摘" "要：人工智能治理范式是在人工智能技術(shù)治理中面對(duì)責(zé)任分配、資源配置、規(guī)則制定及挑戰(zhàn)應(yīng)對(duì)等問(wèn)題時(shí)逐步形成的具有指導(dǎo)性、規(guī)范性及系統(tǒng)性的范例。文章通過(guò)引入范式變革理論，認(rèn)為人工智能技術(shù)發(fā)展過(guò)程中不斷產(chǎn)生的問(wèn)題，以及人工智能治理導(dǎo)向、主體、內(nèi)容的持續(xù)修正和調(diào)節(jié)需求是人工智能治理范式具有進(jìn)步性和動(dòng)態(tài)性的理論根源。基于此，對(duì)全球主要國(guó)家和國(guó)際組織發(fā)布的人工智能政策進(jìn)行量化分析，通過(guò)量化政策發(fā)布機(jī)構(gòu)、文件類(lèi)型的時(shí)序變化，以及采用BERTopic主題建模歸納總結(jié)不同階段人工智能治理內(nèi)容的側(cè)重點(diǎn)，解構(gòu)人工智能治理范式的變革趨勢(shì)，洞察人工智能治理復(fù)雜性。

關(guān)鍵詞：人工智能治理；范式變革；政策研究；主題建模

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18" "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ" "DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2024059

Paradigm Shift in Artificial Intelligence Governance： A Study Based on Policy Analysis and Topic Modeling

Abstract The paradigm of artificial intelligence （AI） governance has emerged as a guiding， normative， and systematic framework to address challenges in responsibility allocation， resource distribution， rule-making， and problem-solving in AI governance. By introducing the theory of paradigm shifts， this study posits that the progressive and dynamic nature of AI governance paradigms is rooted in the continuous emergence of challenges in AI development and the ongoing need for adjustments in governance orientations， stakeholders， and content. This paper conducts a quantitative analysis of AI policies released by major countries and international organizations， examining the temporal evolution of policy-issuing institutions and document types. Using BERTopic modeling， it identifies and summarizes the shifting focal points of AI governance across different stages. By deconstructing the transformative trends of the AI governance paradigm， this study sheds light on the inherent complexity of AI governance.

Key words artificial intelligence governance; paradigm shift; policy research; topic modeling

人工智能作為展現(xiàn)類(lèi)人智能行為的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能力，不僅正在為全球各行各業(yè)提供前所未有的機(jī)遇，其技術(shù)復(fù)雜性也正蘊(yùn)含著潛在的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。斯坦福大學(xué)以人為本的人工智能研究所最新發(fā)布的《2024人工智能指數(shù)報(bào)告（Artificial Intelligence Index Report 2024）》將“嚴(yán)重缺乏對(duì)大語(yǔ)言模型責(zé)任制的穩(wěn)健性和標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估”作為年度人工智能十大發(fā)展要點(diǎn)之一，指出目前缺乏關(guān)于負(fù)責(zé)任的人工智能這一概念的標(biāo)準(zhǔn)化界定。頂尖模型的使用風(fēng)險(xiǎn)和復(fù)雜性逐步構(gòu)成了人工智能的陰暗面，引發(fā)社會(huì)爭(zhēng)議。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，目前已形成了風(fēng)險(xiǎn)治理范式、過(guò)程導(dǎo)向治理范式以及基于人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)與迭代速度形成的治理范式等，人工智能治理范式研究已成為全球性議題。

“范式”一詞可以追溯到亞里士多德在《修辭學(xué)》一書(shū)中的應(yīng)用，指一種最好的、最具指導(dǎo)性的例子。1962年托馬斯·庫(kù)恩在其著作《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》中引入“范式”一詞，指出“范式”需要具備兩個(gè)特征，一是需要“空前地吸引一批堅(jiān)定的擁護(hù)者”，使他們脫離科學(xué)活動(dòng)的其他競(jìng)爭(zhēng)模式；二是必須具備開(kāi)放性，具有許多的問(wèn)題，以留待“重新組成的一批實(shí)踐者去解決”［1］。庫(kù)恩將這一概念帶到了科學(xué)界并強(qiáng)調(diào)科學(xué)發(fā)展與科學(xué)進(jìn)步是一種動(dòng)態(tài)的過(guò)程，提出科學(xué)革命是指科學(xué)發(fā)展中的非累積性事件，其中舊范式全部或部分地為一個(gè)與其完全不能并立的嶄新范式所取代，“革命通過(guò)擺脫那些遭遇到重大困難的先前的世界框架而進(jìn)步”［1］。這里的“革命”即指“世界觀的改變”，也就是范式變革（Paradigm Shift）。人工智能技術(shù)的突破性進(jìn)展正塑造著第四次工業(yè)革命，所帶來(lái)的指數(shù)級(jí)技術(shù)變革和全球影響范圍也預(yù)示著整個(gè)生產(chǎn)和治理體系的轉(zhuǎn)型與變革［2］，同時(shí)導(dǎo)致了傳統(tǒng)的技術(shù)治理范式無(wú)法有效監(jiān)管人工智能技術(shù)、解決相應(yīng)爭(zhēng)議，催生了傳統(tǒng)治理范式與新興人工智能之間的各種矛盾，成為公認(rèn)的反?，F(xiàn)象，這意味著人工智能治理范式的變革必然發(fā)生，正在經(jīng)歷新舊轉(zhuǎn)化和科學(xué)革命。

目前關(guān)于人工智能治理范式變革的研究主要集中在對(duì)算法、數(shù)據(jù)等具體內(nèi)容的范式轉(zhuǎn)變，但缺乏全球視角以及政策層面的研究。官方政策文件是“信息的載體，用于傳達(dá)或反映官方意圖、目標(biāo)、承諾、建議、‘思維’、意識(shí)形態(tài)和對(duì)外部時(shí)間的反應(yīng)”，反映出政策參與者提出不同發(fā)展觀點(diǎn)與偏好，提供了豐富的機(jī)會(huì)來(lái)探索人工智能治理的實(shí)質(zhì)性問(wèn)題和策略、新出現(xiàn)的共識(shí)和分歧以及動(dòng)機(jī)與前景。因此，本研究深入分析全球主要國(guó)家和國(guó)際組織發(fā)布的人工智能政策結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，通過(guò)定量分析驗(yàn)證這一變革現(xiàn)象，為完善人工智能治理政策體系、應(yīng)對(duì)人工智能治理需求提供依據(jù)和參考。

1" "文獻(xiàn)綜述

1.1" " 人工智能政策研究

政策不僅是“物質(zhì)的”和“制度的”……而且是“觀念性的”［3］。公共政策與范式具有相似的理念成分，范式變化對(duì)政策的影響貫穿于政策理論的變化，政策是由潛在的觀念范式塑造的，這些范式構(gòu)建了政策制定者看待現(xiàn)實(shí)、識(shí)別問(wèn)題和解決方案的方式，因此不同國(guó)家有關(guān)人工智能治理的理念往往會(huì)呈現(xiàn)在政策過(guò)程中。此外，人工智能治理政策由目標(biāo)、工具和權(quán)衡三部分組成，各國(guó)政府在制定政策時(shí)受到時(shí)代背景和技術(shù)迭代的影響，會(huì)持續(xù)改變上述三部分的權(quán)重配置，因此人工智能政策處于不斷動(dòng)態(tài)變化的狀態(tài)，人工智能治理范式也因而發(fā)生變革［4］。倫德瓦爾等將科技政策定義為實(shí)現(xiàn)國(guó)家目標(biāo)可實(shí)施或已實(shí)施的促進(jìn)科學(xué)、技術(shù)知識(shí)和生產(chǎn)、擴(kuò)散和應(yīng)用的相關(guān)政策［5］。通過(guò)對(duì)政策的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行量化呈現(xiàn)與規(guī)律性預(yù)判，發(fā)現(xiàn)隱藏于政策文獻(xiàn)背后的政策信息與內(nèi)引規(guī)律。因此，學(xué)界圍繞人工智能政策展開(kāi)研究，基于政策信息學(xué)探討人工智能治理的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程。

