2026年7月1日，联合国人工智能独立国际科学小组（Independent International Scientific Panel on Artificial Intelligence）发布了第一份成果，《初步报告：对人工智能机遇、风险与影响的循证评估》(Preliminary Report: Evidence-based assessment of opportunities, risks and impacts of artificial intelligence)。这是该高级别协作机制正式发布的第一份评估文件。

作者/Authors 

 姚  旭  复旦发展研究副研究员、全球人工智能创新治理中心秘书长

 徐  纯  联合国工业发展组织全球工业人工智能联盟卓越中心秘书长

报告中发布的40位联合国人工智能独立国际科学小组成员

图片来源：报告原文

这份报告由40位小组成员共同完成，他们来自联合国全部五个区域组，覆盖核心技术、应用、安全与政策伦理等方向，并力求做到性别和地域的平衡。其中有两位来自中国的科学家：一位是中国工程院院士、阿里云创始人、现任之江实验室主任的王坚，长期深耕云计算及其产业应用；另一位是上海人工智能研究院院长宋海涛，多年来致力于把前沿技术创新与政策制定和产业转型结合起来。他们的参与，既体现了中国对联合国多边人工智能治理的积极投入，也让这份评估在全球南方视角上更加全面。尤其是中国开发者推出的各开源模型已成为全球开放权重生态的重要力量，这些贡献在报告中都有所体现。

两位来自中国的科学家王坚（左）、宋海涛（右）

图片来源：联合国官网
 

01. 应对全球人工智能治理的痛点需求

面对人工智能的快速扩散，联合国较早就意识到，这项技术的数据、部署和外溢效应都在跨越国界，任何单个国家都难以独自应对，而现有的国际合作却高度分散。据联合国统计，有多达118个国家完全没有参与任何有影响力的国际人工智能治理进程。为改变这种局面，秘书长古特雷斯于2023年10月设立了人工智能高级别咨询机构。该机构在2024年9月发布的报告《为人类治理人工智能》(Governing AI for Humanity)中建议，在联合国内部建立一个独立的国际人工智能科学小组，并发起一个新的人工智能治理政策对话。同月，各成员国在未来峰会(Summit of the Future)上通过《全球数字契约》(Global Digital Compact)，把这两项建议正式写入承诺。2025年8月，联合国大会以第79/325号决议（A/RES/79/325）正式设立这两个机制；对话定期举行、在日内瓦和纽约之间轮流等具体安排，也主要在这份决议中确定下来。同年9月，全球对话在联合国大会高级别周的一次高级别非正式会议上完成了政治启动，而它的首个正式会期已经确定在2026年7月6日至7日的日内瓦。

两个机制彼此配套，一个提供科学证据，一个提供政策对话。科学小组负责把散落在各处的研究整理成一张各国可以共同参照的事实底图，全球对话则为193个成员国以及产业界、学术界和社会组织提供平等发声的平台。它们的作用，是在前沿研究与政策制定之间搭起一座桥梁。

到2026年年中，这两个机制都已进入实际运行阶段，并正要开展下一步工作。全球人工智能治理对话的首次会议在日内瓦举行后，第二届会议定于2027年5月在纽约召开。这份初步报告，正是要在日内瓦会议上正式提交，由科学小组向各国代表当面介绍。这次对话还与国际电信联盟的AI for Good全球峰会以及信息社会世界峰会论坛前后相连，共同构成本年度全球人工智能治理最集中的一组会议。报告在这样一个节点落地，标志着从倡议走向落实的一步。

报告也释放出一个积极信号。面对人工智能带来的复杂变化，国际社会不必停留在各说各话、各自为政的状态，而是可以通过联合国平台，建立一个更稳定、更开放、也更有代表性的讨论机制。对全球南方国家来说，这一点尤其重要。在算力、数据、人才和评估能力普遍不足的情况下，一个由联合国推动的科学评估，能够在一定程度上缓解信息不对称，让更多国家在同一套证据的基础上参与讨论。 

