人工智能的应用安全问题
本文记录了在2024中国高校CIO论坛上，多位高校信息化负责人关于“人工智能的应用安全问题”的研讨。专家们认为，AI安全是其发展过程中的固有问题，应从物理世界寻求解决灵感。讨论指出，高校需辩证看待AI应用，既要积极推动，又要通过机制和技术手段约束其潜在风险，如“答案幻觉”、数据偏见等。专家们强调，要统筹高质量发展和高水平安全，避免出现新的“信息孤岛”，并呼吁建立AI安全的防护与评估体系。总体态度是积极、审慎、包容、开放地拥抱AI，让其真正赋能教育。...
数智赋能政府治理评价指标体系研究报告
本研究报告构建了一套面向智能社会背景下的“数智赋能政府治理评价指标体系”。报告超越了传统电子政务对在线服务覆盖率的考核，转向从社会治理、公共服务、保障支撑及公众参与四个维度评估政府的“运行能力”。该体系特别关注智能技术（如大模型）进入治理流程后的制度承接、风险结构转型及服务可及性分化。研究提供了详细的指标权重与跨制度环境的迁移方案，旨在为各国从数字化建设向数智化效能治理转型提供能力识别工具。...
从数据感知到智能决策：构建基于本地化AI的“智慧政务”闭环体系研究
本报告以澳门为样本，提出了构建基于AITL（人工智能回圈）与HITL（人机回圈）的“社交智能”智慧政务闭环体系。报告设计的LECA模型（感知-交互-创作-行动）解决了通用AI在跨文化语境下的“水土不服”问题，通过建立本地化知识库（特别是中葡双语法律体系）和数据分级分类部署，实现了从被动响应到主动感知的治理逻辑转变。实证表明，该方案显著提升了舆情响应速度与语义理解精准度，为粤港澳大湾区及多语言、高密度城市环境的智慧治理提供了可复制的范式。...
迈向自主感知和深度协同的智能体校园
本文介绍上海海事大学建设“海事超级智能体”的实践，定位为校级调度中心，实现统一入口、任务分解、跨智能体协作与结果汇总。提出智能体群落概念，强调协作优先、层级管理。展望未来AgenticCampus，引入师生“数字分身”实现个性化服务与任务执行。总结了数据质量、AI素养、业务融合等建设策略。...
AI时代，信息化引领大学高质量发展的使命全面彰显
本文为哈尔滨理工大学副校长杜军专访，探讨AI时代高校信息化部门角色从后台支撑转向引领高质量发展的使命。提出信息化工作需顺势而为、深度融合、产出实效；强调高校数字化核心理念包括育人为本、服务创新和AI驱动组织重构；信息化战略应着眼全局、双向赋能，制定规划时注重需求、问题、结果导向。还讨论了信息化领导者素质、国内外CIO制度差异、沟通机制及应对挑战的策略，展望“十五五”通过AI理念融入全局推动学校数字化转型。...
DeepSeek私有化部署的认知、思路与梦想
本文探讨DeepSeek私有化部署在教学中的应用梦想。建议学科团队先试用小版本（如32B）再决定投入。强调软件框架（如Ollama、vLLM）与大模型同等重要。郑大自研底层框架，尝试为全校七万学生每人打造“专属”AI。憧憬AI助学成为学生形影不离的伙伴，AI助教为教师分身，实现个性化作业与培养方案，真正推动因材施教。...
物联网筑基 迈向AI时代的智慧校园
物联网是智慧校园的“神经网络”，为AI提供实时数据。高校建设存在两种模式：顶层设计战略推动（如上纽大）和自下而上由点及面（如山东大学）。应用场景覆盖教学（智慧教室）、科研（远程监测）、管理（智能抄表、门禁）、安全（视频联动）、服务（自助终端）。挑战包括设备兼容性、网络规划、烟囱式开发、成本评估等，需统一标准和安全保障。...
AI时代 校级计算平台的可持续发展之路
上海交大“交我算”平台形成超算、智算、通算“三算融合”架构，拥有30人服务团队。指出AI推理服务出现昼夜利用率差异（夜间闲置），提出“昼推夜训”技术解决。强调算力平台“三分建、七分养”，可持续发展需让校领导看到回报——要么服务校内用户满意，要么成为学校名片。同时建议中小规模本地部署仍有必要（数据隐私）。...
生成式AI如何深度赋能高校信息化系统？
本文分析生成式AI与高校信息化系统的耦合路径。低耦合阶段为通用问答；中耦合通过RAG融合校内知识库。深度整合提出三种策略：一是系统自身升级，将鼠标点击转为自然语言交互（如科研系统自动填表、财务报账凭证解析）；二是系统开放API供智能体调用（功成不必在我）；三是使用RPA实现自动化操作。最后强调责任归属、数据隐私等挑战。...
提升算力服务水平 让算力像上网一样普及
文章强调AI时代高校算力服务需提升配套服务水平和运营模式。建议参考校园网设置免费额度+超额计费的收费模式，促进公平分配。面对本地算力资源有限，推荐混合部署（校内+社会算力）及与地方政府计算中心合作。指出高校需建设专业实验技术人才队伍，提升服务水平。目标为“人人都会做智能体”，构建AI应用生态。...
智算异军突起 成为高校算力发展新焦点
本文介绍了北京大学在智算算力建设方面的实践与思考。随着AI发展，高校算力趋势为通算、超算平稳发展，智算异军突起。AI对算力规模要求高，规模越大模型越“聪明”。北大智算需求集中在部署AI模型和训练中小规模模型，资源分配依据需求耦合性。创新方面，北大开发了简化大模型部署的系统软件、开源智算软件站及算力中心操作系统SCOW平台。同时指出智算需突破散热和通信瓶颈，并建议高校细分需求，采用性价比合适的算力资源。...
AI在居住领域的创新应用
本报告由贝壳智库发布，系统梳理AI在居住领域全链路的创新应用，包括智能创意与设计（如“设牛”大模型）、智能硬件与智慧工地、智能助手与营销（估价、VR看房）、智能家居与智慧空间、智能物业与社区管理。以贝壳“设牛”大模型为例，详解可控生图技术、算力调度与用户体验平衡。展望未来趋势：科学规划、全屋智能、个性化服务、机器人、低碳可持续发展。...
AI大模型重塑高校应用新范式
本文以北京师范大学为例，探讨AI大模型在高校教育领域的创新应用与范式重塑。文章首先分析了高校AI大模型建设中存在的“烟囱林立”与资源浪费问题，提出构建集约化的AI大模型中台架构，实现多模型（包括DeepSeek本地与云端部署）的统一调度与资源优化。其次，强调数据核心地位，创新数据共享模式，按用户身份划分公开范围，并构建提示词知识库。最后，展示了AI大模型在公共服务平台（京师大福）、办事大厅（智能填报、一句话办事）、课程教学（智能助教）及高校巡视工作等场景中的智能化升级实践，为高校信息化建设提供了可借鉴的经验。...
AI模拟社会研究资料
用AI构建虚拟社会环境，模拟人类行为与社会动态，探索AI Agent在社会科学研究中的应用潜力。涵盖模型设计、实验框架与典型案例。...
美国对华人工智能政策：权力博弈还是安全驱动
该学术论文深入分析了美国特朗普与拜登两届政府对华人工智能政策的驱动逻辑。通过区分“权力博弈”与“安全驱动”两种理论视角，论文揭示了美国官僚机构内部（如白宫、国防部、商务部）在维护技术霸权与保障产业链安全之间的政策张力。研究发现，尽管美国致力于通过组建“科技民主联盟”和出口管制打压中国，但在军事智能化应用及供应链稳定性方面存在内部矛盾与安全困境。论文探讨了这种技术政治化对中美战略稳定性的深远影响。...