目前關(guān)于人工智能政策的內(nèi)容研究主要以定量與定性分析相結(jié)合為主，從政策議程、政策工具與政策擴(kuò)散等不同角度探討當(dāng)前相關(guān)政策的演進(jìn)邏輯與現(xiàn)狀。如張濤和馬海群對(duì)我國(guó)人工智能政策主題熱點(diǎn)及其演進(jìn)進(jìn)行分析，按政策發(fā)布時(shí)間進(jìn)行分段，指出萌芽期主題熱點(diǎn)、發(fā)展期主題熱點(diǎn)和趨緩期主題熱點(diǎn)［6］。周慎等從智庫(kù)的視角出發(fā)，構(gòu)建“全球智庫(kù)人工智能出版物數(shù)據(jù)庫(kù)”，深入分析全球智庫(kù)在人工智能議程設(shè)置上呈現(xiàn)的主體、主題與歷時(shí)性特征，歸納議程聚類(lèi)［7］。張?jiān)降葘?duì)人工智能的政策工具演變進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)近年來(lái)世界人工智能領(lǐng)域顛覆性技術(shù)政策工具結(jié)構(gòu)經(jīng)歷了從“資金投入”導(dǎo)向至“目標(biāo)規(guī)劃”“技術(shù)治理”“技術(shù)應(yīng)用”導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變［8］。陳少威和吳劍霞指出人工智能治理風(fēng)險(xiǎn)體現(xiàn)出了較強(qiáng)的共性特征和外溢效應(yīng)，“命令-控制”基礎(chǔ)上的傳統(tǒng)治理工具無(wú)法應(yīng)對(duì)新的治理需求［9］。國(guó)外學(xué)者也圍繞人工智能政策的演進(jìn)與擴(kuò)散展開(kāi)研究。如Calo指出人工智能技術(shù)的快速發(fā)展帶來(lái)了法律和道德上的困境，現(xiàn)有的法律框架和道德標(biāo)準(zhǔn)無(wú)法應(yīng)對(duì)新型技術(shù)挑戰(zhàn)，因此需要抓住政策制定時(shí)機(jī)，并將人工智能政策引導(dǎo)到公共利益層面［10］。Patricia等開(kāi)發(fā)了涵蓋現(xiàn)代公共政策制定所有階段的人工智能監(jiān)管概念框架，以此實(shí)現(xiàn)公平、自由和長(zhǎng)期可持續(xù)性等社會(huì)價(jià)值觀［11］。Floridi和Cowls指出圍繞人工智能倫理的政策、規(guī)范等數(shù)量激增會(huì)導(dǎo)致“原則泛濫（Principle Proliferation）”問(wèn)題，已有原則的重疊性較高，因此需要構(gòu)建新的人工智能倫理政策框架，明確要增強(qiáng)對(duì)技術(shù)可理解性、責(zé)任性原則的重視［12］。

1.2" " 人工智能治理范式變革研究

范式變化不僅僅是一種量上的變化形式，而且是一種質(zhì)上不同的變化形式。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于范式變革的研究覆蓋不同學(xué)科和研究領(lǐng)域，其中人工智能研究領(lǐng)域也引入了范式變革的思想與概念，從不同角度探究這一科學(xué)領(lǐng)域的革命性過(guò)程。具體包括人工智能技術(shù)范式的變革、人工智能技術(shù)賦能不同領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型與發(fā)展，以及人工智能治理的范式轉(zhuǎn)變。如孟令宇和王迎春指出我國(guó)傳統(tǒng)的以生命醫(yī)學(xué)倫理為基礎(chǔ)的科技倫理審查范式在人工智能等新興技術(shù)應(yīng)用方面存在挑戰(zhàn)，人工智能倫理審查范式創(chuàng)新需從理論、職能、方法三個(gè)維度進(jìn)行［13］。梅亮等指出人工智能面向機(jī)器信任與倫理、武器應(yīng)用、算法黑箱、產(chǎn)品問(wèn)責(zé)、大數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)、就業(yè)替代等負(fù)外部性議題引導(dǎo)舊有科技創(chuàng)新治理范式向科技與社會(huì)深度嵌入下創(chuàng)新責(zé)任的制度化過(guò)程轉(zhuǎn)移，并從責(zé)任式創(chuàng)新的角度構(gòu)建了包括技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、倫理和社會(huì)四維度的人工智能技術(shù)創(chuàng)新治理分析框架［14］。張富利指出了人工智能治理范式變革的必然性，認(rèn)為技術(shù)的發(fā)展將導(dǎo)致文化的變革，未來(lái)建構(gòu)的難題是機(jī)器倫理學(xué)難以作為機(jī)器倫理的基礎(chǔ)存在，需要從多元整合的視角下從理論到規(guī)范來(lái)化解人工智能風(fēng)險(xiǎn)［15］。姜李丹和薛瀾闡釋了我國(guó)新一代人工智能適應(yīng)性治理經(jīng)歷的探索式治理、回應(yīng)式治理、集中式治理、敏捷式治理的范式變革歷程，并且指出不同范式下技術(shù)創(chuàng)新力度與風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制力度的組合特征存在顯著的階段性差異［16］。

由此可見(jiàn)，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界均已關(guān)注到人工智能治理范式在不同階段下具有鮮明的區(qū)別，嘗試將人工智能治理范式按照時(shí)間進(jìn)行歸納與特征總結(jié)，并從人工智能議程設(shè)置過(guò)程視角探究人工智能治理范式的變革進(jìn)度。但目前我國(guó)圍繞這一范式變革現(xiàn)象的研究仍然以論述為主，缺乏對(duì)這一變革現(xiàn)象的實(shí)證研究，也尚未將這一變革過(guò)程進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。因此本研究需要將范式變革理論引入人工智能治理層面，賦予這一變革現(xiàn)象理論性闡釋?zhuān)恼呶谋痉治鼋嵌惹腥?，通過(guò)量化研究驗(yàn)證變革現(xiàn)象。

2" "研究設(shè)計(jì)

2.1" " 數(shù)據(jù)收集與篩選

本研究基于經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（Organization for Economic Cooperation and Development，OECD，以下簡(jiǎn)稱(chēng)“經(jīng)合組織”）開(kāi)發(fā)的人工智能政策觀察數(shù)據(jù)庫(kù)（OECD.AI Policy Observatory）在各國(guó)人工智能軟件開(kāi)發(fā)、科學(xué)研究、資金投入、模型和數(shù)據(jù)庫(kù)方面的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)排名，選取了美國(guó)、歐盟、中國(guó)、英國(guó)、澳大利亞、日本、德國(guó)、韓國(guó)、新加坡、印度、加拿大、俄羅斯、法國(guó)、芬蘭13個(gè)在人工智能技術(shù)發(fā)展與治理監(jiān)管方面具有一定代表性與先進(jìn)性的國(guó)家和聯(lián)盟，以及聯(lián)合國(guó)、經(jīng)合組織、七國(guó)集團(tuán)（G7）、二十國(guó)集團(tuán)（G20）、國(guó)際電信聯(lián)盟、世界經(jīng)濟(jì)論壇、世界衛(wèi)生組織、網(wǎng)絡(luò)自由聯(lián)盟8個(gè)在人工智能監(jiān)管領(lǐng)域具有國(guó)際影響力的國(guó)際組織。將上述21個(gè)國(guó)家或組織作為人工智能治理相關(guān)政策文件的來(lái)源地區(qū)，將政策文件的檢索時(shí)間范圍設(shè)置在2010年1月1日到2024年9月30日，首先以O(shè)ECD.AI數(shù)據(jù)庫(kù)提供的政策文件名錄為索引，通過(guò)URL自動(dòng)爬取政策文本原文；其次，采取滾雪球法擴(kuò)展政策文件的獲取來(lái)源，包括各國(guó)政府部門(mén)官方網(wǎng)站提供的政策文本鏈接、各國(guó)法律政策文件官方數(shù)據(jù)庫(kù)以及學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中關(guān)于人工智能政策的附錄，以“人工智能”為主題詞進(jìn)行全文模糊查找，對(duì)與人工智能相關(guān)的政策文本文件進(jìn)行手動(dòng)檢索、采集與補(bǔ)充。

為提高后續(xù)分析的針對(duì)性與準(zhǔn)確性，確保所選取的政策文本內(nèi)容與人工智能治理這一主題緊密貼合，在政策文本篩選過(guò)程中主要遵循三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：（1）以國(guó)家層面發(fā)布的政策文件為主。國(guó)家甚至國(guó)際層面的政策文件往往會(huì)影響地方治理戰(zhàn)略制定，同時(shí)國(guó)家宏觀層面的政策文件更能代表一個(gè)國(guó)家在人工智能治理方面的核心理念與手段，因此地方發(fā)布的文件暫時(shí)不予考慮。（2）以具備高度的人工智能技術(shù)相關(guān)性文件為主。斯坦福大學(xué)人工智能指數(shù)研究團(tuán)隊(duì)基于政策文件與人工智能技術(shù)的實(shí)際相關(guān)性，將全球人工智能政策文件分為高、中、低三個(gè)相關(guān)度等級(jí)。其中，高相關(guān)度政策文件是指直接聚焦于人工智能治理的法規(guī)與政策；中相關(guān)度政策文件雖然包含重要的人工智能政策要素，但具有更加寬泛的關(guān)注重點(diǎn)，并不完全以人工智能為中心。低相關(guān)度政策文件只是順便提及人工智能，而沒(méi)有對(duì)人工智能進(jìn)行實(shí)質(zhì)性立法關(guān)注。本研究選取相關(guān)級(jí)別為中級(jí)和高級(jí)的各國(guó)人工智能政策文件，盡管部分政策文件的標(biāo)題沒(méi)有直接提及人工智能，但其關(guān)注具體人工智能技術(shù)，如無(wú)人駕駛、面部識(shí)別等，也屬于收集范疇，而與人工智能及其具體技術(shù)實(shí)質(zhì)性立法關(guān)注無(wú)關(guān)的政策文件則被排除在外。（3）以具備法律約束性或政策指導(dǎo)性的現(xiàn)行文件為主。首先，由于不同國(guó)家或組織的立法程序、責(zé)任部門(mén)均有所差異，政策文件的生效時(shí)間各異，因此將剔除暫未生效、仍在立法程序過(guò)程中的文件；其次，由于立法程序歷時(shí)較久，過(guò)程中會(huì)生成各種不同類(lèi)型的文件，部分過(guò)程中產(chǎn)出的文件具有臨時(shí)性，在進(jìn)入后續(xù)立法流程時(shí)已被修改或取消，這類(lèi)文件將不被納入本次文本分析中，但由政府部門(mén)、研究機(jī)構(gòu)和智庫(kù)產(chǎn)出的具有政策指導(dǎo)性與影響力的戰(zhàn)略報(bào)告則屬于此次文件篩選范圍。

