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海外智库观察
随着生成式人工智能技术的迅速发展，国际治理格局正在经历一场原则性的重构。中国与美国无疑代表了两条相对类型化的治理路径：前者依托“数字丝绸之路”和区域合作，积极对外输出制度；后者则通过私营企业与国际联盟，突出其“负责任AI”的治理取向。本文选取卡内基国际和平基金会与战略与国际研究中心（CSIS）于 2025 年新近发表的两篇研究文章，分别分析中国AI企业 DeepSeek 如何向西方治理原则靠拢，以及美国 Scale AI 如何凭借多元复合体策略巩固其领导地位。文章将结合两篇研究中的典型经验与案例，对比评估中美两种治理路径在发展中国家的接受度、可选择性与反应性。
卡内基国际和平基金会
Carnegie Endowment for International Peace
DeepSeek与其他中国公司在AI承诺上的做法正与西方趋同
2025年5月，卡内基国际和平基金会的资深研究员 Matt Sheehan 发布专题评论文章，聚焦中国主流生成式 AI 企业如何逐步对接西方主导的“负责任人工智能 ”原则，并在中美 AI 治理竞争中寻求国际适配路径。该文指出，尽管中国整体AI监管模式以“ 国家主导、平台执行 ”为特征，但在全球扩张与规则接轨的压力下，企业层面正主动吸收部分西方治理语言与伦理标准，呈现出“对外趋同、对内适配”的治理演化趋势。
文章首先以DeepSeek和智谱AI为例，指出它们已开始发布带有国际伦理标识的合规声明。2025年4月，DeepSeek官网上线《AI 责任与伦理承诺》，明确承诺遵守“防止虚假内容生成 ”“反对歧视性输出 ”“确保用户数据匿名化处理 ”等原则，并同步上线了“可解释性可视化 ”功能，允许用户追踪大模型回答背后的推理路径。Sheehan指出，该功能结构与 OpenAI 的ChatGPT插件设计类似，表明DeepSeek 有意将产品合规性向国际市场靠拢。在另一个典型案例中，智谱AI（Zhipu AI）发布的 GLM-4 国际版在对外合作中主打“透明、安全、可审计 ”三大理念。报告提到，该公司2025年初与阿联酋达成合作协议， 在迪拜建立 AI 内容安全实验室，并承诺输出模型均需附带训练数据来源报告与道德风险评估文件。文中指出，这种“合规输出+海外部署 ”的组合模式，已成为中国企业在全球南方推进 AI 治理软实力的新方式。
作者进一步指出，这种“对外伦理趋同”并非企业自发行为，而是嵌套在中国整体治理战略中——尤其是“数字丝绸之路 ”倡议的 AI 子模块。2024 年，中国国家互联网信息办公室牵头，与东盟十国签署《生成式人工智能可信部署指南》，规定所有在东南亚市场推广的大模型产品必须提交伦理审查备忘录。DeepSeek、百度、商汤等公司因此被要求建立国际合规团队，定期向主管部门报告输出内容与治理成效。
在国内层面，这一趋同路径依然服从中国既有的“监管沙盒+行政备案 ”制度框架。例如，尽管 DeepSeek公开承诺参照OECD 原则，但其在国内依然需要向网信办提交模型行为审查文件。2024年底，DeepSeek完成了北京市“算法备案三件套 ”中的风险评估与备案编号，文件中详细列出模型禁用场景，包括政治敏感话题、金融欺诈、虚假医学等。Sheehan指出，这种“双轨并行 ”的合规结构，是中国平台“ 以国家为锚点、以规则为杠杆 ”参与国际治理的体现。在全球南方国家的制度扩散方面，文章引用了两个代表性案例：一是菲律宾教育部与DeepSeek联合部署的“多语种校园AI问答系统 ”，配备实时过滤与伦理违规报警机制；二是智谱AI在肯尼亚部署的“农业助手大模型 ”，须通过当地合作高校伦理委员会审批后上线，并在使用协议中标注“符合肯尼亚国家数据保护法 ”。作者指出，中国平台与当地政府、研究机构共同推进治理实验的模式，具有“政治成本低、技术扩展快”的优势，正在逐渐改变发展中国家对AI治理的预期和标准认知。
文章最后认为，这种基于中国国情“内控+外宣”结合、技术企业与国家战略协同的AI治理路径，既具有高效推动力，也存在治理透明度不足与多元文化适配性偏低的问题。作者呼吁中美两国应在全球南方展开机制对话，避免因制度割裂而导致新型“算法殖民 ”局面。
战略与国际研究中心
