编者注

目前全球人工智能治理已从宏观的抽象伦理原则讨论阶段进入具体的制度实施与执行阶段，各国家与组织在数据安全、主权控制与产业竞争等方面都在积极进行制度化建设的探索。埃及负责任人工智能中心（Egyptian Center for Responsible AI）于2025年12月24日发布的这篇年度报告《全球人工智能治理框架：比较研究》，为我们搭建了一套统一的比较框架，分区域、国家和行业对全球主要人工智能治理方案进行了分类梳理与风险评估，并给出了各类路径的综合利弊，具有较强的工具性参考价值。此外值得关注的是，报告在系统总结全球治理框架的同时，突出呈现了来自全球南方国家与新兴经济体的治理关切，对于我们理解当下全球AI治理的多元路径提供了重要补充，值得阅读参考。

以下译文仅代表原文作者的个人观点与分析立场。详细内容请参阅文末原文链接。

摘要

此报告基于全球35项治理框架，将AI治理拆解为国际/区域、国家与行业三个层面，并以统一的监管分类法对各路径的治理原型、法律约束力、适用范围、监管方式、风险识别方式、结构性缺陷与执法工具等方面进行了分析。

研究首先揭示了国际层面的合规分化，指出发达经济体更强调便利市场与跨境互操作，全球南方则更强调数字主权与基础设施独立，并在此基础上指出新兴经济体更适合采取多层对齐的策略方案。国家层面，报告以国家角色与创新取向为轴归纳出四类模型，总结了各国在治理方面的共同点与分歧点，并对每一类模型的内在风险进行了分析，最后在此基础上提出“混合/战略型”模型对于新兴经济体而言可行性更强，但其最终成败还是取决于国家制定与执行方案的能力。行业层面，报告按照行业风险程度的不同将其分为三类分别进行建议：高风险行业应以硬法与准入限制为主展开管制；工业部门主要依靠国际标准与认证进行驱动；新兴部门则应以能力建设与政策引导为主。报告认为，最佳实践不是对单一模式的复制，而是基于国情综合考虑国际、国家与行业层面的因素，整合出一套切实可行的混合战略方案。

引言

面对人工智能带来的机遇与风险，由全球各国政府、国际组织、行业机构与公民社会所构建的治理网络也在变得更多元和复杂。多种治理框架的快速涌现带来了理解困难与治理碎片化等问题，政策制定者难以比较不同治理路径并判断何种模式适合本国国情，企业则需要在相互重叠甚至冲突的要求间寻求合规的缝隙。为应对这些挑战，报告对全球人工智能治理生态进行了多层次的比较分析，整合不同层级视角，识别关键模式、趋势与动态，并为各类利益相关方提供可操作的战略建议。

人工智能治理进化图

来源：《全球人工智能治理框架：比较研究》

在方法上，报告采用结构化的监管分析（Regulatory Analysis），使用统一的监管分类法（Taxonomy of Regulation）将框架归入不同治理谱系，并在以下三个层级上展开分析——14个区域与国际组织、14个国家与7个产业代表。具体的比较与评估则主要从以下七个维度出发进行：治理原型（监管哲学与国家角色）、法律性质与约束力（硬法/软法/混合）、适用范围（公私部门/是否属于高风险领域）、监管方式（沙盒、准入审批、行业主导监管等）、风险管理方式（清单式分级/生命周期式）、结构性缺陷与权衡（如官僚陷阱与监管真空）以及执法与合规工具（审计罚款、第三方认证、声誉压力等）。报告数据主要来自一手文本，包括正式立法文件、国家战略、国际标准与技术政策框架。

国际与区域治理比较

报告将14个国际与区域的机制按其对国家政策的功能性影响划分为三层：

第一层是以OECD、ITU/ISO-IEC、UNESCO为代表的全球规范与标准制定者，主要提供软法原则、技术标准与伦理词汇，能够帮助搭建跨境互操作与贸易对齐的基础。

