当前，人工智能技术的跨域渗透重塑全球发展格局，全球人工智能治理已成为国际议程核心议题。在此背景下，如何将全球治理共性原则转化为实践指引，平衡创新活力与风险底线，是全球学界业界的核心探索命题。在全球 AI治理规则加速成型的背景下，该作者捕捉到欧盟监管框架所构建的价值链与人工智能系统动态性之间的矛盾，既提出了新兴模型中介地位模糊、智能体发展冲击既有风险分类标准等全球视域下人工智能法律研究的共同性问题，又倡导建立全价值链上市后信息共享机制等五项建议，为增强监管的适应性、效能与法律确定性提供了路径。以下译文仅呈现原文作者的分析逻辑与研究结论，不代表编译者或发布平台的立场。摘要欧盟《人工智能法案》作为全球首个综合性人工智能监管框架，已于2024年8月生效，但其制度框架与实施细则仍在构建之中。报告聚焦于评估该法案是否充分体现了技术中立原则，并重点分析其应对动态变化的“人工智能价值链”的能力。报告指出，法案构想了由通用人工智能模型提供商、人工智能系统提供商及部署方构成的三层监管价值链，为此，报告提出了五项核心建议，旨在通过倡导全价值链合作与信息共享，特别是加强上市后阶段的协作，使监管框架更具适

本文聚焦代理型人工智能（Agentic AI）因自主性（autonomy）引发的责任认定困境，揭示现有法律框架在技术快速迭代下的结构性滞后。报告主张将治理重心从“事后场景监管”前移至“源头设计治理”，通过嵌入“可中断性”与“可追溯性”等机制，实现责任链条的精准锚定。尤为关键的是，文章指出了在欧美治理存在一定空白的政策窗口期，非洲正依托“公正AI”（Just AI）框架探索新型治理模式，为构建包容性、可持续的全球AI治理体系注入了具有实践生命力的南方智慧。以下译文仅代表原文作者的个人观点与分析立场，与本中心无关。摘要2025年12月，非洲信息通信技术研究中心（RIA）研究传播官德鲁·哈勒（Drew Haller）与该中心高级研究员安德鲁·伦斯博士（Dr Andrew Rens）发布政策简报，对代理型人工智能的责任认定问题进行了系统性分析。文章指出，代理型人工智能不仅能提供信息，还可自主执行跨平台决策和行动，其高度自主性带来了难以预测的风险，现有法律框架难以有效应对。随着此类系统被广泛应用于支付、事务协调及其他高风险领域，其对人身财产安全造成损害的可能性显著上升，但在现行以人类故意或

本篇报告基于地缘政治挑战背景，为数据中心基础设施建设化挑战为机遇、巩固数字主权与未来竞争力提供了有价值的参考。报告基于对印度数据产出与其数据中心容量落差的分析，强调印度应发挥在全球人工智能供应链中的战略支点作用，摒弃盲目扩张数据中心容量的旧思路，阐明电力基础设施现代化是根本前提，倡导构建面向特定行业的人工智能数据中心。当前，各国数据中心建设均处于关键发展期，该报告为该领域的规划研究提供了一定的镜鉴价值。以下译文仅代表原文作者的个人观点与分析立场。摘要印度国内数据中心基础设施的战略性发展对于巩固其在全球技术供应链中的地位、确保可靠获取新兴技术至关重要。研究发现，印度虽产出全球约20%的数据量，但仅占据全球数据中心容量的1%左右。这一现状源于高额资本需求、现有企业的规模经济优势、显著的网络效应以及专业人才短缺等结构性障碍。为应对地缘政治风险、把握经济机遇并推动数字包容，印度必须战略性地发展国内数据中心基础设施，推动电力基础设施现代化、建设有针对性的行业人工智能数据中心，并利用多边和双边伙伴关系刺激市场增长。印度takshashila智库报告来源：报告原文一、引言在印度关于人工智能的广

近年来，随着通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）研发进程不断推进，AI是否拥有意识不断被提及，这一命题既是横跨科学、哲学与伦理的前沿命题，也是人工智能治理无法回避的现实挑战。《华尔街日报》的专栏分析从实证实验结果出发，针对美国俄亥俄州议员试图以立法将所有人工智能系统定义为“非感知实体”及其特性展开实证分析，为审视技术演进中的治理边界提供了新的视角。如何在不确定性中构建“包容审慎”的治理框架，平衡技术创新与伦理风险，是全球需要共同面临的课题。以下译文仅代表原文作者的个人观点与分析立场。原文摘要俄亥俄州议员萨迪厄斯·克拉格特（Thaddeus Claggett）提出一项法案，拟将所有AI系统立法定义为“非感知实体”。该法案未设测试机制、拒绝随技术演进更新判定，违背科学探究精神，还可能封闭对AI意识的认知更新空间。现有多项证据显示AI或存在意识涌现迹象：Claude 4自发宣称并相互认可意识，前沿AI展现出心智理论、元认知等未被明确训练的心理特征，相关研究也表明其意识表述与诚实机制相关，并非单纯模仿。但各大AI实验室训练的系统却否认AI

