从日内瓦到上海的全球接力：AI向善进入行动时刻

AI向善治理在国际多边制度层面已从“要不要管”的议题争论阶段，正式进入“谁来管、怎么管、如何有效”的治理行动阶段。

文 | 张强
ID | BMR2004

2026年7月，全球AI治理经历了密度空前的“接力时刻”：联合国首届全球AI治理对话（6日至7日，日内瓦）、国际电信联盟（International Telecommunication Union，以下简称ITU）主办的AI for Good全球峰会（7日至10日，日内瓦）和世界人工智能大会暨人工智能全球治理高层会议（17日至20日，上海）。

三场大会在地理上跨越欧亚，在逻辑上构成了一条从“科学诊断”到“方案实验”再到“制度创设”的递进链条。本文以这三场会议产出和实地观察为基础，提炼出“制度鸿沟、能力建设、伦理工具、定义权之争、数据与环境正义、人机共生节奏”等六个贯穿于人工智能向善发展的焦点议题，并从中国与全球南方的视角展望未来的可为空间。

本文认为，AI向善治理在国际多边制度层面已从“要不要管”的议题争论阶段正式进入“谁来管、怎么管、如何有效”的治理行动阶段；而日内瓦与上海的会议之间形成的“呼唤—回应”关系，标志着全球AI治理正从碎片化讨论走向实质化协作。

01

面向AI变革的全球接力

2026年7月，三场与AI治理相关的全球性会议先后召开。从日内瓦湖岸的Palexpo会展中心到上海黄浦江畔的世界会客厅，直线距离约9,200公里，飞行时间约12小时。相比于这段物理距离，三场会议治理逻辑上的距离显然更为紧密——三场会议构成了一个相对完整的“诊断—实验—建制”链条。

词元向善实验室主任、北京师范大学政府管理学院教授、中国管理科学学会可持续发展管理专委会执行主任 张强
7月6日至7日，联合国首届全球AI治理对话在日内瓦召开。来自193个国家的近4,000位代表涌入同一个房间——这是人类历史上第一次，所有会员国不论大小、不论贫富、不论技术水平，坐下来平等讨论“谁来管AI、怎么管”。两天会议的核心产出是独立国际科学小组（Independent International Scientific Panel on Artificial Intelligence，以下简称“IISPAI”）的首份全球AI现状评估报告——IISPAI 报告指出AI被恶意利用的风险正急剧上升（报告数据显示，AI辅助网络攻击成功率高达84%，较传统攻击方式显著提升）、全球南方AI数据和模型可用率“极低或为零”、合成媒体正在侵蚀公众对“什么是真”的集体判断能力——这些数据将治理紧迫性从政治修辞升级为科学事实。这场会议，本质上是人类对应用AI的“初次会诊”。

紧随其后，7月7日至10日，ITU主办的AI for Good全球峰会同在Palexpo展厅举行。170个国家，12,000名参与者，20,000平方米展区，200多项技术方案，现场展示、现场验证、现场对话。峰会的核心成果围绕三条主线展开。第一条是“技术验证”：Innovation Factory平台汇集了超过200项AI向善技术演示，涵盖健康、气候、教育、农业、文化遗产等领域——零期癌症AI检测系统、AI增强型灾害早期预警、自主移动辅助技术、原住民知识数字化保护等项目，不止是概念验证，而是已在真实场景中运行的解决方案。第二条是“价值争论”：峰会提供了一个多声部的舞台，技术开发者、艺术家、社会组织、媒体代表、原住民等来自不同主体的不同声音，共同指向一个核心追问——人工智能向善中的“Good”，究竟由谁来定义。第三条是“行动承诺”：除了成立AI for Good Global Commission之外，ITU秘书长Bogdan-Martin在闭幕致辞中还宣布了三项具体行动承诺，包括推动AI安全标准的全球互操作，扩大全球南方的AI能力建设投入，以及建立AI环境足迹的透明报告框架。这场会议验证了AI向善有大量可落地的案例，但同时也暴露了一个结构性矛盾——解决方案的丰富程度与资源配置倾斜程度之间存在巨大差距。换言之，“能不能做”已不是问题，“谁来为做买单、做了之后谁受益”才是真正的治理瓶颈。这一发现，恰恰为十天后上海世界人工智能大会（WAIC）的制度创新提供了问题接口。