第二层是作为监管锚点的欧盟AI法案（EU AI Act），它以其强制性义务与域外效力形成了典型的“布鲁塞尔效应”，成为许多出口导向国家绕不开的合规参照物。

第三层为战略性区域联盟（如AU、阿盟/AICTO、BRICS等），更强调数字主权、文化伦理与基础设施独立，能够为全球南方提供与西方治理叙事不同的政策抓手。

三层国际与区域机制对埃及政策的影响

来源：《全球人工智能治理框架：比较研究》

报告进一步指出，发达经济体的方案虽然在互操作性与安全上更成熟，但往往默认发展中国家已同样具备代表性数据、算力与监管能力等，从而忽视了新兴国家面临的现实约束，若直接照搬，可能会遭遇不可避免的结构性冲突。

在全球南方视角下，报告把发达经济体与全球南方国家之间的现实约束进一步概括成为三类缺口：一是数据代表性缺口，本土语言与文化数据的不足可能导致全球南方国家遭遇文化抹除的风险；二是基础设施缺口，全球南方国家在算力、人才与产业链方面的不足使得“先立法后建设”实际上难以落地；三是实施能力缺口，欧盟式的治理需要监管机构、执法机关与合规评估体系的高度配合，若要使全球南方国家立刻适应类似管理制度，则可能压垮本地监管者，且不利于本地产业创新发展。

区域治理差异分布图

来源：《全球人工智能治理框架：比较研究》

基于以上发现，报告在该部分结尾强调：对新兴经济体而言，不建议单选某个国际框架，应按目标把不同层级的框架当作工具箱，实施多层对齐策略。

以埃及为例，报告指出可以从以下四个方面出发探索本地路径：

第一，采用OECD对AI的定义，并引入欧盟使用的风险分级分类方法，从而与全球投资者建立共同语言，降低跨境合规摩擦。

第二，在国家框架中强化数据主权原则，与金砖国家和非盟的相关战略保持一致；同时将埃及定位为阿拉伯与非洲地区的数据枢纽，借助这些联盟推动本地基础设施建设。

第三，使用UNESCO的就绪度评估方法（RAM）来衡量埃及的制度成熟度，并使伦理框架能够与《利雅得宪章》与《德黑兰宣言》所强调的价值相呼应。

第四，将ISO/IEC 42001与ISO/IEC 27001作为国家层面的质量基准，用标准化的认证路径支撑本地合规体系。

国家层面的治理比较

针对国家层面的人工智能治理框架，报告根据不同国家的方案在国家控制力和创新灵活性两个维度的不同表现，归纳出四种治理模型：

国家人工智能治理分类象限

来源：《全球人工智能治理框架：比较研究》

创新优先/软法型（Pro-Innovation/Soft Law）以美、英、加、新加坡为代表，强调市场主导与分散监管，国家的角色更像裁判，主要通过既有行业监管者发布指引与倡议，避免出台一揽子AI大法以降低创新摩擦。

法定/风险导向型（Statutory/Risk-Based）以芬兰（欧盟）、中国、韩国、巴西为代表，强调权利、安全与制度确定性，国家作为守护者，用横向硬法与风险分级设定统一安全基线，并以偏向于集中的方式保障其贯彻落实。

混合/战略型（Hybrid/Strategic）以日本、印度、沙特、阿联酋为代表，把AI治理当作国家转型工具，国家作为建筑师，一方面用软法治理吸引投资与研发，另一方面在数据、政府项目与国家安全等关键领域配置硬法约束并主导基础设施建设。

基础/发展型（Foundational/Developing）以南非、肯尼亚为代表，国家在这里更像培育者，强调打牢基础设施建设，通过既有数据保护法与路线图逐步推进专门立法，避免过早重法压制国内产业萌芽生态。

报告指出，各国在以下方面具有共同趋势：

第一，标准成为跨法域共同语言，ISO/IEC 42001与NIST AI RMF已被不同制度类型的国家共同援引；第二，不同风险不能一视同仁，治理强度随潜在伤害上升而加码已成为各国普遍接受的政策方向；第三，生成式AI的扩散迫使各国用专题指引、临时措施与自愿承诺等方式绕开漫长立法周期，快速给出应对；第四，在伦理层面，各国的价值词汇，例如透明、公平、问责、人本等也高度同频。

