人工智能治理全球合作进展研究报告（2026年）

全球人工智能治理合作进入制度化深水区

人工智能治理已从早期技术伦理倡议转向涵盖规则竞争、制度协调、产业重组和社会信任建构的复杂格局。中国人民大学人工智能治理研究院发布的本报告系统梳理了2025年至2026年初全球人工智能治理合作的八个核心维度，揭示合作需求增强与规则分化加剧并行的基本特征。

国际合作主体与形式呈现制度化演进

基于Overton政策文献数据库的量化分析显示，人工智能治理国际合作文献数量自2018年后显著加速，2023年以来进一步跃升，2025年达到阶段性高点。结构性断点检验表明，GDPR生效、ChatGPT发布、布莱切利宣言、首尔宣言及欧盟人工智能法案生效等节点均对应显著断点，技术扩散与制度推进的双重作用推动合作阶段性跃升。

合作主体结构从早期国际组织主导，逐步转向政府、区域组织与智库多元参与格局。欧盟、国际政府间组织、美国和英国构成核心主体，其中欧盟发文量占比居首。第三阶段（2023-2026年）呈现美欧并重、多国参与的格局，政府占比持续最高，智库与立法机构重要性明显上升，反映合作从原则倡议走向国家层面的政策制定与规则落实。

合作形式仍以软性文本和政策协调为主，但制度化比例持续上升，标准化议题的制度化程度显著高于一般国际合作文本，成为从软性合作走向规则化治理的重要通道。

政策主题深化安全与责任维度

国际人工智能治理政策主题从早期概念辨识与伦理关注，逐步转向安全、责任、偏差治理和制度建设。AI安全在后期快速上升并进入核心议题前列，算法偏见、应用伦理、问责等主题持续活跃。政策产出呈现头部集中，美国、英国、欧盟和国际组织为主要推动力量，但不同地区形成差异化主题派系：欧洲大陆国家强调审计、伦理与制度协调，英语国家侧重政策执行与治理工具，东亚国家突出技术发展与应用导向。

标准化合作经历范式转换

人工智能标准化并非由传统标准组织单独主导，而是政府、国际组织、智库和立法机构共同推动。核心关切从技术统一转向问责、算法偏见、应用伦理、AI安全、审计认证等治理议题，正经历从"技术可行性"向"价值可许性"的范式转换。高频来源机构中欧盟出版办公室、经合组织、联合研究中心等位居前列，传统国际标准组织未占据主导位置。

基础设施合作面临阵营化重塑

全球半导体产业正从自由贸易驱动的全球化分工，转向以安全与主权为核心的阵营化重塑。供应链俱乐部化、产能过剩与高端短缺并存、出口管制复杂化和长臂管辖共同加剧算力基础设施不平等。芯片四方联盟等机制从供应链韧性对话实质性落地为排他性技术壁垒，不同技术联盟在先进封装接口标准上的分歧导致技术底座"巴尔干化"。

数据中心与算力网络的跨境构建从商业化海外布点，转向能源、安全、主权云、绿色合规和海缆安全共同塑造的新型战略基础设施竞争。能源主权冲突、主权云技术兴起、绿色约束与网络基础设施安全审查同步上升，构筑跨国算力合作的双重壁垒。

伦理治理形成三层并行格局

人工智能伦理领域未形成单一全球治理模式，而是呈现三层并行结构：以规则落地为中心的区域与国内法推进、以风险评估和模型测评为中心的跨国治理网络、以包容发展和能力建设为中心的新型全球合作格局。核心伦理议题涵盖伦理监管、标准化与跨国协定、数据隐私、安全风险治理、可解释性与透明性、社会伦理影响和军事伦理问题。

各国治理路径分化明显：欧盟将人工智能法案推入落地执法深水区，美国通过联邦行政令强势集中权力并挑战地方分权立法，中国推进生成合成内容标识规则与网络安全法修订，英国践行柔性促进创新监管路线，印度以"人类、地球与进步"为底层逻辑推动发展主义叙事，非洲联盟强调数据主权与数字自决。

企业出海迈入科技驱动新阶段

中国企业出海经历贸易驱动、品牌出海和科技出海三个阶段，人工智能正将传统商品出海转变为"软件定义硬件"和"AI作为独立商品与服务"的数智化出海。核心竞争力来自完整产业链、新工程师红利、敏捷开发、高维数智运营和深度本地化能力，但面临地缘政治、监管合规、文化品牌、知识产权和全球组织管理等挑战。

数据跨境流通成为合作基础性议题

数据跨境流通已成为人工智能国际合作的基础性议题，人工智能使数据跨境从简单文件传输转向模型、数据、算力一体化流动。国际合作核心正转向数据互信与规则互操作，但面临数据出境规则与人工智能技术需求不匹配、模型跨境部署责任边界不清、国际规则碎片化和技术互信不足等挑战。

公众认知呈现国家差异与社会分层

基于19国7600份样本的调查显示，全球公众对AI的平均信任水平处于中等偏上区间，但国家间差异显著。约13.7%的信任差异来源于国家层面变量，发展中国家更倾向于将AI视为发展机会和效率工具，发达国家则更强调风险控制、隐私保护和制度约束。公众并非通过全面理解AI技术建立信任，更多依赖结果是否公平的直观感受，公平性是最稳定的信任来源，透明性与问责性的直接影响相对有限。

社会分层方面，男性、年轻人和高收入群体表现出更高信任水平，性别、年龄与收入是最为稳定的影响因素，教育因素的直接影响相对弱化。

未来合作五大趋势

展望未来，人工智能治理全球合作将进入更加复杂而关键的新阶段：合作重点从原则倡议转向规则执行；安全治理成为主轴；全球南方和发展中国家代表性进一步上升；基础设施和数据制度成为治理合作的硬条件；公众信任成为治理有效性的关键。