亚太地区数据跨境流动机制研究报告
本报告聚焦亚太地区数据跨境流动的法律规制与协调机制。报告比较了亚太各主要经济体在数据出境管制、监管体制及数据主权战略上的多元特征（如自律主导型、安全优先型）。研究指出，当前APEC框架下的CBPR体系面临效力不足、参与度低及隐私保护标准不一等障碍，导致“数据壁垒”加剧。报告建议从法规协调、监管合作及制度创新三方面构建协调机制，包括统一保护标准、建立区域性数据清算中心及引入分级分类管理制度。...
全球人工智能治理的立法观察：经验与展望
本报告通过比较美国、欧盟、中国等主要经济体的立法实践，系统分析了全球人工智能治理的差异化路径。报告揭示了美国“创新友好”的弹性监管、欧盟“权利基石”的风险分级严格框架以及中国“发展与安全并重”的本土路径之间的内在逻辑与优劣。报告聚焦数据治理、算法偏见与损害责任等核心议题，指出了全球治理面临的“布鲁塞尔效应”及标准碎片化挑战，并展望了从单域治理向跨界融合、从地域标准向国际共识构建的演进趋势。...
生成式人工智能对网络信息内容治理的挑战及其应对
本报告系统梳理了生成式人工智能对网络信息内容生态的重塑与挑战。报告深入分析了AI引发的“信息失序”风险，包括虚假信息、有害信息及个人信息泄露，并指出了现有平台治理规则在应对新型AIGC服务提供者时的责任困境。报告比较了美国、欧盟及中国在AI监管上的不同路径，并提出了完善治理的具体建议：强化技术与制度协同的内容识别机制、构建针对新型平台的分类规制规则，以及建立适应多主体、多场景的损害责任分配体系。...
全球智能鸿沟的演化趋势、多维影响与合作治理路径
本报告深入剖析了人工智能技术在算力、服务与人才三大维度筑高的全球“智能鸿沟”。报告指出，算力的高度集中化、闭源商业模式的高成本以及顶尖人才的虹吸效应，正在导致发展中国家面临从“梯次追赶”滑向“系统性依附”的风险。报告警示了全球价值链重构中的“替代挤压”与生态代价转移。为应对这一挑战，报告提出了“五位一体”的合作治理路径，包括构建开放基础设施、打造国际公共产品、培育开源生态、强化本土能力建设及完善多边协同机制。...
全球视野下的中国古籍数智化演进与未来趋势报告
本报告由中国人民大学数字人文研究院发布，调研全球中国古籍数字化存量与增量，分析从数字化、数据化、语义化到智能化的四阶段演进。技术路线包括载体数字化（OCR）、文本结构化（命名实体识别）、数据语义化（知识图谱、关联数据）、资源向量化（大模型、RAG、智能体）。典型案例涵盖CBDB、CHGIS、CTEXT、上海图书馆、国际敦煌项目等。提出基于IIIF、关联数据、MCP协议的国际标准应用，并呼吁构建人智协同的全球古籍数智化共同体，制订伦理公约与顶层本体。...
AI参与中国疫情治理的实践——政府和社会的一体化合作治理
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2021年4月发布，系统分析了中国在新冠疫情防控中，政府与社会（AI企业、非政府组织）形成的一体化合作治理模式。该模式中，政府保留决策权，企业和社会组织在决策前提供技术方案、决策后承担执行任务，形成流水线式协作。报告提出融合度与基础设施两大衡量指标，归纳了算法思维治理、跨议题迁移能力、敏捷性三大优势，并指出该模式的形成需要大量AI技术主体、技术适应性政府以及枢纽组织三个条件。研究认为，一体化合作治理是人工智能时代提升治理效能的有效路径，为未来治理结构设计提供了新思路。...
以智能基础设施合作共促全球人工智能普惠发展
本文件系统分析了全球人工智能发展面临的“智能鸿沟”问题，指出各国在接入、使用和基础能力上存在显著差距。提出以智能基础设施合作为核心抓手，通过资源池化与服务化降低技术门槛，赋能经济、创新与治理。强调电信运营商在基础设施建设、场景转化和生态整合中的关键纽带作用。针对新兴市场基础设施薄弱、算力分布不均及全球治理碎片化等挑战，建议构建开放共享、利益平衡的多层次合作体系，涵盖双边、区域及全球多边路径。最终呼吁国际社会深化合作，将智能基础设施打造为“数字桥梁”，确保人工智能成为惠及全人类的国际公共产品，助力实现联合国2030年可持续发展目标。...
我国算法治理政策研究报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2022年10月发布，系统研究我国算法治理政策。报告首先分析算法的经济与社会价值及潜在风险，提出“管、促、创”的治理逻辑。其次，比较欧盟、美国、新加坡及国际标准组织在算法治理方面的实践经验。在此基础上，从治理目标、主体、对象、手段和模式五个维度分析我国算法治理现状及问题，如规则缺乏体系性、多部门治理竞争、忽视公共主体责任等。最后提出政策建议，包括实现算法可问责与高质量发展、建立部际联席会议制度、善用技术治理措施、优化多元协同共治模式，并以医疗辅助算法和自动驾驶算法为用例进行具体分析。报告强调算法治理是持续迭代的系统工程。...
2025人工智能合作与治理国际论坛纪要
本文件是2025年11月27-28日在墨尔本大学举办的“2025人工智能合作与治理国际论坛”的会议纪要。论坛以“普惠智能 同筑同享”为主题，由清华大学、墨尔本大学等联合主办，汇聚全球专家学者、政府及企业代表。纪要记录了开幕式及主论坛核心观点（包括让·托德谈AI助力道路安全、斯图尔特·罗素分析AI失控风险、龚克解读中国“人工智能+”战略等），并系统梳理了七个专题论坛的研讨内容：人工智能对高等教育的影响、人工智能素养的定义与对象、人工智能安全的集体行动路径、人工智能赋能产业与社会发展、人工智能与经济治理的关系、大模型的文化对齐与低资源语言适配、负责任人工智能的技术实现方法。文件反映了当前全球人工智能治理的前沿议题、分歧与共识，为政策制定与学术研究提供了重要参考。...
从共识到行动：构建包容普惠的全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2025年7月发布，系统梳理了全球人工智能治理在“发展、安全、公平”三大维度上的基本共识与最新行动（2024年7月至2025年7月）。报告指出，国际社会已逐步形成“以人为本”、统筹发展与安全公平、推动国际合作的治理共识，但仍面临共识脆弱、约束力弱、实施差距大等挑战。最新行动涵盖联合国、中国、美国、欧盟等行为体在推动发展、维护公平和加强安全方面的举措，如中国“人工智能+”行动、美国“星际之门”计划、欧盟《人工智能大陆行动计划》、巴黎AI行动峰会宣言、《威尼斯声明》及《国际人工智能安全报告》等。报告总结认为，当前治理进展与“包容普惠”目标存在实践落差，面临技术迭代与治理速率失配、地缘政治冲突、治理能力结构性不对称等障碍。未来建议包括：坚持“以人为中心”的价值导向，构建敏捷治理框架，建立合作“安全区”与包容性国际协作网络，系统推进全球AI治理能力建设。...
开源人工智能：合作的价值与未来
本报告由上海交通大学、清华大学等机构联合发布，系统探讨了开源人工智能的技术逻辑与核心价值，提出开源正推动人工智能从“竞争”走向“超越竞争的合作”模式。报告总结了中国开源人工智能的发展概况与经验，包括以可及性、公共性、包容性、安全性为底色的生态建设，并首次发布面向中国开源社群的问卷调研结果，揭示参与者对开源价值、风险、与闭源比较及未来演化的认知。最后提出发展“负责任开源人工智能”的五点行动倡议，涵盖研究宣传、治理改革、安全融入、能力建设与合作生态构建，旨在推动全球开源人工智能的可持续与普惠发展。...
