在人工智能快速发展的同时，其未来走向仍高度不确定。比利时布鲁塞尔的未来世代中心（Centre for Future Generations，CFG）最新文章基于其在人工智能未来情景的研究基础上，先将未来几年的技术演进概括为五种可能路径，再从中筛选出二十项在不同情景下都具备稳健性的政策选项，把“欧洲如何应对人工智能”从单一、碎片化的政策讨论推进到了面向不确定未来的整体战略设计层面。

该文章总体而言视野较为开阔，结构完整，政策层次较为清楚。全文没有停留在监管、伦理或产业支持某一个单点问题上，而是把欧洲的人工智能准备放进一个更大的框架中来考察。竞争力、主权、安全与治理几条线索并置串联，构成了一幅相对完整的欧洲人工智能战略图景，为我们观察欧洲如何从产业、治理与安全多个维度系统推进人工智能战略，提供了一个较为完整的分析视角。

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。

文章由比利时布鲁塞尔未来世代中心多位研究人员共同撰写，作者包括David Janků、Sam Bogerd、Luka Ignac、Max Reddel、Daan Juijn和Fabio Marinello。几位作者长期从事人工智能治理、前瞻研究、战略政策与技术安全等领域研究，文章亦延续了该机构在人工智能未来情景、欧洲战略选择与全球治理问题上的一贯关注。

人工智能的发展正在加速，但其发展轨迹仍然存在很大的不确定性。为了应对这种情况，CFG开展了一项结构化的情景规划演练，通过专家研讨会和严谨的分析，报告制定了五种面向未来的核心可能性情景。

人工智能能力稳步提升，但数据稀缺和质量可靠性的问题限制了技术的发展，收益开始递减。欧洲缩小了能力差距，开源模型得以普及，从而能够务实地应用于增强人类能力的场景。社会有充足时间建立健全的治理体系，但进展放缓意味着生产力提升幅度较小，开源模型的普及也更容易被滥用。政策重点从竞相开发前沿技术转向在管控滥用风险的同时最大化部署效益。

技术增长仍以目前的速度持续，但进一步集中在了少数几家占据主导地位的公司手中。训练和基础设施要求构成了几乎难以逾越的准入壁垒，开放权重模型面临越来越多的限制。专业人工智能体显著提高生产力来变革各行各业，人工智能助手则改善了人们的日常生活。核心挑战在于防止垄断和权力集中，控制劳动力流失，并确保欧洲保留替代供应商的选择，以避免那些可能限制准入或索取让步的供应商。

人工智能成为大国战略竞争的主要轴心。出口管制收紧，半导体咽喉要道被武器化，安全考量屈从于竞争压力。欧洲面临越来越大的压力，需要在选择立场的同时努力保持战略灵活性，并尝试和中立国家建立国际监督框架和审计机制，以期在持续的紧张局势下实现可控的风险降级。

重大人工智能事故会触发国际协调。各国政府就安全标准、核查机制以及可能的研发暂停进行谈判。欧洲的监管经验和外交基础设施成为战略资产。协调工具的突破性进展可能促成稳定的治理机制，实现人工智能收益的重新分配和人民生活水平的提高；但合作也可能破裂，陷入不稳定的停滞状态，秘密研发仍在继续，信任逐渐瓦解。

人工智能系统全面实现研发自动化，形成良性循环，推动科学、医学和生产力领域的变革性突破。人类物质生活水平显著提升，并有望促成全球协调治理的新范式。但随着系统发展到超出人类理解范围，维持人类监督变得极具挑战性，引发了关于自主性和协调性的疑问。

报告列出了二十项政策选项，旨在在所有五种人工智能未来发展趋势中都能表现良好，并将其归纳为三大方向，每一方向都代表一个核心政治优先事项。

此方向提供了一系列政策选项，旨在解决欧洲的内部能力问题，而这些能力将是决定欧洲可用资源的基础。如果不解决这些基础问题，欧洲相应的防御措施将更难获得资金支持，争取人工智能治理领导地位的努力也将缺乏可信度。该方向中的选项与储蓄和投资联盟议程、单一市场深化以及更广泛的欧洲竞争力战略直接相关。

