基于前述分析，理想化的人工智能区域合作是能够集体回应外部压力、充分维持内部凝聚力和力求增进系统效能的过程。然而事实上，这三重动力在现实中往往无法同时达到最优状态，而只能在相互制约中寻求总体效果的最大化。借用力学中的矢量分解概念，三重动力如同三个方向不同的力矢量，其合力的大小和方向取决于各分力的强度以及它们之间的夹角大小。本文将这种区域无法同时满足回应外部压力、提升内部凝聚力和增进系统效能三种动力目标的情况称为人工智能区域合作的“三难困境”。

(一) 人工智能区域合作中三难困境的成因

人工智能区域合作中三难困境的根本成因在于，人工智能的技术特征和治理需求使得区域合作中对外部压力回应、内部凝聚动力维护和系统作用效能优化之间产生了结构性张力，进一步使得三个动力矢量之间夹角扩大。因此，即便区域的目标是同时增强每个动力，但由于动力方向的分化，不同区域的人工智能合作只能在特定方向上形成合力(见图1)，从而导致合作模式的差异。

首先，从外部回应压力和内部凝聚动力之间的关系来看，影响其夹角大小的张力是人工智能技术的扩散性和治理的战略性需求之间的矛盾。人工智能的发展和应用高度依赖数据、算法和算力的跨境流动，这要求区域内建立统一的数据治理标准、技术规范和监管框架。然而，人工智能同时也是国家安全和经济竞争力的核心要素，各国对于在这一领域的战略性控制权极为敏感。这就导致如果过度追求对外部压力的回应就可能损害成员国的自主性诉求，从而进一步影响凝聚力。具体而言，当外部威胁对不同成员国的影响存在显著差异，或者区域内人工智能发展水平高度分化时，这种张力会显著加大。相反，当外部威胁性质清晰且对所有成员国影响相当，区域内又存在渐进式的数字治理合作传统时，这种张力相对较小。

其次，从外部回应压力与系统作用效能的关系来看，影响其夹角大小的张力是人工智能技术的复杂性和治理的时效性之间的矛盾。人工智能领域的外部威胁往往具有突发性和快速演变的特征，要求区域能够快速识别威胁、迅速制定对策、及时采取行动，强调的是反应速度和时效性。然而，系统作用效能的优化需要充分的内部协调、全面的可行性评估、周密的实施方案设计，这些过程本身就需要较长的时间周期。区域组织如果优先保证外部回应的快速性，就可能跳过或压缩内部优化环节，导致决策质量下降、执行效果不佳;如果坚持系统作用效能的优化要求，又可能错失外部回应的最佳时机。当外部人工智能威胁突发性强且前所未有，或者区域缺乏相应的技术评估能力和快速决策机制时，这种张力会特别突出。

最后，从内部凝聚动力和系统作用效能的关系来看，影响其夹角大小的张力是人工智能技术竞争的马太效应与区域治理中包容性路径之间的矛盾。人工智能技术具有典型的赢家通吃特征和不平衡发展态势。为了维护凝聚力，区域需要建立公平的责任分担和利益分配机制，避免出现少数成员独享收益或者承担过重负担的情况。这要求在制度设计上充分考虑成员国的不同发展水平和能力差异，通过技术援助、能力建设等方式缩小内部差距。然而，平等主义的制度安排往往意味着效率的损失。技术先进的成员国可能需要等待技术落后的成员国，资源丰富的成员国需要帮助资源匮乏的成员国，这些安排虽然有利于内部团结，但却会拖慢整体进展，降低合作效率。当区域内人工智能发展水平差距悬殊，形成明显的技术中心与技术边缘结构时，这种张力会达到极大值。相反，当区域内成员国技术发展水平相对均衡，或者合作主要集中在具有公共产品性质的基础研究和标准制定领域时，这种张力相对较小。

(二) 人工智能区域合作中三难困境的表现

在上述三种张力的综合性作用下，人工智能区域合作的整体特征可能会出现一定差异。虽然在矢量系统中，任意两个分力都可以形成合力，但是在具体实践中，由于制度路径依赖、成员国利益分化和治理资源稀缺等现实约束，某些理论上的组合在实践中难以实现。例如，最理想的情况是三种张力都处于最小值，使得外部回应压力、内部凝聚动力和系统作用效能都为区域人工智能合作提供积极支持。然而，这种状态在现实中几乎不可能出现。在人工智能技术的现实约束下，完全开放与完全控制之间存在根本冲突；治理的复杂性特征使得深度分析与快速决策之间存在时间悖论；资源的稀缺性特征使得效率最大化与分配公平之间存在零和博弈。因此，任何现实的区域合作都必须在三种张力之间进行权衡取舍(见表2)。

