策马集团联合主办2026年联合国可持续发展高级别政治论坛边会

新闻频道 记者:董硕 报道

美东时间2026年7月10日，2026年联合国可持续发展高级别政治论坛（HLPF）边会——“从证据到行动：人工智能、数字治理、绿色转型与包容性基础设施”以线上形式举行。会议由天津生态城绿色之友生态文化促进会与策马集团联合主办。

本次会议围绕人工智能如何从技术创新转化为可核验、可问责、可持续的公共行动展开讨论，呼应本届联合国可持续发展高级别政治论坛重点审议的可持续发展目标第6项“清洁饮水和卫生设施”、第7项“经济适用的清洁能源”、第9项“产业、创新和基础设施”、第11项“可持续城市和社区”以及第17项“促进目标实现的伙伴关系”。来自联合国系统、科技企业、医疗卫生领域的专业人士以及来自中国、新加坡多所学校的青年代表出席会议。

作为联合主办方，策马集团围绕人工智能问责、数据质量、模型风险、公共信任和青年参与等议题进行整体设计，将国际组织监督机制、科技企业工程实践、医疗卫生治理和青年一代的社会观察纳入同一对话框架，推动人工智能、数字治理、绿色转型与包容性基础设施建设之间形成更紧密的政策衔接。

策马集团人工智能数据与战略合作总监郭苓歆主持会议。

▲策马集团人工智能数据与战略合作总监郭苓歆主持会议

策马集团董事长唐兴在开幕致辞中表示，人工智能、数字治理、绿色转型与包容性基础设施并非彼此孤立，而是相互支撑、相互促进。人工智能能够将证据转化为洞见，数字治理为创新划定责任边界，绿色转型需要更加科学的决策，包容性基础设施则要确保发展成果惠及不同地区和社会群体。

唐兴强调，距离2030年已不足四年，当前的挑战不是缺少证据或解决方案，而是能否在不牺牲包容性、问责机制和公众信任的前提下，以所需的速度和规模将其转化为行动。技术带来速度，治理指明方向，包容则决定谁能够从发展中受益。人工智能可以提供支持，但不能取代政治意愿和人的责任。

他表示，策马集团的相关业务连接多语言沟通、高质量人工智能数据和数据治理。人工智能的包容性与可信度，在很大程度上取决于其背后的数据是否准确、是否得到负责任的治理，以及是否能够反映不同语言、文化和现实生活经验。策马集团正推动将语言和文化多样性转化为可信的数据基础，为负责任的人工智能开发和应用提供专业支持。

▲策马集团董事长唐兴致开幕辞

联合国秘书处原首席问责官Mario Baez以“谁对人工智能和算法行使监督——面向2030年议程的问责”为题发表主旨演讲。他指出，算法不能被视为孤立的技术工具，而应被视为机构和组织治理体系中的系统性变量。人工智能一旦被用于公共政策制定、资源配置和公共服务，就必须接受与其他重大公共决策相匹配的监督、审计和责任追踪。

Mario Baez结合30余年联合国系统监督工作经验提出，应将企业风险管理和成果导向管理机制引入人工智能治理。任何部署人工智能的国际组织、政府机构或社会组织，都应建立人工智能专项风险矩阵，对数据来源、算法偏差、信息安全、运行透明度和潜在社会影响进行持续评估，并形成问题识别、整改落实和结果核验相衔接的独立监督闭环。

他指出，在清洁饮水、能源系统和城市治理等领域应用人工智能，应重点评估训练数据能否反映当地真实情况，公共部门是否具备持续监督能力，普通民众和弱势群体能否免受算法失误影响，以及技术供应方、公共机构和社会组织之间是否建立了明确、长期的责任安排。

他坦言，不能让机器学习的“黑箱”成为机构逃避责任的屏障，也不能让技术复杂性成为绕开人权责任和公共问责的借口。衡量数字治理项目成效，不能只看建设了多少平台、收集了多少数据或采用了多先进的软件，更要看有关技术是否真正改善了安全饮水、清洁能源、社会包容和民生福祉。“在机器学习的同时，制度不能遗忘。”