在根據(jù)上述步驟和標(biāo)準(zhǔn)對(duì)全球主要國(guó)家和組織發(fā)布的政策文本進(jìn)行采集后，最終選取了2010年-2024年間全球人工智能治理政策文本共計(jì)338份，所有文本均可在官方網(wǎng)站和數(shù)據(jù)庫(kù)中公開(kāi)查閱和下載（具體時(shí)間與國(guó)家分布見(jiàn)圖1）。

2.2" " 政策特征分析

對(duì)政策文件進(jìn)行量化研究的基本方法是對(duì)政策文件基礎(chǔ)屬性的分析。本研究對(duì)338份人工智能政策文件的發(fā)布時(shí)間、發(fā)布機(jī)構(gòu)和政策類(lèi)型等元數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以此揭示當(dāng)前人工智能治理的屬性特征，從宏觀層面初步構(gòu)建當(dāng)前人工智能治理的政策演變過(guò)程。

2.3" " 主題建模分析

在了解人工智能政策文件宏觀特征之后需要進(jìn)一步對(duì)這338份政策文本的內(nèi)容進(jìn)行語(yǔ)義分析，通過(guò)對(duì)不同國(guó)家在不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)發(fā)布的政策文本主題及熱點(diǎn)的分析，探尋全球主要人工智能?chē)?guó)家在人工智能治理內(nèi)容方面存在的差異與變化趨勢(shì)，從而驗(yàn)證人工智能治理范式的變革現(xiàn)象。在政策文件收集的過(guò)程中，考慮到大部分國(guó)家都是采用英語(yǔ)發(fā)布官方政策文件，而中國(guó)、日本、韓國(guó)、俄羅斯等非英語(yǔ)母語(yǔ)國(guó)家的部分政策文件也能夠在其官方網(wǎng)站上獲取英文原文，因此本研究將所有政策文本語(yǔ)言統(tǒng)一為英語(yǔ)，非英語(yǔ)且官方網(wǎng)站沒(méi)有提供權(quán)威英文版本的政策文件由Google翻譯并進(jìn)行了人工核對(duì)，確保翻譯件的準(zhǔn)確性。

2.3.1" "BERT模型

基于變換器的雙向編碼器表示技術(shù)（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，以下簡(jiǎn)稱(chēng)“BERT模型”）是Google公司于2018年推出的自然語(yǔ)言處理預(yù)訓(xùn)練模型，其訓(xùn)練過(guò)程主要分為預(yù)訓(xùn)練（Pre-training）和微調(diào)（Fine-tuning）兩個(gè)階段。這一模型能夠準(zhǔn)確把握上下文語(yǔ)境信息，具備強(qiáng)大的預(yù)測(cè)和理解能力，尤其在處理英文文本方面表現(xiàn)出色；同時(shí)得益于Transformer的自注意力機(jī)制，模型能夠靈活適應(yīng)多種下游任務(wù)，實(shí)現(xiàn)文本對(duì)之間的雙向交叉注意力，有效捕捉句子之間的相互關(guān)系，為問(wèn)答、自然語(yǔ)言推理等需要深入理解句子對(duì)關(guān)系的任務(wù)提供更強(qiáng)的建模能力，也能夠使BERT模型在處理文本對(duì)時(shí)更加簡(jiǎn)潔高效［17］。

近年來(lái)國(guó)內(nèi)外研究者通過(guò)引入BERT模型開(kāi)展文本分類(lèi)、情感分析、主題識(shí)別等研究，圖情領(lǐng)域一方面基于BERT模型與其他模型的結(jié)合對(duì)學(xué)科交叉研究演化［18］、專(zhuān)利技術(shù)主題聚類(lèi)［19］、用戶(hù)需求識(shí)別與趨勢(shì)預(yù)測(cè)［20］等進(jìn)行研究，另一方面通過(guò)融合BERT深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建并動(dòng)態(tài)修正專(zhuān)利檢索策略，以此提高科技數(shù)據(jù)獲取的精準(zhǔn)性［21］。綜合上述因素，本研究選取BERT模型對(duì)338份人工智能治理英文政策文本文件進(jìn)行主題抽取，以此了解人工智能政策在不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的演變趨勢(shì)與特征。

2.3.2" "文本分組與預(yù)處理

為深入考察不同國(guó)家人工智能治理內(nèi)容的側(cè)重點(diǎn)及其演變趨勢(shì)，驗(yàn)證人工智能治理范式的變革現(xiàn)象，本研究首先對(duì)338份政策文件進(jìn)行了系統(tǒng)地分組預(yù)處理，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)政策文本更加細(xì)化的關(guān)鍵詞抽取和高度凝練的主題詞總結(jié)。不同類(lèi)型國(guó)家在人工智能技術(shù)發(fā)展的不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)會(huì)有不同的治理側(cè)重點(diǎn)，因此本研究分組包括國(guó)家政體類(lèi)型和時(shí)間節(jié)點(diǎn)兩個(gè)維度。

在國(guó)家政體類(lèi)型方面，由于不同國(guó)家的法律程序、權(quán)力分配與治理文化均有所差異，不同類(lèi)型國(guó)家發(fā)布的人工智能治理政策文本往往各有側(cè)重，因此本研究依據(jù)國(guó)家類(lèi)型學(xué)原理，從政體的角度對(duì)各主要科技大國(guó)進(jìn)行縱向分組。政體的概念有狹義與廣義之分，狹義上的政體是指國(guó)家權(quán)力組織形態(tài)，即“國(guó)家政權(quán)組織形式”，而廣義的政體還包含“國(guó)家結(jié)合形態(tài)”和“國(guó)家象征形態(tài)”兩個(gè)概念［22］。政體的選擇關(guān)系到建立一個(gè)什么樣的國(guó)家這一重大問(wèn)題，政體的確定也是由國(guó)家所處的具體政治社會(huì)經(jīng)濟(jì)文化背景等不同層面決定，所以擁有相同政體的國(guó)家在治理方面往往更具相通性。因此將全球主要人工智能?chē)?guó)家按照政體來(lái)進(jìn)行分類(lèi)，可以從一定程度上了解不同政權(quán)組織形式、結(jié)合形態(tài)的國(guó)家在人工智能治理方面的偏好。本研究以中華人民共和國(guó)外交部官方網(wǎng)站上“國(guó)家和組織”板塊對(duì)全球各國(guó)政體的界定為準(zhǔn)，將政策文件來(lái)源國(guó)按照政體進(jìn)行分類(lèi)，共得到5個(gè)政體類(lèi)別，同時(shí)歐盟和其他國(guó)際組織被統(tǒng)一歸為國(guó)際和地區(qū)組織類(lèi)別（具體分類(lèi)見(jiàn)表1）。

在時(shí)間節(jié)點(diǎn)維度方面，不同政策文本的發(fā)布時(shí)間不同，且人工智能技術(shù)在發(fā)展過(guò)程中也有非常顯著的階段性特征，因此根據(jù)人工智能技術(shù)發(fā)展與治理政策發(fā)布的集中程度將橫向時(shí)間線分為人工智能治理起步（2010年-2016年）、人工智能技術(shù)發(fā)展熱潮（2017年-2022年）和強(qiáng)人工智能時(shí)代（2023年-2024年）三個(gè)主要時(shí)間節(jié)點(diǎn)，通過(guò)時(shí)間節(jié)點(diǎn)與國(guó)家政體分類(lèi)對(duì)收集到的政策文件進(jìn)行文本分組處理，共得到18個(gè)子組，并對(duì)每一個(gè)子組進(jìn)行去除停用詞等預(yù)處理。