首先，如果专注于缩小外部回应压力和内部凝聚动力之间的扩散性-战略性张力，区域可能会允许成员国在不同敏感度的议题上选择不同的参与深度，从而在技术扩散需求与战略控制需求之间找到平衡点。然而，为照顾成员国差异化的需求，决策程序变得复杂冗长。每项技术标准都需要经过多轮协商，每个合作项目都需要考虑不同的发展水平，这会导致复杂性-时效性张力显著扩大。差异化参与虽然维护了成员国自主性，但由于人工智能技术的高门槛特征，技术落后国家往往缺乏充分的判断能力，其形式上的自主选择可能并不能真正保障其实质利益，反而可能加剧技术鸿沟，强化竞争性-包容性张力。在这两个张力的作用下，系统作用效能与前两者夹角可能会较大，甚至可能出现负向作用。

其次，当区域致力于化解复杂性-时效性张力时，通常会重点关注技术标准对接、系统互操作性以及人工智能安全事件的应急处置等功能性合作。然而，效率优先的制度设计会产生新的张力传导效应。集中化的标准制定流程会限制个性化需求的表达空间，为确保决策效率而采用的多数决定或核心国主导机制，会削弱成员国的战略自主性，从而放大扩散性-战略性张力。更为重要的是，快速决策高度依赖技术先进成员国的能力支撑，效率导向的资源配置天然倾向于向回报率高的项目和地区集中，这种资源集聚效应会显著强化马太效应，加剧竞争性-包容性张力，最终损害区域合作的内部凝聚力。

最后，如果想要缩小竞争性-包容性张力，从而为内部凝聚动力和系统作用效能制造合力，区域会采取更关注公共发展利益的合作模式。一方面，为了实现区域整体的技术产业发展，必须推动大规模的技术扩散和知识共享，先进成员国需要向落后成员国开放关键技术和市场资源，这种开放性要求与维护技术优势、防范技术外流的战略控制需求产生直接冲突，从而加剧扩散性-战略性张力。另一方面，系统性的技术产业合作遵循着与安全威胁应对完全不同的时间逻辑，技术研发需要遵循创新周期，产业发展需要考虑市场培育过程，整体收益的实现往往需要更长的时间积累，从而强化复杂性-时效性张力。更为关键的是，当区域过度专注于内部技术产业的均衡发展时，可能会因为资源配置的内向性和决策重心的功能性取向，而对快速变化的外部威胁环境缺乏足够的敏感性和适应能力，导致在面对外部竞争压力和安全挑战时整体处于被动地位。

欧洲联盟(以下简称“欧盟”)作为由27个成员国组成的超国家政治经济一体化组织，尽管拥有完整的产业链和较强的制造业基础，但在人工智能核心技术创新、大型科技企业培育和数字基础设施建设等领域却稍落后于美国和中国。此外，虽然不如东盟明显，欧盟内部也具有不平衡性：德国、法国、荷兰等国家发展相对先进，而东欧和南欧部分成员国则发展相对迟缓。面对人工智能技术快速发展带来的治理挑战和全球标准制定的竞争压力，欧盟选择了优先缓解复杂性-时效性张力的集中规制型合作模式。

(一) 欧盟缓解复杂性-时效性张力的选择逻辑与实施机制

欧盟选择优先缓解复杂性-时效性张力，根本原因在于其面临的技术竞争焦虑。

2024年9月发布的《欧盟竞争力报告》全面评估了欧盟的经济竞争力状况，特别指出欧盟在人工智能等数字技术领域滞后，面临被美国和中国边缘化的严峻风险。基于此，欧盟产生了补偿性的战略逻辑：既然无法在人工智能技术创新上与美中直接竞争，就必须在治理标准制定和规范输出上抢占先机，以此维护欧盟在全球治理体系中的核心地位。这就要求欧盟突破传统的复杂决策程序，采用更加集中化和标准化的治理模式。

