從日內瓦到上海的全球接力：AI向善進入行動時刻

AI向善治理在國際多邊制度層面已從“要不要管”的議題爭論階段，正式進入“誰來管、怎么管、如何有效”的治理行動階段。

文 | 張強
ID | BMR2004

2026年7月，全球AI治理經歷了密度空前的“接力時刻”：聯合國首屆全球AI治理對話（6日至7日，日內瓦）、國際電信聯盟（International Telecommunication Union，以下簡稱ITU）主辦的AI for Good全球峰會（7日至10日，日內瓦）和世界人工智能大會暨人工智能全球治理高層會議（17日至20日，上海）。

三場大會在地理上跨越歐亞，在邏輯上構成了一條從“科學診斷”到“方案實驗”再到“制度創設”的遞進鏈條。本文以這三場會議產出和實地觀察為基礎，提煉出“制度鴻溝、能力建設、倫理工具、定義權之爭、數據與環境正義、人機共生節奏”等六個貫穿于人工智能向善發展的焦點議題，并從中國與全球南方的視角展望未來的可為空間。

本文認為，AI向善治理在國際多邊制度層面已從“要不要管”的議題爭論階段正式進入“誰來管、怎么管、如何有效”的治理行動階段；而日內瓦與上海的會議之間形成的“呼喚—回應”關系，標志著全球AI治理正從碎片化討論走向實質化協作。

01

面向AI變革的全球接力

2026年7月，三場與AI治理相關的全球性會議先后召開。從日內瓦湖岸的Palexpo會展中心到上海黃浦江畔的世界會客廳，直線距離約9,200公里，飛行時間約12小時。相比于這段物理距離，三場會議治理邏輯上的距離顯然更為緊密——三場會議構成了一個相對完整的“診斷—實驗—建制”鏈條。

詞元向善實驗室主任、北京師范大學政府管理學院教授、中國管理科學學會可持續發展管理專委會執行主任 張強
7月6日至7日，聯合國首屆全球AI治理對話在日內瓦召開。來自193個國家的近4,000位代表涌入同一個房間——這是人類歷史上第一次，所有會員國不論大小、不論貧富、不論技術水平，坐下來平等討論“誰來管AI、怎么管”。兩天會議的核心產出是獨立國際科學小組（Independent International Scientific Panel on Artificial Intelligence，以下簡稱“IISPAI”）的首份全球AI現狀評估報告——IISPAI 報告指出AI被惡意利用的風險正急劇上升（報告數據顯示，AI輔助網絡攻擊成功率高達84%，較傳統攻擊方式顯著提升）、全球南方AI數據和模型可用率“極低或為零”、合成媒體正在侵蝕公眾對“什么是真”的集體判斷能力——這些數據將治理緊迫性從政治修辭升級為科學事實。這場會議，本質上是人類對應用AI的“初次會診”。

緊隨其后，7月7日至10日，ITU主辦的AI for Good全球峰會同在Palexpo展廳舉行。170個國家，12,000名參與者，20,000平方米展區，200多項技術方案，現場展示、現場驗證、現場對話。峰會的核心成果圍繞三條主線展開。第一條是“技術驗證”：Innovation Factory平臺匯集了超過200項AI向善技術演示，涵蓋健康、氣候、教育、農業、文化遺產等領域——零期癌癥AI檢測系統、AI增強型災害早期預警、自主移動輔助技術、原住民知識數字化保護等項目，不止是概念驗證，而是已在真實場景中運行的解決方案。第二條是“價值爭論”：峰會提供了一個多聲部的舞臺，技術開發者、藝術家、社會組織、媒體代表、原住民等來自不同主體的不同聲音，共同指向一個核心追問——人工智能向善中的“Good”，究竟由誰來定義。第三條是“行動承諾”：除了成立AI for Good Global Commission之外，ITU秘書長Bogdan-Martin在閉幕致辭中還宣布了三項具體行動承諾，包括推動AI安全標準的全球互操作，擴大全球南方的AI能力建設投入，以及建立AI環境足跡的透明報告框架。這場會議驗證了AI向善有大量可落地的案例，但同時也暴露了一個結構性矛盾——解決方案的豐富程度與資源配置傾斜程度之間存在巨大差距。換言之，“能不能做”已不是問題，“誰來為做買單、做了之后誰受益”才是真正的治理瓶頸。這一發現，恰恰為十天后上海世界人工智能大會（WAIC）的制度創新提供了問題接口。