由于本研究采集到的政策文本均為英文文本，因此首先使用了Python自帶的英文停用詞表（English_Stop_Words）和正則表達(dá)式進(jìn)行第一輪去除停用詞，刪除了英文文本中的無(wú)效單詞、數(shù)字和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，使得文本更加規(guī)范化，并在此基礎(chǔ)上對(duì)各子組進(jìn)行第一輪生成嵌入和主題建模，得到的第一輪聚類(lèi)結(jié)果往往沒(méi)有實(shí)際意義，但是可以作為自定義去除停用詞表，尤其是涉及國(guó)家和發(fā)文機(jī)構(gòu)名稱(chēng)、常見(jiàn)政策類(lèi)型后綴以及無(wú)分析意義的動(dòng)詞、副詞和形容詞等，在此結(jié)果上手動(dòng)整理形成新的自定義去除停用詞表，應(yīng)用于正式主題建模環(huán)節(jié)。此外，由于BERT模型的預(yù)訓(xùn)練模型在處理文本時(shí)存在最大字符數(shù)限制（通常為512字符），而大部分政策文本均為長(zhǎng)文本文件，因此本文引入滑動(dòng)窗口機(jī)制（Sliding Window），確保在建模過(guò)程中保留足夠的上下文信息［23］。具體來(lái)說(shuō)，即將窗口的最大長(zhǎng)度設(shè)為512字符，步幅設(shè)為400字符，使得每個(gè)片段與前一個(gè)片段重疊112字符，確保每個(gè)片段在分割時(shí)保留足夠的上下文信息，減少因截?cái)鄬?dǎo)致的語(yǔ)義丟失。

2.3.3" "最佳主題數(shù)與一致性檢驗(yàn)

本研究使用了BERTopic支持的高性能模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2來(lái)生成句子級(jí)別的嵌入，通過(guò)對(duì)文本上下文的建模生成語(yǔ)義向量，在一定程度上超越了傳統(tǒng)詞向量局限，確保主題建模的語(yǔ)義一致性，并在此基礎(chǔ)上對(duì)文檔嵌入進(jìn)行聚類(lèi)，以此生成主題。默認(rèn)情況下的BERTopic使用HDBSCAN進(jìn)行聚類(lèi)。與K-means算法不同，HDBSCAN是一種分層的、基于密度的方法，適合處理不同密度的聚類(lèi)，因此更加適合處理政策文本，發(fā)掘其中細(xì)微差別；同時(shí)能夠從核心簇中檢測(cè)并分離出噪聲或離群點(diǎn)，將無(wú)法很好歸入任何聚類(lèi)的文檔都?xì)w類(lèi)為“噪音”，貼上“-1”的標(biāo)簽，由于在文本預(yù)處理階段已經(jīng)使用通用英語(yǔ)停用詞表和自定義停用詞表對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗，基于此形成的“-1”標(biāo)簽下的關(guān)鍵詞不屬于無(wú)效詞匯，而是屬于更加寬泛和通用的詞匯，由筆者基于研究經(jīng)驗(yàn)與實(shí)際情況手動(dòng)歸類(lèi)為其他主題下。此外，HDBSCAN并不需要事先指定聚類(lèi)的數(shù)量，但其自動(dòng)聚類(lèi)結(jié)果會(huì)隨著參數(shù)變化發(fā)生改變，包括聚類(lèi)樣本的最小數(shù)量（min_cluster_size）等。因此本研究綜合了K-means聚類(lèi)中確認(rèn)最佳主題數(shù)的手肘法（Elbow Method），通過(guò)解釋和驗(yàn)證聚類(lèi)分析的一致性幫助找到數(shù)據(jù)集中合適的聚類(lèi)數(shù)量范圍，并在此基礎(chǔ)上調(diào)整HDBSCAN的參數(shù)，以此獲得更符合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和研究需求的主題數(shù)量。

在上述參數(shù)調(diào)整的基礎(chǔ)模型上輸出每個(gè)主題的關(guān)鍵詞和各個(gè)文本窗口對(duì)應(yīng)的主題分配后，本研究對(duì)每個(gè)主題的關(guān)鍵詞進(jìn)行排序，提取了前15個(gè)最具代表性的關(guān)鍵詞來(lái)描述該主題。為評(píng)估主題建模效果，使用主題一致性（Coherence Score）作為模型評(píng)估指標(biāo)，考察了不同子組的主題一致性得分，同時(shí)筆者在此基礎(chǔ)上根據(jù)自己的研究常識(shí)與對(duì)政策原文的理解手動(dòng)調(diào)整主題關(guān)鍵詞并進(jìn)行降噪處理，生成了最終的主題高頻關(guān)鍵詞，并再次計(jì)算主題一致性得分，得到18個(gè)子組的c_v一致性得分均高于0.5，不同子組得到最終的主題關(guān)鍵詞。

3" "結(jié)果分析

3.1" " 人工智能政策文本特征演變

3.1.1" "發(fā)文機(jī)構(gòu)

一方面，全球人工智能政策發(fā)布以機(jī)構(gòu)單獨(dú)發(fā)文為主，但合作發(fā)文趨勢(shì)有所變化，且國(guó)家間存在差異。從總體上看，自2010年以來(lái)，全球各國(guó)人工智能政策以機(jī)構(gòu)單獨(dú)發(fā)文為主，由單一機(jī)構(gòu)獨(dú)立發(fā)布的政策文件占比維持在80%左右，可見(jiàn)當(dāng)前全球人工智能治理總體仍然以專(zhuān)門(mén)機(jī)構(gòu)為主，各國(guó)暫未形成穩(wěn)定的合作治理網(wǎng)絡(luò)（見(jiàn)圖2）。具體來(lái)說(shuō)，我國(guó)在機(jī)構(gòu)合作發(fā)文方面的演變趨勢(shì)與英國(guó)、法國(guó)等歐洲地區(qū)的國(guó)家正好相反，英法等歐洲國(guó)家早期注重不同政府部門(mén)與非政府機(jī)構(gòu)的合作發(fā)文，多份文件由不同政府部門(mén)、政府咨詢(xún)機(jī)構(gòu)和國(guó)家級(jí)智庫(kù)共同發(fā)布，較早體現(xiàn)出在人工智能政策文本設(shè)計(jì)與頒布方面的合作特性。而我國(guó)人工智能領(lǐng)域的早期政策以單獨(dú)機(jī)構(gòu)為發(fā)布主體，近五年來(lái)逐步呈現(xiàn)出較強(qiáng)的合作趨勢(shì)，2019年之后機(jī)構(gòu)合作發(fā)布的政策文件數(shù)量占比顯著上升，并在2022年達(dá)到峰值，當(dāng)年所有政策文件均為多家機(jī)構(gòu)合作發(fā)布，且2024年發(fā)布的《全球人工智能治理上海宣言》由9家機(jī)構(gòu)共同發(fā)布，是全球人工智能政策發(fā)布機(jī)構(gòu)合作數(shù)量最多的文件，包括國(guó)家行政部門(mén)、國(guó)家級(jí)智庫(kù)單位以及地方政府等不同類(lèi)型機(jī)構(gòu)，體現(xiàn)了政策合作網(wǎng)絡(luò)與多元的治理格局；相較于此，盡管美國(guó)是人工智能政策文件數(shù)量發(fā)布最多的國(guó)家，在人工智能治理議程設(shè)置與政策發(fā)布方面卻缺乏合作共建的理念與格局，2022年和2024年發(fā)布的所有政策文件均以單獨(dú)機(jī)構(gòu)為責(zé)任主體，體現(xiàn)美國(guó)在人工智能治理方面的分散性。

另一方面，本研究聚焦政策發(fā)布數(shù)量最多的六大經(jīng)濟(jì)體（美國(guó)、歐盟、中國(guó)、英國(guó)、澳大利亞、日本），形成機(jī)構(gòu)發(fā)文熱力圖（見(jiàn)圖3）。從參與人工智能政策文件頒布的機(jī)構(gòu)數(shù)量來(lái)看，中國(guó)在新興人工智能發(fā)展十余年間共有30家機(jī)構(gòu)主導(dǎo)過(guò)人工智能政策文件的制定與頒布，是全球人工智能主要經(jīng)濟(jì)體中數(shù)量最多的國(guó)家，美國(guó)人工智能政策文件發(fā)布機(jī)構(gòu)數(shù)量位居第二，在一定程度上反應(yīng)出人工智能治理覆蓋范圍的廣泛性，也能體現(xiàn)以中國(guó)和美國(guó)為首的超級(jí)大國(guó)在人工智能治理方面正在向不同維度、不同空間和不同領(lǐng)域多維擴(kuò)散。