欧盟正通过超国家层面的集中化决策来压缩传统的多轮协商时间，同时通过标准化的统一框架来满足时效性要求，进而建立复杂性-时效性张力缓解机制。欧盟具有将外部挑战转化为内部一体化动力的历史传统，在人工智能挑战面前，欧盟延续了这一制度逻辑。作为欧盟人工智能战略的核心支柱，《人工智能法案》(AI Act)最终于2024年5月21日获欧盟理事会采纳，成为全球首个针对人工智能的全面性法律框架。在欧盟内部，《人工智能法案》采取了横向立法模式，即适用于所有投放于欧盟市场或者在欧盟可使用的人工智能系统，覆盖金融、医疗、教育、能源、运输、司法等各个行业领域，避免了部门间协调的复杂性。而对外，欧盟标准化的监管立场是一种地缘政治策略，旨在展现规范性力量，并为人工智能治理设定国际基准，这与欧盟在经济领域所产生的“布鲁塞尔效应”的逻辑一致。

(二) 欧盟集中规制型合作模式的动力表现

欧盟优先缓解复杂性-时效性张力的策略选择，反映了集中规制型合作模式的内在逻辑，进一步导致欧盟的人工智能合作出现“高外部回应度、高系统作用效能、内部凝聚动力受损”的组合。

从外部回应压力上看，面对中美人工智能竞争和技术快速发展的双重外部压力，欧盟展现出极高的外部回应能力和全球影响力追求。欧盟委员会的大量政策文件反复提及人工智能的特点是“激烈的全球性竞争”，体现了欧盟对这一议题的深层焦虑。面对中美在人工智能领域的激烈竞争以及人工智能技术快速发展带来的潜在风险与治理真空，欧盟选择主动出击，试图通过其强大的规制能力打造一个“可信赖的”“以人为本的”人工智能生态系统，并力图将此标准推向全球，使欧洲在全球治理规则制定中发挥引领作用。

与对外部压力进行回应相配套的是欧盟对系统作用效能的追求，欧盟通过两大旗舰计划为人工智能领域的活动提供资金支持：地平线欧洲计划(Horizon Europe)作为欧盟主要的研发与创新资助计划，每年投入超过10亿欧元。它资助从基础研究到应用开发的各类项目，并支持建立欧洲人工智能卓越网络(Networks of Excellence， NoEs)，以汇集顶尖研究人才。其近期的招标项目重点关注大型人工智能模型、人工智能系统的透明度与可靠性以及量子技术等前沿领域。同时，总预算超过81亿欧元的数字欧洲计划(Digital Europe Programme， DIGITAL)则更加侧重于数字技术的部署和广泛应用。其关键投资领域包括高性能计算(HPC)、人工智能、网络安全、高级数字技能以及数字能力的部署与互操作性，努力弥合研究与市场部署之间的差距，补充地平线欧洲计划等其他计划的资金，减少对外部技术的依赖。此外，2025年开展的人工智能大陆行动计划(AI Continent Action Plan)体现了欧洲希望进一步增强其在人工智能战略领域的集体行动，将欧洲在人才和传统产业方面的优势转化为人工智能加速器，进而推动系统作用效能的提高。

然而，为了缓解复杂性-时效性张力，欧盟的策略却可能放大扩散性-战略性张力和竞争性-包容性张力，对内部凝聚动力造成损伤。

在扩散性-战略性维度，集中化的标准制定过程虽然提高了决策效率，但也限制了成员国的政策自主空间。2023年11月，在欧盟人工智能法案即将达成共识的前夕，德法意三国在基础模型监管问题上突然转向，从支持强监管转为反对约束性规则，直接威胁到整个欧盟人工智能法案的通过。虽然在最后时刻共识仍然得以达成，但强调经济竞争力和产业保护的创新派(德法意)与坚持人权保护和风险控制优先的监管派(欧洲议会和北欧国家代表)之间的分裂却成为欧盟不可忽视的问题。在竞争性-包容性维度，效率导向的资源配置进一步加剧了成员国间的发展不平衡。根据相关调查，欧盟人工智能资金主要流向了更为发达的地区，并在这些地区产生了集聚效应，进一步损害了欧盟成员国能力的平衡性。这一问题的根源在于欧盟对于“布鲁塞尔效应”的战略依赖在人工智能治理中面临结构性限制。与《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation， GDPR)主要针对数据处理这一相对成熟的治理领域不同，人工智能治理涉及快速演进的技术前沿，静态的法律框架难以适应动态的技术现实。