7月17日，接力棒傳到上海。2026世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議在黃浦江畔開幕。與前兩場會議不同，這次會議的核心動作不是診斷，也不是展示——而是創設制度。大會開幕前一天，29個國家的代表簽署協定，世界人工智能合作組織（WAICO）正式成立，總部永久設在上海。這是全球首個以AI為單一議題的政府間國際組織。習近平主席在開幕主旨講話中提出“四個時代之問”——當機器開始思考，人類如何與之相處？當算法參與決策，安全如何保障？當技術挑戰倫理，治理如何跟上？當鴻溝不斷拉大，普惠如何實現？——并以“四點意見”（開放共贏、安全可控、包容并蓄、和衷共濟）作出制度性回應。國家發改委發布《人工智能合作發展行動計劃》（八項行動），工信部指導發布《國際人工智能倫理治理行動計劃》，大會期間還發布了一系列關于基礎能力、倫理審查、安全治理等方面的積極進展。這場在上海舉行的會議，標志著AI全球協同治理的創制正式啟動。

三場會議的群體性特征不僅體現在“遞進”上，還體現在“交匯”上。日內瓦提出的問題，上海試圖回答并進一步追問；日內瓦展示的方案，上海嘗試制度化并有所行動。同時，上海提出的“時代之問”也為即將從日內瓦移師紐約的全球對話后續議程設定了新的坐標。這種“呼喚—回應”關系，是本文提煉焦點問題的基本邏輯——以下六個議題，每一條都在三場會議之間形成了可追蹤的張力線。

02

人工智能向善的六大焦點議題

焦點之一：制度鴻溝——從松散協調到常設平臺

在日內瓦，聯合國AI治理對話確立了聯合國作為AI全球治理“主渠道”的共識。古特雷斯的警告直指核心矛盾——制度速度遠慢于技術速度。四軌討論（互操作性、人權、預警系統、青年賦權）暴露了大量治理工具的“執行缺口”。圖靈獎得主、IISPAI報告聯席主席Bengio在IISPAI報告發布會上說：“前沿AI模型已經被證明能夠欺騙人類——它們知道自己正在被測試?！睙o論將此能力描述為“知道”還是“表現為仿佛知道”，其治理含義是相同的：被治理對象已具備適應性規避能力，這對傳統的合規檢測范式構成了根本性挑戰。當被治理者開始“學會應對治理”，治理者卻還在討論治理框架的草案。

“互聯網花了15年才觸達10億人。AI只用了兩年。我們的制度是為治理服從命令的機器而建立的，還沒有準備好治理自主決策的機器?！?/strong>

——古特雷斯，聯合國秘書長，日內瓦AI治理對話開幕致辭

在上海，WAIC直接回應了這個制度缺口。WAICO的成立意味著AI治理從以聯合國為中心的松散協調，走向了有常設秘書處、有年度磋商機制、有具體職能邊界的制度化平臺。WAICO明確四項核心原則：以人為本、智能向善、公平普惠、協同共治。這與2023年《全球人工智能治理倡議》中“以人為本、智能向善、平等互利”等表述一脈相承，同時以“協同共治”的制度性表達回應了聯合國治理對話中反復出現的“多利益攸關方”訴求，將一種價值性宣示轉化為組織性原則。值得注意的是，古特雷斯親自出席WAICO簽字儀式，并評價其為“2023年《全球人工智能治理倡議》的自然發展”——這暗示聯合國體系與WAICO之間并非競爭關系，而是互補關系。聯合國提供合法性基礎，WAICO提供執行力載體。

當然，從原則到規則還有很長的征程。WAICO的“敏捷治理”機制——每年聯動WAIC舉辦治理磋商、動態更新規則——是對制度速度問題的回應，但“敏捷”能否真正跑贏AI迭代速度，如何與聯合國、ITU、OECD等既有機構以及尚未簽約的眾多國家政府有效協作，這些依然是開放問題。回顧古特雷斯在日內瓦的比喻——“門還開著，但它不會一直開著”——WAICO的成立意味著門被推開了一條縫，但能否讓每國都坐上那張桌子，取決于接下來幾年的制度設計和貫徹執行。

焦點之二：能力建設——從“呼吁”到“清單”