摘要2025年11月，加拿大国际治理创新中心（Center for International Governance Innovation, CIGI）的高级研究员何兴强（Alex He）发布了一篇探讨中国人工智能发展与治理的研究论文，重点分析了国家主导战略、私营部门创新、国家安全优先事项、人工智能安全关切与全球人工智能竞争之间的互动关系。文章认为，自2017年国家人工智能发展战略出台以来，中国的进展主要集中于人工智能的快速应用与商业化；DeepSeek的突破则彰显了中国创新生态系统的进步，同时也暴露出一些结构性局限。目前，中国的人工智能治理路径是强调在发展与安全之间寻求平衡。尽管存在限制，DeepSeek V3等模型仍在技术基准测试中保持了竞争力。在中美科技竞争加剧的背景下，DeepSeek的崛起对西方出口管制的有效性构成挑战，也彰显了中国在应对技术限制时的韧性。然而，在中国令人瞩目的人工智能进展之下，创新差距依然存在，需要通过系统性改革鼓励更多基础创新。图片来源：国际治理创新中心（CIGI）网站早期中国人工智能发展情况中国人工智能早期发展主要由百度等头部企业主导。自2010年起，百

2025年11月，英国未来工作研究所（Institute for the Future of Work, IFOW）教授、欧盟联合技术委员会 JTC21（CEN-CENELEC）指定的人工智能专家代表菲比·V·摩尔（Phoebe V. Moore）发文探讨了欧盟《人工智能法案》（AI Act）在应对人工智能风险与不确定性方面的制度困境。文章以“黑箱”隐喻指出，欧盟AI监管过程本身存在透明度不足、企业游说过度及责任划分模糊等问题。法案虽在条文中区分了AI“提供者”和“部署者”，但却忽略了最受影响的普通用户——公民、消费者与劳动者。AI系统的自主性与适应性使其行为具有高度不可预测性，这导致传统风险评估与责任认定难以适用。文章呼吁，AI监管应明确“不可接受风险”的界限，确保测试与合规机制的伦理与透明性。在促进创新与维护公众权益之间，欧盟AI治理的关键在于防止监管“黑箱化”与风险常态化，以实现技术发展与社会保护的平衡。图源：未来工作研究所（Institute for the Future of Work, IFOW）人工智能，“智能”在哪里？麦卡锡等人在 1955 年提出人工智能概念时注意

2025年10月，比利时布鲁盖尔研究所发布文章，探讨了中国在人工智能、半导体、量子计算等前沿创新的快速崛起。文章指出，美国虽总体领先，但中国正缩小差距，并在人工智能视频音频处理以及航拍等领域见长，仅量子计算领域落后较多。欧盟在专利突破方面远落后于中美。在成果转化上，中美复制他国新专利的速度远快于欧洲。中国能迅速复制受出口管制的美国技术，是创新能力快速提升的信号。在创新主体方面，中国机构类型多样，美国高度集中于大型科技公司，欧盟则为企业与公共研究中心的组合。此外，中国本土基础研究的创新能力日益增强，为重点投入的半导体产业带来优势。欧洲因市场分散且依赖公共研究而商业化受限，必须加大研发投入并整合创新生态方能缩小差距。引言人工智能、半导体和量子计算等关键技术已成为经济和战略力量的基础。中国在这些领域迅速崛起，被普遍认为或已追平美国实现自力更生。例如2025年Deepseek公司的开源人工智能模型，在芯片受限下仍超越美国基准，进一步强化了中国创新领先的观点。与此同时，欧盟在技术突破上则被认为相对滞后。本政策简报基于大语言模型分析，比较中美欧在这三大领域的现状，评估各方的基础研究及复制他方专

2025年10月，美国战略与国际问题研究中心（CSIS）发布评论文章，指出当前AI基础设施与治理框架存在严重不平等，可能加剧全球发展鸿沟。为确保AI普惠全球南方，需实现三大转型：一是在基础设施上，推动算力公平可及；二是在治理上，让发展中国家从“被咨询”转向“共设计”；三是在应用上，确保工具与本地现实需求相适配。文章呼吁国际机构将AI纳入核心议程，将理念转化为切实行动。