这种逻辑对欧盟内部凝聚动力造成了损伤，其根本原因在于：欧盟统一数字市场建设与人工智能治理的关系呈现出内在矛盾性。一方面，人工智能法案试图通过统一标准消除成员国间的监管分化。另一方面，各成员国在具体实施过程中却呈现出不同的治理模式。例如，芬兰采用分散模式指定10个现有机构为市场监督机构，西班牙建立专门的人工智能监督机构，而匈牙利和意大利截至研究时点尚未完成机构指定，这种实施层面的分化可能削弱法案的统一性效果。欧盟作为一个由27个主权国家组成的复合型政治经济体，其内部存在着巨大的发展差异、制度多样性和利益分化。而人工智能作为一种快速发展、高技术门槛的颠覆性技术，其发展逻辑天然倾向于资源集中和能力分化。当欧盟试图将这种内在分化的技术领域纳入统一的超国家治理框架时，统一的人工智能治理标准虽然提高了系统作用效能和外部影响力，但损害了技术落后成员国对于合作前景的期待。因此，欧盟对“多速欧洲”现实的接受反映了其在人工智能时代的战略妥协。

海湾阿拉伯国家合作委员会(以下简称“海合会”)由沙特阿拉伯、阿联酋、科威特、卡塔尔、巴林和阿曼6个成员国组成。作为典型的资源型经济体区域组织，海合会人工智能合作与其他区域相比面临着不同的挑战和战略机遇。海合会成员国高度依赖石油收入，经济结构相对单一，但同时拥有充裕的财政资源，处于相似的发展阶段，这为区域内部的协调合作提供了有利条件。目前，海合会各国都将经济多元化和数字化转型视为核心发展目标，成为观察公共导向型合作模式如何缓解竞争性-包容性张力的典型案例。

(一) 海合会缓解竞争性-包容性张力的选择逻辑与实施机制

海合会选择优先缓解竞争性-包容性张力，根本原因在于其成员国在发展阶段、经济结构和转型需求方面的高度相似性:海合会成员国都是高收入的资源型经济体，都面临经济多元化的迫切需求，都拥有推进数字化转型的充足财政资源。这使得海合会在人工智能合作中不存在显著的“中心-边缘”结构，为缓解竞争性-包容性张力提供了天然的基础条件。更为重要的是，海合会国家面临着共同的发展挑战。面对全球能源转型趋势和后石油时代的战略焦虑，海合会国家将人工智能重新定义为经济结构转型的核心驱动力。对于海合会而言，人工智能技术在智慧城市建设、数字政府服务、金融科技创新等领域的应用价值，直接关系到所有成员国经济多元化的成败，这种共同的生存需求大大降低了内部竞争的激烈程度，从而为包容性发展创造了有利条件。

因此，海合会通过将人工智能合作聚焦于具有公共产品性质的功能性领域，有效避免了成员国间的直接竞争，同时通过政策协调和标准统一来促进共同发展，以此缓解竞争性-包容性张力。

在功能性合作层面，海合会采取了务实的应用导向策略。海合会董事会协会(GCC BDI)与麦肯锡公司开展了多项联合研究，这些研究重点关注人工智能在海湾地区的经济潜力，特别是在能源、零售和服务业上的应用。该策略避免了将人工智能作为零和竞争的战略资源，而是将其打造为所有成员国都能受益的公共工具。

在协调发展层面，海合会通过示范效应和良性竞争机制实现了区域内的协调发展。各成员国的智慧城市项目形成了事实上的良性竞争与学习机制：沙特利雅得在2020年G20首都智慧城市指数中排名第5位；阿联酋迪拜智慧城市倡议提出了1000个建设项目卡塔尔的Msheireb市中心项目和Lusail智慧城市项目整合了人工智能驱动的基础设施。这些项目不仅成为海合会地区人工智能发展的标杆，也形成了区域内技术标准和最佳实践的趋同，通过相互学习而非强制性协调实现了共同提升。

在制度建设层面，海合会正通过统一的治理框架推动区域标准的协调。2023年10月，海合会各成员国检察长在马斯喀特批准通过《人工智能在检察官办公室工作中的伦理文件》。这是海合会六国首个统一的人工智能治理框架，规范了人工智能在执法和司法程序中的应用，强调正义、公平、隐私等原则，标志着区域一体化治理的重要突破。2024年9月，巴林在利雅得全球人工智能峰会(GAIN Summit)上提出“海合会人工智能伦理指导原则倡议”，与沙特数据与人工智能局(SDAIA)和联合国教科文组织(UNESCO)合作，推动海合会六国实施统一的人工智能伦理指导原则，促进透明度、问责制和隐私保护，标志着区域人工智能治理标准协调的重要进展。

