2026年，人工智能对劳动力市场的影响已由技术应用层面进一步扩展至就业结构、技能体系、收入分配与福利国家可持续性等更广泛的政策领域。欧洲政策中心（European Policy Centre，EPC）于2026年3月发布的政策简报《Fostering AI resilience in the EU labour market》指出，生成式人工智能正在进入认知性、非例行性任务领域，其影响已不仅表现为岗位暴露范围的扩大，更表现出不同国家、不同群体在暴露度与互补性上的显著分化。编者认为，这份简报的意义，在于其并未将人工智能简单理解为“替代”问题，而是将讨论推进到社会韧性与制度回应层面。通过对成员国、年龄、教育、性别与收入等维度的比较分析，表明人工智能的影响更可能沿着既有的不平等结构展开，并进一步牵动教育培训、财政税收、福利政策与区域差异等多重议题。以下译文仅代表原作者的研究观点与分析立场，不代表编译者或发布平台的立场。摘要世界正进入一个新的技术时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度成长为一种通用目的技术。2025年，欧盟约三分之一人口已使用生成式人工智能工具，这项技术已开始影响工作方

近日，德国科研机构马克斯·普朗克学会（the Max Planck Society, MPS）和弗劳恩霍夫协会（the Fraunhofer Society, FhS）的大规模调查显示，AI的扩散不仅是技术问题，更是组织与制度问题。法律不确定性、隐私风险和技能缺口成为研究人员采用AI的主要障碍，而支持创新、鼓励试验和持续学习的组织文化则显著促进其使用。换言之，AI能否真正改变科研，并不完全取决于模型能力，也取决于科研机构如何塑造学习环境、制定规则并提供培训资源。随着AI从工具走向科研基础设施，未来科研竞争或许不再只是学术能力的竞争，也将是学习能力与制度环境的竞争。这一视角为理解AI对科研生态的长期影响提供了更具现实意义的观察框架。以下译文仅代表原作者的研究观点与分析立场。详细内容请参阅文末原文链接。摘要将人工智能融入科研工作，有望显著提升创新效率。作者对两家德国顶尖研究机构的研究人员进行了调查，以了解人工智能的使用情况、应用障碍及其对科研的预期影响。研究人员将人工智能工具广泛应用于基础性和创造性任务，认为这项技术将对科研产生变革性影响。对人工智能的有效使用似乎既依赖于实践经验，也

从全球治理的宏观视角来看，当前全球人工智能领域的竞争已陷入“重技术优势、轻风险管控”的失衡格局。中美欧等世界主要经济体纷纷将国家发展战略的重心投向AI产业布局与技术主导权的争夺，却忽略了人工智能安全与风险管理。在这一宏观背景下，欧盟出台的《人工智能法案》（AI Act）显得尤为特殊。作为全球首部具备法律约束力的AI专项监管规则，《人工智能法案》自立法之初就被寄予成为全球AI治理范本的厚望，欧盟也试图凭借市场规模与监管先发优势，推动这套规则成为全球通用准则。然而，业界与学界对该法案的讨论始终集中在“监管是否过度”“是否抑制产业创新”“落地执行有何障碍”等议题，极少审视其对AI恶意使用这类灾难性风险的监管覆盖能力。西班牙智库埃尔卡诺皇家研究所（Elcano Royal Institute）近期发布的报告《无国界风险：AI恶意使用与欧盟人工智能法案的全球影响力》聚焦AI恶意使用引发的各类风险对《人工智能法案》开展了全面的监管压力测试。结果显示，法案条款对AI恶意使用风险的覆盖度存在显著失衡：大量高危害性风险或是未被直接纳入监管，或是仅能依靠欧盟其他法规间接监管。作者认为，这种规则设计不

从全球人工智能治理的宏观视角来看，当前全球AI保障体系正陷入严重的南北发展失衡困境。AI保障的规则制定、工具研发、能力建设等核心环节，完全由欧美等发达经济体主导，广大发展中国家的本土AI风险特征、文化社会语境、资源禀赋条件被长期忽视，最终导致AI保障沦为“西方标准的全球简单移植”。这种治理偏差不仅让AI技术带来的安全、公平、人权等风险在全球南方地区被成倍放大，更切断了AI技术助力可持续发展、实现普惠价值的关键路径。本报告提出，全球AI保障绝非单纯的技术合规工作，而是深度嵌入社会结构、历史语境与发展需求的系统性治理工程。作者认为，弥合全球AI保障鸿沟，绝不能盲目照搬西方治理框架，必须立足本土实际，以社会技术适配、基础能力建设、多方协同合作、国际话语权提升为核心抓手，构建兼具技术严谨性、成本效益与本土价值适配性的AI保障生态，让AI保障真正服务于发展权与人权保障，而不是阻碍发展中国家技术创新与数字转型的无形壁垒。图片来源：报告原文本文为该报告的中文学术编译版本，旨在向中文读者呈现其核心论点与政策启示。编译过程中，我们在忠实原文逻辑的基础上进行了必要的学术化提炼，以符合智库研究的发布规

