阿根廷访问学者赫尔南·博里索尼克：全球人工智能和科技产业监管的哲学基础探讨

阿根廷圣马丁国立大学副教授、阿根廷国家科技研究委员会研究员赫尔南·博里索尼克（Hernán Borisonik），此前于2025年12月1日至30日在复旦发展研究院从事访问研究，开展了比较研究，聚焦分析中国、欧洲与美国在人工智能等科技产业治理方面的不同逻辑。

在接受阿根廷知名报纸《第十二页报》（以下统一表达为Página 12）采访时，赫尔南・博里索尼克讲述了他在复旦大学的研究经历。在此期间，他主要聚焦全球人工智能监管的哲学基础展开研究，并参访了复旦大学科技伦理与人类未来研究院、全球人工智能创新治理中心等机构。他以比较研究的视角，深入探讨中西方在全球人工智能监管相关议题上的理念差异。

以下为全球人工智能创新治理中心对其采访内容的整理和编译。

学者简介

赫尔南·博里索尼克（Hernán Borisonik）是布宜诺斯艾利斯大学（UBA）社会科学博士，政治哲学专家，阿根廷国家科学与技术研究委员会（CONICET）研究员，现任教于圣马丁国立大学（UNSAM），并兼任科学与思想中心主任。该中心致力于从跨学科角度对科学、技术和数字化转型进行批判性研究。

他的研究兴趣主要包括货币与加密货币的哲学理论、数字经济以及当代艺术实践等议题，发表著作包括《神圣的金钱》以及与法昆多·罗卡（Facundo Rocca）合著的《自动化的未来？》。

Página 12：香港哲学家许煜提出“宇宙技术”（cosmotécnica）这一概念，认为不同文化以各自的方式赋予技术意义。在您的观察下，中国在思考数字技术发展时呈现出怎样的特点？

“宇宙技术” 的核心观点认为技术并非普遍、中立的存在，而是源于并深度内嵌于各文明独特的 “宇宙观” 之中，这种宇宙观包含着对秩序、自然与神圣性的理解。这一概念并非适用于所有场景（中国本身也并非一个均质的整体），但在梳理技术进步的历史脉络时，仍具有重要的分析价值。

最直观的差异首先体现在：在欧美，权利讨论的核心是个人，一切制度设计均围绕个人权利展开；而在中国，思考问题更多以国家为出发点，相关监管体系也正是在这一逻辑起点上构建而成。

Página 12：这是一种以群体为导向、而非以个体为中心的思维方式，其核心源自儒家思想。

是的。儒家伦理在淡出官方话语体系之后，如今重新回到了公共叙事体系之中。需要指出的是，无论是在中国还是在西方内部，都存在价值取向上的差异，尽管有时在现实讨论中两者会被视作一个整体。例如，欧洲更强调以尊严与权利为核心的伦理与法律框架，而美国模式则优先采用市场逻辑，强调创新能力、可扩展性以及生产效率。

在美国，监管通常采取所谓的“柔性监管”（soft touch）方式，即监管不得对私人资本或市场发展构成实质性阻碍。而在欧洲，虽然也允许一定程度的市场自由，但普遍认为如果技术失去控制，可能会对社会造成伤害。法国目前正在考虑禁止15岁以下未成年人使用社交媒体。而在欧洲，尽管同样认可一定程度的市场自由，社会普遍认为，一旦技术失去规范与约束，便可能对社会造成深层伤害。以法国为例，该国目前正研究禁止15岁以下未成年人使用社交媒体的相关举措。

Página 12：那么，中国是如何看待这一问题的？

在中国，逻辑则恰好相反：由国家开展顶层战略设计，再向各领域逐步延伸。近年来，一种可追溯至古代典籍的叙事被重新激活，即将社会和谐视作一项发展性政治战略。这一叙事强调，经济与社会发展必须保持协调、均衡，充分兼顾青年群体与未来世代的利益。这也要求对能源结构选择进行统筹考量。目前，中国已站在可再生能源领域的世界前沿。

相较之下，西方更为常见的路径是：先赋予市场充分自由，再由国家实施事后监管。因此，监管始终滞后于数字技术创新的步伐。在数字技术与人工智能领域，西方以私人主体为主导，国家往往处于被动追赶的位置。

Página 12：在中国是否存在进行提前监管的模式？

不一定是事前监管，但国家与私营部门之间的关系结构更为复杂，在推动发展之前，会先在一定程度上力求达成某种 “平衡”。我并不是说这种模式是万能良药，但现实的运行逻辑确实如此。