共商共建全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院等单位于2024年12月发布，系统阐述了建立全球人工智能治理体系的必要性与紧迫性。报告分析了人工智能技术快速发展带来的广泛风险、不可预测性及负外部性，指出当前国际治理面临合理性、公正性和有效性赤字。梳理了联合国、各国政府、科学界、产业界等多元主体的治理实践与议题进展，涵盖数据治理、算法治理、生成式人工智能治理等。最后提出未来建议：建立包容性的全球治理体系，推动公平、共商、共享的发展治理，以及实现安全、可靠、可控的风险治理，强调以联合国为中心加强国际合作，弥合智能鸿沟，确保人工智能向善发展。...
美国对华人工智能政策：权力博弈还是安全驱动
该学术论文深入分析了美国特朗普与拜登两届政府对华人工智能政策的驱动逻辑。通过区分“权力博弈”与“安全驱动”两种理论视角，论文揭示了美国官僚机构内部（如白宫、国防部、商务部）在维护技术霸权与保障产业链安全之间的政策张力。研究发现，尽管美国致力于通过组建“科技民主联盟”和出口管制打压中国，但在军事智能化应用及供应链稳定性方面存在内部矛盾与安全困境。论文探讨了这种技术政治化对中美战略稳定性的深远影响。...
亚太地区数据跨境流动机制研究报告
本报告聚焦亚太地区数据跨境流动的法律规制与协调机制。报告比较了亚太各主要经济体在数据出境管制、监管体制及数据主权战略上的多元特征（如自律主导型、安全优先型）。研究指出，当前APEC框架下的CBPR体系面临效力不足、参与度低及隐私保护标准不一等障碍，导致“数据壁垒”加剧。报告建议从法规协调、监管合作及制度创新三方面构建协调机制，包括统一保护标准、建立区域性数据清算中心及引入分级分类管理制度。...
全球人工智能治理的立法观察：经验与展望
本报告通过比较美国、欧盟、中国等主要经济体的立法实践，系统分析了全球人工智能治理的差异化路径。报告揭示了美国“创新友好”的弹性监管、欧盟“权利基石”的风险分级严格框架以及中国“发展与安全并重”的本土路径之间的内在逻辑与优劣。报告聚焦数据治理、算法偏见与损害责任等核心议题，指出了全球治理面临的“布鲁塞尔效应”及标准碎片化挑战，并展望了从单域治理向跨界融合、从地域标准向国际共识构建的演进趋势。...
生成式人工智能对网络信息内容治理的挑战及其应对
本报告系统梳理了生成式人工智能对网络信息内容生态的重塑与挑战。报告深入分析了AI引发的“信息失序”风险，包括虚假信息、有害信息及个人信息泄露，并指出了现有平台治理规则在应对新型AIGC服务提供者时的责任困境。报告比较了美国、欧盟及中国在AI监管上的不同路径，并提出了完善治理的具体建议：强化技术与制度协同的内容识别机制、构建针对新型平台的分类规制规则，以及建立适应多主体、多场景的损害责任分配体系。...
全球智能鸿沟的演化趋势、多维影响与合作治理路径
本报告深入剖析了人工智能技术在算力、服务与人才三大维度筑高的全球“智能鸿沟”。报告指出，算力的高度集中化、闭源商业模式的高成本以及顶尖人才的虹吸效应，正在导致发展中国家面临从“梯次追赶”滑向“系统性依附”的风险。报告警示了全球价值链重构中的“替代挤压”与生态代价转移。为应对这一挑战，报告提出了“五位一体”的合作治理路径，包括构建开放基础设施、打造国际公共产品、培育开源生态、强化本土能力建设及完善多边协同机制。...
全球视野下的中国古籍数智化演进与未来趋势报告
本报告由中国人民大学数字人文研究院发布，调研全球中国古籍数字化存量与增量，分析从数字化、数据化、语义化到智能化的四阶段演进。技术路线包括载体数字化（OCR）、文本结构化（命名实体识别）、数据语义化（知识图谱、关联数据）、资源向量化（大模型、RAG、智能体）。典型案例涵盖CBDB、CHGIS、CTEXT、上海图书馆、国际敦煌项目等。提出基于IIIF、关联数据、MCP协议的国际标准应用，并呼吁构建人智协同的全球古籍数智化共同体，制订伦理公约与顶层本体。...
AI参与中国疫情治理的实践——政府和社会的一体化合作治理
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2021年4月发布，系统分析了中国在新冠疫情防控中，政府与社会（AI企业、非政府组织）形成的一体化合作治理模式。该模式中，政府保留决策权，企业和社会组织在决策前提供技术方案、决策后承担执行任务，形成流水线式协作。报告提出融合度与基础设施两大衡量指标，归纳了算法思维治理、跨议题迁移能力、敏捷性三大优势，并指出该模式的形成需要大量AI技术主体、技术适应性政府以及枢纽组织三个条件。研究认为，一体化合作治理是人工智能时代提升治理效能的有效路径，为未来治理结构设计提供了新思路。...
以智能基础设施合作共促全球人工智能普惠发展
本文件系统分析了全球人工智能发展面临的“智能鸿沟”问题，指出各国在接入、使用和基础能力上存在显著差距。提出以智能基础设施合作为核心抓手，通过资源池化与服务化降低技术门槛，赋能经济、创新与治理。强调电信运营商在基础设施建设、场景转化和生态整合中的关键纽带作用。针对新兴市场基础设施薄弱、算力分布不均及全球治理碎片化等挑战，建议构建开放共享、利益平衡的多层次合作体系，涵盖双边、区域及全球多边路径。最终呼吁国际社会深化合作，将智能基础设施打造为“数字桥梁”，确保人工智能成为惠及全人类的国际公共产品，助力实现联合国2030年可持续发展目标。...
我国算法治理政策研究报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2022年10月发布，系统研究我国算法治理政策。报告首先分析算法的经济与社会价值及潜在风险，提出“管、促、创”的治理逻辑。其次，比较欧盟、美国、新加坡及国际标准组织在算法治理方面的实践经验。在此基础上，从治理目标、主体、对象、手段和模式五个维度分析我国算法治理现状及问题，如规则缺乏体系性、多部门治理竞争、忽视公共主体责任等。最后提出政策建议，包括实现算法可问责与高质量发展、建立部际联席会议制度、善用技术治理措施、优化多元协同共治模式，并以医疗辅助算法和自动驾驶算法为用例进行具体分析。报告强调算法治理是持续迭代的系统工程。...
2025人工智能合作与治理国际论坛纪要
本文件是2025年11月27-28日在墨尔本大学举办的“2025人工智能合作与治理国际论坛”的会议纪要。论坛以“普惠智能 同筑同享”为主题，由清华大学、墨尔本大学等联合主办，汇聚全球专家学者、政府及企业代表。纪要记录了开幕式及主论坛核心观点（包括让·托德谈AI助力道路安全、斯图尔特·罗素分析AI失控风险、龚克解读中国“人工智能+”战略等），并系统梳理了七个专题论坛的研讨内容：人工智能对高等教育的影响、人工智能素养的定义与对象、人工智能安全的集体行动路径、人工智能赋能产业与社会发展、人工智能与经济治理的关系、大模型的文化对齐与低资源语言适配、负责任人工智能的技术实现方法。文件反映了当前全球人工智能治理的前沿议题、分歧与共识，为政策制定与学术研究提供了重要参考。...