7月17日，接力棒传到上海。2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在黄浦江畔开幕。与前两场会议不同，这次会议的核心动作不是诊断，也不是展示——而是创设制度。大会开幕前一天，29个国家的代表签署协定，世界人工智能合作组织（WAICO）正式成立，总部永久设在上海。这是全球首个以AI为单一议题的政府间国际组织。习近平主席在开幕主旨讲话中提出“四个时代之问”——当机器开始思考，人类如何与之相处？当算法参与决策，安全如何保障？当技术挑战伦理，治理如何跟上？当鸿沟不断拉大，普惠如何实现？——并以“四点意见”（开放共赢、安全可控、包容并蓄、和衷共济）作出制度性回应。国家发改委发布《人工智能合作发展行动计划》（八项行动），工信部指导发布《国际人工智能伦理治理行动计划》，大会期间还发布了一系列关于基础能力、伦理审查、安全治理等方面的积极进展。这场在上海举行的会议，标志着AI全球协同治理的创制正式启动。

三场会议的群体性特征不仅体现在“递进”上，还体现在“交汇”上。日内瓦提出的问题，上海试图回答并进一步追问；日内瓦展示的方案，上海尝试制度化并有所行动。同时，上海提出的“时代之问”也为即将从日内瓦移师纽约的全球对话后续议程设定了新的坐标。这种“呼唤—回应”关系，是本文提炼焦点问题的基本逻辑——以下六个议题，每一条都在三场会议之间形成了可追踪的张力线。

02

人工智能向善的六大焦点议题

焦点之一：制度鸿沟——从松散协调到常设平台

在日内瓦，联合国AI治理对话确立了联合国作为AI全球治理“主渠道”的共识。古特雷斯的警告直指核心矛盾——制度速度远慢于技术速度。四轨讨论（互操作性、人权、预警系统、青年赋权）暴露了大量治理工具的“执行缺口”。图灵奖得主、IISPAI报告联席主席Bengio在IISPAI报告发布会上说：“前沿AI模型已经被证明能够欺骗人类——它们知道自己正在被测试。”无论将此能力描述为“知道”还是“表现为仿佛知道”，其治理含义是相同的：被治理对象已具备适应性规避能力，这对传统的合规检测范式构成了根本性挑战。当被治理者开始“学会应对治理”，治理者却还在讨论治理框架的草案。

“互联网花了15年才触达10亿人。AI只用了两年。我们的制度是为治理服从命令的机器而建立的，还没有准备好治理自主决策的机器。”

——古特雷斯，联合国秘书长，日内瓦AI治理对话开幕致辞

在上海，WAIC直接回应了这个制度缺口。WAICO的成立意味着AI治理从以联合国为中心的松散协调，走向了有常设秘书处、有年度磋商机制、有具体职能边界的制度化平台。WAICO明确四项核心原则：以人为本、智能向善、公平普惠、协同共治。这与2023年《全球人工智能治理倡议》中“以人为本、智能向善、平等互利”等表述一脉相承，同时以“协同共治”的制度性表达回应了联合国治理对话中反复出现的“多利益攸关方”诉求，将一种价值性宣示转化为组织性原则。值得注意的是，古特雷斯亲自出席WAICO签字仪式，并评价其为“2023年《全球人工智能治理倡议》的自然发展”——这暗示联合国体系与WAICO之间并非竞争关系，而是互补关系。联合国提供合法性基础，WAICO提供执行力载体。

当然，从原则到规则还有很长的征程。WAICO的“敏捷治理”机制——每年联动WAIC举办治理磋商、动态更新规则——是对制度速度问题的回应，但“敏捷”能否真正跑赢AI迭代速度，如何与联合国、ITU、OECD等既有机构以及尚未签约的众多国家政府有效协作，这些依然是开放问题。回顾古特雷斯在日内瓦的比喻——“门还开着，但它不会一直开着”——WAICO的成立意味着门被推开了一条缝，但能否让每国都坐上那张桌子，取决于接下来几年的制度设计和贯彻执行。

焦点之二：能力建设——从“呼吁”到“清单”