在中国，各类主体之间的联系更为紧密，这在一定程度上有利于决策的形成。以大学与国家的关系为例：在阿根廷，两者的联系正日益疏远，甚至可以说国家与大学、科研体系之间处于对立状态；而在中国，情况恰好相反，双方保持着沟通，共同探讨监管框架、公共政策与技术创新等问题。

Página 12：在美国，企业家的个人权利更多的被提及与强调，在这一话语体系下仿佛实行任何监管都会侵害这一主体。

与其强调企业家个人权利，不如说更注重企业本身的权利。20 世纪 80 年代新自由主义兴起之初，企业推动美国最高法院对宪法第十四修正案作出有利于自身的解释，由此获得一系列宪法权利；2010 年 “公民联合会案”（Citizens United）进一步允许企业投入政治竞选资金，强化了这一趋势。自此，企业权利在实践中开始超越自然人的个人权利。

另一典型例证是特朗普第二次就职时的景象，硅谷科技巨头集体站在其身后，清晰呈现了当下美国的权力结构：国家被简化为 “领导者” 角色，与大型科技公司利益高度捆绑。在这套逻辑下，企业发展被置于首要目标，个人权利则退居其后。

Página 12：那么，在中国情况如何？

我认为，私营领域能够推动某项发展，往往是因为事先已获得国家层面的认可与支持。例如，中国自 2021 年起实施《关于进一步严格管理 切实防止未成年人沉迷网络游戏的通知》，禁止未成年人在周一至周四使用网络游戏，这一举措正反映了公私关系中更深层的制度结构。在框架内，市场主体享有经营自由，任何个人都可以创办私营企业或初创公司；但当企业发展至市级、省级乃至国家层面的影响力时，便会与国家形成更为紧密的互动。总体而言，在大型企业的成长过程中，企业治理与公共部门始终保持密切沟通与协作，与国家战略政策保持高度一致。

在中国，若某一主体的行为严重超出合理边界，国家对其进行规范与引导。亚里士多德也曾谈到陶片放逐法，其初衷是针对那些影响力过盛、可能对城邦整体构成风险的个体；他还以 “剪去过高的麦穗” 为喻，其核心在于：社会中若单一主体过度突出、过度集中力量，并不利于整体的良性发展。

Página 12：中国三任领导人均具有工程师的背景。从历史上看，中央的一项核心职能是治理黄河水患：一旦黄河水泛滥，便是灾难；若无法通过庞大的运河网络实现合理分配，稻谷歉收，民众也将随之陷入困境。儒家传统中的国家，本质上始终带有鲜明的“工程治理”的特征。

如今，这种特征延续为一种“工程师型国家”，或许更接近系统工程师或工业工程师，其目标是成为全球人工智能领域的引领者，且很可能已经处于这一位置。中国几乎实现了国家治理的全面数字化，大量由社会运行所产生的数据交叉整合后，国家对其进行数字化治理和数据共享以提升公共效率。以美国为例进行对比分析发现：Meta 掌握着数量惊人的用户行为数据，但并无法全面获取税务、社会保障或金融等方面的数据。同一公民的数据被不同主体分割、分散掌握。

而在中国，一方面人均数据产出更高；另一方面，国家层面可进行数字化治理和数据共享以提升公共效率。以微信（WeChat）为例，它相当于中国版 WhatsApp，但功能更为强大，既是社交平台，又是支付工具，同时还是公共服务的管理入口。微信作为一个平台，能够在多个层面进行数字治理与共享，从而优化用户体验；同时还承载了大量小程序，用于管理医疗预约、税务申报以及火车票预订等事务。

Página 12：当您提到中国可能已经成为全球人工智能领导者时，主要是指数据积累（大数据）与处理能力。那么，在生成式人工智能的技术质量层面，中国是否已经与美国处于同一水平？是否已经实现超越？DeepSeek 是否与 ChatGPT 的水平相当？

我无法给出绝对确定的判断。DeepSeek 在与中国相关的内容上表现更优，而 ChatGPT 则在“西方北半球”相关议题上更具优势，这一现象主要源于各自模型训练所依托的数据基础——二者在本地数据供给层面各有侧重、各擅其长。但就整体质量与潜在能力而言，我认为二者表现大体相当。

中国的数字治理与共享模式，在训练数据获取方面具备更为显著的优势，能够更高效地整合海量多元信息。目前，中国已在应用型人工智能与大数据领域占据领先地位；在生成式人工智能领域，也已跻身一线竞争者行列，在多个维度上实现了与西方相当的技术水平。西方在芯片及前沿算法领域的领先地位虽仍未动摇，但这种优势正逐步被缩小。中国真正的核心优势，在于数据、应用与监管三者之间的高度一体化整合；而对于西方而言，这三者的融合目前仍处于碎片化状态，未能形成协同效应