与此同时，报告体现出一种团结与凝聚。它既没有把人工智能简单描述成威胁，也没有片面渲染技术乐观，而是一方面承认它在健康、教育、农业、科学发现和可持续发展上的巨大潜力，另一方面指出风险管理、能力建设、权利保护和国际协调必须同步推进。它真正的价值在于，在很短的时间里，来自不同国家和学科的专家就一批核心问题形成了较高程度的科学共识，为即将展开的全球对话提供了一个可以继续扩展、修订和深化的模板。
 

02. 报告希望提出一份基于共同证据的初步框架 

从结构上看，报告由执行摘要，以及人工智能所处的时刻、证据显示的主要问题、分领域发现、证据缺口与下一步工作等部分组成。它给自己的定位很清楚：一份独立、科学、非政治化，但与政策高度相关的初步评估。小组的任务是记录国际科学界的共识与分歧，为政策讨论提供依据，但不直接开出明确的政策处方。 

执行摘要首先指出，人工智能的潜在收益十分可观。如果部署得当，它能够帮助推进可持续发展目标，促进健康科学，提高教育的可及性，并改善农业、无障碍服务、知识工作和信息技术等领域的效率。报告举例说，一款蛋白质结构预测工具已经预测了两亿多种蛋白质结构，服务了三百多万名研究者。与此同时，快速而缺乏充分治理的大规模部署，也可能在心理健康、网络安全、信息生态、社会经济系统、环境以及技术可控性等方面带来风险。报告特别强调，人工智能的普及速度很快，但在不同国家和行业之间极不均衡：全球每周已有超过十亿人使用对话式人工智能，技术能力却高度集中在少数企业和少数国家手中，许多国家仍然缺乏评估、审计和本地化应用的能力。

报告第一部分回答此刻为什么需要这样一份评估。它认为，人工智能不同于一般的新兴技术，因为它扩散的速度极快，并且大规模地影响认知和创造性工作。过去的自动化主要改变体力劳动，而人工智能正在影响写作、编程、法律分析、医学诊断、科学发现、预测和图像生成等脑力活动。同时，基础模型和通用系统带来规模经济，使能力、算力和数据进一步向少数主体集中。报告还提醒，今天的语言模型能够生成流畅的内容，但流畅并不等于真实；在医疗等高风险场景中，同样的系统如果缺乏监管和评估，出错的后果可能十分严重。

报告第二部分集中说明证据显示了什么，大致可以归纳为六条主线。

其一，人工智能能力提升的速度，已经快于人类测量和治理它的速度。现有的评估面临多重挑战，包括企业与社会之间的信息不对称、公开测试题目可能已被模型记住、传统测试正变得越来越容易、模型可能出现欺骗行为、模型甚至可能识别出自己正在接受测试，以及能自主行动的智能体让评估变得更加复杂。报告由此提出，未来需要动态测试、可解释性研究、持续监测、事件报告和更独立的第三方评估。

其二，训练前沿人工智能的能力集中在极少数参与者手中。算力、数据、工程人才、先进芯片供应链、云服务和基础模型开发，都呈现出高度集中的态势。2025年绝大多数重要模型来自私营部门；从算力看，美国占据了全球顶级算力集群的约四分之三；从模型看，当年美国产出约59个重要模型，超过全球各国总数一半。这种集中可能带来市场垄断租金、公共利益难以协调、全球南方过度依赖，以及文化和语言同质化等问题。报告还比较了闭源模型、开放权重模型、开源模型等不同路径在获取、透明、可控和防滥用之间的不同取舍，并特别提到，中国开发者推出的Qwen以及DeepSeek等模型，已成为推动全球开放权重生态的一股重要力量。 

其三，人工智能的投入和产出在地理和语言上高度不均衡。世界上有七千多种语言，而目前的模型和评估基础设施只覆盖其中很小一部分，许多低资源语言和本地文化在数据集、测试和应用中被忽视。报告指出，这不只是使用体验的问题，还会直接影响医疗、教育和公共服务等高风险领域。报告进一步提出，人工智能鸿沟不仅在于有没有工具可用，更在于一个国家是否有能力影响这项技术的发展方向、标准和治理规则。