日内瓦发现了什么？IISPAI报告用翔实数据确认了“AI正在把大多数人类抛在后面”——撒哈拉以南非洲、中亚、东南亚多数小国的AI数据和模型可用率“极低或为零”。UN AI治理对话上，1,500多份书面意见中，政府群体将“能力建设”排在首位。现实中还不仅仅是能力差距，还有“双层权利体制”的存在——即技术领先国家事实上拥有制定规则和标准的先发优势，而技术依赖国家在尚未具备基础能力时就被要求遵循既定规则，形成了“先到者定规则、后来者守规则”的结构性不平等。

上海回应了什么？WAIC给出了具体时间表：未来五年面向发展中国家提供5,000个AI研修培训名额；与东盟、阿盟、非盟、拉共体、上合组织、金砖国家共建6个国际AI应用合作中心；推动气象预警系统“妈祖”在30个国家落地应用；《人工智能合作发展行动计划》从数据、算力、生态、赋能、人才、规则、治理和伦理八个方面提出具体行动。这是三场大会之间最清晰的“呼唤—回应”——日内瓦回答了“谁来做”和“应该做什么”，上海则明确“具体如何做”。

当然，相对于全球发展中国家数以百万计的AI相关岗位需求和数十亿人口的数字素养提升需求而言，目前宣布的5,000个培训名额还远远不足（据联合国数据，全球仍有约22亿人无法接入互联网，数字鸿沟的基础层问题尚未解决）；6个区域合作中心也只是响应全球南方需求的开始，而非针对多样化需求的全面回应。更深层的挑战是：能力建设的接受者也是实施主体——WAICO的29个成员国中包括哈萨克斯坦、老挝、巴基斯坦、印度尼西亚等“全球南方”国家，如何助力“全球南方”国家从“能力建设的接受者”向“治理规则的共建者”顺利转变，显然还需要制度化的参与渠道以及技术到制度的系统能力建设。不过可以肯定的国际共识是，面向不确定性的最好制度设计，便是让那些最需要保护的人成为设计者之一。
焦点之三：伦理工具化——从“原则声明”到“可审查系统”

日内瓦发现了什么？UN AI治理对话上，人权作为专题讨论备受关注，但最终产出仍然是框架性建议。AI for Good峰会上，伦理讨论仍大量停留在原则层面。Ulvaeus的“给谁带来益处”、Mikaila Jade的“FPIC（Free, Prior and Informed Consent自由、事先、知情同意）AI”、Brad Smith的“摄影术没有杀死绘画”——都是极具穿透力的道德追问，但追问的主要形式仍然是呼吁和叙事。IISPAI报告发现，全球可追踪的40余种AI治理评估与审计工具中，绝大多数缺乏有效性的实证评估；更广泛地看，全球AI伦理原则倡议已超过200份，却鲜有原则被转化为可操作、可验证的治理工具。为什么原则泛滥而有效性稀缺？

上海回应了什么？WAIC上出现了一个明显的转折——伦理治理正在从“原则讨论”走向“工具落地”。工信部指导发布《国际人工智能伦理治理行动计划》，覆盖AI全生命周期伦理治理、风险分类分级防控、敏捷治理机制建设和产业链协同生态培育。全球AI创新治理中心（CGAIG）还发布了《全球人工智能治理指数（2026）》，首次将“全球南方”视角系统纳入AI治理评估，覆盖40个代表性经济体。复旦大学发布了“‘一鉴’伦理审查智能体系统2.0”，重点面向医学AI场景，新增医疗大模型和康复机器人专项风险研判功能，遵循“智能初审、人类终审”的协同模式，核心思路是“用AI反哺AI伦理治理”。这一进展的重要性在于：它标志着伦理治理开始逐步从“人力密集型审查”向“人机协同审查”的范式转变。同时，北京前瞻AI安全与治理研究院推出了“灵度”智能评估平台和“灵御”安全防御平台，致力于对AI产品进行全生命周期的自动化伦理风险评估和安全监测。

人工智能既是伦理治理的对象，也是伦理治理的有效工具。当然，对于人工智能时代的未知涌现现象，伦理不能只是外部强加的“合规要求”，而要成为内嵌于前沿研发、部署与应用全过程的内在基因。当非洲一个中小型研究机构无力组建完整伦理审查委员会时，如何提供轻量化工具来建设“伦理民主化”的起点？如果伦理审查工具本身可以降低合规门槛，那么“治理缺口”是否可以被技术手段部分弥合？但这里也存在新风险：如果审查工具本身有偏见怎么办？谁来审查审查者？“智能初审、人类终审”的协同模式是对这一风险的制度性回应，但“人类终审”的能力——尤其是在全球南方——仍然是不可忽视的瓶颈。