Página 12：另一项重要差异在于，DeepSeek 对用户是免费的，而 ChatGPT 是收费的且仅在一定程度上免费。

两者的商业模式也截然不同。ChatGPT 的设计逻辑在于消耗用户的免费使用额度，进而引导其转向付费模式；而 DeepSeek 则致力于将自身定位为面向普通用户的“公共型服务”，以免费形式提供核心服务。此外，OpenAI 已公开表示，其在2030年前仍将持续亏损，且高度依赖外部投资。正因如此，外界开始探讨硅谷是否正在形成“泡沫”，然而这些人工智能企业的盈利模式至今尚不清晰。关键在于，这些企业的所有者宣称，将通过当前的技术路径迈向通用人工智能（AGI），而这种技术一旦实现，从理论层面来看，将彻底改变现有一切格局。

Página 12：同时，不可忽视的是，DeepSeek 在投入远低于 OpenAI 的情况下，达到了相近的技术水平，而且在资源消耗和环境影响方面也更低。这正是“东亚发展模式”的一个关键特征，而并非中国独创。其主要模式是先对美国在何处投入资源进行观察，随后跟进，通过复制、追赶并加以改进，实现反超。令人惊讶的是，这一策略与《孙子兵法》中所体现的道家智慧高度契合，即以极大的耐心，将对手的力量转化为自身的优势。那么，DeepSeek 在成本和投入上的优势，是否来源于国家对其亏损进行的财政补贴？

事实上，DeepSeek是中国私营公司“深度求索”的产品。与众多人工智能初创企业一样，无确凿证据表明，中国政府是其直接投资方，或是对其运营实施直接控制。

值得关注的是，推动DeepSeek发展的一个关键因素，正是美国对华芯片出口限制政策。这一限制迫使DeepSeek在资源受限的条件下持续优化技术，进而走出了一条有别于西方同行的发展路径。当DeepSeek在无法使用英伟达芯片的情况下，仍成功推出生成式人工智能模型时，这一成果曾引发美国股市的大幅波动。究其原因，在于该成果证明了：具备竞争力的人工智能系统，并非必然需要极高的成本支撑。

实际上，即便其模型采取开源形式，DeepSeek的整体运作逻辑仍高度市场化：依赖风险投资维持运营，聚焦企业客户提供服务，并通过激进的“免费增值”（freemium）策略，争夺全球市场地位。与此同时，它也可被视为中国提升“软实力”（soft power）的一种载体，能够对国家的技术形象与国际影响力产生积极作用。

可以明确的是DeepSeek的资金来源以风险投资为主，其盈利模式则依赖定制化企业解决方案，即向客户出售个性化人工智能算法。免费用户群体本身是其有效的增长策略，不仅有助于快速扩大用户规模，更能持续为模型训练积累数据资源。该公司的核心判断是：一旦自身发展成为未来的全球性人工智能基础设施，盈利将通过其他多元化渠道自然实现。

Página 12：许煜（Yuk Hui）指出，中国传统的“宇宙技术”自上世纪末以来被暂时搁置，中国转而吸收了西方理性中追求最短路径、直达目标的思维方式。同时，中国仍然保留了战略耐心的观念，但在方法论上接受了基于实验结果评估成效的西方理性模式，而这一模式在此前数个世纪中曾被拒斥。1979年，深圳被确立为经济特区。在取得成功后，这一模式被推广至全国。

“复制”这一问题在中国具有非常特殊的视角。从整体上看，中国可能是全球在快速迭代与再创新方面最为成熟的国家，其迭代所涉及的对象极广，从服装到技术产品，乃至旅游业中欧洲城市街区的景区复刻创新，具有较强的后发优势。与此同时，中国也形成了自身的发展方法，这并不仅仅是观察与模仿，而是在模仿的基础上进行预判，并构建属于自己的发展路径。

对中国来说相较于比美国更晚进入人工智能的竞争格局，在某种意义上反而成为一种优势：前方已有明确的目标与竞争者可供追赶与超越。同时，中国政府也极力倡导在在人工智能领域进行全球化的共同治理模式，中国也在不断提升自身人工智能水平，为成为人工智能强国努力。

Página 12：在汽车产业领域，与美国和欧洲相比，中国正在取得优势。

在汽车产业中，这种趋势尤为明显，尤其体现在能源选择上，即电动化。我甚至感觉，当前是德国企业更多地前往中国学习与考察，而不是中国企业走向西方学习。需要指出的是，在中国并不存在欧洲和北美大型汽车企业那种对本国政府施加影响的游说机制。