欧洲在人工智能发展上的一个突出短板，是资本供给分散、成长型融资不足。前沿模型训练、数据中心建设、芯片采购和高端人才引进，都需要持续、大规模的资金支持，但欧洲金融体系长期存在规则不统一、资金跨境流动不畅、风险投资能力偏弱等问题，处于扩张阶段的本土企业往往很难在欧洲内部获得足够支持。欧洲应通过协调破产法、监管规则及金融市场法规，进一步完善储蓄与投资联盟，使资本能够在各成员国之间自由流动，而无需同时遵循27套不同的合规制度。一个统一的制度框架将有助于降低交易成本，拓宽投资者基础，并增强欧洲先进人工智能及深度科技企业的融资能力。

人工智能的发展节奏很快，传统公共科研资助体系反应偏慢、程序偏多、对高风险项目的容忍度偏低，这种模式越来越难以支持真正可能产生突破的研究。应改革欧洲公共资金的配置结构，使其与人工智能所驱动的研究加速在速度与规模上相匹配。可以借鉴英国高级研究与发明署及德国联邦突破性创新机构的经验，建立以美国ARPA为蓝本的先进研究机构。这类机构应具备敏捷的治理机制、更高的风险容忍度以及项目经理的自主决策权。

无论是判断技术风险、制定监管规则、推进国际合作，还是评估安全威胁、参与规则谈判，都离不开稳定、专业的技术力量，仅靠外部咨询并不充分。欧洲当前面临的现实困难是，公共部门在薪酬、招聘效率和岗位吸引力上都很难和企业竞争，难以吸引人工智能人才进入政府核心部门。要解决这个问题，就不能再把技术人才当作临时补充，而要把政府技术能力建设看作一项长期任务。英国的做法提供了一个可行的模板：在短短数月内，将前OpenAI与DeepMind的员工招募至人工智能安全研究所，并任命一位具有行业背景的首席技术官出任首相的人工智能顾问。

欧洲市场很大，但在人工智能部署上仍然过于分散。企业进入不同成员国，往往要面对不同的规则、流程和合规要求，尤其是在医疗、教育、金融、公共服务等领域，重复适配和重复审批问题十分突出。这不仅增加了企业成本，也削弱了人工智能产品和服务在欧洲范围内快速复制和扩张的能力。两种互补机制可能对此有所帮助：第一是“第28项制度”——一种可选用的欧盟层面法律路径，允许企业在无需迫使成员国放弃自身规则的前提下，绕过27套不同的国家监管体系；第二是相互承认框架，即在一个成员国获得批准的人工智能系统，在其他成员国自动生效。

算力是当前欧洲最明显的短板之一。无论是训练前沿模型，还是支撑大规模推理和部署，都离不开稳定、充足的算力基础设施。欧洲目前在全球人工智能算力布局中的占比偏低，对外部云服务的依赖又比较强，这意味着其在技术发展、产业应用和数据安全上都容易受到外部制约。可设立“特殊计算区域”，即专门划定的、适用简化规则的特定区域，用于建设与运营人工智能数据中心及其配套的现场电力基础设施。并且此类区域应优先布局于具备现有能源基础设施的地点，例如电网接入能力较强的待退役燃煤电厂。

人工智能带来的影响，不会只停留在技术和产业层面，还会逐步传导到就业、收入分配和财政体系。如果未来劳动结构发生明显变化，传统依赖劳动收入征税的财政模式就可能受到冲击，而政府又需要投入更多资源去应对转型带来的社会压力，在这种情况下，可能出现税基被削弱、财政压力上升的局面。因此，税基如何调整、财政如何提前布局，也被纳入了这一部分的讨论范围。应制定相应计划，以应对通用人工智能可能引发的税基侵蚀问题。随着自动化水平的不断提升，政府税收来源将从劳动收入逐渐转向企业利润；同时，还需防范由外国公司提供服务、并在欧洲税收管辖区之外获取价值的潜在风险。

此方向着眼于欧洲应对外部压力的能力，其中既包括可能被利用的战略依赖，也包括人工智能驱动的威胁，而此类新型威胁的蔓延速度远超传统防御手段。该方向关注欧洲为实现自主需要提供哪些保护措施以及必须修复哪些漏洞，相应的政策选项涉及《欧洲芯片法案》、网络韧性议程以及关于战略自主的更广泛讨论。

这一项被列为“非常紧迫”的优先行动，原因在于，前沿模型已经能够直接辅助大规模网络攻击并压缩攻击成本。与之相比，防御端的采用明显滞后，而且这种滞后并不只是技术问题，也与防御体系必须遵守采购、合规、互操作和责任约束有关。欧洲应利用分层安全框架，将主权要求与风险级别相匹配，系统地开发和部署政府网络、关键基础设施和关键行业中自主的AI驱动的防御能力。

