找具體的解決方案；此外政府還可以鼓勵利益相關方通過參與式流程來共同定義變革方向。

研究表明，全球人工智能政策實踐中已經形成了這種政府角色的多元化特征。各國的政策文本既賦予政府促進AI發展的倡議者角色，也強調其風險管控的監管者定位，同時還要求其促進社會參與（Djeffal等，2022；Papyshev & Yarime 2023；Ulnicane等，2021）。

政府及公共機構在技術發展中可以進一步利用其多元化的角色，重塑權力格局來構建更平等的AI治理體系。這并非是主張在技術領域形成“強勢政府”或“國家主導”，而是強調政府應以積極有為的姿態，通過吸納多元社會群體參與AI政策制定并賦予實質性話語權，推動更加公平的AI權力分配。

同時，在技術層面，政府不應過度依賴外部機構，也需要提高自身在這方面的能力。通過平衡政府、科技巨頭與公民社會的權力分配，可以推動人工智能從當前的供給驅動型技術（主要服務于產業，以替代勞動力等私利為目標）向需求導向型轉型，使其真正成為一項回應社會利益關切的技術。

2025年人工智能行動峰會。圖源：新華社

機遇二：構建人工智能發展的集體共識導向??????????????????

一個共識正在漸漸形成，那就是技術發展不僅關乎推進速度，更涉及方向選擇（Diercks等，2019）。

近年來興起的負責任創新、社會挑戰導向等技術發展路徑，其核心要義在于突破單純的風險管理模式，也就是從僅關注規避技術給社會帶來的負面效應，轉向強調通過民主程序確立技術發展目標，并著力培育技術應用的社會正向價值（Owen等，2012）。但當前生成式人工智能熱潮中，過度聚焦風險管理議題而忽視技術發展方向考量的現象仍舊尤為凸顯（Ulnicane，2024）。

技術發展的目的可以從兩種典型范式出發進行思考，一個是經濟競爭力范式，另一個是社會挑戰范式（Diercks等，2019；Schiff，2023；Ulnicane，2022）。

傳統技術政策框架下，技術研發與應用的首要目標是提升國家競爭力和促進經濟增長。在此框架下，全球技術競爭被視為零和博弈——一國獨享技術紅利（涵蓋政治、經濟、軍事等多個維度），他國則陷入發展困境。這一范式隱含一種“技術即正確”的預設。

這一范式的核心假設正面臨日益嚴峻的挑戰。在氣候危機時代，學界開始質疑經濟增長是否仍應作為技術發展的首要目標，以及該目標與應對氣候變化之間是否存在兼容性。對國家競爭力的過度關注會導致更緊迫的問題被忽視（Krugman，1994）。

早在1970年代，技術政策研究者就發現技術發展產生的非均衡現象，即所謂“登月與貧民窟”悖論——政府成功實現登月計劃的能力遠超其解決城市貧困問題的能力（Nelson，1977）。更關鍵的是，大量技術實踐已被證實其負面性（Coad等，2020）。

如今，技術政策領域正興起替代性范式，那就是將應對氣候變化、公共衛生、社會不平等等全球性挑戰確立為技術發展的核心使命。該范式將全球技術演進看作是一種正和博弈，主張通過跨國界、跨部門、跨學科的協同創新，使多國及社會群體共享技術紅利。這一理論的前提包含兩個層面的認知：技術效應具有雙重性（兼具積極與消極影響），因此需要審慎引導。?

人工智能政策領域正呈現兩種范式的角力（Schiff，2023；Ulnicane，2022）。經濟競爭力范式主導下，多國爭相宣布爭奪AI主導地位的戰略，將全球AI格局塑造為“新太空競賽”敘事。當前，中美在AI領域展開地緣技術霸權爭奪（Ulnicane，2023）。為強化競爭優勢，各國政府正運用傳統經濟政策，包括加大投資、培育技術、實施稅收改革等。

這種競爭焦慮也催生出了“絕不能錯過AI這班車”的政策話語體系。

歐盟正對在AI領域落后于中美兩國的現狀感到焦慮，包括對經濟安全、數字主權乃至的多方面擔憂。近日，歐委會主席馮德萊恩宣布將投資2000億歐元（約合1.5萬億人民幣）以促進人工智能的發展。圖源：新華社

在AI政策實踐中，社會挑戰范式同樣獲得廣泛印證，諸多政策文本宣稱人工智能將助力解決當代最緊迫社會問題、加速實現可持續發展目標（SDGs）。

例如聯合國報告明確指出，《2030年可持續發展議程》及其17項SDGs，可為AI研發部署提供價值坐標，引導技術投資聚焦全球發展挑戰（聯合國，2024）。

然而此類樂觀論述往往存在認知盲區：當強調AI將促進性別平等等SDGs時，卻刻意回避AI通過歧視性算法加劇性別不平等的諸多案例（Ulnicane & Aden，2023）。

對此聯合國報告警示：

“若缺乏包容性治理框架，AI不僅難以有效助力實現SDGs，反而可能強化系統性偏見。AI絕非可持續發展挑戰的萬能藥，它僅僅是解決方案的組成部分。唯有通過政府、學界、產業界與公民社會的協同創新，才能確保AI解決方案的公平普惠”（聯合國，2024）。

人工智能政策中通常會同時提到人工智能對國家競爭力和社會挑戰的貢獻目標。這引發了有關兩者兼容性的問題：有沒有可能同時實現這兩個目標？如何實現？需要做哪些權衡？

此外，盡管追求集體商定的技術發展目標至關重要，但也不能高估引導技術發展的可能性，因為技術發展的關鍵特征包括不可預測性、不確定性和偶然性。

機遇三：邁向應對社會挑戰的整體方法??????????????????????????