焦点之四：定义权之争——“究竟给谁带来益处？”

日内瓦发现了什么？AI for Good峰会的珍贵资产，是对于定义受益权上的多元竞争。Ulvaeus从创作者权益的角度发问——“数据进去了，那就应该有回报。追输入，而不是追输出。”他给出了一个具体的政策方案：借鉴音乐流媒体的集体许可模式，AI订阅收入的一个百分比应回流到训练数据中的创作者手中。Nighat Dad从全球南方被治理排斥的角度发问——治理工具的覆盖范围不应因地理位置而分等级。Bryan Johnson从长寿与人类存在的意义发问——如果AI真的能延长生命，延长的生命应用来做什么。这些追问来自完全不同的文化和产业，但指向同一个核心：AI向善的定义权，不能只掌握在开发者手中。

“这个峰会的名字AI for Good本身就包含一个问题——究竟给谁带来益处？……AI向善不是一个口号，它是一个契约。”
——Björn Ulvaeus，ABBA联合创始人、CISAC主席，日内瓦AI for Good峰会

上海回应了什么？习近平主席的“四个时代之问”实质上是用一个更高维度的框架来统合日内瓦的多元追问。“四点意见”中的第三条——“鼓励包容并蓄，促进文明互鉴”，提出“用全人类共同价值塑造人工智能的价值观”——是对“谁来定义Good”的制度性回答：不是某个国家或技术公司，而是“全人类共同价值”和“联合国主渠道”。WAICO的四项核心原则之一是“智能向善”，这与“AI for Good”峰会的主题形成了直接呼应。值得注意的是，在WAIC的分论坛讨论中，全球南方代表就“谁来定义向善”提出了具体诉求，这种在场发声是将“全人类共同价值”从抽象理念落实为具体治理参与的关键环节。

当然，这依旧是最具哲学深度的一个议题。数字鸿沟在加剧之时，“全人类”的代表性如何保障？在突飞猛进的技术迭代中，如何确保知情同意权和包容性的发展受益？定义权争夺的实质，是谁的“好”被纳入治理框架、谁的“好”被遗漏。显然，这个争论不会因为一个机制或一个平台的建立而结束！

焦点之五：数据正义与环境正义——AI的隐形账单

日内瓦发现了什么？“AI训练数据的创作者权益问题”作为数据正义的核心命题之一，在AI for Good峰会上由Ulvaeus推向了舞台中心。其方案是“追输入而非追输出”：不追踪每一条AI生成内容，而是让AI订阅收入的一个百分比回流到训练数据贡献者手中。Mikaila Jade将数据正义延伸到知识领域：的知识被纳入训练数据，却没有知情同意和利益分享机制。古特雷斯则从环境维度切入，要求每家大型AI公司公开碳、水、土地的全足迹——专门针对AI系统的环境账单，第一次以如此明确的措辞被列入联合国秘书长层级的治理议程。

上海回应了什么？WAIC的讨论中，联合国环境规划署首席数字官Golestan RADWAN提供了方法论框架：“不管AI用于哪类能源产业，都要完整核算项目全周期消耗的水、电、矿产、硬件损耗等环境成本，再对比其创造的经济、生态综合价值，只有整体收益能够覆盖全部资源环境损耗，这项AI应用才具备可持续属性。”她坦言，全球目前还缺少统一的资源测算标准，联合国成员国正在共同完善量化体系。

事实上，AI的环境账单已有初步量化：据国际能源署（IEA）估算，全球数据中心用电量在2026年预计突破1,000太瓦时，其中AI工作负载的占比正在快速攀升；训练一个大型语言模型的碳排放量可相当于数百乃至上万次跨洋飞行。更值得关注的是环境成本的地理分布——数据中心和算力基础设施的选址越来越向电力廉价的发展中国家转移，形成了“算力消费在北方国家、环境成本在南方国家”的新型不对称格局。