随着生成式人工智能加速进入公共治理、劳动市场、教育、医疗和司法等领域，美国围绕人工智能的立法活动也迅速从联邦层面向州层面扩散。相较于联邦层面的政治僵局与监管分歧，州议会往往成为技术治理规则率先试验、率先碰撞、也率先暴露问题的制度空间。为什么有些州提出了大量人工智能法案，却迟迟难以通过；而另一些州虽然立法活跃度不高，却更容易推动法案落地？在布鲁金斯学会于2026年3月17日发布的文章《Analyzing the passage of state-level AI bills》中，作者正试图从州级政治结构、经济条件、人力资本和商业生态等变量出发，分析美国州级人工智能法案“通过”与“不通过”背后的机制。文章使用截至2025年10月20日的州级立法追踪数据，统计了美国50个州共386项人工智能相关法案，并将其划分为“个人保护”、“透明与信任”、“负责任治理”三大主题，再结合定性比较分析（QCA）方法，对州级法案的通过、搁置与失败路径进行识别。作者认为，人工智能立法能否顺利通过，并不单纯取决于一州是否重视AI治理，更深受其人力资本、商业环境、政治倾向和社会治理能力等因素的共同影响。这篇文章

编者按当前，生成式人工智能技术正以前所未有的速度实现全行业渗透，其对全球劳动力市场的潜在冲击已成为国际治理与产业政策的核心议题。既有研究多聚焦于AI技术供给端的职业替代风险，却普遍忽视了技术潜力与实际部署进程之间的显著鸿沟，导致风险研判与政策制定往往缺乏精准的现实依据，而全球范围内也尚未形成统一、可落地的劳动力市场影响评估框架。  在此背景下，Anthropic研究院于2026年3月发布最新成果，创新性地提出了“观测暴露度”（Observed Exposure）这一风险测度指标。该研究深度融合了大语言模型（LLM）的理论能力与Claude的真实使用数据，旨在重新评估人工智能对美国劳动力市场的实质性影响。  该研究由Anthropic研究院（The Anthropic Institute）发布。研究院于2026年3月11日宣布正式成立，由公司联合创始人Jack Clark领衔，汇聚了机器学习工程师、经济学家及社会科学家等跨学科精英，依托前沿的内部数据与技术视野，致力于预测并应对人工智能对人类社会带来的深远影响。图片来源：X00 核心发现报告引入了一种衡量人工智能替代风险的新标准——“

编者按步入2026年，随着前沿通用人工智能（AGI）模型的迭代速度不断刷新认知，全球关于 AI 发展轨迹的辩论正陷入一种危险的极化：一方坚守技术加速的竞速逻辑，另一方则沉浸在失控危机的末日预演中。这种对立往往掩盖了一个紧迫的战略命题——在技术不可逆的洪流中，人类社会如何保留最后的一张“底牌”？RAND公司最新发布的这份报告《寻求共识：通用人工智能战略辩论的诊断与对策》，为深陷僵局的全球治理提供了一个极具洞见的新坐标。报告独辟蹊径地超越了单纯的技术对齐之争，提出了“能动性”（Agency）与“战略选择权”（Optionality）这一战略逻辑，它深刻指出，AGI的挑战本质上是一场文明能动权的保卫战：我们必须在构建“人机共生生态”与“全球安全架构”的双重支柱下，确保人类依然是历史的谱写者，而非技术的客体。编者认为，这份报告最引人入胜之处在于，它在地缘政治的冰冷底色中挖掘出了一丝协作的温情——美中两国尽管存在深刻分歧，但在“不被技术剥夺自决权”这一底线上拥有坚固的“重叠共识”。本文不仅是一份战略诊断书，更是一份关于人类命运共同体的行动指南。本文为该报告的中文学术编译版本，旨在向中文读者呈现其

编者按当前全球人工智能治理呈现规则碎片化、区域发展失衡、技术价值转化效率偏低的共性问题，发展中国家更是面临基础设施薄弱、人才缺口突出、监管体系不统一的多重挑战，拉丁美洲地区的人工智能发展困境正是这一现状的典型缩影。世界经济论坛与麦肯锡公司在《智能时代的拉丁美洲：增长新路径》白皮书中提出，人工智能是拉丁美洲实现经济增长模式从“劳动力驱动”向“生产率驱动”转型的核心抓手，若能实施针对性战略行动，到2030年人工智能可为拉丁美洲带来每年1.9%-2.3%的生产率提升，创造1.1万亿至1.7万亿美元年度新增经济价值。为了充分发挥拉丁美洲地区的发展潜力，拉丁美洲需推动政府、企业、学术界的跨领域协同，破解技术落地与价值转化的核心障碍，避免人工智能红利仅集中于少数主体和地区。本文为该报告的中文编译版。在忠实原文逻辑的基础上，我们进行了符合智库规范的学术化提炼，系统呈现其核心论点、分析框架与政策启示。