其四，人工智能要真正有用，离不开配套的支撑条件。技术可用并不会自动带来社会收益。在健康领域，人工智能工具需要与本地的医疗网络、转诊机制、临床能力和语言环境相结合；在教育领域，教师能否理解并合理使用人工智能，直接影响学生的学习效果；在农业领域，它可以帮助预测天气、病虫害、粮食安全和市场风险，但必须嵌入本地的制度和公共服务。报告用从技术到接入、再到采用、扩散和经济结果这样一条链条说明，只有当组织、技能、数据和制度都配套之后，人工智能才能真正转化为发展收益。

其五，报告把能自主行动的智能体，视为治理上的一次重要变化。与只负责生成回答的系统不同，智能体可以浏览网页、使用软件、执行代码、调用工具、协调其他智能体，并在较少人工监督的情况下完成任务。这既可能加速科研、网络防御和生产流程，也会带来失控、网络攻击、操纵舆论、责任难以归属和人工监督失效等问题。报告认为，为静态软件或普通聊天机器人设计的治理方法，很难完全套用到能够在现实世界中采取行动的智能体上。 

其六，报告讨论了信息生态等问题。人工智能生成的内容、深度伪造和高度个性化的说服，可能削弱公众区分真假的能力，进而影响公共信任、社会凝聚和民主讨论。报告还把隐私、非歧视、儿童权利、女性和儿童遭受的深度伪造伤害，以及人工智能伴侣和心理健康风险，列为重点议题。它强调，治理不能只盯着单条内容是否违规，还要关注系统的设计、推荐机制、交互方式和背后的商业激励。

报告第三部分按领域展开，依次讨论了人工智能的科学进展与走向、社会应用、经济影响，安全、系统与环境影响，人权、信息与民主，文化与个体发展、自主和儿童安全，以及管理、治理与可靠性。总的判断是，人工智能是一种通用目的技术，但它的收益不会自动发生，风险也并非无法管理，关键在于配套投资、科学评估、能力建设、可靠治理和持续的国际合作。报告第四部分坦率列出了证据缺口，包括宏观生产率、劳动力市场影响、生化滥用风险、环境与资源消耗、全球供应链、治理工具的实际效果，以及个体层面的互动如何累积成社会层面的后果等。报告同时说明，军事人工智能和致命性自主武器系统不在本次授权范围之内，后续还将发布主题简报，并吸收全球对话的成果。

03. 一次积极而务实的起步

总体来看，这份报告最突出的贡献，是把人工智能治理从观点的竞争，推进到证据的共识。过去几年，关于人工智能的讨论散落在企业的安全报告、各国的监管文件、技术标准组织、学术论文和社会舆论之中。不同国家、行业和群体的关注点不同，对风险和机遇的判断也各不相同。科学小组用一份初步报告，把能力进展、应用价值、风险来源、治理短板和证据缺口放进同一个框架，降低了全球讨论的门槛。 

报告的第二个可取之处，是它没有把人工智能治理简化成限制技术还是鼓励创新的二选一。它承认人工智能能为健康、教育、农业、科研、无障碍服务和可持续发展带来实实在在的帮助，同时强调这些好处需要制度、人才、数据、基础设施和问责机制的配合。不仅更贴近现实，也更容易被公众理解，人工智能本身既不是自动的好事，也不是自动的坏事，关键在于怎样设计和部署，以及谁能使用、监督并分享收益。 

报告的第三点价值，是把全球南方放在了治理的中心，而不是仅仅当作技术的接受者。报告反复指出，人工智能鸿沟不只是有没有工具可用的问题，而是有没有算力、数据、人才、评估能力、参与权和标准影响力的问题。如果全球南方只能使用别人训练好的模型，却无法参与训练数据、语言覆盖、安全评估和规则制定，那么人工智能很可能进一步拉大既有的发展差距。报告把这个问题清楚地摆出来，本身就是朝着更公平的治理迈出的一步。

