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伦敦皇家国际事务研究所
填补治理空白的时代呼声
人工智能技术的迅猛发展已经跨越国家边界、渗透多个领域，对人类社会、经济结构与国家安全均产生深远影响。然而，在全球范围内缺乏一个统一、合法且高效的治理机制，已成为亟需回应的关键难题。2023年联合国秘书长古特雷斯召集的“人工智能高级别咨询机构”（HLAB-AI）虽试图推动国际治理建议，但其依赖自愿合作与碎片化路径使人质疑其执行力与适应性。
为应对全球性挑战并促进技术发展与人权保障之间的平衡，Mark Robinson 提出，应在联合国主持下成立一个具备法律约束力的国际人工智能机构（IAIA）。该机构不仅要整合现有治理机制，还需建立具有广泛代表性与操作性的监管结构，并与全球科技企业直接协作。正如国际原子能机构（IAEA）在冷战时期应对核威胁所发挥的作用一样，IAIA将成为21世纪应对人工智能挑战的关键支柱。
建立IAIA的核心逻辑有三：伦理责任、全球互联性与合法性的统一框架。首先，公众对于技术滥用、算法歧视以及系统性偏见的担忧不断上升，倒逼政府与私营部门采取“负责任AI”的治理承诺。其次，人工智能的跨境影响决定了任何一国都无法独自管理其全球性风险，合作治理成为必然趋势。而第三点则关乎制度设计的合法性，只有一个由政府间主导的中央协调机构，才能确保政策统一、资源公平分配，并有效整合多方参与者的诉求与义务。
联合国的代表性和合法性虽然具备天然优势，但现有平台如GPAI（全球人工智能伙伴关系）在职能设定与参与覆盖上仍存不足。GPAI将政策制定职能排除在外，且其成员主要集中在经合组织国家，缺乏对全球南方的包容。Robinson指出，一个真正有效的国际机构应像IAEA那样，形成由成员国主导、兼顾多方参与的稳定结构，在全球科技企业与国家政府之间建立合法与合作的新平衡。
借鉴国际原子能机构（IAEA）的治理经验，Robinson在文章中提出了一套可操作性强、结构稳定的人工智能国际机构治理模型。这一模型采用“双机构制”：包括一个全体大会与一个35人组成的理事会，其中理事会由20位成员国代表和15位来自大型科技企业的“准成员代表”构成。这一设计既确保国家在治理中的主导地位，又体现出科技企业的协作参与，有助于提升决策效率与技术执行力。
更重要的是，文章强调该机构将采用混合形式召开会议，并引入不设否决权的议事规则，防止少数成员垄断关键决策，最大程度保障多边治理的公平性与开放性。这一架构不仅解决了国际协调效率低、治理职能重叠等问题，还增强了对跨境数据监管、AI伦理审查与标准制定的实际执行能力。该提案中的治理结构为模型架构，采用核心-外围组合方式构建治理逻辑，在保持成员国主导的前提下，通过科技企业的“准成员”机制，引导其提供人力、技术与资金资源，实现治理能力与创新动力的双重整合。
这一制度架构背后反映的是现实政治与技术主导力量的持续博弈。Robinson指出，虽然企业参与有助于增强技术透明度与应对AI滥用风险，但同时也必须防止“监管俘获”现象。因此，制度中对代表比例、权力边界与监督机制的明确设计，正是防范大公司主导公共决策的关键。
要实现这一国际人工智能机构的设立及其高效运行，离不开三个核心群体的联动协作：政治领导人、科技行业的关键专家，以及具备国际谈判经验的外交与行政人员。
首先，在地缘政治竞争加剧的当下，政治领导人是否具备建立共识的战略远见，将直接影响机构的合法性与持续性。Robinson指出，尽管联合国平台具备广泛代表性，但如果没有中美两国的共同支持，其国际影响力将大打折扣。尤其是在特朗普可能再次当选总统的背景下，美国对国际多边机构的态度存在不确定性，甚至可能因政商界联盟（硅谷—华盛顿轴线）而对新机构持保守立场。然而，Robinson也指出，特朗普自诩“交易艺术大师”，因此若能以经济、技术或双边稳定为筹码，未来中美或许仍有可能通过“技术大交易”来达成基础合作。这种不确定性虽然带来挑战，但也恰恰说明多边机制仍需为复杂局势预留灵活窗口。
