全球人工智能治理评估指数AGILE指数2025

AGILE指数2025 2025年7月 远期人工智能研究中心(CLAI)北京前瞻人工智能安全与治理研究院(Beijing-AISI)人工智能安全与超级对齐北京市重点实验室中国科学院自动化研究所人工智能伦理与治理研究中心 参考引用： 曾毅，鲁恩萌，郭晓阳，皇甫存青，谢佳玮，陈煜，王正奇，梁栋旗，曹功策，王金，阮子喆，关心，AmmarYounas.全球人工智能治理评估指数（AGILE指数）2025[R/OL].北京：远期人工智能研究中心，北京前瞻人工智能安全与治理研究院，人工智能安全与超级对齐北京市重点实验室，中国科学院自动化研究所人工智能伦理与治理研究中心，2025.https://agile-index.ai/. 在线平台： https://agile-index.ai/（提供支撑数据和持续更新） 发布机构： 远期人工智能研究中心(CLAI)https://long-term-ai.center/北京前瞻人工智能安全与治理研究院(Beijing-AISI)https://beijing-aisi.ac.cn/人工智能安全与超级对齐北京市重点实验室https://beijing.safe-ai-and-superalignment.cn/中国科学院自动化研究所人工智能伦理与治理研究中心https://ai-ethics-and-governance.institute/ 资助信息： 本研究受到新一代人工智能国家科技重大专项(编号：2022ZD0116202)和北京市科学技术委员会资助。 联系信息： 如需了解更多信息，或有任何意见和反馈，欢迎通过以下方式联系我们：contact@long-term-ai.cn. 报告版本： 本报告正式版本（v1.1.1）发布于2025年7月23日，其预发布版本（v1.0.0-pre）已于2025年7月8日在线公开。 版权信息： 版权所有©2025远期人工智能研究中心-保留所有权利。 研究团队 首席科学家 中国科学院自动化研究所研究员、人工智能伦理与治理中心主任；人工智能安全与超级对齐北京市重点实验室主任；北京前瞻人工智能安全与治理研究院创始院长；远期人工智能研究中心创始主任。担任国家新一代人工智能治理专委会委员；国家科技伦理委员会人工智能伦理分委员会委员；联合国人工智能高层顾问机构专家；联合国教科文组织人工智能伦理特设专家组专家；世界卫生组织健康领域人工智能伦理与治理专家组专家；世界互联网大会人工智能专委会主任委员。长期从事类脑人工智能，人工智能伦理、安全与治理，人工智能与全球可持续发展研究。 曾毅 研究人员 北京前瞻人工智能安全与治理研究院人工智能安全与超级对齐北京市重点实验室中国科学院自动化研究所人工智能安全与超级对齐北京市重点实验室人工智能安全与超级对齐北京市重点实验室北京前瞻人工智能安全与治理研究院中国科学院自动化研究所北京前瞻人工智能安全与治理研究院北京前瞻人工智能安全与治理研究院中国科学院自动化研究所远期人工智能研究中心远期人工智能研究中心 鲁恩萌郭晓阳皇甫存青谢佳玮陈煜王正奇梁栋旗曹功策王金阮子喆关心AmmarYounas AGILE指数2025更新概览 指标体系与国家覆盖范围的双重扩展： 与2024版AGILE指数相比，AGILE指数2025在国家覆盖范围上从14个国家扩展到40个国家，指标数量也从39项增加到43项。范围的扩展为横向比较和趋势分析提供了更坚实的基础。 数据更新与数据来源扩充： 对2024版AGILE指数涉及的所有数据进行了彻底审查和更新，其中包含截至2025年3月可获得的最新信息。此外还整合了20多个新的数据来源，以增强评估的覆盖范围和可靠性。 前沿人工智能技术与研究主题分析： 报告新增了生成式人工智能等前沿人工智能技术领域的最新数据，同时文献分析范围扩展到更广泛的人工智能安全与治理主题领域，通过更加细化的领域关键词对研究进展进行了更全面的统计。 年度对比分析： 对于数据定义保持一致的指标，报告增强了逐年比较的分析，以便更好地捕捉趋势并突出随时间的关键变化。 缺失数据插补策略优化： 针对国家覆盖范围的扩大以及对数据质量和指数评分的更严格要求，缺失数据的插补策略也得到了进一步完善。当前插补方法结合了历史表现趋势与指标间的相关性，以确保更高的合理性与一致性。详细内容请参见附录2中的“方法论”部分。 执行摘要 人工智能（AI）既是一场前所未有的技术革命，也是全球面临的系统性治理挑战。2024年全球人工智能治理进程显著加速，多边框架持续强化，各国监管举措密集涌现。这一态势进一步凸显出系统性追踪和持续评估全球治理进展的重要性和迫切性。 正是基于此背景，全球人工智能治理评估指数（AIGovernanceInternationaLEvaluationIndex，简称AGILE指数）项目于2023年启动。首版AGILE指数于2024年2月发布，覆盖了14个评估国家，初步建立起了具有可操作性和可比较性的基准评估框架。 在此基础上，全球人工智能治理评估指数2025（简称AGILE指数2025）在2024版基础上进行了系统性优化，进一步平衡了科学严谨性与实践适应性。更新后的指数评估过程在扩大数据多样性的同时，增强了指标的有效性和跨国可比性。AGILE指数2025的评估框架包括4大评估方面、17个维度和43项指标，同时紧扣研究进展与政策演化趋势，对40个国家进行了评估，评估国家范围涵盖了不同的收入水平、地理区域以及技术发展阶段。在指数评估过程中，团队整合了多源证据，包括政策文件、治理实践、科研产出及风险事件等，构建了统一的比较基准，来更加客观地刻画全球人工智能治理现状，帮助各国识别优势、短板与系统性约束。 通过持续的迭代优化，我们期待AGILE指数能够不断推动全球人工智能治理的透明化与可衡量化，为各国绘制数据驱动的人工智能治理能力画像，协助其精准识别自身治理水平与面临的关键挑战，并最终为国家及全球层面人工智能治理体系的建设提供切实可行的洞见。 