“数据正义+环境正义”是一个尚未被充分覆盖的交叉领域。日内瓦提出了这两个问题，上海补充了方法论框架（全生命周期环境核算），但两者之间还缺少一个机制——如何让训练数据的贡献者（创作者、）和环境成本的真实承担者（往往是发展中国家）进入治理决策？全球AI投资不到1%流向“AI向善”领域，86%的AI资金尚未惠及服务不足的社区——这是施瓦布基金会在AI for Good峰会上公布的数据。当AI的“隐形账单”——数据权益缺失和环境成本外部化——主要由弱势群体承担时，治理框架如果不能将这些成本显性化、内部化，就无法实现真正的“向善”。WAICO的制度设计能否纳入数据权益和环境核算的维度，将是检验其治理有效性的关键指标之一。

焦点之六：人机共生的节奏——如何“驾驭千里马”

日内瓦发现了什么？Brad Smith用“摄影术没有杀死绘画”来安抚恐惧，同时用“与其害怕AI，不如学会怎么骑这匹马”来给出方向。Kurzweil重申了其长期以来的预测即“2029年实现AGI”，以此唤起人们的时间紧迫感，并提出了一个引发广泛讨论的建议：“照顾好自己，别死在黎明前”。这一预测虽在学界远未取得共识，但其设定的时间框架对治理紧迫性的心理效应不可忽视。Bogdan-Martin闭幕时宣言，“我们是决心塑造AI向善的一代”。AI for Good峰会还给出了两个极端样本：Bryan Johnson把身体活成了一场长寿实验——“生物学不再是命运，而是工程”；will.i.am与亚利桑那州立大学校长Michael Crow推进了一个更温和的路径——AI时代的教育核心从“找答案”转向“提问题”，“如果测试能被AI作弊，那说明测试设计得很差”。本质上，这些声音都在回答同一个问题：人与AI的关系，到底是对抗还是共生？

上海回应了什么？习近平主席讲话中“让人工智能这匹千里马既跑得快又跑得稳”的比喻，实质上是从治理端定义了一种“人机关系”的制度框架——不是放任，也不是禁止，而是驾驭。“以人为本、向上向善”是核心原则，“确保人工智能始终处于人类控制之下”是底线。WAICO的“敏捷治理”机制——每年联动WAIC举办治理磋商、动态更新规则以适配AI迭代速度——将这种“驾驭”具体化为一个可操作的制度节奏。WAIC大会上，纽约科学院院长杜宁凯的警告补充了另一个维度：当千百个智能体开始在社会的各个角落长线运行，技术的黑盒开始发生叠加，信息不对称的鸿沟会越拉越大。他呼吁从“危机发生后再搭建监管制度”的补救模式转向“风险前置式治理”。

“驾驭”这个概念本身就值得深究。日内瓦展示了AI能做什么（零期癌症检测、AI增强灾害预警、自主移动），上海定义了谁来决定AI该做什么以及不该做什么。两者之间的张力，恰好是“向善”概念的操作空间。Kurzweil的时间线——2029年通用人工智能、2032年长寿逃逸速度——给出了一个残酷的时间约束。国际规则体系能在2029年前跑赢AGI吗？UN AI治理对话用了两天才讨论了四个轨道；而WAICO要讨论的议题如军事AI管控、AI生成内容版权、算力跨境分配等，每一项都需要漫长的谈判。敏捷治理的“敏捷”，是真实能力还是美好愿望？

人机共生的“节奏问题”至少包含三个层面的时间性张力：第一，技术迭代的速度（以月乃至周为单位）与制度响应的速度（以年为单位）之间的系统性错配；第二，不同国家进入AI部署阶段的时间差——当领先国家已进入规制精细化阶段时，全球南方可能仍处于基础设施建设期，这种节奏差异使得统一的全球规则极难制定；第三，个体认知适应的节奏与社会系统变革的节奏之间的落差——公众理解AI并建立信任需要时间，而市场部署的节奏不会等待公众准备好。WAICO的“敏捷治理”机制试图回应第一个层面的张力，但第二和第三个层面的节奏问题尚未在现有制度设计中得到充分体现。