从共识到行动：构建包容普惠的全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2025年7月发布，系统梳理了全球人工智能治理在“发展、安全、公平”三大维度上的基本共识与最新行动（2024年7月至2025年7月）。报告指出，国际社会已逐步形成“以人为本”、统筹发展与安全公平、推动国际合作的治理共识，但仍面临共识脆弱、约束力弱、实施差距大等挑战。最新行动涵盖联合国、中国、美国、欧盟等行为体在推动发展、维护公平和加强安全方面的举措，如中国“人工智能+”行动、美国“星际之门”计划、欧盟《人工智能大陆行动计划》、巴黎AI行动峰会宣言、《威尼斯声明》及《国际人工智能安全报告》等。报告总结认为，当前治理进展与“包容普惠”目标存在实践落差，面临技术迭代与治理速率失配、地缘政治冲突、治理能力结构性不对称等障碍。未来建议包括：坚持“以人为中心”的价值导向，构建敏捷治理框架，建立合作“安全区”与包容性国际协作网络，系统推进全球AI治理能力建设。...
开源人工智能：合作的价值与未来
本报告由上海交通大学、清华大学等机构联合发布，系统探讨了开源人工智能的技术逻辑与核心价值，提出开源正推动人工智能从“竞争”走向“超越竞争的合作”模式。报告总结了中国开源人工智能的发展概况与经验，包括以可及性、公共性、包容性、安全性为底色的生态建设，并首次发布面向中国开源社群的问卷调研结果，揭示参与者对开源价值、风险、与闭源比较及未来演化的认知。最后提出发展“负责任开源人工智能”的五点行动倡议，涵盖研究宣传、治理改革、安全融入、能力建设与合作生态构建，旨在推动全球开源人工智能的可持续与普惠发展。...
共商共建全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院等单位于2024年12月发布，系统阐述了建立全球人工智能治理体系的必要性与紧迫性。报告分析了人工智能技术快速发展带来的广泛风险、不可预测性及负外部性，指出当前国际治理面临合理性、公正性和有效性赤字。梳理了联合国、各国政府、科学界、产业界等多元主体的治理实践与议题进展，涵盖数据治理、算法治理、生成式人工智能治理等。最后提出未来建议：建立包容性的全球治理体系，推动公平、共商、共享的发展治理，以及实现安全、可靠、可控的风险治理，强调以联合国为中心加强国际合作，弥合智能鸿沟，确保人工智能向善发展。...
美国对华人工智能政策：权力博弈还是安全驱动
该学术论文深入分析了美国特朗普与拜登两届政府对华人工智能政策的驱动逻辑。通过区分“权力博弈”与“安全驱动”两种理论视角，论文揭示了美国官僚机构内部（如白宫、国防部、商务部）在维护技术霸权与保障产业链安全之间的政策张力。研究发现，尽管美国致力于通过组建“科技民主联盟”和出口管制打压中国，但在军事智能化应用及供应链稳定性方面存在内部矛盾与安全困境。论文探讨了这种技术政治化对中美战略稳定性的深远影响。...
亚太地区数据跨境流动机制研究报告
本报告聚焦亚太地区数据跨境流动的法律规制与协调机制。报告比较了亚太各主要经济体在数据出境管制、监管体制及数据主权战略上的多元特征（如自律主导型、安全优先型）。研究指出，当前APEC框架下的CBPR体系面临效力不足、参与度低及隐私保护标准不一等障碍，导致“数据壁垒”加剧。报告建议从法规协调、监管合作及制度创新三方面构建协调机制，包括统一保护标准、建立区域性数据清算中心及引入分级分类管理制度。...
全球人工智能治理的立法观察：经验与展望
本报告通过比较美国、欧盟、中国等主要经济体的立法实践，系统分析了全球人工智能治理的差异化路径。报告揭示了美国“创新友好”的弹性监管、欧盟“权利基石”的风险分级严格框架以及中国“发展与安全并重”的本土路径之间的内在逻辑与优劣。报告聚焦数据治理、算法偏见与损害责任等核心议题，指出了全球治理面临的“布鲁塞尔效应”及标准碎片化挑战，并展望了从单域治理向跨界融合、从地域标准向国际共识构建的演进趋势。...
生成式人工智能对网络信息内容治理的挑战及其应对
本报告系统梳理了生成式人工智能对网络信息内容生态的重塑与挑战。报告深入分析了AI引发的“信息失序”风险，包括虚假信息、有害信息及个人信息泄露，并指出了现有平台治理规则在应对新型AIGC服务提供者时的责任困境。报告比较了美国、欧盟及中国在AI监管上的不同路径，并提出了完善治理的具体建议：强化技术与制度协同的内容识别机制、构建针对新型平台的分类规制规则，以及建立适应多主体、多场景的损害责任分配体系。...
全球智能鸿沟的演化趋势、多维影响与合作治理路径
本报告深入剖析了人工智能技术在算力、服务与人才三大维度筑高的全球“智能鸿沟”。报告指出，算力的高度集中化、闭源商业模式的高成本以及顶尖人才的虹吸效应，正在导致发展中国家面临从“梯次追赶”滑向“系统性依附”的风险。报告警示了全球价值链重构中的“替代挤压”与生态代价转移。为应对这一挑战，报告提出了“五位一体”的合作治理路径，包括构建开放基础设施、打造国际公共产品、培育开源生态、强化本土能力建设及完善多边协同机制。...
全球视野下的中国古籍数智化演进与未来趋势报告
本报告由中国人民大学数字人文研究院发布，调研全球中国古籍数字化存量与增量，分析从数字化、数据化、语义化到智能化的四阶段演进。技术路线包括载体数字化（OCR）、文本结构化（命名实体识别）、数据语义化（知识图谱、关联数据）、资源向量化（大模型、RAG、智能体）。典型案例涵盖CBDB、CHGIS、CTEXT、上海图书馆、国际敦煌项目等。提出基于IIIF、关联数据、MCP协议的国际标准应用，并呼吁构建人智协同的全球古籍数智化共同体，制订伦理公约与顶层本体。...
AI参与中国疫情治理的实践——政府和社会的一体化合作治理
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2021年4月发布，系统分析了中国在新冠疫情防控中，政府与社会（AI企业、非政府组织）形成的一体化合作治理模式。该模式中，政府保留决策权，企业和社会组织在决策前提供技术方案、决策后承担执行任务，形成流水线式协作。报告提出融合度与基础设施两大衡量指标，归纳了算法思维治理、跨议题迁移能力、敏捷性三大优势，并指出该模式的形成需要大量AI技术主体、技术适应性政府以及枢纽组织三个条件。研究认为，一体化合作治理是人工智能时代提升治理效能的有效路径，为未来治理结构设计提供了新思路。...
以智能基础设施合作共促全球人工智能普惠发展
本文件系统分析了全球人工智能发展面临的“智能鸿沟”问题，指出各国在接入、使用和基础能力上存在显著差距。提出以智能基础设施合作为核心抓手，通过资源池化与服务化降低技术门槛，赋能经济、创新与治理。强调电信运营商在基础设施建设、场景转化和生态整合中的关键纽带作用。针对新兴市场基础设施薄弱、算力分布不均及全球治理碎片化等挑战，建议构建开放共享、利益平衡的多层次合作体系，涵盖双边、区域及全球多边路径。最终呼吁国际社会深化合作，将智能基础设施打造为“数字桥梁”，确保人工智能成为惠及全人类的国际公共产品，助力实现联合国2030年可持续发展目标。...
我国算法治理政策研究报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2022年10月发布，系统研究我国算法治理政策。报告首先分析算法的经济与社会价值及潜在风险，提出“管、促、创”的治理逻辑。其次，比较欧盟、美国、新加坡及国际标准组织在算法治理方面的实践经验。在此基础上，从治理目标、主体、对象、手段和模式五个维度分析我国算法治理现状及问题，如规则缺乏体系性、多部门治理竞争、忽视公共主体责任等。最后提出政策建议，包括实现算法可问责与高质量发展、建立部际联席会议制度、善用技术治理措施、优化多元协同共治模式，并以医疗辅助算法和自动驾驶算法为用例进行具体分析。报告强调算法治理是持续迭代的系统工程。...