进一步的分歧主要体现在以下四个方面：

一是硬法与软法的分野：芬兰、巴西、中国等以具有法律约束力的义务与准则为主，而美、英、日本、新加坡等更倾向于避免设立综合法律，其监管更多依赖自愿遵守、声誉压力或监管机构的“准法律”预期。二是集中统筹与分散执法：美英倾向于通过授权既有行业监管机构在各自领域将规则落地，沙特、阿联酋与中国等国家则是由中央政府统一管理相关事务。三是各国对于“高风险”的定义方式不一致：欧盟、巴西更偏向以固定行业与场景清单对风险进行界定（如生物识别、关键基础设施、教育等），中国更关注社会秩序与人民生活相关的综合性风险，美英则更偏向于由行业监管者按照使用场景自主进行情境化认定。四是执法顺序分化为事前许可型、事后损害聚焦型、以及以沙盒为核心的敏捷共治型等。

报告还提炼出了四点对新兴经济体而言最有价值的演化规律：

第一，“软法路径（Soft Law Pipeline）”能为尚处于萌芽阶段的人工智能生态系统提供所需的速度和适应性，使其在面临严格监管前走向成熟，从而避免过早严格立法固化过时的规则。

第二，报告将混合/战略型框架视为一种对新兴经济体友好的选择，这种框架可以帮助其在经验上规避放任与重法之间的二元选择，并在增长与控制之间取得结构性平衡。

第三，标准化正在成为事实上的全球通行证，无论一国法律立场如何，NIST RMF与ISO/IEC 42001等国际标准几乎成为AI治理的“通用货币”。

第四，报告观察到分散执法成为一种多数常态，大部分创新优先型国家会使用既有部门监管者实现更快、更精准的情境化监管。

最后，报告把四类治理模型的内生陷阱也进行了总结说明：创新优先/软法模式可能导致监管碎片化与执行空缺，过分放任市场，从而使其失去控制；法定/风险导向模式的隐患在于其刚性与高成本，审计、文书与合规工作可能会对监管机关带来过高压力并抑制本土创新，使得大型外来巨头更占优势；混合/战略模式最有前景，但其实施高度依赖人才与国家的执行力，若算力和数据等基础设施建设不到位，则易沦为纸面战略；基础/发展模式容易出现实施缺口与长期停滞，缺乏可执行机制时可能导致全球科技巨头忽视本地政策。总结来看，法定模式可能压制早期创新，而创新优先模式又可能制造监管缺口，因此新兴经济体若不做本土化改造，无论移植哪一模型，都可能把其缺陷放大为对本地而言的系统性风险。

行业层面AI治理比较

报告根据监管强度与风险等级正相关的标准，把七个行业归纳为一个三层行业风险金字塔：

行业风险金字塔

来源：《全球人工智能治理框架：比较研究》

第一层是高风险/硬法型（High-Stakes / Hard Law）行业，覆盖医疗、交通与金融科技等直接关联生命安全与金融稳定的领域，其治理逻辑以伤害预防与责任可追溯为中心，典型机制是具有约束力的行政规则与准入式监管，例如医疗侧强调生命全周期监管，交通侧强调强制性车辆安全规则与型式认证；

第二层是工业/标准化型（Industrial / Standardized）行业，主要是制造业与能源部门，国家在这里主要扮演关键基础设施保护者角色，企业合规标准则主要遵循国际标准及第三方认证，不由政府直接监管；

第三层是新兴/战略型（Emerging / Strategic）行业，以教育与农业为代表，更强调能力建设与公平，整体管理偏软法与理论层面的政策路线图，但近期也开始受到欧盟高风险条款在招聘、评分、劳动管理等功能上的外溢影响。

在共识与分歧层面，报告指出行业之间存在若干高度一致的全球共识，例如：各行业普遍接受监管严格程度必须随风险上升而加码的观点，并且欧盟AI法案通过对高风险产业的识别和分类，进一步将这种思维标准化和制度化；同时，各个行业在实践层面都在聚焦于同一条要求，即AI决策必须对人类负责。