從發(fā)文機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域來(lái)看，我國(guó)工信部是人工智能政策發(fā)布的早期主體，并持續(xù)主導(dǎo)人工智能相關(guān)政策的發(fā)布，作為負(fù)責(zé)推動(dòng)重大技術(shù)裝備發(fā)展和自主創(chuàng)新的國(guó)家行業(yè)管理部門(mén)，工信部在規(guī)制人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面持續(xù)發(fā)揮核心作用；而發(fā)改委、科技部、國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室逐步成為近年來(lái)推動(dòng)人工智能治理政策制定與發(fā)布的重要責(zé)任主體，同時(shí)中國(guó)信息通信研究院作為我國(guó)ICT領(lǐng)域具有重大影響的智庫(kù)機(jī)構(gòu)，也在人工智能治理方面發(fā)揮作用。美國(guó)的人工智能政策發(fā)布主要責(zé)任方是美國(guó)總統(tǒng)，其中美國(guó)總統(tǒng)行政辦公室和美國(guó)國(guó)家科學(xué)技術(shù)委員會(huì)是多年以來(lái)持續(xù)主導(dǎo)本國(guó)人工智能政策文件制定與頒發(fā)的主要機(jī)構(gòu)，負(fù)責(zé)對(duì)人工智能治理進(jìn)行宏觀把控與全面規(guī)制，總統(tǒng)行政辦公室作為傳達(dá)總統(tǒng)指令，為總統(tǒng)決策及有效執(zhí)政提供支持的機(jī)構(gòu)，其下轄的白宮科技政策辦公室是發(fā)布人工智能戰(zhàn)略性文件的主要部門(mén)；國(guó)家科學(xué)技術(shù)委員會(huì)作為總統(tǒng)內(nèi)閣級(jí)科學(xué)技術(shù)顧問(wèn)委員會(huì)，旨在協(xié)調(diào)科技政策制定過(guò)程、確?？萍颊邲Q定和計(jì)劃與總統(tǒng)的政策重點(diǎn)一致、將總統(tǒng)的科技政策議程整合到聯(lián)邦政府并促進(jìn)國(guó)際科技合作，在人工智能政策過(guò)程中承擔(dān)重要的咨詢(xún)與支撐責(zé)任。美國(guó)早期的人工智能政策來(lái)源是交通部，近年來(lái)逐步向能源部、國(guó)防部、商務(wù)部等其他部門(mén)轉(zhuǎn)移，從不同領(lǐng)域強(qiáng)化對(duì)人工智能技術(shù)的治理。歐盟作為超國(guó)家經(jīng)濟(jì)體，既強(qiáng)調(diào)各成員國(guó)之間的協(xié)同性，又需要?dú)W盟立法與執(zhí)法機(jī)構(gòu)成員的獨(dú)立性與客觀性，同時(shí)歐盟的政策、規(guī)章、制度與法案頒布的機(jī)構(gòu)與流程都相對(duì)固定，因此歐盟的人工智能政策責(zé)任機(jī)構(gòu)集中在歐洲議會(huì)、歐盟委員會(huì)和歐盟理事會(huì)。英國(guó)人工智能政策主要責(zé)任機(jī)構(gòu)早期以商業(yè)、能源與工業(yè)戰(zhàn)略部為主要責(zé)任機(jī)構(gòu)，但該機(jī)構(gòu)于2023年被拆分為商業(yè)和貿(mào)易部、能源安全和凈零排放部以及科學(xué)、創(chuàng)新和技術(shù)部，因此后期主要的政策發(fā)布機(jī)構(gòu)以英國(guó)數(shù)字、文化、媒體與體育部，英國(guó)科學(xué)、創(chuàng)新與技術(shù)部為主，同時(shí)還圍繞數(shù)據(jù)與信息安全問(wèn)題、技術(shù)倫理問(wèn)題和人工智能問(wèn)題設(shè)置了很多專(zhuān)門(mén)機(jī)構(gòu)，都成為近年來(lái)本國(guó)人工智能政策產(chǎn)出的重要機(jī)構(gòu)。澳大利亞工業(yè)、科學(xué)、能源與資源部是核心發(fā)布機(jī)構(gòu)，不僅是本國(guó)第一個(gè)發(fā)布人工智能相關(guān)政策文件的機(jī)構(gòu)，且?guī)缀趺磕甓加行挛募l(fā)布。值得注意的是，澳大利亞國(guó)家電影與聲音檔案館（National Film and Sound Archive of Australia，NFSA）于2023年發(fā)布了一份名為《NFSA機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能創(chuàng)造與使用準(zhǔn)則》的政策文件，這份文件是全球主要人工智能?chē)?guó)家中唯一一份以國(guó)家文化機(jī)構(gòu)為責(zé)任主體頒布的政策文件，作為本國(guó)開(kāi)發(fā)、保管和維護(hù)澳大利亞國(guó)家藏品和文化遺產(chǎn)的機(jī)構(gòu)，NFSA從技術(shù)、文化和法律三個(gè)層面制定政策文件，實(shí)現(xiàn)人工智能在提升檔案工作效率、增強(qiáng)藏品可訪問(wèn)性方面的正向作用。法國(guó)、加拿大、印度等國(guó)雖然在不同階段的人工智能政策發(fā)布機(jī)構(gòu)較為集中，但也在一定程度上體現(xiàn)出從經(jīng)濟(jì)、工業(yè)相關(guān)部門(mén)逐步向科技、創(chuàng)新與研究部門(mén)轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)。相比之下，日本、芬蘭兩國(guó)在人工智能治理與政策制定方面始終以經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)部門(mén)為主，強(qiáng)調(diào)人工智能技術(shù)的經(jīng)濟(jì)性，而韓國(guó)則始終以科技部門(mén)為主，集中在科學(xué)技術(shù)信息通信、信息社會(huì)發(fā)展等方面，側(cè)重ICT的發(fā)展及其對(duì)社會(huì)的影響。相反，俄羅斯則是從早期以數(shù)字發(fā)展、通信與大眾傳媒部為主要政策發(fā)布機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)移到由俄羅斯聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)發(fā)展部發(fā)布，體現(xiàn)對(duì)人工智能政策在國(guó)家經(jīng)濟(jì)層面影響力與發(fā)展?jié)摿Φ闹匾暋?/p>

此外，各國(guó)和歐盟均已設(shè)立了專(zhuān)門(mén)的人工智能專(zhuān)門(mén)機(jī)構(gòu)，并在2019年之后持續(xù)發(fā)布人工智能政策文件，其中法國(guó)、芬蘭等歐盟成員國(guó)不僅以歐盟的人工智能高級(jí)別專(zhuān)家組為主要人工智能政策來(lái)源機(jī)構(gòu)，也在2023年左右設(shè)立了國(guó)家層面的人工智能委員會(huì)，在歐盟統(tǒng)一協(xié)調(diào)下以國(guó)家利益為出發(fā)點(diǎn)進(jìn)一步開(kāi)展人工智能專(zhuān)門(mén)治理工作。

3.1.2" "文件類(lèi)型

本研究以O(shè)ECD.AI政策觀察數(shù)據(jù)庫(kù)中的政策類(lèi)型為基礎(chǔ)，結(jié)合部分政策文件發(fā)布機(jī)構(gòu)對(duì)其類(lèi)型的定義，將收集到的338份人工智能政策文件分為法律法規(guī)文件、計(jì)劃指南和準(zhǔn)則、國(guó)家戰(zhàn)略文件、國(guó)際政府間標(biāo)準(zhǔn)、聯(lián)合宣言或聲明、政策分析與建議報(bào)告、政府報(bào)告七個(gè)類(lèi)型（見(jiàn)圖4）。

早期人工智能政策類(lèi)型以計(jì)劃、指南和準(zhǔn)則為主，但隨后五年轉(zhuǎn)向國(guó)家戰(zhàn)略文件、法律法規(guī)文件，2016年后計(jì)劃、指南和準(zhǔn)則重新增多并成為主導(dǎo)，并且從這一年開(kāi)始各國(guó)人工智能政策文件數(shù)量開(kāi)始直線上升，這三類(lèi)政策文件在人工智能技術(shù)十余年發(fā)展歷程中始終占據(jù)主要地位。2018年起政策分析與政策建議報(bào)告的數(shù)量激增，側(cè)重于數(shù)據(jù)收集與分析、政策問(wèn)題描述、現(xiàn)狀調(diào)研評(píng)估與政策影響展望等，在政策過(guò)程中發(fā)揮咨詢(xún)作用。同時(shí)各國(guó)聯(lián)合宣言或聲明也經(jīng)歷逐年增多后進(jìn)入平穩(wěn)期，2019年首部關(guān)于人工智能的國(guó)際政府間標(biāo)準(zhǔn)出臺(tái)，人工智能技術(shù)治理逐步成為全人類(lèi)需要直面并共同解決的社會(huì)問(wèn)題，各國(guó)在本國(guó)治理經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上開(kāi)始尋求合作之道與共性需求，可見(jiàn)各國(guó)實(shí)現(xiàn)人工智能治理的載體逐步從適用于各國(guó)治理特征的規(guī)制性文件向普適于全球治理共性的構(gòu)成性文件轉(zhuǎn)移。同時(shí)，基于Tolbert將公共政策細(xì)化分為實(shí)質(zhì)性政策和程序性政策的理論［24］可知，計(jì)劃、指南和準(zhǔn)則因關(guān)注執(zhí)行方式、標(biāo)準(zhǔn)與程序，不直接涉及利益分配，可視為程序性政策；國(guó)家戰(zhàn)略文件設(shè)定總體目標(biāo)與發(fā)展方向，具有長(zhǎng)期性和宏觀性，也屬于程序性政策。法律法規(guī)文件則因高強(qiáng)制性和行為規(guī)制作用，應(yīng)為實(shí)質(zhì)性政策?？梢?jiàn)當(dāng)前全球人工智能治理仍處于程序性政策階段，但強(qiáng)人工智能時(shí)代使得實(shí)質(zhì)性政策更加重要，AI立法成為全球重大議題。