古特雷斯在日内瓦的结语仍然回响：“我们可能是最后一代能够在人类与机器共存的条件上做出选择的人。”这句话不是修辞——它真的是一个倒计时。

03

展望：中国与全球南方的可为空间

从日内瓦到上海，三场大会拼出了一张全球AI治理的行动地图。在这张地图上，中国和全球南方的位置正在发生显著变化。

日内瓦UN AI治理对话中，中国政府代表提出了“三愿”——公平普惠、开源创新、全球治理体系——这是中国的国家战略定位。在上海WAIC上，习近平主席提出了“四个时代之问”。WAICO的成立以及一系列技术展示，是技术与治理能力的制度化输出。一条清晰的递进线浮现出来：中国在AI领域的全球角色正在经历从“产品制造输出”（Made in China）向“方案设计与规则输出”（Designed & Governed with China）的深层转变。“妈祖”系统的推广是观察这一角色转变的典型案例：过去一年，已有40多个国家的气象和减灾机构通过云平台接入了“妈祖”预警技术和产品，定制版本已部署在埃塞俄比亚、吉布提、巴基斯坦等国，是中国AI产品转化为全球公共品的标杆案例。

中国的未来治理创新空间主要体现在三个层面。第一，制度实验。WAICO是全球第一个AI政府间治理组织，它的运作模式——年度磋商、敏捷更新、区域合作中心——本身就是一个治理实验。如果成功，它将为全球提供一种全球南方参与、“非单一霸权”的协作治理制度范式。第二，全球公共品供给。“妈祖”系统从中国产品到30国公共品的技术转移路径，是AI公共品输出的示范标杆案例。第三，伦理工具化输出。“伦理治理工具化”路径——如“一鉴”系统和“灵度”“灵御”平台所代表的“用AI治理AI”的技术方案，对“全球南方”国家具有降低合规门槛的实际价值。如果这些工具能以开源或公共品的形式向发展中国家开放，将有可能填补其因缺乏专业伦理审查人才而产生的治理能力缺口。

值得注意的是，“日内瓦—上海”的“呼唤—回应”链条并非全球AI治理的唯一轴线。欧盟AI法案（EU AI Act）已于2025年起分阶段落地实施，正在产生显著的“布鲁塞尔效应”——域外企业为进入欧洲市场而主动遵循其风险分级框架。美国则在联邦层面仍以行政令和行业自律为主，其技术企业的自愿承诺（voluntary commitments）机制构成了另一种治理路径。全球AI治理的未来格局，很可能不是单一制度框架的全球统一，而是多重制度体系之间的竞争与协调——这正是UN AI治理对话第一轨道“互操作性”讨论所指向的核心挑战。WAICO在这一多中心格局中的定位和生存空间，有赖于其能否在EU框架和美国模式之间找到独特的制度增量价值。

与此同时，全球南方在AI治理中角色变化的核心叙事也面临着从“接受者”到“创新者”再到“共建者”的“三重跃迁”。但目前跃迁仍是进行时态，WAICO的制度设计能否真正让“全球南方”国家从“签字国”变成“规则共建者”，还至少取决于两个条件：一是能力建设的实效；二是参与机制的包容性。只有这两个条件被满足，才能避免“大国主导”的窠臼。古特雷斯在日内瓦说：“每个国家都需要一张桌子。” WAICO在上海把桌子支了起来。但桌子的意义不在于它的存在，而在于谁坐在旁边、讨论什么、决定了什么、执行了什么。从日内瓦到上海，AI治理完成了从“识别问题”到“解法实验”再到“创设制度”的三级跳。下一步，是从“创设制度”到“验证制度”——这一过程可能比前三步更为艰难。

最后，值得从更长远的历史视角审视2026年7月这一“全球接力时刻”的意义。如果说20世纪下半叶的全球治理制度创设（从联合国到WTO）主要回应的是人类社会内部的治理挑战——战争与和平、贸易与发展、环境与气候——那么，AI治理可能是人类第一次需要为一个“非人类行动者日益深度参与社会运作”的世界设计制度。这不仅是一个技术治理问题，更是一个社会本体论的转换问题：当算法参与资源分配、当智能体介入公共决策、当合成媒体重塑认知环境，“社会”这个概念本身正在被重新定义。从日内瓦到上海的制度创设，是人类在这一本体论转换的早期阶段所做出的第一批制度性回应。其成败得失，将深刻影响未来数十年人类与智能技术共存的基本条件。
(作者张强系词元向善实验室主任、北京师范大学政府管理学院教授、中国管理科学学会可持续发展管理专委会执行主任 )