当前，全球人工智能技术正处于快速迭代的新一轮技术跃迁阶段。面对日益复杂的系统性风险，如何在不同行为体间重构治理体系、弥合智能鸿沟，并切实加强南北对话，已成为国际社会共同面临的重要议题。
2026年4月25日上午，由全球人工智能创新治理中心、复旦大学发展研究院承办、牛津大学协办的上海论坛2026“全球人工智能治理：弥合智能鸿沟，加强南北对话(I)”分论坛在复旦大学邯郸校区逸夫科技楼二楼多功能厅举行。本次论坛由牛津大学国际发展系政治学副教授Jörg Friedrichs，与全球人工智能创新治理中心副主任、复旦大学国际问题研究院蔡翠红教授共同担任主席。来自全球顶尖高校与智库的十余位专家学者齐聚一堂，围绕人工智能治理的本体论重构与系统治理等核心议题展开了深入交流研讨。
上海论坛2026“全球人工智能治理：弥合智能鸿沟，加强南北对话(I)”分论坛在复旦大学邯郸校区逸夫科技楼二楼多功能厅举行
01 重构人工智能治理的本体论：从行为体到系统
上半场会议以“重构人工智能治理的本体论：从行为体到系统”为主题，由全球人工智能创新治理中心副主任、复旦大学国际问题研究院蔡翠红教授主持。
牛津大学国际发展系政治学副教授Jörg Friedrichs围绕基础设施视角下的人工智能治理作主旨演讲。他以蒸汽机、电力与互联网为例，说明颠覆性技术在普及过程中将经历从扩散到基础设施化与制度化治理的转变。他强调，大语言模型正演变为基础性技术平台，其治理逻辑类似于电网与通信网络。随着AI对算力、电力与数据中心依赖加深，治理重点将转向人工智能关键基础设施，国家在其中将发挥更加核心的制度性作用。
牛津大学国际发展系政治学副教授Jörg Friedrichs
波恩大学国际关系与全球技术政治教授Maximilian Mayer从宪法主义视角出发，探讨了人工智能宪法与全球基础设施秩序的构建。他强调，人工智能治理不仅是技术问题，更是法律、社会与技术三重叠加的复合议题。他呼吁在国家监管之外探索更高层面的宪法体系规则，以应对大语言模型对社会秩序的重构。
波恩大学国际关系与全球技术政治教授Maximilian Mayer
人工智能政策与战略研究所(IAPS)高级研究员Karson Elmgren从技术治理角度分析人工智能系统复杂性，指出大语言模型呈现高度复杂与“黑箱化”特征。他借用中国成语“以夷制夷”，提出利用AI模型本身来渗透和监控庞大的大语言模型系统，以应对AI日益发展带来的挑战。同时，各国治理机构间仍需加强协调合作，共同应对人工智能引发的系统性风险。
人工智能政策与战略研究所(IAPS)高级研究员Karson Elmgren
清华大学战略与安全研究中心副主任肖茜认为，当前人工智能风险具备全球性、系统性的特点，尤其体现在网络安全、生物安全等领域。人工智能治理需从竞争性叙事转向系统性风险管理，治理体系需要超越二元竞争的思维方式，将全球风险应对制度化，构建跨越边界、相互联通的全球合作框架。
清华大学战略与安全研究中心副主任肖茜
韩国科学技术院教授Yoo Chandong从工程与发展视角探讨人工智能南北差距，指出全球北方与南方在算力、数据、基础设施及教育资源方面存在显著不平衡，制约了发展中国家AI应用能力。他提出，北方国家应提供算力与开源模型等资源，结合南方国家的人口红利，以AI赋能教育、医疗等民生领域，通过南北合作破解发展困境、推动全球人工智能普惠发展。
韩国科学技术院教授Yoo Chandong
同济大学政治与国际关系学院副院长鲁传颖教授详细论述了中美在通用人工智能（AGI）发展路径上的差异。他指出美国偏向以模型为中心，而中国更多是以应用为驱动。这种差异并不必然导致对立，未来有望在模型能力提升与应用扩展之间实现融合。同时，政府应发挥资源协调与制度设计作用，推动技术与产业的可持续发展。
同济大学政治与国际关系学院副院长鲁传颖教授
