Club提要：北京对话特约专家、中国科学院肖尤丹教授指出，在全球人工智能快速演进背景下，AI治理体系正面临规则制定、能力建设与利益分配三重结构性失衡。他在北京对话发言指出，现行国际规范仍由少数发达经济体主导，全球南方在发展权、技术获取与能力建设方面处于被动位置；同时，技术创新速度远超安全监管能力，风险与收益在不同国家和群体间高度不对称。基于此，肖尤丹阐述了中俄在全球AI治理、能力建设与前沿产业合作中的互补优势，提出通过联合倡议、多边对话、共享算力与安全评估平台、以及面向发展中国家的示范性项目，推动以发展为导向、兼顾安全与公平的人工智能治理新路径。
肖尤丹就全球人工智能治理发表看法(图源：北京对话)
12月5日，“世界秩序与全球治理：中俄视角与协同路径”（Towards Greater Coherence in the Approaches of Russia and China to the Modern World Order）对话会在北京举行。本次对话由北京对话与俄罗斯瓦尔代国际辩论俱乐部联合主办，来自中俄两国的20余位专家学者与会。
北京对话获授权发布中国科学院肖尤丹教授讲话实录如下：
围绕这一环节的话题，我谈一谈我自己对于全球人工智能治理、发展中国家科技发展，还有高新技术产业合作这三个方面的看法，特别是中俄合作如何在这方面一起发挥作用。
在我看来，当前的全球的人工智能治理格局存在三个结构性的不平衡，而每一个不平衡恰恰就指明了中俄目前已经具备合作基础，并且可以共同采取下一步行动的具体领域。第一个是规则制定上的力量不平衡。目前全球大多数的人工治理的规范和标准仍然是由少数发达经济体来主导。虽然可能全球南方有很多国家拥有新创公司，在人工智能的算法等应用场景上有突破，也扮演了越来越重要的角色，但是在规范和标准方面却仍然处于被动接受的地位。比方说欧盟在全球率先推出来的人工智能法案，虽然后来有简化和向后走的趋势，反映出欧盟在人工智能立法上面的一种仓促和冒进，但是他们对于规则的主导和塑造，却确确实实影响到了全球南方国家如何在安全与发展中间平衡。人工智能治理其实塑造了一些话语，包括基于风险的治理结构，成为现在很多人认识人工智能治理的一个基本范式。但是现行全球框架往往没有充分体现全球南方国家的优先观，如数字包容、技术获取、能力建设，而是更多地关注“风险”，而“风险”的内涵也比较丰富，恐怕不是简单的只关注所谓的人类风险。
去年我代表中国科学院参加了G20的活动，最后我们在形成statements的时候，我和美方的代表在这个问题上就有很大分歧，能感受到这一问题上的力量不平衡。在这个问题上，中俄已经具备了规范与外交层面上的共同基础，我们都强调主权平等、发展权利、文明的多样性，并且在联合国、金砖国家、上海合作组织等等的多边框架下保持着协调，我认为可以继续采取以下非常具体的步骤来加强合作：
第一，中俄可以在联合国层面共同起草，并共同发起明确包含发展和能力建设条款的人工智能的治理提案，其实今年中方就有相关行动，并且邀请非洲、拉丁美洲和亚洲的伙伴联署。第二，我们可以发起“中俄+全球南方”人工智能的治理对话，每年举行一次，让来自伙伴国家的监管者和专家在联合国或者G20这样的重要讨论之前，共同商讨形成统一的立场。第三个方面，在金砖国家和上合组织框架内，我们可以推广人工智能的政策示范工具箱，因为目前在绝大多数发达发展中国家，对于人工智能治理和人工智能政策的示范主要来自于发达国家，我们要为这些国家的人工智能战略和基础性人工智能的立法或者决策提供一些简单而实用的模板，供他们参考借鉴，适配这样的一种基于发展中国家立场的示范工具箱，而不是从非本区域内的域外去直接引入模式。
最近巴西也在制定自己的人工智能法，我当时受北京对话的邀请，作为中方专家参与他们的听证，表达过我自己的基本立场。所以总之针对权力不平衡，中俄的优势在于政治和外交，我们可以共同围绕一个共享的、以发展为导向的人工智能的叙事，凝聚更多的国家，而不是将议程完全留给他人设定，这是第一方面。
第二方面的不平衡是创新速度与安全监管能力之间的不平衡。人工智能技术发展非常迅猛，但许多国家其实是缺乏算力、技术专长和制度能力来进行测试、评估，并安全部署这些系统的。在“我们能建造什么”与“我们能控制什么”之间，差距正在扩大，而且在全球南方国家，这个差距越来越明显。在这方面，中俄拥有坚实的科技合作的基础，中国在基础设施平台和大模型的大规模应用方面具有优势，俄罗斯在基础科学，特别是在数学安全研究方面底蕴深厚，我想我们可以将这样的一种基础转化为联合能力建设。中国一直在谈能力建设，中俄的合作条件比较好，可以考虑推动设立中俄人工智能安全与标准的联合实验室，把安全的叙事话语放到我们手里，向发展中国家的研究人员开放，重点关注所谓欧盟讲的高风险人工智能系统的测评，鲁棒性测试和安全部署的指南。