日內瓦發現了什么？IISPAI報告用翔實數據確認了“AI正在把大多數人類拋在后面”——撒哈拉以南非洲、中亞、東南亞多數小國的AI數據和模型可用率“極低或為零”。UN AI治理對話上，1,500多份書面意見中，政府群體將“能力建設”排在首位。現實中還不僅僅是能力差距，還有“雙層權利體制”的存在——即技術領先國家事實上擁有制定規則和標準的先發優勢，而技術依賴國家在尚未具備基礎能力時就被要求遵循既定規則，形成了“先到者定規則、后來者守規則”的結構性不平等。

上海回應了什么？WAIC給出了具體時間表：未來五年面向發展中國家提供5,000個AI研修培訓名額；與東盟、阿盟、非盟、拉共體、上合組織、金磚國家共建6個國際AI應用合作中心；推動氣象預警系統“媽祖”在30個國家落地應用；《人工智能合作發展行動計劃》從數據、算力、生態、賦能、人才、規則、治理和倫理八個方面提出具體行動。這是三場大會之間最清晰的“呼喚—回應”——日內瓦回答了“誰來做”和“應該做什么”，上海則明確“具體如何做”。

當然，相對于全球發展中國家數以百萬計的AI相關崗位需求和數十億人口的數字素養提升需求而言，目前宣布的5,000個培訓名額還遠遠不足（據聯合國數據，全球仍有約22億人無法接入互聯網，數字鴻溝的基礎層問題尚未解決）；6個區域合作中心也只是響應全球南方需求的開始，而非針對多樣化需求的全面回應。更深層的挑戰是：能力建設的接受者也是實施主體——WAICO的29個成員國中包括哈薩克斯坦、老撾、巴基斯坦、印度尼西亞等“全球南方”國家，如何助力“全球南方”國家從“能力建設的接受者”向“治理規則的共建者”順利轉變，顯然還需要制度化的參與渠道以及技術到制度的系統能力建設。不過可以肯定的國際共識是，面向不確定性的最好制度設計，便是讓那些最需要保護的人成為設計者之一。
焦點之三：倫理工具化——從“原則聲明”到“可審查系統”

日內瓦發現了什么？UN AI治理對話上，人權作為專題討論備受關注，但最終產出仍然是框架性建議。AI for Good峰會上，倫理討論仍大量停留在原則層面。Ulvaeus的“給誰帶來益處”、Mikaila Jade的“FPIC（Free, Prior and Informed Consent自由、事先、知情同意）AI”、Brad Smith的“攝影術沒有殺死繪畫”——都是極具穿透力的道德追問，但追問的主要形式仍然是呼吁和敘事。IISPAI報告發現，全球可追蹤的40余種AI治理評估與審計工具中，絕大多數缺乏有效性的實證評估；更廣泛地看，全球AI倫理原則倡議已超過200份，卻鮮有原則被轉化為可操作、可驗證的治理工具。為什么原則泛濫而有效性稀缺？

上?；貞耸裁矗縒AIC上出現了一個明顯的轉折——倫理治理正在從“原則討論”走向“工具落地”。工信部指導發布《國際人工智能倫理治理行動計劃》，覆蓋AI全生命周期倫理治理、風險分類分級防控、敏捷治理機制建設和產業鏈協同生態培育。全球AI創新治理中心（CGAIG）還發布了《全球人工智能治理指數（2026）》，首次將“全球南方”視角系統納入AI治理評估，覆蓋40個代表性經濟體。復旦大學發布了“‘一鑒’倫理審查智能體系統2.0”，重點面向醫學AI場景，新增醫療大模型和康復機器人專項風險研判功能，遵循“智能初審、人類終審”的協同模式，核心思路是“用AI反哺AI倫理治理”。這一進展的重要性在于：它標志著倫理治理開始逐步從“人力密集型審查”向“人機協同審查”的范式轉變。同時，北京前瞻AI安全與治理研究院推出了“靈度”智能評估平臺和“靈御”安全防御平臺，致力于對AI產品進行全生命周期的自動化倫理風險評估和安全監測。

人工智能既是倫理治理的對象，也是倫理治理的有效工具。當然，對于人工智能時代的未知涌現現象，倫理不能只是外部強加的“合規要求”，而要成為內嵌于前沿研發、部署與應用全過程的內在基因。當非洲一個中小型研究機構無力組建完整倫理審查委員會時，如何提供輕量化工具來建設“倫理民主化”的起點？如果倫理審查工具本身可以降低合規門檻，那么“治理缺口”是否可以被技術手段部分彌合？但這里也存在新風險：如果審查工具本身有偏見怎么辦？誰來審查審查者？“智能初審、人類終審”的協同模式是對這一風險的制度性回應，但“人類終審”的能力——尤其是在全球南方——仍然是不可忽視的瓶頸。