2025人工智能合作与治理国际论坛纪要
本文件是2025年11月27-28日在墨尔本大学举办的“2025人工智能合作与治理国际论坛”的会议纪要。论坛以“普惠智能 同筑同享”为主题，由清华大学、墨尔本大学等联合主办，汇聚全球专家学者、政府及企业代表。纪要记录了开幕式及主论坛核心观点（包括让·托德谈AI助力道路安全、斯图尔特·罗素分析AI失控风险、龚克解读中国“人工智能+”战略等），并系统梳理了七个专题论坛的研讨内容：人工智能对高等教育的影响、人工智能素养的定义与对象、人工智能安全的集体行动路径、人工智能赋能产业与社会发展、人工智能与经济治理的关系、大模型的文化对齐与低资源语言适配、负责任人工智能的技术实现方法。文件反映了当前全球人工智能治理的前沿议题、分歧与共识，为政策制定与学术研究提供了重要参考。...
从共识到行动：构建包容普惠的全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2025年7月发布，系统梳理了全球人工智能治理在“发展、安全、公平”三大维度上的基本共识与最新行动（2024年7月至2025年7月）。报告指出，国际社会已逐步形成“以人为本”、统筹发展与安全公平、推动国际合作的治理共识，但仍面临共识脆弱、约束力弱、实施差距大等挑战。最新行动涵盖联合国、中国、美国、欧盟等行为体在推动发展、维护公平和加强安全方面的举措，如中国“人工智能+”行动、美国“星际之门”计划、欧盟《人工智能大陆行动计划》、巴黎AI行动峰会宣言、《威尼斯声明》及《国际人工智能安全报告》等。报告总结认为，当前治理进展与“包容普惠”目标存在实践落差，面临技术迭代与治理速率失配、地缘政治冲突、治理能力结构性不对称等障碍。未来建议包括：坚持“以人为中心”的价值导向，构建敏捷治理框架，建立合作“安全区”与包容性国际协作网络，系统推进全球AI治理能力建设。...
开源人工智能：合作的价值与未来
本报告由上海交通大学、清华大学等机构联合发布，系统探讨了开源人工智能的技术逻辑与核心价值，提出开源正推动人工智能从“竞争”走向“超越竞争的合作”模式。报告总结了中国开源人工智能的发展概况与经验，包括以可及性、公共性、包容性、安全性为底色的生态建设，并首次发布面向中国开源社群的问卷调研结果，揭示参与者对开源价值、风险、与闭源比较及未来演化的认知。最后提出发展“负责任开源人工智能”的五点行动倡议，涵盖研究宣传、治理改革、安全融入、能力建设与合作生态构建，旨在推动全球开源人工智能的可持续与普惠发展。...
共商共建全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院等单位于2024年12月发布，系统阐述了建立全球人工智能治理体系的必要性与紧迫性。报告分析了人工智能技术快速发展带来的广泛风险、不可预测性及负外部性，指出当前国际治理面临合理性、公正性和有效性赤字。梳理了联合国、各国政府、科学界、产业界等多元主体的治理实践与议题进展，涵盖数据治理、算法治理、生成式人工智能治理等。最后提出未来建议：建立包容性的全球治理体系，推动公平、共商、共享的发展治理，以及实现安全、可靠、可控的风险治理，强调以联合国为中心加强国际合作，弥合智能鸿沟，确保人工智能向善发展。...
美国对华人工智能政策：权力博弈还是安全驱动
该学术论文深入分析了美国特朗普与拜登两届政府对华人工智能政策的驱动逻辑。通过区分“权力博弈”与“安全驱动”两种理论视角，论文揭示了美国官僚机构内部（如白宫、国防部、商务部）在维护技术霸权与保障产业链安全之间的政策张力。研究发现，尽管美国致力于通过组建“科技民主联盟”和出口管制打压中国，但在军事智能化应用及供应链稳定性方面存在内部矛盾与安全困境。论文探讨了这种技术政治化对中美战略稳定性的深远影响。...
亚太地区数据跨境流动机制研究报告
本报告聚焦亚太地区数据跨境流动的法律规制与协调机制。报告比较了亚太各主要经济体在数据出境管制、监管体制及数据主权战略上的多元特征（如自律主导型、安全优先型）。研究指出，当前APEC框架下的CBPR体系面临效力不足、参与度低及隐私保护标准不一等障碍，导致“数据壁垒”加剧。报告建议从法规协调、监管合作及制度创新三方面构建协调机制，包括统一保护标准、建立区域性数据清算中心及引入分级分类管理制度。...
全球人工智能治理的立法观察：经验与展望
本报告通过比较美国、欧盟、中国等主要经济体的立法实践，系统分析了全球人工智能治理的差异化路径。报告揭示了美国“创新友好”的弹性监管、欧盟“权利基石”的风险分级严格框架以及中国“发展与安全并重”的本土路径之间的内在逻辑与优劣。报告聚焦数据治理、算法偏见与损害责任等核心议题，指出了全球治理面临的“布鲁塞尔效应”及标准碎片化挑战，并展望了从单域治理向跨界融合、从地域标准向国际共识构建的演进趋势。...
生成式人工智能对网络信息内容治理的挑战及其应对
本报告系统梳理了生成式人工智能对网络信息内容生态的重塑与挑战。报告深入分析了AI引发的“信息失序”风险，包括虚假信息、有害信息及个人信息泄露，并指出了现有平台治理规则在应对新型AIGC服务提供者时的责任困境。报告比较了美国、欧盟及中国在AI监管上的不同路径，并提出了完善治理的具体建议：强化技术与制度协同的内容识别机制、构建针对新型平台的分类规制规则，以及建立适应多主体、多场景的损害责任分配体系。...
全球智能鸿沟的演化趋势、多维影响与合作治理路径
本报告深入剖析了人工智能技术在算力、服务与人才三大维度筑高的全球“智能鸿沟”。报告指出，算力的高度集中化、闭源商业模式的高成本以及顶尖人才的虹吸效应，正在导致发展中国家面临从“梯次追赶”滑向“系统性依附”的风险。报告警示了全球价值链重构中的“替代挤压”与生态代价转移。为应对这一挑战，报告提出了“五位一体”的合作治理路径，包括构建开放基础设施、打造国际公共产品、培育开源生态、强化本土能力建设及完善多边协同机制。...
全球视野下的中国古籍数智化演进与未来趋势报告
本报告由中国人民大学数字人文研究院发布，调研全球中国古籍数字化存量与增量，分析从数字化、数据化、语义化到智能化的四阶段演进。技术路线包括载体数字化（OCR）、文本结构化（命名实体识别）、数据语义化（知识图谱、关联数据）、资源向量化（大模型、RAG、智能体）。典型案例涵盖CBDB、CHGIS、CTEXT、上海图书馆、国际敦煌项目等。提出基于IIIF、关联数据、MCP协议的国际标准应用，并呼吁构建人智协同的全球古籍数智化共同体，制订伦理公约与顶层本体。...
AI参与中国疫情治理的实践——政府和社会的一体化合作治理
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2021年4月发布，系统分析了中国在新冠疫情防控中，政府与社会（AI企业、非政府组织）形成的一体化合作治理模式。该模式中，政府保留决策权，企业和社会组织在决策前提供技术方案、决策后承担执行任务，形成流水线式协作。报告提出融合度与基础设施两大衡量指标，归纳了算法思维治理、跨议题迁移能力、敏捷性三大优势，并指出该模式的形成需要大量AI技术主体、技术适应性政府以及枢纽组织三个条件。研究认为，一体化合作治理是人工智能时代提升治理效能的有效路径，为未来治理结构设计提供了新思路。...