▲联合国秘书处原首席问责官Mario Baez发表主旨演讲

Meta软件开发工程师Akhil Sharma以“从工程到治理：构建全球规模人工智能系统的经验”为题发表演讲。他从一线工程实践出发指出，在服务大规模用户的人工智能系统中，即使准确率达到99%，剩余误差仍可能影响数量庞大的个人和家庭。因此，人工智能治理不能只停留在产品输出端，而应将安全机制、数据质量、群体代表性和责任安排前置到系统设计、模型训练和部署评估阶段。

Akhil Sharma提出，应根据人工智能应用的风险程度实行分级治理。对于低风险的日常应用，可以采取相对简化的治理措施；对于金融、交通等可能直接影响个人权益的领域，应由人工智能提供支持、由人作出最终判断；对于医疗健康和生命安全等低容错领域，则必须坚持以人为主导、人工智能为辅助。

他表示，人工智能系统规模越大、覆盖人群越广，开发者和部署机构承担的责任就越重。工程效率和产品迭代速度不能取代对个体权利、社会公平和长期影响的审慎评估。可信人工智能不应是系统开发完成后的附加模块，而应成为技术架构本身的重要组成部分。

▲Meta软件开发工程师Akhil Sharma发表主旨演讲

英国泽西岛医疗卫生专业人员协会（AHCP）理事兼董事、医生及医学教育与研究工作者Thinkwell Jamera博士，以“从临床证据到公共信任：面向包容性卫生系统的人工智能治理”为题发表主旨演讲。

Thinkwell Jamera表示，全球医疗卫生系统仍面临专业人员短缺、资源分配不均和基本卫生服务覆盖不足等问题。人工智能的发展方向不应只是进一步提高资源充足医疗机构的运行效率，更应帮助人力不足、资源有限和长期超负荷运行的卫生系统提升服务能力。

他指出，人工智能可以支持照护，但不能替代照护。医疗活动不仅包括诊断、预测和数据分析，还包括医患沟通、伦理判断、知情同意以及对患者具体处境的理解。如果训练数据未能充分覆盖不同地域、文化和社会经济背景的人群，人工智能不仅难以缩小卫生服务差距，还可能将既有不平等进一步数字化、自动化和规模化。

他认为，医疗人工智能治理不能只被视为技术管理问题，而应被纳入公共卫生和卫生系统治理。医疗机构应加强临床验证、数据保护、算法偏差评估和专业人员监督，确保患者能够了解人工智能在诊疗过程中发挥的作用，并始终存在明确的人类责任主体。在医疗领域，信任不是创新完成后的附加条件，而是创新能够进入实际应用的基础设施。

▲英国泽西岛医疗卫生专业人员协会（AHCP）理事兼董事Thinkwell Jamera发表主旨演讲

在“下一代之声”环节，七名代表围绕虚假信息、智慧城市、公共空间、性别平等、文化遗产和生成式人工智能等议题发言，从青年视角提出行动倡议。

上海青浦平和双语学校学生李汉玉以“眼见不再为实——人工智能生成图像与假新闻”为题，分析人工智能生成虚假图像对金融市场、灾害救援和公众判断可能造成的影响。他提出，面对日益逼真的生成内容，公众需要从“眼见为实”转向“查证为实”，通过核对信息来源、比对权威报道、观察图像细节和使用验证工具，提高数字信息辨别能力。

▲“下一代之声”代表：李汉玉（上海青浦平和双语学校）

上海星河湾双语学校学生陈沂辛围绕以人为本的人工智能城市治理发言。她认为，智慧城市建设不能只关注交通效率、数据连接和自动化水平，还应关注孤独、社区疏离和心理健康等容易被技术指标忽略的问题。她建议将社会凝聚力、社区参与和心理健康指标纳入智慧城市评价体系。