3.2" " 人工智能政策內(nèi)容主題詞演變

本研究基于BERTopic模型抽取出18個(gè)子組的高頻主題關(guān)鍵詞并進(jìn)行歸納總結(jié)，得出了人工智能治理起步階段、人工智能技術(shù)發(fā)展熱潮階段和強(qiáng)人工智能時(shí)代三個(gè)關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)不同類(lèi)型國(guó)家人工智能治理的側(cè)重點(diǎn)（見(jiàn)表2）。

3.2.1" "人工智能治理起步階段

各國(guó)人工智能治理的起點(diǎn)是技術(shù)安全、人工智能倫理與全球協(xié)同合作等基礎(chǔ)性治理議題。在技術(shù)安全層面，隨著自動(dòng)駕駛與自動(dòng)化決策系統(tǒng)等技術(shù)的興起與發(fā)展，部分國(guó)家率先構(gòu)建防范算法偏見(jiàn)與自動(dòng)化錯(cuò)誤的制度屏障，以此規(guī)避機(jī)器代替人類(lèi)完成駕駛、決策等任務(wù)可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)與問(wèn)題，如加拿大2016年發(fā)布的《自動(dòng)化決策管理指令》文件著重強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)合規(guī)性、透明性和公平性，旨在確保自動(dòng)化決策系統(tǒng)的部署不會(huì)對(duì)用戶(hù)、機(jī)構(gòu)及社會(huì)產(chǎn)生不良影響，尤其提出要“在自動(dòng)化決策系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)或修改過(guò)程中完成性別分析”，以此避免決策系統(tǒng)對(duì)特定群體產(chǎn)生偏見(jiàn)，造成錯(cuò)誤決策。同時(shí)，德國(guó)、美國(guó)也聚焦自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，通過(guò)頒布專(zhuān)門(mén)政策文件確立最初的技術(shù)安全標(biāo)準(zhǔn)與監(jiān)管框架，形成人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的早期政策范式。在技術(shù)倫理層面，如何正確平衡人工智能與人類(lèi)關(guān)系，解決人工智能技術(shù)可能帶來(lái)的倫理問(wèn)題成為治理起步階段的主題之一。2014年歐洲科學(xué)與新技術(shù)倫理小組起草的《安全和監(jiān)視技術(shù)倫理》政策指出了相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用會(huì)帶來(lái)侵犯隱私權(quán)、數(shù)據(jù)濫用、個(gè)體權(quán)力失衡等倫理挑戰(zhàn)，提倡“正和（Positive-Sum）”和“雙贏（Win-Win）”的治理模式；同時(shí)，以德國(guó)和歐盟為首的歐洲地區(qū)和我國(guó)成為早期推動(dòng)人工智能治理合作與共享的國(guó)家，尤其是歐盟在人工智能治理初期就開(kāi)始貫徹關(guān)于人權(quán)、自由、倫理和合作等價(jià)值觀與核心理念。此外，我國(guó)在這一階段更加注重宏觀規(guī)劃與戰(zhàn)略布局，從制造業(yè)發(fā)展切入，強(qiáng)調(diào)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)變革路徑，但是沒(méi)有直接關(guān)于人工智能治理的政策文本。

3.2.2" "人工智能技術(shù)發(fā)展熱潮期

人工智能技術(shù)發(fā)展熱潮促使各國(guó)人工智能治理重點(diǎn)發(fā)生轉(zhuǎn)移，從關(guān)注單一自動(dòng)化技術(shù)向多元新興技術(shù)轉(zhuǎn)變，從宏觀治理向精細(xì)治理轉(zhuǎn)變，從預(yù)測(cè)性防范治理向?qū)嵶C性風(fēng)險(xiǎn)治理轉(zhuǎn)變。一方面，通過(guò)頒布專(zhuān)門(mén)政策文件監(jiān)管新興人工智能技術(shù)。從這一階段的主題分布可以看出，圍繞人工智能技術(shù)本身的治理已經(jīng)從早期對(duì)自動(dòng)化技術(shù)的治理拓展至對(duì)面部識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遙感技術(shù)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)空間等不同具體技術(shù)的全面治理，自動(dòng)駕駛技術(shù)雖然發(fā)展較早，但仍然是不同國(guó)家在不同時(shí)間段內(nèi)始終關(guān)注的重點(diǎn)。另一方面，新興技術(shù)的全面開(kāi)發(fā)、持續(xù)發(fā)展與逐步推廣應(yīng)用所帶來(lái)的各種問(wèn)題更加顯著，如數(shù)據(jù)安全遭到威脅、個(gè)人隱私遭到泄露等。盡管早期的人工智能治理已經(jīng)對(duì)技術(shù)漏洞和潛在風(fēng)險(xiǎn)做出了一定回應(yīng)，但仍然偏向于事前預(yù)測(cè)與規(guī)定，但在人工智能技術(shù)發(fā)展熱潮階段，各國(guó)對(duì)人工智能技術(shù)完全成熟前可能存在的風(fēng)險(xiǎn)與負(fù)面影響有了更加清晰的認(rèn)知和更為準(zhǔn)確的判斷，如英國(guó)政府2020年頒布的《在線危害白皮書(shū)》明確指出在線環(huán)境中的危險(xiǎn)內(nèi)容，包括恐怖主義、在線欺凌和自我傷害等，容易造成對(duì)兒童等特殊群體的潛在危害，并要求通過(guò)設(shè)立獨(dú)立監(jiān)管機(jī)構(gòu)、加強(qiáng)教育手段、推廣國(guó)際合作的方式提升公眾對(duì)互聯(lián)網(wǎng)安全的信心與在線空間的安全性；又如日本國(guó)家先進(jìn)工業(yè)科學(xué)技術(shù)研究所制定的《機(jī)器學(xué)習(xí)質(zhì)量管理指南》指出人工智能故障可能造成的社會(huì)損失，為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)品提供了系統(tǒng)的質(zhì)量管理模型。

更重要的是，這一階段各國(guó)開(kāi)始對(duì)人工智能技術(shù)在國(guó)家經(jīng)濟(jì)、自然環(huán)境、城市建設(shè)、等社會(huì)層面產(chǎn)生的影響進(jìn)行更加具有針對(duì)性的監(jiān)管與規(guī)范。一是研究、教育與人才培養(yǎng)始終是各國(guó)人工智能治理重要組成部分，首先是人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用治理，如我國(guó)政府和聯(lián)合國(guó)教科文組織2019年在北京合作舉辦國(guó)際人工智能與教育大會(huì)并發(fā)布《北京共識(shí)》，從智能時(shí)代的教育政策規(guī)劃、教育管理和供給、教學(xué)教師、學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)等方面提出詳細(xì)建議；美國(guó)國(guó)會(huì)研究處2018年頒布的《人工智能與教育》探討了AI在教育中的潛力、挑戰(zhàn)和政策需求，強(qiáng)調(diào)保護(hù)學(xué)生隱私和數(shù)據(jù)安全的重要性，以及教師和學(xué)生兩個(gè)不同群體對(duì)新技術(shù)的適應(yīng)能力。其次是支持國(guó)家培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人才和提升公眾數(shù)字素養(yǎng)，如美國(guó)教育部與國(guó)家科學(xué)技術(shù)委員會(huì)STEM教育委員會(huì)制定了美國(guó)STEM教育的戰(zhàn)略文件，旨在讓所有美國(guó)人終身享有高質(zhì)量的STEM教育，使美國(guó)在STEM素養(yǎng)方面成為全球領(lǐng)先者；印度電子與信息技術(shù)部通過(guò)發(fā)起“2022青少年負(fù)責(zé)任的人工智能-全國(guó)中小學(xué)生計(jì)劃”培養(yǎng)8-12年級(jí)的中小學(xué)生有關(guān)人工智能技能和社會(huì)責(zé)任意識(shí)，不同于大部分國(guó)家對(duì)人工智能專(zhuān)業(yè)高等教育的重視，印度這一計(jì)劃將培養(yǎng)對(duì)象前置為中小學(xué)生，體現(xiàn)出對(duì)全民人工智能素養(yǎng)的重視。