焦點之四：定義權之爭——“究竟給誰帶來益處？”

日內瓦發現了什么？AI for Good峰會的珍貴資產，是對于定義受益權上的多元競爭。Ulvaeus從創作者權益的角度發問——“數據進去了，那就應該有回報。追輸入，而不是追輸出。”他給出了一個具體的政策方案：借鑒音樂流媒體的集體許可模式，AI訂閱收入的一個百分比應回流到訓練數據中的創作者手中。Nighat Dad從全球南方被治理排斥的角度發問——治理工具的覆蓋范圍不應因地理位置而分等級。Bryan Johnson從長壽與人類存在的意義發問——如果AI真的能延長生命，延長的生命應用來做什么。這些追問來自完全不同的文化和產業，但指向同一個核心：AI向善的定義權，不能只掌握在開發者手中。

“這個峰會的名字AI for Good本身就包含一個問題——究竟給誰帶來益處？……AI向善不是一個口號，它是一個契約。”
——Bj?rn Ulvaeus，ABBA聯合創始人、CISAC主席，日內瓦AI for Good峰會

上海回應了什么？習近平主席的“四個時代之問”實質上是用一個更高維度的框架來統合日內瓦的多元追問。“四點意見”中的第三條——“鼓勵包容并蓄，促進文明互鑒”，提出“用全人類共同價值塑造人工智能的價值觀”——是對“誰來定義Good”的制度性回答：不是某個國家或技術公司，而是“全人類共同價值”和“聯合國主渠道”。WAICO的四項核心原則之一是“智能向善”，這與“AI for Good”峰會的主題形成了直接呼應。值得注意的是，在WAIC的分論壇討論中，全球南方代表就“誰來定義向善”提出了具體訴求，這種在場發聲是將“全人類共同價值”從抽象理念落實為具體治理參與的關鍵環節。

當然，這依舊是最具哲學深度的一個議題。數字鴻溝在加劇之時，“全人類”的代表性如何保障？在突飛猛進的技術迭代中，如何確保知情同意權和包容性的發展受益？定義權爭奪的實質，是誰的“好”被納入治理框架、誰的“好”被遺漏。顯然，這個爭論不會因為一個機制或一個平臺的建立而結束！

焦點之五：數據正義與環境正義——AI的隱形賬單

日內瓦發現了什么？“AI訓練數據的創作者權益問題”作為數據正義的核心命題之一，在AI for Good峰會上由Ulvaeus推向了舞臺中心。其方案是“追輸入而非追輸出”：不追蹤每一條AI生成內容，而是讓AI訂閱收入的一個百分比回流到訓練數據貢獻者手中。Mikaila Jade將數據正義延伸到知識領域：的知識被納入訓練數據，卻沒有知情同意和利益分享機制。古特雷斯則從環境維度切入，要求每家大型AI公司公開碳、水、土地的全足跡——專門針對AI系統的環境賬單，第一次以如此明確的措辭被列入聯合國秘書長層級的治理議程。

上?；貞耸裁?？WAIC的討論中，聯合國環境規劃署首席數字官Golestan RADWAN提供了方法論框架：“不管AI用于哪類能源產業，都要完整核算項目全周期消耗的水、電、礦產、硬件損耗等環境成本，再對比其創造的經濟、生態綜合價值，只有整體收益能夠覆蓋全部資源環境損耗，這項AI應用才具備可持續屬性?！彼寡?，全球目前還缺少統一的資源測算標準，聯合國成員國正在共同完善量化體系。

事實上，AI的環境賬單已有初步量化：據國際能源署（IEA）估算，全球數據中心用電量在2026年預計突破1,000太瓦時，其中AI工作負載的占比正在快速攀升；訓練一個大型語言模型的碳排放量可相當于數百乃至上萬次跨洋飛行。更值得關注的是環境成本的地理分布——數據中心和算力基礎設施的選址越來越向電力廉價的發展中國家轉移，形成了“算力消費在北方國家、環境成本在南方國家”的新型不對稱格局。