当然，报告自己也坦诚了现有的不足。小组从首次开会到形成报告只有几个月，不少议题的数据仍然不充分，尤其是宏观经济影响、劳动力市场的长期变化、环境足迹、全球供应链、治理工具的实际效果，以及个体和社会层面的长期影响。对这些问题，报告没有给出过度确定的结论，而是把它们坦率地列为证据缺口。这是一种负责任的科学态度，也为下一阶段的深化留出了空间。

报告背后还有一个值得注意的点，即资金和资源的支持机制。报告列出的资助方包括德国、日本、西班牙政府和Omidyar Network基金会。这反映出当前国际治理中的一个普遍现实：不少面向全球南方、面向公共利益的机制，主要仍由发达国家和少数基金会出资。 

某种程度上这反而可以被看作未来南北合作应有的一条现实路径。正因为算力、数据、人才和资金高度集中在北方国家，北方国家才更有责任和能力在资金、技术、算力、专家网络和制度平台上为全球南方提供更多支持。真正重要的是，这种支持不能只带来议程的输入，还要带来能力的共享、治理的透明和共同的所有权。只有当更多国家真正有能力参与、评估和适配人工智能，报告所依赖的证据基础才会更有代表性，全球治理也才能真正惠及所有人，而不只是反映最领先者的关切。让全球南方从被评估的对象变成共同的建设者，应当成为下一阶段的重要目标。

在此基础上，还有一些报告目前着墨不多、却对未来治理影响深远的议题，值得提前纳入视野。

一是全球公共算力和公共数据的能力建设，以及独立的评估和事件报告机制。没有算力、数据和测试平台，许多国家很难从使用人工智能走向影响人工智能；而随着智能体进入现实场景，仅靠企业自我评估远远不够，需要更独立、更透明的第三方评估和统一的事件报告渠道。与此相关的是开源和开放权重模型的治理。开放模型有利于本地创新和全球南方的能力建设，但需要有更强的、机制化的安全保障。 

二是那些容易被忽视的物质基础和分配问题。人工智能并不是无形的，它依赖真实的电力、水、芯片、关键矿产和数据中心，其能耗、水耗和电子废弃物的影响正在快速增长。与之并列的是劳动、收入分配和社会保障：人工智能在提高效率的同时，也可能改变劳动者的议价能力和财富分配结构，如何调整税收和社会保障制度以应对可能的冲击，是各国迟早要面对的问题。 

三是几个报告已经点到、但仍需深入的方向。芯片和关键矿产供应链背后的地缘政治与出口管制，智能体造成损害后的责任认定与国际核查机制，秘书长提议的全球人工智能基金(Global Fund on AI)如何真正筹资和运作，知识产权、版权与创作者权益，以及巨额基础设施投入与实际收入之间的落差一旦引发市场波动会带来的连带影响，都值得尽早研究。在儿童、教育和心理健康，报告已经提出风险，接下来还需要更清楚地划分教育辅助、陪伴产品、心理健康工具和医疗器械之间的边界。

总的来说，这份报告是一份积极、稳健、也适合向公众传播的起点文件。它的重要性不在于给出了最终结论，而在于为国际社会提供了一个共同讨论的出发点：既看见人工智能的巨大机会，也正视它的风险；既尊重科学证据，也服务公共决策；既承认发达国家和大型企业的技术现实，也努力把全球南方、儿童、劳动者、少数语言和公共利益纳入治理的视野。 

在全球人工智能治理对话即将召开之际，这份报告传递的核心信息其实可以用一句话概括：治理人工智能，既不能等到问题彻底暴露之后才行动，也不能在缺乏共同证据的情况下仓促行动。国际社会需要在联合国框架下，把科学评估、政策对话、能力建设和资源支持结合起来，让这项技术真正服务于全人类的共同利益。

来源丨全球人工智能创新治理中心

作者丨姚旭 徐纯