中美AI竞争超越太空竞赛：人工智能治理未来的协作与竞争

全球人工智能发展正面临一个关键转折点。美国政府7月发布的《赢得比赛：美国的人工智能行动计划》明确提出要在人工智能领域"获胜"，这一表态反映了当前国际社会将人工智能视为零和竞赛的主流观点。然而，史汀生中心最新研究报告指出，这种冷战式的竞争思维可能阻碍人工智能技术发挥其真正潜力。与太空竞赛不同，人工智能发展缺乏明确的"终点线"，其分散化、持续性的特征要求各国摒弃单纯的竞争模式，转向更加开放包容的合作框架。

史汀生中心研究员马克斯·斯科特在报告中强调，人工智能竞赛与冷战时期美苏太空竞赛的根本差异在于其发展的连续性和复杂性。太空竞赛有着明确的里程碑式目标，如进入轨道或登陆月球，这些成就可以清楚地界定成功与否。相比之下，人工智能技术的进步是渐进式的，几乎每天都有新的突破，没有一个绝对的"胜利"标准。通用人工智能（AGI）虽然被许多人视为人工智能竞赛的终极目标，但学术界对其定义和实现路径仍存在激烈争论，这使得将其作为竞赛终点变得不切实际。

当前的人工智能治理格局呈现出明显的分化趋势。美国依靠私营部门主导的创新模式和出口管制政策试图维持技术领先地位，但其分散的监管体系缺乏统一协调。欧盟通过《人工智能法案》建立了严格的风险管理框架，希望复制《通用数据保护条例》的全球影响力，但其繁复的合规要求可能限制创新速度。中国则采用国家主导的发展模式，在政府引导下实现技术快速突破，同时通过开源策略扩大国际影响力。

治理碎片化的现实挑战

这种治理模式的分化带来了实际操作中的复杂问题。美国2022年对先进芯片和人工智能软件实施的单边出口限制虽然意在遏制中国技术发展，但也促使欧盟推出《欧洲芯片法案》，形成了重叠的监管体系。企业现在必须同时满足多套国际规则要求，大幅增加了合规成本和操作复杂性。

在美国国内，联邦层面缺乏统一的人工智能发展路线图也造成了资源浪费。2025财年，包括国家科学基金会、国防高级研究计划局、能源部、国立卫生研究院和农业部在内的五个联邦机构同时启动了人工智能可信度试点项目，这些项目在目标和方法上存在重叠，本可以通过协调统筹实现更高效的资源配置。

开源人工智能的发展更加凸显了不同治理理念的冲突。中国公司如DeepSeek推出的开源模型被视为推动技术民主化和减少对美国技术依赖的战略工具。而美国方面则对开源模型的安全风险表示担忧，格拉德斯通人工智能公司受美国政府委托撰写的报告甚至建议禁止开源前沿模型的权重发布，违规者可能面临刑事处罚。这种分歧反映了在人工智能发展中安全与开放之间难以调和的矛盾。

当前主导全球人工智能发展讨论的叙事框架主要由西方国家的机构、企业和政策制定者塑造，这种以西方为中心的视角在很大程度上边缘化了发展中国家的声音和需求。然而，全球南方国家并未被动接受这种格局，而是积极寻求数字主权和符合本土需求的治理模式。

肯尼亚和卢旺达通过数据本地化法律将个人和机构数据置于严格的本地控制之下。印度和巴西等新兴经济体发布的国家人工智能战略更加注重农业、医疗保健等与本国发展优先事项直接相关的应用领域。非洲联盟2023年推出的人工智能数据政策框架代表了区域性的协调努力，而东南亚国家联盟2025年初启动的人工智能治理工作组则致力于建立跨境数据共享机制。

这些举措表明，发展中国家正在探索更加多元化和本土化的人工智能治理路径，而不是简单地采用发达国家的标准和做法。这种趋势为构建更加包容和平衡的全球人工智能治理体系提供了重要机遇。

包容性创新的技术逻辑

从技术层面看，人工智能系统的性能很大程度上取决于训练数据的质量和代表性。一个主要基于加州用户数据训练的人工智能系统在部署到喀麦隆时很可能无法达到同样的效果，因为不同地区的语言、文化、社会背景存在显著差异。这种技术特征本身就要求人工智能开发必须考虑全球多样性，而不是简单地将某一地区的解决方案推广到全世界。

互联网和全球定位系统的发展历程为人工智能的全球化发展提供了宝贵经验。这两项技术都起源于军事项目，但通过不同国家和地区科学家、工程师的共同努力，最终发展成为惠及全人类的基础设施。互联网的开放架构和去中心化设计体现了全球协作的价值，而GPS系统通过整合不同领域的专业知识成为现代生活不可或缺的工具。

当前人工智能发展面临的关键问题是如何建立支持全球参与的制度框架。这需要投资于数字基础设施建设，提供本地化的人工智能教育，开发更具代表性的数据集，使更多国家和地区能够参与到人工智能创新中来。同时，还需要承认和尊重不同文化背景下的伦理框架，如南部非洲的Ubuntu哲学或东亚的佛教关系思维，为制定更具文化共鸣的治理标准提供参考。

美国国会两党议员提出的"人工智能向善"资助倡议表明，推动包容性人工智能发展已经成为跨越政治分歧的共同价值。开源协作平台和区域数据共享机制可以帮助打破技术壁垒，促进跨越地缘政治分歧的知识交流。

构建真正全球化的人工智能生态系统不仅仅是重新分配现有资源，更重要的是重新定义谁有权参与人工智能系统的设计、开发和治理。这要求改变当前由少数发达国家和大型科技公司主导的格局，为更多利益相关者提供平等参与的机会。

斯科特在报告中指出："如果人工智能继续被定位为大国竞争的下一个前沿领域，而不是全球共同的努力，我们就有可能设计出无法解决多元化世界复杂相互依存问题的系统。"这种警告提醒各国政策制定者，过度的竞争思维可能导致人工智能技术无法充分发挥其解决全球性挑战的潜力。

面对人工智能技术的快速发展，各国需要在竞争与合作之间找到更好的平衡。这不意味着放弃技术优势的追求，而是要认识到，在一个高度互联的世界中，任何单一国家都无法独自应对人工智能带来的机遇和挑战。只有通过更加开放包容的合作，才能确保人工智能技术真正成为推动人类共同进步的工具。