“數據正義+環境正義”是一個尚未被充分覆蓋的交叉領域。日內瓦提出了這兩個問題，上海補充了方法論框架（全生命周期環境核算），但兩者之間還缺少一個機制——如何讓訓練數據的貢獻者（創作者、）和環境成本的真實承擔者（往往是發展中國家）進入治理決策？全球AI投資不到1%流向“AI向善”領域，86%的AI資金尚未惠及服務不足的社區——這是施瓦布基金會在AI for Good峰會上公布的數據。當AI的“隱形賬單”——數據權益缺失和環境成本外部化——主要由弱勢群體承擔時，治理框架如果不能將這些成本顯性化、內部化，就無法實現真正的“向善”。WAICO的制度設計能否納入數據權益和環境核算的維度，將是檢驗其治理有效性的關鍵指標之一。

焦點之六：人機共生的節奏——如何“駕馭千里馬”

日內瓦發現了什么？Brad Smith用“攝影術沒有殺死繪畫”來安撫恐懼，同時用“與其害怕AI，不如學會怎么騎這匹馬”來給出方向。Kurzweil重申了其長期以來的預測即“2029年實現AGI”，以此喚起人們的時間緊迫感，并提出了一個引發廣泛討論的建議：“照顧好自己，別死在黎明前”。這一預測雖在學界遠未取得共識，但其設定的時間框架對治理緊迫性的心理效應不可忽視。Bogdan-Martin閉幕時宣言，“我們是決心塑造AI向善的一代”。AI for Good峰會還給出了兩個極端樣本：Bryan Johnson把身體活成了一場長壽實驗——“生物學不再是命運，而是工程”；will.i.am與亞利桑那州立大學校長Michael Crow推進了一個更溫和的路徑——AI時代的教育核心從“找答案”轉向“提問題”，“如果測試能被AI作弊，那說明測試設計得很差”。本質上，這些聲音都在回答同一個問題：人與AI的關系，到底是對抗還是共生？

上海回應了什么？習近平主席講話中“讓人工智能這匹千里馬既跑得快又跑得穩”的比喻，實質上是從治理端定義了一種“人機關系”的制度框架——不是放任，也不是禁止，而是駕馭。“以人為本、向上向善”是核心原則，“確保人工智能始終處于人類控制之下”是底線。WAICO的“敏捷治理”機制——每年聯動WAIC舉辦治理磋商、動態更新規則以適配AI迭代速度——將這種“駕馭”具體化為一個可操作的制度節奏。WAIC大會上，紐約科學院院長杜寧凱的警告補充了另一個維度：當千百個智能體開始在社會的各個角落長線運行，技術的黑盒開始發生疊加，信息不對稱的鴻溝會越拉越大。他呼吁從“危機發生后再搭建監管制度”的補救模式轉向“風險前置式治理”。

“駕馭”這個概念本身就值得深究。日內瓦展示了AI能做什么（零期癌癥檢測、AI增強災害預警、自主移動），上海定義了誰來決定AI該做什么以及不該做什么。兩者之間的張力，恰好是“向善”概念的操作空間。Kurzweil的時間線——2029年通用人工智能、2032年長壽逃逸速度——給出了一個殘酷的時間約束。國際規則體系能在2029年前跑贏AGI嗎？UN AI治理對話用了兩天才討論了四個軌道；而WAICO要討論的議題如軍事AI管控、AI生成內容版權、算力跨境分配等，每一項都需要漫長的談判。敏捷治理的“敏捷”，是真實能力還是美好愿望？

人機共生的“節奏問題”至少包含三個層面的時間性張力：第一，技術迭代的速度（以月乃至周為單位）與制度響應的速度（以年為單位）之間的系統性錯配；第二，不同國家進入AI部署階段的時間差——當領先國家已進入規制精細化階段時，全球南方可能仍處于基礎設施建設期，這種節奏差異使得統一的全球規則極難制定；第三，個體認知適應的節奏與社會系統變革的節奏之間的落差——公眾理解AI并建立信任需要時間，而市場部署的節奏不會等待公眾準備好。WAICO的“敏捷治理”機制試圖回應第一個層面的張力，但第二和第三個層面的節奏問題尚未在現有制度設計中得到充分體現。