AI赋能中俄关系(图源：俄罗斯卫星通讯社)
第二方面可以在欧亚大陆共同建设一个共享的人工智能的计算与训练中心，为其预留专门的计算资源的配额，用于与全球南方国家的大学与实验室开展联合的研发项目，并且配套提供培训课程。我们去年发现中国的算力非常不平衡，特别是科研算力更不均衡，商业算力已经不均衡了，科研短板就更明显。中国是这样，全球绝大多数南方国家恐怕也是这样，而恰恰这些研发人员，还有这些大学，对于本国的人工智能的治理和安全起到很重要的作用，没有算力是不行的。
第三方面就是要将现有的科技合作协议转化为结构化的人工治理的培训项目。可以每年在中俄轮流举办人工智能安全相关的summer school，汇聚来自伙伴国家的工程师、监管者，基于实际案例进行研讨。通过这种方式，我们不仅仅只是在原则上倡导负责任的人工智能 responsibility，更是在提供一些共享的工具、基础设施和训练，以帮助其他国家弥合自身能力的差距。
中俄人工智能合作跨越“小院高墙”(图源：中国日报网)
第三个不平衡是利益享受与风险承担之间的分配不平衡。我今天讲的三个不平衡，实际上在今年北京对话带领我们去巴西的时候也讲过，人工智能带来的经济收益高度集中在少数的科技中心和企业，而它的社会风险——像我们大家都知道的就业替代、虚假信息、欺诈、文化与伦理的偏见却广泛扩散，往往对于弱势群体和小型经济体冲击最大，我相信许多的合作伙伴都能感受到，这些群体承受人工智能相关的风险速度快于看到其相关效益的速度，全球南方国家尤为普遍。
中俄在能源、农业、公共卫生、教育等领域已经拥有务实的合作基础，并且在可持续发展方面拥有共同的利益，我想我们可以使这些领域的人工智能合作更加以问题为导向、以规则为基础。比方说在发展中国家启动少数几个人工智能的旗舰项目，如智慧农业、传染病的AI预警、灾难应对，由中国和俄罗斯的机构联合提供算法支持，并且与当地的合作伙伴确保数据的本地化，并分享技术诀窍。在这些联合项目中间共同制定关于数据治理知识产权与利益分享的标准条款，确保伙伴国家对于敏感数据保持控制权，并能够获得公平的经济价值份额。在防范人工智能滥用，特别是深度伪造，大规模操纵和欺诈方面的规则与执法方面，可以开展广泛的合作，与伙伴国家的监管部门执法部门分享一些技术监测工具和案件处理的经验。如果我们能通过具体的项目和清晰的规则表明，与中俄的人工智能合作能够带来切实的发展利益，公平的价值分享和更好的风险防护，那么我们就在以一种非常直接和可见的方式，帮助纠正这种不平衡。
基于人工智能治理的上述分析和应对措施，这样的逻辑可以同样指导我们思考如何推动发展中国家的技术升级和前沿产业的创新。当我们谈及全球南方的技术升级的时候，我认为中俄应当从项目输出模式转向技术自主能力建构的模式。首先在叙事上，我们不应将合作框架定为将先进的人工智能带到落后的地区，而应该强调共同设计数字未来。刚才我讲到的一些分配、不平衡、还有工具箱，在叙事层面意味着我们要尽早地与伙伴国家的政府大学企业基础接触，使项目与其自身的产业与数字化战略相匹配，而不仅仅是为了消化我们的供给能力。
其次，在能力方面，每个项目都应该将硬件基础设施、软性能力和规则建设结合起来，当我们建设连接数据中心或云平台时，我们应该确保它是支持人工智能的、开放的，而非封闭的、单一供应商的系统。当我们在农业、健康、教育等领域部署人工智能时，应该将技术与针对当地工程师公务员与监管者的培训相结合，使他们能够独立地维护调整和治理这些系统。我们应当帮助合作伙伴建立基础性的机构，比方说数据保护的机构，伦理委员会、技术转移办公室，以便他们能够按照自身的条件管理跨境数据流动，人工智能公共采购和和公司和伙伴合作关系。
第三，在实践层面上，我们可以在金砖国家、上合组织或其他框架下涉及多国的试点项目，让中俄机构与多个发达国家围绕共同的一个主题，例如人工智能促进气候智慧型农业，或者人工智能用于公共卫生的监测开展工作，使各国不仅向我们学习，也相互学习，并使得成果更具有可推广性。如果我们这么做，我们的合作伙伴将帮助伙伴国家从技术依赖单纯的进口系统转向技术自主，使他们能够根据自身的优先事项选择适配和监管技术。
第三个大方面，在前沿产业领域，请允许我简单地就先进制造、低碳能源、航天量子技术和生物技术谈几点看法。在这方面的挑战同样在于平行创新，两个系统各自独立发展，要转向一种开放的、有韧性的、治理更完善的共享型的创新生态系统。