AGILE指数2025主要发现 总体观察 1.根据AGILE指数2025的得分，40个被评估国家总体可划分为三个梯队。其中，在AI发展水平（P1）与AI治理工具（P3）两个评估方面上，各国的表现差异相对较大。（第14页）2.在2024年评估的14个国家中，相对排名变化呈现出高排名国家动态变化、低排名国家相对稳定的格局，其中值得注意的变化是美国和中国之间的位置互换。（第16页）3.在所评估的40个国家中，AGILE指数总分与人均GDP之间仍然呈现总体正相关关系。相对滞后的国家需要提升AI治理准备水平，以增强应对能力。（第16页）4.各个国家在AGILE指数不同评估方面上的表现呈现出四种不同的AI发展与治理类型：全面领先型、治理超前型、治理滞后型和基础建设型。（第17页）5.高收入国家组在AI发展水平（P1）和AI治理工具（P3）方面明显优于中高和中低收入国家组，而后者的AI风险暴露度更低且社会对AI的接受度普遍更高。（第19页） AI发展水平 1.美国和中国在AI发展水平方面各自展现出独特优势，其他国家也通过差异化优势一同丰富了全球AI生态。（第21页） 2.自2010年以来，生成式人工智能全球专利数量呈现出指数级增长。在此期间，生成式人工智能专利总量增长约30倍，生成式人工智能应用专利数量增长约25倍。2018年之后增长速度显著加快。（第23页） AI治理环境 1.2024年记录在案的AI风险事件数量较2023年大幅上升，增长了约100%。其中，美国的AI风险事件数量增长了1.8倍，而其他国家的平均增长速度更快，达到2.1倍。（第24页）2.与AI内部安全与外部安全、AI与人权以及数据治理相关的风险事件数量最多，占所有记录在案的AI风险事件数量的一半。（第25页） 3.尽管高收入国家往往在整体治理方面得分更高——这表明它们在AI治理方面具有更强的内在准备度和基础，但实际经验仍显示，在不同国家背景下积极推进AI治理仍有很大的努力空间。（第26页） AI治理工具 1.所有40个被评估的国家都已发布了国家层面的AI战略，但在战略制定的结构化方法上存在差异。（第28页）2.自2024年以来，AI立法呈现出明显的加速趋势。一些国家已经制定了国家层面专门针对AI的综合性法律法规，还有一些国家则制定了针对AI垂直领域的法律法规。（第29页）3.40个国家都以多种形式参与了全球AI治理的相关机制，其中法国、日本、韩国和新加坡的参与度最高。（第30页） AI治理成效 1.公众对AI应用与服务的认知度、信任度与积极态度总体上与各国人均GDP呈负相关。（第32页）2.越来越多的女性参与到了AI相关的研究中，活跃研究者中男女比例持续下降，到2025年已降至2.2:1。（第34页）3.以人均GDP为代表的经济发展水平在一定程度上与社会弱势群体的数字普惠程度呈正相关，但较高的经济发展水平并不必然带来高水平的数字包容性。（第35页）4.在有影响力的开放AI模型与数据集方面，中国和美国合计占评估所覆盖40个国家总量的70%以上。（第36页）5.北美和西欧在开源AI生态上占据主导，美国以占40国总量30.43%的贡献遥遥领先。与此同时，中国和印度也展现出强劲的参与度。（第37页）6.对AI治理相关议题的研究关注持续上升，相关出版物在全部AI出版物中的占比在2024年已达到14.4%。在所评估的40个国家中，来自中国与美国的AI治理相关研究占比合计达到54%，贡献超过一半。（第38页）7.在AI治理研究的国际合著中，中国、美国、加拿大、德国、英国和澳大利亚之间的合 著最为普遍，在40个评估国家的所有合著出版物中占比约70%。（第40页） 8.美国和中国在面向可持续发展目标（SDGs）的AI研究中处于主导地位，在40个国家中共同贡献了约60%的相关出版物。与此同时，其他国家也在不同可持续发展目标领域做出了重要贡献。（第41页） 9.SDG3（良好健康与福祉）、SDG11（可持续城市和社区）以及SDG9（产业、创新和基础设施）是当前研究关注度最高的AI赋能可持续发展目标方向。同时，高收入国家组在社会层面的目标方向上分配了更高的AI研究关注度，而中高收入和中低收入国家组在经济、环境相关的目标上有着相对更高的AI研究关注度。（第42页） 目录 研究团队................................................................................................................................................3AGILE指数2025更新概览.................................................................................................................4执行摘要................................................................................................................................................5AGILE指数2025主要发现.................................................................................................................6I.AGILE指数.......................................................................................................