此外，行业间也在两个关键维度上出现了显著分歧：一是监管方式上敏捷生命周期治理与事前准入审查的分化，二是横向监管与纵向监管AI的分化，例如为欧盟为所有行业都叠加了一套统一的规则，而美英则更倾向于由行业监管机构解释并执行“AI in X”。

报告进一步从部门趋势中提炼出若干具有解释力的比较洞见：第一，监管外溢正在成为常态，尤其在农业、教育等新兴部门中更为突出：在欧盟等横向规制框架下，监管触发点更取决于AI的具体功能而非行业标签，因而某些看似低风险的应用（例如用于用工管理、评分或资源分配的系统）亦有可能被纳入高风险范围并被施加更严格的合规义务。第二，在制造业与能源等工业部门，技术标准在实践中往往发挥准法律作用，企业能否满足技术标准并通过第三方认证，事实上成为进入全球供应链的关键门槛。第三，在医疗等安全关键领域，传统的将软件视为固定产品的静态监管，与将软件视为持续演进服务的敏捷治理思路之间形成了明显张力，从而导致各国在模型更新频率、变更审批与责任划分等方面出现战略性分化。

基于上述观察，报告将三类行业治理模式的内生缺陷概括为：高风险/硬法模式可能造成审批周期过长、模型更新受阻的风险；工业/标准化模式可能因认证成本与文书负担形成对中小企业不利的准入门槛；新兴/战略模式若缺乏可执行的约束与问责机制，则存在以伦理原则替代实质合规、进而滋生形式主义与利益滥用的风险。

核心发现

基于上述对比研究，研究提出七项核心发现：

第一，通过对国际与区域治理的比较，报告认为不同区域间存在明显的治理合规分化：以欧盟与OECD为代表的发达经济体更注重市场安全与贸易互操作性，而全球南方国家则更强调数字主权与基础设施独立。

第二，国家层面的比较表明，高增长新兴经济体正在拒绝放任与管制之间的二元选择、转而拥抱第三种混合/战略型模型：既用软法与沙盒等推动私营部门创新，同时也对政府数据与国家安全实施严格硬法约束，以求实现增长与控制的平衡。

对混合/战略型模型的结构化说明

来源：《全球人工智能治理框架：比较研究》

第三，技术标准正在成为跨制度的通用语言，ISO/IEC 42001与NIST AI风险管理框架等为可以不同法律体系提供可互认的操作基础。

第四，人工智能治理应是国家战略工具的一部分，建设行之有效的治理框架需要围绕具体国家的国情与目标战略反向设计。

第五，在工业部门，国际认证在事实上构成市场准入规则，尤其是对于出口导向行业而言，满足供应链认证要求往往比满足国内监管更重要。

第六，对关键行业的比较显示，治理的标准应随行业风险不同而进行分层，在高风险领域须严格执法，在新兴领域可保留适当空间以促进创新。

第七，以欧盟AI法案为代表的现代人工智能治理正在转向“横向”发展模式，即对监管对象的区分更多看其具体功能而非行业标签，合规评估须以用途为准。

综上，报告认为对新兴经济体而言，最可行的治理路径是将国际、国家与行业层面的因素纳入综合考量，设计一套可落地的混合治理方案：从国家出发，框架需在创新与主权安全之间实现结构性平衡，既要为市场保留政策层面的弹性空间，也要对与政府数据、国家安全等相关领域设定明确的强制性底线，确保责任清晰、规则可执行。国际层面，应采取多层对齐策略，既对接欧盟、OECD等体系标准以降低市场准入与合规成本，也要在能力建设方面借助全球南方合作框架推进本地基础设施、数据与人才体系的独立发展。行业层面，应承认风险分层的客观事实，将治理机制进行模块化配置，对高风险部门强化准入与合规要求，帮助工业部门以国际标准与认证融入全球供应链，为新兴部门保留促进性政策与试点空间。

新兴经济体的治理战略蓝图

来源：《全球人工智能治理框架：比较研究》

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