▲“下一代之声”代表：陈沂辛（上海星河湾双语学校）

上海星河湾双语学校学生江楠从城市公共空间中的“敌意建筑”切入，分析分隔式座椅、防躺设施等设计对无家可归者、老年人和其他弱势群体造成的隐性排斥。她提出，城市治理应减少以空间驱离替代社会服务的做法，通过改造公共设施、盘活闲置空间和完善社会支持体系，保障不同群体平等使用城市空间的权利。

▲“下一代之声”代表：江楠（上海星河湾双语学校）

新加坡圣约瑟夫国际学校学生张文黛围绕青年女性平等参与经济活动发言。她表示，教育观念、职业刻板印象、薪酬差距和社会支持不足仍在制约青年女性发展，建议加强性别平等教育，推动用人机构提高薪酬和晋升机制透明度，并建立跨国青年女性导师网络。

▲“下一代之声”代表：张文黛（新加坡圣约瑟夫国际学校）

上海星河湾双语学校学生梁康悦结合中国舞学习和文化调研经历，讨论信息流算法对非物质文化遗产传播的影响。她指出，在以点击率、观看时长和完成率为主要指标的平台环境中，一些具有复杂历史背景和完整仪式结构的传统文化，容易被压缩为缺乏语境的短暂视觉符号。她建议在文化遗产数字化和平台传播规则中增加“语境完整性”要求。

▲“下一代之声”代表：梁康悦（上海星河湾双语学校）

国际关系学院学生张昭萌以中国智慧城市和海绵城市建设实践为例，提出人工智能支持下的城市治理应坚持可问责、数据包容和公民共同参与三项原则。她表示，技术先进并不必然意味着城市可持续，城市治理还需要考察系统能否回应不同群体的真实需求，能否接受公共监督，能否在提高效率的同时维护公平。

▲“下一代之声”代表：张昭萌（国际关系学院）

上海宋庆龄学校学生姜雯雯关注生成式人工智能时代的文化多样性和创作者权益。她提出，人工智能训练和内容生成应遵循同意、署名和合理报酬原则，完善训练数据来源披露和人工智能生成内容标识机制，并推动有关国际组织在内容溯源和技术标准方面加强协调，防止少数文化、语言和知识传统在人工智能系统中被边缘化。

▲“下一代之声”代表：姜雯雯（上海宋庆龄学校）

联合国项目设计顾问陈玉洁在闭幕致辞中表示，三场主旨演讲分别从制度监督、工程设计和医疗卫生实践出发，构成了从证据走向行动的基本架构。证据只有通过明确责任、风险管理、结果评估和公共参与，才能真正转化为可持续行动。

她表示，青年代表的发言表明，青年并非只是人工智能产品的使用者，也是城市治理、文化传承、公共政策和数字经济的重要利益相关方。青年一代不应只是等待被征询，而应在规则制定、技术设计和项目评估中被充分纳入。

▲联合国项目设计顾问陈玉洁致闭幕辞

与会嘉宾认为，人工智能为落实联合国可持续发展目标提供了新的技术条件，但其价值不能只以模型参数、运算规模和商业效率衡量。国际组织、政府、科技企业、高校和社会组织应进一步加强合作，将透明度、数据包容、风险管理、独立监督和人的尊严贯穿人工智能系统全生命周期。

作为联合主办方和议程牵头方，策马集团围绕高质量人工智能数据、模型治理和跨语言风险识别等议题参与会议设计。近年来，策马集团持续将多语言服务能力拓展至人工智能数据、模型评测和数据治理领域，推动语言质量管理、跨文化沟通和国际组织项目经验在人工智能治理中的应用。

策马集团表示，未来将继续加强与国际组织、高校和相关机构的合作，完善人工智能数据质量管理、模型评测和风险治理能力，为安全、可信、包容的人工智能应用提供支持。

本次联合国可持续发展高级别政治论坛边会是策马集团在联合国多边舞台持续推动人工智能向善、数据治理和青年参与议题的又一实践。会议有关内容将被纳入联合国官方网站。