首先，我们可以在优势互补的具体领域共同制定联合路线图，比方说人工智能赋能的能源系统、新材料与电池、或者是天机服务（主要指卫星），这些路线图应该明确哪一些领域共建联合实验室和实验台是有意义的，哪些领域协调标准能够降低双方的成本，以及如何从一开始就为第三国设计好参与的路径。
其次，可以具体围绕主题创建连接两国地区城市的创新走廊，在这些走廊里监管机构可以尝试协调一致的沙盒监管的机制，简化联合项目的程序，建立共同的测试与认证平台，这不仅加速创新，也为我们提供观察了风险和调整规律的可控环境。
第三，我们应将风险治理视为前沿创新不可或缺的一部分，而非事后补救。在人工智能量子生物技术和航天领域，中俄面临着相似的外部制约和内部困境，可以就新技术的安全，经济和伦理开展联合的前瞻研究和情景的推演，在技术安全、出口管制、知识产权保护方面加强协调，确保必要的安全措施不会不必要地割裂我们的合作，并将这些工作的成果反馈到多边讨论，为这些前沿领域建立更稳定可预期的全球规则做贡献。
最后请允许我稍微总结一下我三个方面的一些基本的看法。
当前全球人工智能治理体系在权力能力和分配方面存在着结构性的不平衡，很大程度上延续了南北分野的路线。中俄合作能够很好地也应当很好地回应，这些不平衡不仅要维护我们的自身利益，还要提供一种不同的发展逻辑，将人工智能治理视为一种融合安全与发展的全球公共品。我们已经拥有真实的优势和基础，规范层面地、技术层面的、还有制度层面的，足以让我们共同行动。如果我们能够协调叙事，汇聚优势并升级合作机制，我们就能够帮助更多的南方国家从人工智能依赖走向人工智能自主。如果我们能将同样的逻辑应用于发展中国家的技术升级和前沿产业的发展，那么中俄在科学技术创新领域的合作，将不仅服务于我们自身的韧性和发展，更能够为构建一个更加平衡包容，以发展为导向的全球技术秩序贡献力量，谢谢大家。
Club Briefing: On December 5, 2025, the Beijing Club for International Dialogue-Valdai Discussion Club dialogue "Towards Greater Coherence in the Approaches of Russia and China to the Modern World Order" was held in Beijing. Xiao Youdan, Researcher and Professor at the Institutes of Science and Development of Chinese Academy of Sciences, shared his views on global AI governance. Xiao Youdan, Researcher and Professor at the Institutes of Science and Development of Chinese Academy of Sciences, shared his views on global AI governance. He pointed out three major structural imbalances: the imbalance of power in rule-making, the imbalance between the pace of innovation and the capacity for safety regulation, and the imbalance in the distribution of benefits and risks. He emphasized that China and Russia should strengthen collaboration in areas such as rule-making, technological cooperation, and capacity building, jointly promoting a development-oriented, inclusive, and balanced global AI governance system, which subsequently helps developing countries achieve technological autonomy and sustainable development.