Center for Strategic and International Studies (CSIS)
Scale AI 创始人谈如何确保美国在 AI 领域的领导地位
2025年5月，战略与国际研究中心（CSIS）发布对美国AI初创独角兽 ScaleAI创始人Alexander Wang 的深度访谈，系统梳理了美国技术企业在全球 AI 治理竞争中的地位与战略部署。该文章以“确保美国 AI 领导力 ”为主线，强调美国AI输出强调“标准主导+价值嵌入 ”，并通过公私合作机制、开放式标准联 盟、政府主导投资等方式塑造技术话语权。
访谈开篇即指出，美国必须在 AI 标准制定中掌握主动权，尤其是在“负责任AI”（Responsible AI）框架中保持领先。Wang强调，美国企业已经通过与政府合作共同推动 NIST（国家标准与技术研究院）的 AI 风险管理框架（AIRMF）进入全球市场，并以此为基础与东南亚、拉美国家建立“标准互认 ”机制。2024年底，美国商务部与新加坡签署《AI治理合作谅解备忘录》，ScaleAI 是首批进入该框架试点的企业之一，负责开发兼容当地法律的“可溯源训练数据平台 ”。
报告进一步指出，Scale AI通过输出“安全标注工具链+合规开发 API”实现对AI治理理念的技术化转译。以其在尼日利亚开展的智能交通系统项目为例，Wang团队为当地政府开发的数据平台集成了模型透明度说明、算法决策依据文档及对抗性内容识别功能。该项目由美国国务院“数字未来基金”提供资助，并要求项目输出必须符合OECD人工智能原则。此类模式被称为“责任治理嵌入式部署 ”，成为美国企业扩大治理影响的核心工具。
值得注意的是，Scale AI强调其治理模式的三大支柱：一是“公开性”——所有 API 均提供说明文档并 接受第三方审计；二是“合作性”——与本地大学、NGO 和政府监管部门联合进行伦理评估；三是“责任性”——建立外部投诉与问责机制，确保算法不造成歧视性或安全性损害。文章指出，这与中国平台的“ 闭环式行政责任链 ”形成鲜明对比。
在谈及与中国治理模式的竞争时，Wang明确指出，中国治理强调模型行为审查与政府主导，但缺乏透明性与公众参与机制。相比之下，美国模式更注重“程序正义 ”与“平台义务共担 ”，希望通过制度吸引而非强制推广。作者引用2024年联合国AI特别机制报告数据显示，目前全球南方约45%的国家表示在AI治理中更倾向于采纳美式开放框架，但同时也有27%明确表示希望借鉴中国式行政效率模式，反映出中美治理在全球治理生态中的“共存张力 ”。
最后，文章强调美国要确保全球AI治理领导力，关键在于“制度适配力 ”而 非“意识形态输出 ”。CSIS 建议政府加强对企业的政策支持，并鼓励其在道德合规、跨境数据保护与算法透明上设立“高门槛标准 ”，将治理优势转化为外交资本，与中国在数字南方展开规则竞逐。
原文链接：
1.https://www.wrkf.org/2025-01-28/is-the-chinese-company-deepseek-an- existential-threat-to-americas-ai-industry?
2.https://www.csis.org/events/scale-ais-alexandr-wang-securing-us-ai-leadership?
审核:赵杨博
排版:李森（北京工商大学）
终审:梁正、鲁俊群
往期回顾
清华大学人工智能国际治理研究院（Institute for AI International Governance, Tsinghua University，THU I-AIIG）是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势，研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究，致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用，为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。
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