Page 52 - 《党政研究》2026年第5期

化信息供给结构，使公共意志形成过程日益受到数据偏好、平台规则和精准传播机制的影
响。由于平台权力、数据资本与技术标准分布高度不均，发展中国家与弱势主体的价值诉
求难以进入全球公共讨论的核心场域。全球人工智能治理所追求的和谐状态失去稳定的公
共价值根基，“美”也在公共共识弱化与治理关系失衡中逐渐走向异化。

四、融通之路：全球人工智能治理真善美的协同重构

全球人工智能治理中 “真”“善” “美”的 “分离之困”，无法通过局部规则修补或
单一技术治理加以化解，必须推动 “真”“善”“美”走向内在融通，实现三者在全球人
工智能治理实践中的协同重构。
（一）以 “真”立本，夯实全球人工智能治理的认知根基
重建 “真”的基础性地位，关键在于使本质认知真正成为判断技术方向、识别风险
结构、完善制度安排的基石。唯有如此，全球人工智能治理才能获得稳固的逻辑起点。
首先，应确立技术发展的公共理性边界，遏制技术理性的单向扩张。人工智能风险已
从技术系统内部向现实社会扩散，形成了 “微观认知失序、中观主体异化、宏观秩序失
衡” 的风险链条。随着算法模型深度介入信息传播、社会决策与资源配置过程，技术系
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统由辅助工具演变为塑造社会运行的重要力量。如果缺乏必要的公共约束，技术逻辑可能
会突破社会规范边界，进一步强化算法支配与资本控制。这要求治理环节适当前移，将公
共安全、社会责任与价值约束贯穿于技术研发、训练、部署与应用各阶段。建立覆盖算法
审计、模型评估、安全测试与风险预警等环节的动态治理机制，依据技术能力、应用场景
与风险等级推进分类分级治理，提升制度规则对技术演进的适应能力，以此防止技术理性
脱离公共理性，避免其异化为资本增殖与社会控制的工具。
其次，应重建人工智能时代的知识公共性，破除知识资本的垄断。当前人工智能的研
发与部署高度依赖数据、算力与算法等关键资源，但这些资源持续向少数发达国家与跨国
科技企业集中，知识生产逐渐呈现垄断化与排他化趋势。摆脱这一困境，需要推动知识生
产由封闭竞争转向开放协作。马克思指出，协作不仅可以提高个人生产力，也可以创造出
具有整体效应的 “集体力” 。人工智能时代的开源生态与跨国科研合作，正是这一 “集
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体力”在数字文明条件下的重要体现。应以开源开放为基本路径，推动跨国技术社区、科
研机构与发展中国家共同参与基础算法、通用模型与关键技术的研发，促进知识资源的开
放流动与协同创新。加强 “全球南方”国家技术能力建设，通过人才培养、技术援助与
算力基础设施合作，逐步缩小 “算力鸿沟”与知识能力差距，推动发展中国家由技术接
受者转向知识共创者和规则参与者，使人工智能知识体系建立在开放参与和共同发展的基
础之上。
最后，应推动全球人工智能治理由单边主导转向制度协同，为 “真”的公共属性提
供稳定的制度支撑。不同国家围绕数据流动、算法监管、技术标准与安全边界形成差异化
治理体系，全球范围内仍存在规则衔接不足和制度协同困难的问题。“国际规则应该是世
界各国共同认可的规则，而不应由少数人来制定。” 应加快构建多主体、多层次、全方
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位参与的国际治理体系，推动形成从个人、企业、社会组织到主权国家与国际组织共同参
与的网络化治理格局 。在此基础上，强化科学评估与政策协同之间的衔接，推动跨境
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监管、数据治理、算法审查、模型安全评估与伦理审查等领域的规则对话和标准互认。只
有通过制度化协同逐步突破技术霸权与知识垄断，“真”的公共属性才能在服务人类共同
发展的治理实践中得以实现。
（二）以 “善”致用，规范全球人工智能治理的实践路径
破解全球人工智能治理中价值承诺空悬与人本精神弱化的困境，需要推动价值原则从
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