模型越强、扩散越快，越狱、注入、投毒和重新利用的风险也越高。尤其是开放权重模型，一旦被下载、微调或重新部署，许多原本附着在系统层面的限制就会被轻易拆掉。这样的问题，在普通聊天应用里或许只是内容失控，在网络安全、生物安全等高风险领域，却可能直接变成现实威胁。应投资于人工智能的稳健性与系统安全性，以增强模型（尤其是开放权重系统）抵御滥用、投毒及防护绕过的能力。此举可在不诉诸限制性治理措施的前提下，提升欧洲的安全水平与整体韧性。

数字主权最终要落到基础设施上。涉及国防、情报、关键公共服务的人工智能系统，不能长期寄托在一般商业云设施上，而需要有一批安全等级更高、控制权更清晰的数据中心作为支撑，以防止模型权重被窃取、训练数据被污染、关键硬件被破坏等更深层次风险。在极端情况下，这类设施还可以承担关键算力保障任务，并在未来治理要求进一步提高时，成为审计、核验和监督的基础条件。

芯片问题同时也是安全问题和主权问题，应承认并维护欧洲在全球半导体生态系统中不可或替代的地位。欧洲不应追求制造上的完全自主，而是应着力保护使其在全球芯片生产中占据关键地位的技术能力，从而构建相互依存关系，并以此自然形成对胁迫行为的有效制衡。为此，需强化以下三种能力：第一，全面梳理对外依赖关系，明确欧洲的价值所在；第二，开展有针对性的投资，巩固既有优势并保障未来关键节点的安全；第三，建立协调机制，确保欧洲在芯片供应受到威胁时能够采取集体行动。为使上述影响力具备可信度，欧盟应制定一套适度的应对方案，确保在不陷入被动或被迫过度升级的前提下，能够清晰展现其战略决心。

欧洲在人工智能发展中面临的许多约束，并不只来自模型和算力本身，也来自更基础的能源、材料和安全保障条件。数据中心和计算基础设施需要稳定、可负担的电力，硬件制造依赖复杂的关键材料和加工链条，而整体安全环境又会影响这些基础设施在危机中的可持续运行。如果这些环节长期受制于外部，数字主权就很难真正稳固。因此，应应系统性地降低欧洲在能源、安全及材料等领域的战略脆弱性。

人工智能生成内容正在大规模进入公共信息空间，虚假信息、诈骗、深度伪造和舆论操纵的门槛随之下降。要提高民主社会对这类风险的承受力，仅靠个体提高警惕并不够，还需要更系统的技术和社会能力建设。应资助开发和部署协作式人工智能技术，以加强民主参与并提升社会韧性，包括构建有助于凝聚共识而非加剧分歧的人工智能辅助审议平台；为政府“参与官员”提供培训计划，以有效组织和推进此类磋商；建立社区驱动的验证系统，由用户协作为可能具有误导性的内容补充背景信息，并由历史上持不同意见的群体对相关贡献进行验证；向执法机构、法院、媒体机构及选举机构等关键部门提供合成媒体检测工具等。

应识别并投资于欧洲那些处于人工智能能力与实际应用关键瓶颈环节的行业，包括将人工智能设计转化为实体产品的先进制造能力；执行人工智能指令的工业机器人与自动化系统；人工智能优化生产所需的专有工业数据集；用于验证人工智能输出的质量保证与认证基础设施等。随着人工智能成本不断降低、应用日益普及，真正稀缺的资源不再是人工智能本身，而是部署人工智能的能力。为此，应通过推动自动化生产线、全面采集实时数据、实现数字化工作流程以及减少监管摩擦，使上述行业与人工智能实现深度兼容。当欧洲行业成为人工智能驱动增长的关键合作伙伴，而非仅仅是客户时，欧洲将自然而然地获得竞争优势。

此方向关注欧洲的外部影响力，即塑造全球人工智能的发展方向，而不仅是对其他地方开发的技术和规则做出反应。欧洲此前已展现出这种能力，例如大多数领先的人工智能公司都自愿签署了GPAI实践准则。但监管输出只是其中一条途径。欧洲可以通过投资全球资金仍然不足的安全研究、开发能够促进竞争对手之间互信的验证机制以及构建国际合作的制度基础设施来持续发挥领导作用。这将使欧洲能够与桥梁大国建立联盟，并以技术信誉为基础引导全球人工智能治理。

