重点AI治理议题及趋势研判

一、重点AI治理议题

（一）AGI临近与治理应对滞后

当前，通用人工智能（AGI）正处于从概念构想到技术落地的关键转型期，核心能力已开始展现跨领域推理、长期记忆、自主规划与物理交互的雏形。但各方对AGI的定义认识不统一，且缺乏有效的治理应对体系 【1】 。智能体人工智能（Agentic AI）的治理尤为突出，需要为智能体及其工作流程构建策略、决策权、安全保障和监督机制框架，以应对多智能体编排、自主决策等带来的伦理、安全和业务风险 【13】 。

（二）数据安全与隐私保护

随着人工智能与经济社会深度融合，数据作为关键生产要素的价值日益凸显，数据安全风险与个人隐私挑战趋于复杂严峻。从个人信息采集、算法训练到生成式AI交互，各环节均潜藏数据泄露与隐私侵害风险 【4】 。中国已出台《人工智能生成合成内容标识办法》及配套国标GB45438-2025，对AI生成合成内容实施强制标识，构建“源头标识—分发审核—传播核验—用户声明”治理闭环 【12】 。

（三）拟人化交互与情感依赖治理

AI亲密关系、情感依赖与人工关系成为新兴治理议题。核心风险包括过度拟人化、情感操控、孤独的商业化、心理脆弱者被诱导依赖、未成年人受影响、亡者复现侵犯人格利益等。治理工具包括非人主体标识、拟人化边界、未成年人限制、心理健康准入、危机转介、付费诱导限制和逝者数据授权规则 【3】 。

（四）AI教育与认知能力外包

AI教育应用带来的核心风险包括学术诚信受损、学生独立阅读和写作能力下降、儿童数据商业化、教育不平等扩大、教师角色被削弱等。治理工具包括AI使用披露、年龄分级、学生数据保护、作业和评价改革、AI素养教育、教师培训和教育AI准入评估 【3】 。

（五）AI劳动就业替代与分配正义

AI对劳动力市场的冲击是重要治理议题，核心风险包括岗位消失、初级岗位压缩、去技能化、算法管理、隐形数字劳动和技术收益集中。治理工具包括就业影响评估、职业再培训、算法管理透明、劳动者申诉、数据标注劳动保护等 【3】 。

（六）融合应用中的责任认定难题

在AI赋能产业发展的过程中，责任认定难题制约着应用落地。自动驾驶、医疗诊断等高风险场景的专项细则正在加速制定，推动从通用规则到场景化治理的深化 【4】 。构建边界清晰的权责框架、破解应用责任困境成为未来治理的重要方向 【6】 。

（七）全球治理体系与普惠共享

全球AI治理格局正经历深刻重构。发达国家协作体利用技术先发优势通过标准输出巩固主导地位，而新兴市场国家则呼吁构建更加公平、包容的全球AI治理体系 【8】 。多边治理协议密集出台，如G7与OECD的全球报告框架、巴黎AI行动峰会的《包容与可持续发展宣言》等 【9】 。

（八）治理体系碎片化与执行效能不足

当前，我国在人工智能领域尚未形成统一的综合性立法，现有治理规范以分散性文件为主，缺乏系统衔接，导致监管重叠与盲区并存、责任界定不清，难以构建稳定、可预期的制度环境 【2】 。以AI虚假广告治理为例，市场监管、网信、公安等部门职责交叉，易出现多头监管与责任不清等问题 【2】 。

二、趋势研判

（一）从“原则讨论”到“规则落地”

全球AI治理已确定性从“原则讨论”步入“规则落地”时代，具有法律约束力的合规要求成为新常态 【7】 。2025—2026年，生成式AI治理的国际竞争焦点已经从“是否监管模型”转向“如何将模型、数据、内容、场景和基础设施纳入同一政策工具组合” 【7】 。

（二）从“通用规则”到“场景化治理”

自动驾驶、医疗诊断等高风险场景的专项细则将加速制定，实现从通用规则到场景化治理的深化 【4】 。政府、企业、科研机构等多元主体协同共治格局将更趋成熟 【4】 。

（三）从“积极参与”到“引领规则”

展望2026年，全球AI治理话语权博弈将更趋激烈，我国将从“积极参与”向“深度参与”乃至“引领”国际规则制定的方向迈进 【2】 。围绕数据跨境流动、算法伦理、AI安全标准等核心议题，我国将提出兼具国际趋势与中国特色的“中国方案” 【2】 。

（四）从“加强监管”到“治理能力密度”

我国下一阶段不宜简单停留在“加强监管”或“促进发展”的二分思路，而应转向提升治理能力密度，即在关键场景中同时具备规则、标准、评测、工具、责任和反馈机制，使生成式AI能够被识别、被评估、被纠偏、被追踪和被问责 【7】 。

（五）从“单一主体”到“多元共治”

政府角色向引导与监管并重转变，企业合规责任持续强化，公众参与监督机制日益完善 【4】 。未来治理方向包括：构建边界清晰的权责框架、发展敏捷动态的监管工具、塑造健康和谐的共生关系、推进公平普惠的治理导向 【6】 。

总结来看，AI治理议题正从技术导向转向制度导向，从一般性讨论走向规则落地 【6】 。核心挑战在于如何在促进创新与防控风险之间找到动态平衡，这需要全球协作、多元参与和持续迭代的治理智慧。