在交流与讨论环节中，与会嘉宾围绕人工智能治理的对象界定、军事应用、伦理边界以及“全球南方”的战略协同等议题展开深入交流。与会嘉宾指出，随着人工智能系统复杂性提升，治理焦点需在模型本身、行为主体及社会技术系统之间进行统筹，并强化对系统性风险的识别与应对；同时呼吁各方共同克服地缘与价值观差异，探索更加务实的治理工具，并加强全球南方在能力与资源上的协同，以提升全球治理的公平性与韧性。
与会嘉宾展开深入讨论
02 人工智能系统治理：风险、信任与制度能力
下半场会议聚焦“人工智能系统治理：风险、信任与制度能力”，由牛津大学国际发展系政治学Jörg Friedrichs副教授主持。
牛津大学国际发展系政治学Jörg Friedrichs副教授主持下半场会议
清华大学苏世民学院美国银行国际金融讲席教授、昆西研究所高级研究员Denis Simon从人才结构角度分析人工智能发展。他认为，当前全球竞争的本质正在从技术竞争转向人才竞争，人才流动与培养体系将深刻影响人工智能的发展路径及其治理方式。他强调，各国需构建更加开放与灵活的人才体系，推动跨国人才流动与知识网络建设，以应对人工智能带来的结构性转型挑战。
清华大学苏世民学院美国银行国际金融讲席教授、昆西研究所高级研究员Denis Simon
浙江大学光华法学院研究员李汶龙从全球视角系统分析了人工智能生成内容（AIGC）标识与识别的治理与监管问题。他指出，AIGC标识已成为全球AI监管的核心议题，中国、美国部分州、欧盟、巴西等均在推进相关立法与标准制定。鉴于AI应用与内容传播的跨国属性，相关治理亟需国际协作，其研究梳理了主流标准扩展、国际论坛与国际标准等路径的进展与挑战，并探讨了在国际层面形成有效解决方案的可能路径。
浙江大学光华法学院研究员李汶龙
受上海交通大学国际与公共事务学院贾开教授委托，上海交通大学博士生谭渤昊分享了关于中国开源人工智能生态系统演变的见解。他通过介绍蚂蚁“阿福”医疗大模型应用案例，表明人工智能治理的内涵并不仅仅代表风险监管，同样还包括在安全风险难以完全控制的不确定性中如何实现社会信任，而后者应该被补充进人工智能治理的内涵之中。
受上海交通大学国际与公共事务学院贾开教授委托，上海交通大学博士生谭渤昊作主旨演讲
汉阳大学全球文化通商学院助理教授Baek Seoin以韩国国家人工智能战略为例，剖析了中等强国的“主权AI”困境。他表示，跳出治理困境须在本土创新与国际合作之间取得平衡。在追求自主性的同时要避免牺牲包容性，在关注安全的同时要积极推进技术创新与就业保护。因此，需在创新、安全与包容性之间寻求平衡，并推动形成具备互操作性的国际规则体系。
汉阳大学全球文化通商学院助理教授Baek Seoin
全球人工智能创新治理中心副主任、复旦大学国际问题研究院蔡翠红教授以“能力缺位下的治理：全球人工智能治理中的制度扩张及其边界”为题作总结发言，指出当前全球人工智能治理的核心问题已从“制度不足”转向“制度扩张与治理能力不匹配”。尽管各国法规不断增加，但AI事故、数据滥用等问题仍在上升，表明制度数量并不等同于治理效果。她强调，若治理能力未能同步提升，制度扩张可能导致结构性扭曲。她呼吁各方强化技术能力、制度能力与协调能力的同步建设与合理分配，避免陷入“有规则、无能力”的治理困境。
全球人工智能创新治理中心副主任、复旦大学国际问题研究院蔡翠红教授
在问答环节，中外学者围绕现场听众关于中美人工智能治理合作、开源模型监管挑战及跨国沟通机制等问题进行了坦诚而深入的交流。多位嘉宾建议重启中美科技对话与合作机制，强化高层沟通并拓展多边交流渠道，避免零和竞争。面对开源大模型带来的监管盲区，需在更高层面构建兼具前瞻性、灵活性与实时更新能力的治理框架。与会专家普遍认为，应在竞争环境中推动合作，以应对人工智能带来的全球性风险。
与会嘉宾展开深入讨论
本次分论坛紧扣全球人工智能治理的新趋势和新要求，汇聚了中外人工智能治理领域的学术力量，立足多维视角，进一步凝聚了全球人工智能创新治理方面的共识，也为进一步弥合智能鸿沟、推动全球南北对话提供了有力支撑。
与会嘉宾合影留念