(二) 海合会公共导向型合作模式的动力表现

海合会的人工智能合作在系统作用效能方面表现出色，该地区的人工智能采用率达到62%，超过了全球平均水平(59%)，处于世界领先地位。此外，海合会在非紧急、发展导向的人工智能议题上展现出良好的协调能力，智慧城市建设就是典型例证。各成员国的智慧城市项目形成了事实上的良性竞争与学习机制，推动了整个地区的技术升级。

此外，内部凝聚动力的强化是海合会人工智能合作的重要支撑。虽然海合会国家的人工智能战略目前仍处于各自部署的分散化阶段，但已经呈现出显著的政策趋同性和协调性，这为未来的一体化合作奠定了基础。各成员国在人工智能发展的战略目标上高度一致，都将人工智能作为摆脱石油依赖、发展知识经济的核心工具。这种共同的战略愿景源于海合会国家相似的发展阶段和转型需求，为区域合作提供了坚实的利益基础。在具体的优先领域选择上，各成员国也展现出高度的一致性，都将医疗健康、政府服务、智慧城市、教育和金融科技作为共同的重点发展方向。在此基础上，原本一体化程度并不高的海合会正通过统一的治理框架推动内部凝聚动力的提升。

而与此同时，海合会对外部压力的回应程度受到明显制约。在扩散性-战略性维度，海合会的包容性制度安排虽然维护了内部团结，但也使其难以在快速变化的国际环境中采取果断的战略行动。比如，在面对《欧盟AI法案》产生的广泛国际影响时，所有海合会成员国的官方文件中仅有卡塔尔明确进行了回应。在复杂性-时效性维度，海合会虽然总体上在中美人工智能竞争中采取平衡外交策略，但其成员国立场并不完全统一。沙特和阿联酋等成员国在国际人工智能合作中表现相当活跃。阿联酋与美国签署《人工智能合作共同原则》，承诺对美投资1.4万亿美元的“星际之门”计划；同时，2025年5月东盟-中国-海合会峰会将以人工智能技术为代表的数字化转型与创新作为三方合作的重要环节。这些行动表明，海合会的外部回应压力受限主要体现为缺乏统一的区域立场和快速的集体行动能力，而非完全缺乏国际参与。

通过对三个代表性区域组织在人工智能治理中的选择逻辑分析，我们发现：传统区域合作在人工智能时代正在经历一场深刻的结构性变革。这种变革的核心在于，人工智能通过外部回应压力、内部凝聚动力和系统作用效能重塑了区域合作的基本逻辑。东盟的防御性包容、欧盟的规范性权力最大化、海合会的资源禀赋驱动，这三种不同的策略选择并非偶然，而是区域特有的组织结构与人工智能技术特征互动的结果(见表3)。

表3 人工智能区域合作的实践情况对比表

资料来源 | 作者整理绘制

不同区域人工智能合作模式的出现，标志着全球人工智能治理进入一个多中心、多标准、多路径的新阶段。这种多元化分化既是各区域根据自身条件和利益进行理性选择的结果，也反映了人工智能技术本身的复杂性和多维性，并不存在一种通用于所有情境的最优治理模式。

从积极角度看，这种多元化趋势为全球人工智能治理提供了丰富的制度实验和经验积累。东盟的包容性模式为技术发展差距较大的区域提供了灵活的合作框架；欧盟的规范化模式为人工智能伦理和监管标准的全球化奠定了基础；海合会的发展化模式则展现了中小型经济体在资源约束下的务实选择。这些模式的并存不仅丰富了全球人工智能治理的制度资源，也为不同区域提供了可借鉴的实践路径。

然而，从消极角度看，这种多元化可能导致全球人工智能治理的碎片化和标准冲突。不同区域采用的人工智能标准、数据治理规则和伦理框架若缺乏兼容性，可能形成相互隔离的技术和势力范围，阻碍技术的全球流动与合作。尤其当这些差异与地缘政治竞争交织时，可能进一步加剧全球人工智能治理体系的分裂，甚至引发技术冷战的风险。

因此，人工智能区域合作需要在多元化与协调性之间寻求平衡。未来，全球人工智能治理的成功不仅依赖于各区域内部的创新与实践，还需要通过跨区域对话与协作，建立最低限度的共同标准和信任机制，以避免碎片化风险，促进技术红利的共享。这不仅是对区域合作能力的考验，也是对全球治理智慧的挑战。只有在尊重多元化的同时推动有限的趋同，人工智能才能真正成为促进人类共同福祉的工具。

来源丨https://mp.weixin.qq.com/s/vCwnrMZQCuVS3wG0WHHLpQ