以智能基础设施合作共促全球人工智能普惠发展
本文件系统分析了全球人工智能发展面临的“智能鸿沟”问题，指出各国在接入、使用和基础能力上存在显著差距。提出以智能基础设施合作为核心抓手，通过资源池化与服务化降低技术门槛，赋能经济、创新与治理。强调电信运营商在基础设施建设、场景转化和生态整合中的关键纽带作用。针对新兴市场基础设施薄弱、算力分布不均及全球治理碎片化等挑战，建议构建开放共享、利益平衡的多层次合作体系，涵盖双边、区域及全球多边路径。最终呼吁国际社会深化合作，将智能基础设施打造为“数字桥梁”，确保人工智能成为惠及全人类的国际公共产品，助力实现联合国2030年可持续发展目标。...
我国算法治理政策研究报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2022年10月发布，系统研究我国算法治理政策。报告首先分析算法的经济与社会价值及潜在风险，提出“管、促、创”的治理逻辑。其次，比较欧盟、美国、新加坡及国际标准组织在算法治理方面的实践经验。在此基础上，从治理目标、主体、对象、手段和模式五个维度分析我国算法治理现状及问题，如规则缺乏体系性、多部门治理竞争、忽视公共主体责任等。最后提出政策建议，包括实现算法可问责与高质量发展、建立部际联席会议制度、善用技术治理措施、优化多元协同共治模式，并以医疗辅助算法和自动驾驶算法为用例进行具体分析。报告强调算法治理是持续迭代的系统工程。...
2025人工智能合作与治理国际论坛纪要
本文件是2025年11月27-28日在墨尔本大学举办的“2025人工智能合作与治理国际论坛”的会议纪要。论坛以“普惠智能 同筑同享”为主题，由清华大学、墨尔本大学等联合主办，汇聚全球专家学者、政府及企业代表。纪要记录了开幕式及主论坛核心观点（包括让·托德谈AI助力道路安全、斯图尔特·罗素分析AI失控风险、龚克解读中国“人工智能+”战略等），并系统梳理了七个专题论坛的研讨内容：人工智能对高等教育的影响、人工智能素养的定义与对象、人工智能安全的集体行动路径、人工智能赋能产业与社会发展、人工智能与经济治理的关系、大模型的文化对齐与低资源语言适配、负责任人工智能的技术实现方法。文件反映了当前全球人工智能治理的前沿议题、分歧与共识，为政策制定与学术研究提供了重要参考。...
从共识到行动：构建包容普惠的全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2025年7月发布，系统梳理了全球人工智能治理在“发展、安全、公平”三大维度上的基本共识与最新行动（2024年7月至2025年7月）。报告指出，国际社会已逐步形成“以人为本”、统筹发展与安全公平、推动国际合作的治理共识，但仍面临共识脆弱、约束力弱、实施差距大等挑战。最新行动涵盖联合国、中国、美国、欧盟等行为体在推动发展、维护公平和加强安全方面的举措，如中国“人工智能+”行动、美国“星际之门”计划、欧盟《人工智能大陆行动计划》、巴黎AI行动峰会宣言、《威尼斯声明》及《国际人工智能安全报告》等。报告总结认为，当前治理进展与“包容普惠”目标存在实践落差，面临技术迭代与治理速率失配、地缘政治冲突、治理能力结构性不对称等障碍。未来建议包括：坚持“以人为中心”的价值导向，构建敏捷治理框架，建立合作“安全区”与包容性国际协作网络，系统推进全球AI治理能力建设。...
开源人工智能：合作的价值与未来
本报告由上海交通大学、清华大学等机构联合发布，系统探讨了开源人工智能的技术逻辑与核心价值，提出开源正推动人工智能从“竞争”走向“超越竞争的合作”模式。报告总结了中国开源人工智能的发展概况与经验，包括以可及性、公共性、包容性、安全性为底色的生态建设，并首次发布面向中国开源社群的问卷调研结果，揭示参与者对开源价值、风险、与闭源比较及未来演化的认知。最后提出发展“负责任开源人工智能”的五点行动倡议，涵盖研究宣传、治理改革、安全融入、能力建设与合作生态构建，旨在推动全球开源人工智能的可持续与普惠发展。...
共商共建全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院等单位于2024年12月发布，系统阐述了建立全球人工智能治理体系的必要性与紧迫性。报告分析了人工智能技术快速发展带来的广泛风险、不可预测性及负外部性，指出当前国际治理面临合理性、公正性和有效性赤字。梳理了联合国、各国政府、科学界、产业界等多元主体的治理实践与议题进展，涵盖数据治理、算法治理、生成式人工智能治理等。最后提出未来建议：建立包容性的全球治理体系，推动公平、共商、共享的发展治理，以及实现安全、可靠、可控的风险治理，强调以联合国为中心加强国际合作，弥合智能鸿沟，确保人工智能向善发展。...
美国对华人工智能政策：权力博弈还是安全驱动
该学术论文深入分析了美国特朗普与拜登两届政府对华人工智能政策的驱动逻辑。通过区分“权力博弈”与“安全驱动”两种理论视角，论文揭示了美国官僚机构内部（如白宫、国防部、商务部）在维护技术霸权与保障产业链安全之间的政策张力。研究发现，尽管美国致力于通过组建“科技民主联盟”和出口管制打压中国，但在军事智能化应用及供应链稳定性方面存在内部矛盾与安全困境。论文探讨了这种技术政治化对中美战略稳定性的深远影响。...
亚太地区数据跨境流动机制研究报告
本报告聚焦亚太地区数据跨境流动的法律规制与协调机制。报告比较了亚太各主要经济体在数据出境管制、监管体制及数据主权战略上的多元特征（如自律主导型、安全优先型）。研究指出，当前APEC框架下的CBPR体系面临效力不足、参与度低及隐私保护标准不一等障碍，导致“数据壁垒”加剧。报告建议从法规协调、监管合作及制度创新三方面构建协调机制，包括统一保护标准、建立区域性数据清算中心及引入分级分类管理制度。...
全球人工智能治理的立法观察：经验与展望
本报告通过比较美国、欧盟、中国等主要经济体的立法实践，系统分析了全球人工智能治理的差异化路径。报告揭示了美国“创新友好”的弹性监管、欧盟“权利基石”的风险分级严格框架以及中国“发展与安全并重”的本土路径之间的内在逻辑与优劣。报告聚焦数据治理、算法偏见与损害责任等核心议题，指出了全球治理面临的“布鲁塞尔效应”及标准碎片化挑战，并展望了从单域治理向跨界融合、从地域标准向国际共识构建的演进趋势。...
生成式人工智能对网络信息内容治理的挑战及其应对
本报告系统梳理了生成式人工智能对网络信息内容生态的重塑与挑战。报告深入分析了AI引发的“信息失序”风险，包括虚假信息、有害信息及个人信息泄露，并指出了现有平台治理规则在应对新型AIGC服务提供者时的责任困境。报告比较了美国、欧盟及中国在AI监管上的不同路径，并提出了完善治理的具体建议：强化技术与制度协同的内容识别机制、构建针对新型平台的分类规制规则，以及建立适应多主体、多场景的损害责任分配体系。...
全球智能鸿沟的演化趋势、多维影响与合作治理路径
本报告深入剖析了人工智能技术在算力、服务与人才三大维度筑高的全球“智能鸿沟”。报告指出，算力的高度集中化、闭源商业模式的高成本以及顶尖人才的虹吸效应，正在导致发展中国家面临从“梯次追赶”滑向“系统性依附”的风险。报告警示了全球价值链重构中的“替代挤压”与生态代价转移。为应对这一挑战，报告提出了“五位一体”的合作治理路径，包括构建开放基础设施、打造国际公共产品、培育开源生态、强化本土能力建设及完善多边协同机制。...