其次，技术专家的专业能力与道德导向同样关键。文章强调，当前人工智能开发门槛降低，但风险日益多样化。从生成式AI带来的信息污染，到模型训练中的偏见问题，再到超级计算资源的垄断与环境成本，Robinson认为，若无技术专家的实质性参与，机构将难以设立有效的审核与响应机制。此外，科技公司所面临的外部监管压力也促使其参与治理成为必要趋势。以欧盟《人工智能法案》为例，其将于2026年前全面实施，届时所有高风险AI系统将需接受算法透明度审查，违反者面临高额罚款。这一立法趋势或将推动美国科技公司主动进入国际规则场域，以形成“软着陆式合规”路径。这种背景下，国际人工智能机构有望成为它们寻求全球标准协调的突破口。
第三，外交官与跨国行政人员的战略沟通力，是连接政治意志与技术治理的桥梁。Robinson强调，成功的国际机制往往伴随着隐秘而高效的外交游说与长期关系维护。例如冷战时期促成《不扩散核武器条约》的多边谈判，正是通过灵活的外交策略调和了敌对大国间的根本分歧。国际人工智能机构若要顺利落地，必须培养出兼具技术知识与谈判能力的“复合型外交官”群体，既能代表国家意志，又能理解算法审查、数据治理、模型风险等核心问题。尤其是来自全球南方的外交人员，其代表性与合法性对于打破“AI治理北方主导”的结构性偏见至关重要。
为了确保国际人工智能机构（IAIA）具备权威性与执行力，Robinson在报告中详细提出了制度架构的构想。在联合国框架下设立的IAIA，必须以具有法律约束力的章程为基础，由所有成员国签署并在各自国内完成批准流程。这一章程不仅要明确机构的权力边界、运行机制与问责标准，还应具备高度的适应性：核心条款保持刚性，以确保稳定性；支持性技术规范和监督方案则应允许灵活修订，以适应快速演化的技术生态。
治理机制方面，IAIA将采用“大会+理事会”的双重制度安排，参考国际原子能机构（IAEA）的模式。大会由联合国全体成员国组成，每年召开一次；理事会则为核心决策机构，由35位成员组成，其中20位为国家代表，15位为大型科技公司的“准成员代表”。该结构设计旨在，在保障国家主权的同时也可以引入企业技术资源与治理能力，同时又通过设立权重限制与否决机制，防止监管俘获与主导地位合法化。文中提到，尽管大型科技公司将在理事会中拥有席位，但其数量将受限于不构成多数，同时不拥有否决权。政府代表将主导决策议程，以保障IAIA的公共属性。而科技公司在其中的职责则包括：参与风险评估小组、提供审计数据访问权限、执行算法透明度披露，并协助机构技术标准落地。
IAIA的制度核心还在于其监督与执行机制。成员国需立法授权核查人员进入AI系统开发现场与数据中心，构建“国际监管+本国执法”联动体系。科技公司则必须提供资金与技术支持，以辅助高频审计、模型追踪与违规识别流程，保障系统稳定性与公共信任。此外，机构还将通过设立区域性协调办公室，在发展中国家建立治理节点，推动多边技术转移与能力建设。