欧洲现有数字监管体系覆盖面广、保护标准高，但在实际执行中也带来了重叠、模糊和程序负担较重的问题。《人工智能法案》（AI Act）、《通用数据保护条例》（GDPR）、《数字服务法》（DSA）和《数字市场法》（DMA）之间，如果缺乏更清晰的协调，企业在应用和部署人工智能时就容易陷入不确定状态。更直接的结果，是创业者和企业倾向于谨慎观望，部分公司甚至会把发展重心转向监管环境更明确的地区。应改进上述一系列欧盟数字法规的实施方式，将执法资源集中于风险最高的领域。具体而言，应明确模糊的法律要求，整合重叠的制度义务，简化执法程序，并加强对关键应用的保护，同时在风险较低的领域切实减轻行政负担。

欧洲在人工智能治理中的一个现实优势，是已经形成了具有外溢潜力的规则工具。《通用人工智能行为准则》（GPAI Code of Practice）如果能够进一步扩大影响，就有可能从欧盟内部的治理安排，发展为更广泛的全球安全基线，并为国际讨论提供一个现成、可操作、可扩展的起点。当前已有多家主要人工智能企业签署相关安排，这使欧洲具备了一定的先发优势。若能继续推动其国际化，欧洲就能把自身在规则设计上的经验，转化为更实际的全球治理影响力。

欧洲若想在全球人工智能治理中拥有真正的话语权，前提是具备独立理解、评估和检验前沿系统的能力。仅靠监管经验或规范倡议，并不足以支撑长期影响力。基础性人工智能安全科学之所以重要，就在于它直接关系到模型可解释性、对齐、控制、评估和风险识别等核心问题。只有在这些方面形成持续的研究能力，欧洲才能既看得懂前沿系统，也说得清风险边界，并在全球标准制定中建立技术上的可信度。因此，应大幅增加对基础人工智能安全研究领域的公共投资，涵盖机制可解释性、可扩展对齐、人工智能控制，以及能够抵御对抗性微调的防篡改训练方法等核心议题。

欧洲应投资开发人工智能治理领域的技术验证机制。具体包括：基于硬件支持的位置与任务验证，用于追踪模型的训练及部署地点；安全的多方计算协议，能够在保护专有架构的前提下进行能力评估；以及加密防篡改日志系统，用于创建可审计的训练过程记录和安全措施日志，同时兼顾隐私保护。

如果欧洲希望在前沿系统开发、安全研究和国际合作中占据更主动的位置，就需要一个能把算力、人才、科研和制度设计集中起来的共同平台。因此，应创建一个以欧洲核子研究中心为蓝本、并与前沿人工智能倡议相衔接的国际机构，该机构实行科学共同体共同治理，拥有前沿规模的计算基础设施（可依托超级工厂）及世界一流的技术人才，并承担以下四项核心职能：其一，探索实现可信赖通用人工智能的多元化研究路径，包括尚未得到充分探索的技术范式；其二，在民主治理框架下训练主权基础模型，减少欧洲对外国供应商的依赖；其三，开创更广泛的人工智能生态系统可采纳的基础安全性与对齐方法；其四，开发人工智能能够带来变革性影响的重大社会挑战应用。

欧洲可以与一批既有技术能力、又面临相似战略处境的国家形成合作网络。英国、加拿大、日本、韩国、印度等国家，既深度受到人工智能发展影响，也并不完全嵌入大国竞争结构之中。与这些国家建立更紧密的合作关系，可以在标准协调、技术共享、安全协议和关键硬件供应上形成更具互补性的安排。

欧洲应启动一项国际科学人工智能部署计划，将其作为重要的外交工具——通过应对气候预测、疫情防范、材料发现、农业韧性等共同挑战的具体项目，建立信任、展现领导力，并将欧洲确立为人工智能合作领域的重要中介。与长期研究基础设施计划不同，该计划应聚焦于快速部署现有人工智能能力，以取得切实成果，从而推动更深层次的国际合作。该计划将汇聚计算资源、创建共享数据集、建立通用评估协议，并通过双边项目协调参与国的研究议程。应充分利用欧洲现有科学基础设施作为协调枢纽，包括欧洲中期天气预报中心（ECMWF）用于气候研究、欧洲分子生物学实验室（EMBL）用于生物安全研究、材料共享平台（Materials Commons）、欧洲核子研究中心（CERN）等，并依托RAISE平台的能力建设投资作为技术基础。

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