許多關于人工智能如何拯救民主、打擊虛假信息和減少不平等的承諾，往往將人工智能呈現為快速解決高度復雜和不確定社會問題的技術修復手段。這種“技術修復”（technological fix）的概念自20世紀60年代以來就已存在（Johnston 2017）。

“技術修復”很類似于近年來技術討論中的一些概念，如“技術萬能主義”（technological solutionism）和“技術沙文主義”（techno-chauvinism），其反映了一種普遍信念，即計算技術解決方方案（Computational solution）優于其他所有解決方案，包括人類自己制定的解決方案（Broussard，2023）。

“技術修復主義”的一個關鍵前提就是技術是一種解決復雜和不確定社會問題的快速且廉價的手段。而一系列的社會問題也可以簡化為狹隘的技術問題。甚至可以由工程師在沒有公眾參與的情況下自行解決。這種技術性解決方案被認為優于政治、經濟、教育以及其他社會科學的解決方案。

美國物理學家阿爾文·溫伯格（Alvin Weinberg）是“技術修復”理念的主要倡導者之一，他在以下問題中總結了這一思維：

“我們能否為深刻且幾乎無限復雜的社會問題找到快速的技術修復？這些‘修復’是否在現代技術的掌握范圍內，并且能夠在不改變個人社會態度的情況下消除原有的社會問題，或者至少能夠如此改變問題，使其解決變得可行？”（Weinberg，1966）

在Weinberg提出其問題60年后，技術修復（technological fixes）的吸引力依然不減，盡管幾乎沒有證據表明這些技術修復能夠真正解決社會問題。相反，技術修復反而有可能帶來新的問題。它們因很多原因而受到批評：不完整、無效、機械化、無法觸及問題核心，并且過于片面（Rosner，2004）。

為什么盡管存在批評，技術修復的吸引力依然如此大？主要是因為優先采用技術解決方案符合既得利益，并為科技公司提供了銷售其產品的機會。

此外，技術修復還對政策制定者也很有吸引力，因為技術手段可以立刻且低成本地產出結果，這很容易削弱政策制定者對那些更具雄心、更需智慧但同時也條件也更為苛求的改革項目的支持。（Morozov，2013）

“棘手問題”（wicked problems）的概念有助于思考應對現在很多社會問題所需的改革項目。“棘手問題”是指那些無法僅靠科學和技術手段解決的復雜社會問題（Head，2022；Rittel & Webber，1973），這提醒我們技術修復是有局限性的。

為了應對棘手問題，我們就必須采用廣泛的社會技術方法，人工智能可以成為一系列社會和技術措施的一部分，但絕不應成為唯一的解決工具。這樣的廣泛社會技術方法需要來自公共和私營部門以及受影響社區的各方利益相關者參與，而不僅僅是工程師和技術專家。

結論???????????

人工智能政策的一個悖論在于，盡管人工智能被呈現為一種新興技術，但許多核心政策理念卻非常老舊，甚至有超過50年的歷史（Ulnicane 2022）。當前關于數字技術（包括人工智能）的政策思維，Karen Yeung將其概括為“數字迷信”（digital enchantment），其特征包括崇拜數字解決主義（digital solutionism）、技術無害論（absence of ill-effects doctrine）以及對無約束創新的價值的神話（Yeung，2023）。

這些理念依然非常流行，并且與龐大產業利益緊密結合。同時也吸引政策制定者，因為它們聲稱可以通過“神奇的AI革命”解決醫療、教育等多個領域的重大問題，而無需更全面且要求更高的改革。

本文就是要提醒人們注意這種思維的不足之處，并強調了替代性方法。我們可以通過引入更多樣化的利益相關者和受影響社區參與政策討論，將過時且過于簡單化的政策敘事重新框定為更加細致和豐富的方案，并通過整體性的社會-技術方法應對這些挑戰。在這一系列方法中，人工智能可以是眾多措施之一，但絕非唯一的解決方案。

既然各國都如此熱衷于競爭，為什么不競爭一下誰能率先解決貧民窟的問題呢？

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*本文作者：

英加·烏爾尼坎（Inga Ulnicane），劍橋大學利弗休姆未來智能研究中心（LCFI） 助理教授。她專長于政策研究、政治學和科學技術社會的交叉研究。她發表了大量有關人工智能的政治和政策、新興技術的治理、負責任的創新等主題的文章。除學術研究外，她還為歐洲議會和歐盟委員會編寫研究報告。

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IPP公共關系與傳播中心

翻譯、排版 | 周浩鍇

校對｜陳佳慧

審閱 | 劉 深

終審 | 劉金程

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