二是人工智能技術(shù)發(fā)展下產(chǎn)生的就業(yè)、勞動(dòng)力和人力資本問(wèn)題引起部分國(guó)家和組織的關(guān)注，經(jīng)合組織2022年發(fā)布的《節(jié)省勞動(dòng)力技術(shù)與就業(yè)水平：機(jī)器人真的讓工人變得多余了嗎？》政策分析報(bào)告基于技術(shù)分析專(zhuān)利文本和職業(yè)分類(lèi)匹配方法探討機(jī)器人和自動(dòng)化技術(shù)對(duì)就業(yè)水平的影響，呼吁全球關(guān)注人工智能技術(shù)可能帶來(lái)的就業(yè)威脅開(kāi)展政策討論，并提出平衡節(jié)省勞動(dòng)力技術(shù)（Labor-saving Technology）發(fā)展與就業(yè)水平之間關(guān)系的政策建議；2021年美國(guó)平等就業(yè)機(jī)會(huì)委員會(huì)發(fā)布了一份名為《高科技，低包容性：2014-2022高科技勞動(dòng)力與行業(yè)多樣性》的政府報(bào)告，分析了2014年-2022年間高科技從業(yè)人員在性別、年齡和種族等方面的變化，以及高科技領(lǐng)域就業(yè)情況與全美就業(yè)市場(chǎng)之間的關(guān)系，以此提升高新技術(shù)行業(yè)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的平等與包容。

三是人工智能技術(shù)在國(guó)防與領(lǐng)土完整等地緣、軍事和政治問(wèn)題中的應(yīng)用與可能產(chǎn)生的影響成為治理重點(diǎn)。美國(guó)國(guó)會(huì)研究處、國(guó)防部武裝部隊(duì)聯(lián)合人工智能中心、國(guó)土安全部等機(jī)構(gòu)在這一階段發(fā)布了大量關(guān)于美國(guó)地面部隊(duì)、空軍部隊(duì)和國(guó)防人工智能戰(zhàn)略文件，不僅探討了人工智能技術(shù)對(duì)降低士兵風(fēng)險(xiǎn)等較為積極的一面，更是強(qiáng)調(diào)了AI技術(shù)對(duì)21世紀(jì)戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)的影響和作為國(guó)家戰(zhàn)略資源與競(jìng)爭(zhēng)力的角色；英國(guó)國(guó)防部發(fā)布的《國(guó)防人工智能戰(zhàn)略》也強(qiáng)調(diào)了人工智能對(duì)軍事競(jìng)爭(zhēng)的重要性，旨在通過(guò)人工智能提升英國(guó)國(guó)防能力。

3.2.3" "強(qiáng)人工智能時(shí)代

人工智能技術(shù)向社會(huì)和公眾生活的深度嵌入與蔓延擴(kuò)散必然會(huì)引起各國(guó)對(duì)這一新興技術(shù)的擔(dān)憂(yōu)，因此技術(shù)熱潮期的人工智能治理重點(diǎn)會(huì)集中于相對(duì)負(fù)面與消極的影響以及對(duì)其應(yīng)用效果的評(píng)估上。但是近兩年來(lái)生成式人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，強(qiáng)人工智能時(shí)代來(lái)臨，各國(guó)治理重點(diǎn)與目標(biāo)逐步從風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知與應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)向如何更加科學(xué)規(guī)范地?fù)肀Ъ夹g(shù)這一層面，盡管風(fēng)險(xiǎn)治理仍然是一項(xiàng)重要議題，但合作、共享、人權(quán)、規(guī)范、法治成為最新的治理目標(biāo)。

首先，各國(guó)通過(guò)共同頒布合作宣言等形式推進(jìn)全球人工智能治理合作共享與全球化，技術(shù)可持續(xù)發(fā)展的理念逐步成為全球共識(shí)。中國(guó)國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室于2023年發(fā)布的《全球人工智能治理倡議》呼吁各國(guó)通過(guò)對(duì)話(huà)和合作共同應(yīng)對(duì)人工智能快速發(fā)展帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，以此促進(jìn)AI技術(shù)造福人類(lèi)并構(gòu)建人類(lèi)命運(yùn)共同體；德國(guó)、新加坡等頒布的國(guó)家人工智能行動(dòng)計(jì)劃與戰(zhàn)略規(guī)劃中均提及人工智能治理的國(guó)際合作，以本國(guó)為中心輻射周邊地區(qū)，形成更加開(kāi)放包容、合作共享的人工智能治理模式。

其次，人工智能治理更加強(qiáng)調(diào)人類(lèi)在技術(shù)發(fā)展中的主導(dǎo)性和主動(dòng)性，比起前期治理過(guò)程中對(duì)人類(lèi)可能受到威脅與傷害的關(guān)注，當(dāng)前各國(guó)更加重視人類(lèi)權(quán)益、人機(jī)關(guān)系的探討，人與機(jī)器的交互與共存成為治理重點(diǎn)。聯(lián)合國(guó)人工智能高級(jí)顧問(wèn)委員會(huì)2023年發(fā)布《為人類(lèi)治理人工智能》，強(qiáng)調(diào)人工智能治理的包容性與全球化，應(yīng)當(dāng)植根于國(guó)際人權(quán)法和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，以公眾利益為核心，形成跨國(guó)家、跨領(lǐng)域的人工智能全球治理。此外，推動(dòng)人工智能治理立法進(jìn)程、探索人工智能治理規(guī)范化框架成為重點(diǎn)。經(jīng)合組織發(fā)布多項(xiàng)關(guān)于人工智能技術(shù)的治理框架，不僅為金融領(lǐng)域的人工智能技術(shù)設(shè)計(jì)了專(zhuān)門(mén)的治理框架，還為新興技術(shù)這一通用技術(shù)概念制定專(zhuān)門(mén)評(píng)價(jià)指標(biāo)框架，同時(shí)也對(duì)人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)分類(lèi)框架，為從多維度、多視角、多領(lǐng)域監(jiān)管人工智能技術(shù)提供精細(xì)化規(guī)范指南。

與此同時(shí)，更多國(guó)家和地區(qū)在人工智能治理政策文件中討論了關(guān)于技術(shù)監(jiān)管的利益相關(guān)者問(wèn)題，英國(guó)科學(xué)、創(chuàng)新與技術(shù)部于2023年3月發(fā)布的《促進(jìn)創(chuàng)新的人工智能監(jiān)管方法》中指出評(píng)估人工智能監(jiān)管框架有效性的重要指標(biāo)是評(píng)估監(jiān)管機(jī)構(gòu)、行業(yè)界、學(xué)術(shù)界和民間社會(huì)等不同利益相關(guān)者在人工智能生命周期中可能產(chǎn)生的影響；印度電子與信息技術(shù)部2023年發(fā)布的《印度人工智能報(bào)告》中明確了國(guó)家數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的利益相關(guān)者涉及政府、企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)界、媒體組織和民間社會(huì)，體現(xiàn)出印度在數(shù)據(jù)治理方面對(duì)不同利益相關(guān)者權(quán)益的維護(hù)與保障。

4" "人工智能治理范式變革現(xiàn)象

4.1" " 治理導(dǎo)向

首先，人工智能治理導(dǎo)向處于從分散性治理向統(tǒng)一性治理的演變中。此處的分散性體現(xiàn)在兩個(gè)維度，一是AI技術(shù)所引發(fā)的具體問(wèn)題相較于通用法律問(wèn)題的分散性。從政策文件類(lèi)型的演變情況來(lái)看，全球主要國(guó)家已針對(duì)本國(guó)人工智能技術(shù)發(fā)展與技術(shù)治理制定了國(guó)家層面的戰(zhàn)略規(guī)劃，并在初期階段發(fā)布了多份計(jì)劃、指南、準(zhǔn)則、標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)等規(guī)制性政策文件，為人工智能治理提供更為宏觀且程序性較強(qiáng)的指導(dǎo)策略，同時(shí)具有分析和建議作用的報(bào)告型政策文件也逐漸增多。然而這些政策文件主要解決的是各種具體問(wèn)題，問(wèn)題的多樣性和分散性導(dǎo)致技術(shù)治理的分散性，但近年來(lái)人工智能技術(shù)在人類(lèi)社會(huì)中的高度普及和深度嵌入使得共性問(wèn)題日益凸顯，因此治理導(dǎo)向也從指導(dǎo)如何治理的程序性政策逐步轉(zhuǎn)向了保障治理效果的實(shí)質(zhì)性政策文件，更加強(qiáng)調(diào)將分散的具體問(wèn)題轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的法律問(wèn)題，采取強(qiáng)硬的立法手段開(kāi)展更加規(guī)范化的統(tǒng)一治理。二是各國(guó)層面相較于國(guó)際政府間的分散性。前期各國(guó)政策文件更多從本國(guó)利益、發(fā)展需求甚至傳統(tǒng)路徑依賴(lài)的角度出發(fā)，以解決國(guó)內(nèi)問(wèn)題為核心，但近年來(lái)應(yīng)對(duì)人工智能挑戰(zhàn)與解決人文問(wèn)題的合作宣言、國(guó)際政府間標(biāo)準(zhǔn)和國(guó)際組織共識(shí)等文件不斷增多，可以看出人工智能治理的導(dǎo)向正從國(guó)家利益層面提升至國(guó)際利益層面，解決全人類(lèi)于人工智能時(shí)代所面臨的共性問(wèn)題、實(shí)現(xiàn)全人類(lèi)利益一致性成為最新導(dǎo)向。