全球视野下的中国古籍数智化演进与未来趋势报告
本报告由中国人民大学数字人文研究院发布，调研全球中国古籍数字化存量与增量，分析从数字化、数据化、语义化到智能化的四阶段演进。技术路线包括载体数字化（OCR）、文本结构化（命名实体识别）、数据语义化（知识图谱、关联数据）、资源向量化（大模型、RAG、智能体）。典型案例涵盖CBDB、CHGIS、CTEXT、上海图书馆、国际敦煌项目等。提出基于IIIF、关联数据、MCP协议的国际标准应用，并呼吁构建人智协同的全球古籍数智化共同体，制订伦理公约与顶层本体。...
AI参与中国疫情治理的实践——政府和社会的一体化合作治理
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2021年4月发布，系统分析了中国在新冠疫情防控中，政府与社会（AI企业、非政府组织）形成的一体化合作治理模式。该模式中，政府保留决策权，企业和社会组织在决策前提供技术方案、决策后承担执行任务，形成流水线式协作。报告提出融合度与基础设施两大衡量指标，归纳了算法思维治理、跨议题迁移能力、敏捷性三大优势，并指出该模式的形成需要大量AI技术主体、技术适应性政府以及枢纽组织三个条件。研究认为，一体化合作治理是人工智能时代提升治理效能的有效路径，为未来治理结构设计提供了新思路。...
以智能基础设施合作共促全球人工智能普惠发展
本文件系统分析了全球人工智能发展面临的“智能鸿沟”问题，指出各国在接入、使用和基础能力上存在显著差距。提出以智能基础设施合作为核心抓手，通过资源池化与服务化降低技术门槛，赋能经济、创新与治理。强调电信运营商在基础设施建设、场景转化和生态整合中的关键纽带作用。针对新兴市场基础设施薄弱、算力分布不均及全球治理碎片化等挑战，建议构建开放共享、利益平衡的多层次合作体系，涵盖双边、区域及全球多边路径。最终呼吁国际社会深化合作，将智能基础设施打造为“数字桥梁”，确保人工智能成为惠及全人类的国际公共产品，助力实现联合国2030年可持续发展目标。...
我国算法治理政策研究报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2022年10月发布，系统研究我国算法治理政策。报告首先分析算法的经济与社会价值及潜在风险，提出“管、促、创”的治理逻辑。其次，比较欧盟、美国、新加坡及国际标准组织在算法治理方面的实践经验。在此基础上，从治理目标、主体、对象、手段和模式五个维度分析我国算法治理现状及问题，如规则缺乏体系性、多部门治理竞争、忽视公共主体责任等。最后提出政策建议，包括实现算法可问责与高质量发展、建立部际联席会议制度、善用技术治理措施、优化多元协同共治模式，并以医疗辅助算法和自动驾驶算法为用例进行具体分析。报告强调算法治理是持续迭代的系统工程。...
2025人工智能合作与治理国际论坛纪要
本文件是2025年11月27-28日在墨尔本大学举办的“2025人工智能合作与治理国际论坛”的会议纪要。论坛以“普惠智能 同筑同享”为主题，由清华大学、墨尔本大学等联合主办，汇聚全球专家学者、政府及企业代表。纪要记录了开幕式及主论坛核心观点（包括让·托德谈AI助力道路安全、斯图尔特·罗素分析AI失控风险、龚克解读中国“人工智能+”战略等），并系统梳理了七个专题论坛的研讨内容：人工智能对高等教育的影响、人工智能素养的定义与对象、人工智能安全的集体行动路径、人工智能赋能产业与社会发展、人工智能与经济治理的关系、大模型的文化对齐与低资源语言适配、负责任人工智能的技术实现方法。文件反映了当前全球人工智能治理的前沿议题、分歧与共识，为政策制定与学术研究提供了重要参考。...
从共识到行动：构建包容普惠的全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2025年7月发布，系统梳理了全球人工智能治理在“发展、安全、公平”三大维度上的基本共识与最新行动（2024年7月至2025年7月）。报告指出，国际社会已逐步形成“以人为本”、统筹发展与安全公平、推动国际合作的治理共识，但仍面临共识脆弱、约束力弱、实施差距大等挑战。最新行动涵盖联合国、中国、美国、欧盟等行为体在推动发展、维护公平和加强安全方面的举措，如中国“人工智能+”行动、美国“星际之门”计划、欧盟《人工智能大陆行动计划》、巴黎AI行动峰会宣言、《威尼斯声明》及《国际人工智能安全报告》等。报告总结认为，当前治理进展与“包容普惠”目标存在实践落差，面临技术迭代与治理速率失配、地缘政治冲突、治理能力结构性不对称等障碍。未来建议包括：坚持“以人为中心”的价值导向，构建敏捷治理框架，建立合作“安全区”与包容性国际协作网络，系统推进全球AI治理能力建设。...
开源人工智能：合作的价值与未来
本报告由上海交通大学、清华大学等机构联合发布，系统探讨了开源人工智能的技术逻辑与核心价值，提出开源正推动人工智能从“竞争”走向“超越竞争的合作”模式。报告总结了中国开源人工智能的发展概况与经验，包括以可及性、公共性、包容性、安全性为底色的生态建设，并首次发布面向中国开源社群的问卷调研结果，揭示参与者对开源价值、风险、与闭源比较及未来演化的认知。最后提出发展“负责任开源人工智能”的五点行动倡议，涵盖研究宣传、治理改革、安全融入、能力建设与合作生态构建，旨在推动全球开源人工智能的可持续与普惠发展。...
共商共建全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院等单位于2024年12月发布，系统阐述了建立全球人工智能治理体系的必要性与紧迫性。报告分析了人工智能技术快速发展带来的广泛风险、不可预测性及负外部性，指出当前国际治理面临合理性、公正性和有效性赤字。梳理了联合国、各国政府、科学界、产业界等多元主体的治理实践与议题进展，涵盖数据治理、算法治理、生成式人工智能治理等。最后提出未来建议：建立包容性的全球治理体系，推动公平、共商、共享的发展治理，以及实现安全、可靠、可控的风险治理，强调以联合国为中心加强国际合作，弥合智能鸿沟，确保人工智能向善发展。...
美国对华人工智能政策：权力博弈还是安全驱动
该学术论文深入分析了美国特朗普与拜登两届政府对华人工智能政策的驱动逻辑。通过区分“权力博弈”与“安全驱动”两种理论视角，论文揭示了美国官僚机构内部（如白宫、国防部、商务部）在维护技术霸权与保障产业链安全之间的政策张力。研究发现，尽管美国致力于通过组建“科技民主联盟”和出口管制打压中国，但在军事智能化应用及供应链稳定性方面存在内部矛盾与安全困境。论文探讨了这种技术政治化对中美战略稳定性的深远影响。...
亚太地区数据跨境流动机制研究报告
本报告聚焦亚太地区数据跨境流动的法律规制与协调机制。报告比较了亚太各主要经济体在数据出境管制、监管体制及数据主权战略上的多元特征（如自律主导型、安全优先型）。研究指出，当前APEC框架下的CBPR体系面临效力不足、参与度低及隐私保护标准不一等障碍，导致“数据壁垒”加剧。报告建议从法规协调、监管合作及制度创新三方面构建协调机制，包括统一保护标准、建立区域性数据清算中心及引入分级分类管理制度。...