因此，中国可以在政府政策的倡导和支持下，作出相对集中、长期且具有战略性的决策，推动从化石燃料内燃机向电动出行方式的结构性转型。中国比西方更早迈出这一关键步伐，目前正在电动汽车产业中巩固其全球领导地位，不仅在产能规模上，在对技术价值链的掌控上也有体现，包括电池、关键矿产、基础设施以及产业规模化的能力上。

Página 12：值得注意的是，生态学作为一门科学诞生于20世纪的西方；中国在20世纪末的工业化发展初期阶段，环境遭到了较为严重的破坏中。但在短短几十年内，这一现象与趋势发生了明显逆转。

在数十年间，中国完成了一次显著的发展转变，如今其国家与社会已转向重点关注生态与环保议题。尽管中国海外投资所产生的环境影响仍有待进一步观察，但可以确定的是，中国国内的发展模式已完全以可再生能源为导向，并以世界的可持续发展为前提进行整体规划。在这一转型过程中，中国对代际发展的考量始终占据重要位置，这在政府治理层面、大学科研体系以及企业实践操作中均有清晰的体现。

Página 12：西方部分传统产业的转型由于既有利益结构的复杂性，一些学者指出，在自由民主制度中，利益集团的制度化游说机制对政策制定产生了重要影响，这在一定程度上会影响政府在长期战略决策中的自主性与例子连续性。在欧洲和美国，汽车产业的游说力量阻滞了向电动能源的转型进程，从而抑制了相关技术的发展。特朗普押注在化石燃料产业，并否认气候变化的存在，其原因在于相关转型将损害既有的商业利益。在游说机制作用的结果下，如今正在这场竞争中中国相较于美国取得领先。

这正是当前美国所呈现的局面：生态技术进步被人为延缓，核心原因在于这意味着权力的转移，或至少需要与新的行为主体共享权力。当下主导该产业的传统汽车企业，如福特、雪佛兰、菲亚特、大众，这些企业并不愿意接受这一变革。问题的关键不在于他们否定可再生能源或新型动力系统，而在于他们无法接受自身在产业结构中失去核心主导地位。电动化转型必然伴随着新企业的涌入以及新资本积累方式的出现，这会直接冲击其既得利益格局。

因此，这些传统车企试图推动转型发生，但前提是转型进程必须处于自身掌控之下，并按照有利于其商业利益的时间表逐步推进，而非以环境改善为首要目标。当这种控制无法实现时，他们便会采取各种方式阻止变革发生。由此可见，这一问题的本质并非技术层面的瓶颈，而是政治性与结构性的利益博弈。

Página 12：在自动驾驶汽车合法化方面，中国似乎推进得更快。在这一领域，中国的监管相对更为宽松，相较西方，更快允许尚未经过充分测试的某些技术进入实际应用。普通汽车的合法化本身就意味着接受一定数量的人员伤亡风险；自动驾驶汽车亦是如此，其推广同样伴随着与人类发生事故的风险。政府的目标在于赢得这场技术竞赛，因为这将推动国家发展，并整体提升社会生活水平。

我认为，中国采取的做法是设立“监管沙盒”，即在受控环境中测试自动驾驶等新技术，为战略性产品提供相对灵活的试验空间，随后再逐步推广和规模化。为了实现更宏大的目标，他们在初期阶段愿意承担更高风险。

Página 12：在西方，由于人工智能商业前景不明，外界普遍担心会出现 AI 金融泡沫破裂的情况。类似情况在2001年硅谷互联网公司泡沫破裂时已经发生过。西方监管不足，使资本主义体系更容易陷入类似2008年那样的金融危机。那么，相较之下，中国这种监管程度更高的模式，是否具备更强的风险抵御能力？

我在当地的切身感受是：硅谷的人工智能产业存在形成泡沫的可能性，而在中国，人工智能已深度融入更为稳健、体系化的经济发展格局中。在西方，人工智能的发展更像是一场由风险资本驱动的初创企业竞赛，企业的发展愿景往往指向资本市场上市与后续退出，这种发展模式容易催生一轮轮的市场狂热与恐慌，正如你所提及的那样。

而在中国，政府、学界与产业界在国家战略的统筹引领下形成了协同发展的体系，多方合力为人工智能产业发展提供支撑，既避免产业陷入短期泡沫，也保障其发展的持续性。这样的布局，核心是为了让产业发展体系具备长久的生命力。因此，国家通过政策引导、定向信贷支持和科研重点布局，将资源向战略领域集聚，以此平抑单纯由投机行为引发的市场波动。这种发展模式固然各有优劣，但与美国的模式不同，中国并非单纯侧重扶持私人投资层面的发展。

作者 | Julián Varsavsky

来源 | 全球人工智能创新治理中心

排版 | 蒲云涛