在Robinson提出的治理蓝图中，国际人工智能机构（IAIA）不仅是一种“顶层治理框架”，更是一种强调全球协作、跨领域共建的治理机制。这种多边主义治理观强调，不应将人工智能治理框架局限于技术强国之间的双边博弈，而应构建一个包容性的“全球技术契约”，确保全球南方国家不仅有席位、有话语权，更能通过制度安排实现切实收益。为此，IAIA在制度设计上突出对发展中国家的支持功能。首先，在治理结构中引入“区域代表制”，确保不同经济体与文化背景的广泛代表性。特别是在理事会构成中设立地理分区席位，确保来自亚洲、非洲、拉美等地区的代表不被边缘化。其次，机构将设立专门的“南方基金”（Global South AI Fund），以支持发展中国家在AI治理能力建设、人才培养、伦理准则制定等方面的本地化实践，形成“能力输出+规则参与”的双向机制。Robinson特别指出，在应对AI造成的全球不平等风险方面，IAIA必须超越“宣言式治理”，推动落地性的结构性安排。例如，针对AI可能引发的跨国就业替代与算法歧视问题，IAIA将推动建立全球伦理审查机制，并鼓励企业在开展AI部署前进行“影响力评估”，保障边缘群体的技术权益。
与此同时，IAIA还必须在当前紧张的中美关系背景下，提供一种“制度中立”的协调平台。Robinson认为，当前虽然中美在AI价值观、数据政策、标准话语权等方面存在显著分歧，但对系统性风险防控，模型验证标准与边界设定规则的需求是共同的。IAIA的战略角色应当是缓冲竞争、放大共识，通过设立技术中立审查机构与多边模型评估框架，为两个技术大国提供协同治理的空间。为此，IAIA可参考IAEA的经验，设立多边危机应对机制，在面临突发性AI安全事件（如失控模型发布、跨境信息泄露）时，能迅速协调多国行动，避免个别国家“单边裁决”的治理真空。此外，为了促进共识形成，机构还将推动常态化的“AI全球对话会议”，鼓励民间社会、技术专家与政策制定者在非正式场域展开交流，从而不断拓展信任基础。
最后，在图表设计方面，Robinson建议构建多级嵌套治理网络，以形成“全球机构—区域平台—国家节点”三级联动的治理体系。这种结构兼顾了治理的统一性与灵活性，既保证了全球规则的协调一致，也赋予本地实践以自主调整空间。
在Robinson的设想中，建立国际人工智能机构（IAIA）的成功不仅依赖于制度框架的设计，还取决于“关键群体”的战略性协同。这些群体涵盖了三个核心类别：政治领导人、技术专家，以及具有多边谈判经验的外交与行政人员。三者的协作将构成制度起步与持续运作的动力机制。
首先，政治领导人作为主权国家意志的体现者，其态度直接决定机构的成立意愿与国际条约的签署进度。尽管面临如特朗普当选等可能的阻碍因素，Robinson仍指出，只要能围绕人工智能领域的全球互信稀缺性构建一种“大交易”，即在安全保障与技术共享之间建立互利机制，中美等技术大国仍有可能寻求政治突破。类似于《不扩散核武器条约》的双重平衡逻辑，IAIA可通过联合国主导达成包含“强国承诺”与“弱国回报”的均衡治理方案。
其次，技术专家的角色尤为关键。他们不仅掌握前沿算法与模型开发能力，还了解模型滥用、训练偏差、系统失控等具体风险。Robinson建议IAIA应设立独立的技术审查委员会，由来自不同国家和学科的科学家组成，专责评估各类AI模型的风险等级、透明度与干预机制。科技企业则应被要求提供透明数据、支持审核，并接受治理准则下的监督。例如，在报告中提到的治理架构图（如下所示），已明确将科技公司以准成员身份纳入理事会治理体系，避免其被边缘化的同时，也防止其成为主导方。
图1：拟议中的国际人工智能机构治理架构概览
第三，外交官和国际行政人员将负责机构创建、规范谈判、成员国动员与公信力建设。Robinson指出，良好的外交行为与谈判经验是IAIA获得政治支持与资源投入的关键。他建议借鉴过去能源安全、气候变化领域中的跨国执委制，组建一个具备执行力与协调力的过渡秘书处，主导前期文本草拟、成员征询、平台搭建等工作。
参考来源：
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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