全球人工智能治理的立法观察：经验与展望
本报告通过比较美国、欧盟、中国等主要经济体的立法实践，系统分析了全球人工智能治理的差异化路径。报告揭示了美国“创新友好”的弹性监管、欧盟“权利基石”的风险分级严格框架以及中国“发展与安全并重”的本土路径之间的内在逻辑与优劣。报告聚焦数据治理、算法偏见与损害责任等核心议题，指出了全球治理面临的“布鲁塞尔效应”及标准碎片化挑战，并展望了从单域治理向跨界融合、从地域标准向国际共识构建的演进趋势。...
生成式人工智能对网络信息内容治理的挑战及其应对
本报告系统梳理了生成式人工智能对网络信息内容生态的重塑与挑战。报告深入分析了AI引发的“信息失序”风险，包括虚假信息、有害信息及个人信息泄露，并指出了现有平台治理规则在应对新型AIGC服务提供者时的责任困境。报告比较了美国、欧盟及中国在AI监管上的不同路径，并提出了完善治理的具体建议：强化技术与制度协同的内容识别机制、构建针对新型平台的分类规制规则，以及建立适应多主体、多场景的损害责任分配体系。...
全球智能鸿沟的演化趋势、多维影响与合作治理路径
本报告深入剖析了人工智能技术在算力、服务与人才三大维度筑高的全球“智能鸿沟”。报告指出，算力的高度集中化、闭源商业模式的高成本以及顶尖人才的虹吸效应，正在导致发展中国家面临从“梯次追赶”滑向“系统性依附”的风险。报告警示了全球价值链重构中的“替代挤压”与生态代价转移。为应对这一挑战，报告提出了“五位一体”的合作治理路径，包括构建开放基础设施、打造国际公共产品、培育开源生态、强化本土能力建设及完善多边协同机制。...
全球视野下的中国古籍数智化演进与未来趋势报告
本报告由中国人民大学数字人文研究院发布，调研全球中国古籍数字化存量与增量，分析从数字化、数据化、语义化到智能化的四阶段演进。技术路线包括载体数字化（OCR）、文本结构化（命名实体识别）、数据语义化（知识图谱、关联数据）、资源向量化（大模型、RAG、智能体）。典型案例涵盖CBDB、CHGIS、CTEXT、上海图书馆、国际敦煌项目等。提出基于IIIF、关联数据、MCP协议的国际标准应用，并呼吁构建人智协同的全球古籍数智化共同体，制订伦理公约与顶层本体。...
AI参与中国疫情治理的实践——政府和社会的一体化合作治理
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2021年4月发布，系统分析了中国在新冠疫情防控中，政府与社会（AI企业、非政府组织）形成的一体化合作治理模式。该模式中，政府保留决策权，企业和社会组织在决策前提供技术方案、决策后承担执行任务，形成流水线式协作。报告提出融合度与基础设施两大衡量指标，归纳了算法思维治理、跨议题迁移能力、敏捷性三大优势，并指出该模式的形成需要大量AI技术主体、技术适应性政府以及枢纽组织三个条件。研究认为，一体化合作治理是人工智能时代提升治理效能的有效路径，为未来治理结构设计提供了新思路。...
以智能基础设施合作共促全球人工智能普惠发展
本文件系统分析了全球人工智能发展面临的“智能鸿沟”问题，指出各国在接入、使用和基础能力上存在显著差距。提出以智能基础设施合作为核心抓手，通过资源池化与服务化降低技术门槛，赋能经济、创新与治理。强调电信运营商在基础设施建设、场景转化和生态整合中的关键纽带作用。针对新兴市场基础设施薄弱、算力分布不均及全球治理碎片化等挑战，建议构建开放共享、利益平衡的多层次合作体系，涵盖双边、区域及全球多边路径。最终呼吁国际社会深化合作，将智能基础设施打造为“数字桥梁”，确保人工智能成为惠及全人类的国际公共产品，助力实现联合国2030年可持续发展目标。...
我国算法治理政策研究报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2022年10月发布，系统研究我国算法治理政策。报告首先分析算法的经济与社会价值及潜在风险，提出“管、促、创”的治理逻辑。其次，比较欧盟、美国、新加坡及国际标准组织在算法治理方面的实践经验。在此基础上，从治理目标、主体、对象、手段和模式五个维度分析我国算法治理现状及问题，如规则缺乏体系性、多部门治理竞争、忽视公共主体责任等。最后提出政策建议，包括实现算法可问责与高质量发展、建立部际联席会议制度、善用技术治理措施、优化多元协同共治模式，并以医疗辅助算法和自动驾驶算法为用例进行具体分析。报告强调算法治理是持续迭代的系统工程。...
2025人工智能合作与治理国际论坛纪要
本文件是2025年11月27-28日在墨尔本大学举办的“2025人工智能合作与治理国际论坛”的会议纪要。论坛以“普惠智能 同筑同享”为主题，由清华大学、墨尔本大学等联合主办，汇聚全球专家学者、政府及企业代表。纪要记录了开幕式及主论坛核心观点（包括让·托德谈AI助力道路安全、斯图尔特·罗素分析AI失控风险、龚克解读中国“人工智能+”战略等），并系统梳理了七个专题论坛的研讨内容：人工智能对高等教育的影响、人工智能素养的定义与对象、人工智能安全的集体行动路径、人工智能赋能产业与社会发展、人工智能与经济治理的关系、大模型的文化对齐与低资源语言适配、负责任人工智能的技术实现方法。文件反映了当前全球人工智能治理的前沿议题、分歧与共识，为政策制定与学术研究提供了重要参考。...
从共识到行动：构建包容普惠的全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2025年7月发布，系统梳理了全球人工智能治理在“发展、安全、公平”三大维度上的基本共识与最新行动（2024年7月至2025年7月）。报告指出，国际社会已逐步形成“以人为本”、统筹发展与安全公平、推动国际合作的治理共识，但仍面临共识脆弱、约束力弱、实施差距大等挑战。最新行动涵盖联合国、中国、美国、欧盟等行为体在推动发展、维护公平和加强安全方面的举措，如中国“人工智能+”行动、美国“星际之门”计划、欧盟《人工智能大陆行动计划》、巴黎AI行动峰会宣言、《威尼斯声明》及《国际人工智能安全报告》等。报告总结认为，当前治理进展与“包容普惠”目标存在实践落差，面临技术迭代与治理速率失配、地缘政治冲突、治理能力结构性不对称等障碍。未来建议包括：坚持“以人为中心”的价值导向，构建敏捷治理框架，建立合作“安全区”与包容性国际协作网络，系统推进全球AI治理能力建设。...
开源人工智能：合作的价值与未来
本报告由上海交通大学、清华大学等机构联合发布，系统探讨了开源人工智能的技术逻辑与核心价值，提出开源正推动人工智能从“竞争”走向“超越竞争的合作”模式。报告总结了中国开源人工智能的发展概况与经验，包括以可及性、公共性、包容性、安全性为底色的生态建设，并首次发布面向中国开源社群的问卷调研结果，揭示参与者对开源价值、风险、与闭源比较及未来演化的认知。最后提出发展“负责任开源人工智能”的五点行动倡议，涵盖研究宣传、治理改革、安全融入、能力建设与合作生态构建，旨在推动全球开源人工智能的可持续与普惠发展。...
共商共建全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院等单位于2024年12月发布，系统阐述了建立全球人工智能治理体系的必要性与紧迫性。报告分析了人工智能技术快速发展带来的广泛风险、不可预测性及负外部性，指出当前国际治理面临合理性、公正性和有效性赤字。梳理了联合国、各国政府、科学界、产业界等多元主体的治理实践与议题进展，涵盖数据治理、算法治理、生成式人工智能治理等。最后提出未来建议：建立包容性的全球治理体系，推动公平、共商、共享的发展治理，以及实现安全、可靠、可控的风险治理，强调以联合国为中心加强国际合作，弥合智能鸿沟，确保人工智能向善发展。...