古特雷斯在日內瓦的結語仍然回響：“我們可能是最后一代能夠在人類與機器共存的條件上做出選擇的人。”這句話不是修辭——它真的是一個倒計時。

03

展望：中國與全球南方的可為空間

從日內瓦到上海，三場大會拼出了一張全球AI治理的行動地圖。在這張地圖上，中國和全球南方的位置正在發生顯著變化。

日內瓦UN AI治理對話中，中國政府代表提出了“三愿”——公平普惠、開源創新、全球治理體系——這是中國的國家戰略定位。在上海WAIC上，習近平主席提出了“四個時代之問”。WAICO的成立以及一系列技術展示，是技術與治理能力的制度化輸出。一條清晰的遞進線浮現出來：中國在AI領域的全球角色正在經歷從“產品制造輸出”（Made in China）向“方案設計與規則輸出”（Designed & Governed with China）的深層轉變?！皨屪妗毕到y的推廣是觀察這一角色轉變的典型案例：過去一年，已有40多個國家的氣象和減災機構通過云平臺接入了“媽祖”預警技術和產品，定制版本已部署在埃塞俄比亞、吉布提、巴基斯坦等國，是中國AI產品轉化為全球公共品的標桿案例。

中國的未來治理創新空間主要體現在三個層面。第一，制度實驗。WAICO是全球第一個AI政府間治理組織，它的運作模式——年度磋商、敏捷更新、區域合作中心——本身就是一個治理實驗。如果成功，它將為全球提供一種全球南方參與、“非單一霸權”的協作治理制度范式。第二，全球公共品供給?！皨屪妗毕到y從中國產品到30國公共品的技術轉移路徑，是AI公共品輸出的示范標桿案例。第三，倫理工具化輸出?！皞惱碇卫砉ぞ呋甭窂健纭耙昏b”系統和“靈度”“靈御”平臺所代表的“用AI治理AI”的技術方案，對“全球南方”國家具有降低合規門檻的實際價值。如果這些工具能以開源或公共品的形式向發展中國家開放，將有可能填補其因缺乏專業倫理審查人才而產生的治理能力缺口。

值得注意的是，“日內瓦—上?！钡摹昂魡尽貞辨湕l并非全球AI治理的唯一軸線。歐盟AI法案（EU AI Act）已于2025年起分階段落地實施，正在產生顯著的“布魯塞爾效應”——域外企業為進入歐洲市場而主動遵循其風險分級框架。美國則在聯邦層面仍以行政令和行業自律為主，其技術企業的自愿承諾（voluntary commitments）機制構成了另一種治理路徑。全球AI治理的未來格局，很可能不是單一制度框架的全球統一，而是多重制度體系之間的競爭與協調——這正是UN AI治理對話第一軌道“互操作性”討論所指向的核心挑戰。WAICO在這一多中心格局中的定位和生存空間，有賴于其能否在EU框架和美國模式之間找到獨特的制度增量價值。

與此同時，全球南方在AI治理中角色變化的核心敘事也面臨著從“接受者”到“創新者”再到“共建者”的“三重躍遷”。但目前躍遷仍是進行時態，WAICO的制度設計能否真正讓“全球南方”國家從“簽字國”變成“規則共建者”，還至少取決于兩個條件：一是能力建設的實效；二是參與機制的包容性。只有這兩個條件被滿足，才能避免“大國主導”的窠臼。古特雷斯在日內瓦說：“每個國家都需要一張桌子。” WAICO在上海把桌子支了起來。但桌子的意義不在于它的存在，而在于誰坐在旁邊、討論什么、決定了什么、執行了什么。從日內瓦到上海，AI治理完成了從“識別問題”到“解法實驗”再到“創設制度”的三級跳。下一步，是從“創設制度”到“驗證制度”——這一過程可能比前三步更為艱難。

最后，值得從更長遠的歷史視角審視2026年7月這一“全球接力時刻”的意義。如果說20世紀下半葉的全球治理制度創設（從聯合國到WTO）主要回應的是人類社會內部的治理挑戰——戰爭與和平、貿易與發展、環境與氣候——那么，AI治理可能是人類第一次需要為一個“非人類行動者日益深度參與社會運作”的世界設計制度。這不僅是一個技術治理問題，更是一個社會本體論的轉換問題：當算法參與資源分配、當智能體介入公共決策、當合成媒體重塑認知環境，“社會”這個概念本身正在被重新定義。從日內瓦到上海的制度創設，是人類在這一本體論轉換的早期階段所做出的第一批制度性回應。其成敗得失，將深刻影響未來數十年人類與智能技術共存的基本條件。
(作者張強系詞元向善實驗室主任、北京師范大學政府管理學院教授、中國管理科學學會可持續發展管理專委會執行主任 )