其次，人工智能治理導(dǎo)向正從實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益向更加注重社會(huì)利益的方向轉(zhuǎn)變。從政策文件的內(nèi)容演變情況來(lái)看，早期的人工智能治理政策與傳統(tǒng)科技政策內(nèi)容相似，聚焦于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人工智能科技企業(yè)治理、由此產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益以及相關(guān)行業(yè)的人才就業(yè)市場(chǎng)等問(wèn)題。但是傳統(tǒng)的科技治理范式顯然無(wú)法解決人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)生活、自然環(huán)境和國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力等全方位的影響與滲透，因此現(xiàn)階段已轉(zhuǎn)變?yōu)橐越鉀Q人工智能技術(shù)創(chuàng)新所帶來(lái)的社會(huì)、倫理及人文問(wèn)題為目標(biāo)驅(qū)動(dòng)下的治理范式。經(jīng)濟(jì)效益已不是各國(guó)開(kāi)展人工智能治理的唯一目標(biāo)，提升人工智能技術(shù)的包容性與多元主體的參與性成為更加深刻和普遍的治理導(dǎo)向。

4.2" " 治理主體

一是人工智能治理主體的合作性顯著增強(qiáng)。一方面，我國(guó)在人工智能政策發(fā)布機(jī)構(gòu)的合作程度方面變化最為明顯，從早期的獨(dú)立機(jī)構(gòu)發(fā)文為主到近年來(lái)主要以不同機(jī)構(gòu)合作發(fā)文為主，不僅是國(guó)家行政部門(mén)之間的合作更加緊密，并且是國(guó)家行政部門(mén)與地方級(jí)政府、國(guó)家級(jí)智庫(kù)、科研院所等不同類(lèi)型的機(jī)構(gòu)合作顯著增多，政策制定過(guò)程中不同類(lèi)型機(jī)構(gòu)的介入與合作從一定程度上可以保障不同利益相關(guān)者的權(quán)益，而我國(guó)人工智能技術(shù)的治理主體日益顯著的多元特性體現(xiàn)出我國(guó)人工智能治理過(guò)程中越加廣泛的參與程度。盡管如此，目前其他國(guó)家在頒布人工智能治理政策方面仍然以單一部門(mén)獨(dú)立發(fā)文為主。盡管如此，不同國(guó)家政府部門(mén)之間的合作宣言卻越來(lái)越多，基于共同價(jià)值觀達(dá)成技術(shù)治理原則，可見(jiàn)各國(guó)在技術(shù)治理主體方面也正在共同價(jià)值觀和治理理念驅(qū)動(dòng)下形成緊密的合作網(wǎng)絡(luò)。

二是人工智能政策發(fā)文機(jī)構(gòu)類(lèi)型與專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域呈現(xiàn)擴(kuò)散趨勢(shì)。一方面，國(guó)家行政部門(mén)作為早期單一的治理主體，難以全面涵蓋不同利益相關(guān)者和不同社會(huì)群體的需求和視角，近年來(lái)國(guó)家級(jí)智庫(kù)、科研機(jī)構(gòu)等通過(guò)與政府部門(mén)合作的方式發(fā)布了政策建議報(bào)告。首先，這些政策建議報(bào)告寫(xiě)作團(tuán)隊(duì)的靈活性和專(zhuān)家人員組成的多樣性能夠使得這些報(bào)告在開(kāi)展政策分析和提供政策建議的過(guò)程中更加全面深刻，能夠代表多元利益相關(guān)者的聲音與期待；其次，這些政府外部機(jī)構(gòu)往往會(huì)通過(guò)各種研究方法對(duì)已有政策進(jìn)行評(píng)估與修正，保障技術(shù)治理過(guò)程更加科學(xué)和專(zhuān)業(yè)。另一方面，參與人工智能治理的國(guó)家政府部門(mén)和其他機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域不斷擴(kuò)張并轉(zhuǎn)移，主要體現(xiàn)在從經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)部門(mén)向科技、創(chuàng)新、教育等部門(mén)轉(zhuǎn)移，尤其是澳大利亞的國(guó)家文化機(jī)構(gòu)也加入技術(shù)治理主體，體現(xiàn)出人工智能治理主體業(yè)務(wù)范圍的擴(kuò)散。此外，人工智能專(zhuān)門(mén)治理組織與機(jī)構(gòu)的出現(xiàn)也標(biāo)志著人工智能治理結(jié)構(gòu)日趨清晰和完整，如中國(guó)新一代人工智能發(fā)展推進(jìn)辦公室、歐盟人工智能高級(jí)別專(zhuān)家組、英國(guó)人工智能委員會(huì)、新加坡人工智能辦公室等，體現(xiàn)出人工智能技術(shù)治理不再是某一業(yè)務(wù)部門(mén)的子任務(wù)，也不是依附于某一專(zhuān)業(yè)的附屬領(lǐng)域，而是作為全新領(lǐng)域開(kāi)展專(zhuān)門(mén)性、權(quán)威性的治理工作，更加體系化、規(guī)范化的治理結(jié)構(gòu)出現(xiàn)。

除此之外，國(guó)際組織也在近年來(lái)成為全球人工智能治理主體的重要組成部分，不僅體現(xiàn)在各國(guó)政府部門(mén)與國(guó)際組織的合作更加緊密，也體現(xiàn)在國(guó)際組織站在保障人權(quán)、推進(jìn)可持續(xù)發(fā)展等更為宏觀的視角頒布的獨(dú)立政策和相關(guān)的政策分析報(bào)告。國(guó)際組織超越國(guó)家利益，治理視角相對(duì)獨(dú)立，更能代表全球共同目標(biāo)，也使得人工智能治理上升為全球性議題。但與此同時(shí)，大多數(shù)國(guó)際組織仍然是發(fā)達(dá)國(guó)家主導(dǎo)，宣揚(yáng)的技術(shù)治理理念與價(jià)值觀也會(huì)受到組織成員國(guó)的影響，一定程度上也有可能產(chǎn)生一定的偏見(jiàn)性，甚至?xí)由畈煌瑖?guó)家在人工智能治理方面的鴻溝和不平等性。

4.3" " 治理內(nèi)容

從總體來(lái)看，盡管全球人工智能治理熱點(diǎn)正呈現(xiàn)出較為顯著的動(dòng)態(tài)演變特征，但一些基礎(chǔ)性議題仍然具有長(zhǎng)期性與穩(wěn)定性，始終是人工智能治理的重點(diǎn)內(nèi)容。一是數(shù)據(jù)治理議題，具體涵蓋了數(shù)據(jù)載體與內(nèi)容的安全性、數(shù)據(jù)責(zé)任者和擁有者的權(quán)益保障、數(shù)據(jù)共享理念與價(jià)值導(dǎo)向以及數(shù)據(jù)治理框架的構(gòu)建等多個(gè)維度；二是關(guān)于人工智能技術(shù)倫理的探討，作為與人工智能技術(shù)持續(xù)開(kāi)發(fā)和全面應(yīng)用相伴相生的議題，始終貫穿技術(shù)治理全過(guò)程，人工智能技術(shù)的類(lèi)人特性、高模仿力和自主性不僅催生了諸多倫理道德層面的挑戰(zhàn)和爭(zhēng)議，并且其在戰(zhàn)爭(zhēng)、地緣政治等高度敏感領(lǐng)域的應(yīng)用和潛在影響也引發(fā)了國(guó)際社會(huì)的擔(dān)憂(yōu)，因此這類(lèi)議題始終是人工智能治理的長(zhǎng)期性議題之一；三是關(guān)于人機(jī)關(guān)系的規(guī)制問(wèn)題，人工智能的開(kāi)發(fā)、應(yīng)用和監(jiān)管過(guò)程均涉及到不同利益相關(guān)者，而治理理論本身也強(qiáng)調(diào)利益相關(guān)者這一核心要素，因此人類(lèi)與人工智能技術(shù)之間的關(guān)系處理必然是有效治理這一技術(shù)的關(guān)鍵，同時(shí)生成式人工智能的出現(xiàn)與普及使得人機(jī)交互性越加明顯，這一議題在人工智能治理中所占比重也因此變得越加重要。

從具體內(nèi)容的演變特征來(lái)看，當(dāng)前各國(guó)在人工智能治理重點(diǎn)方面發(fā)生了較為明顯的變化，既有共性演變路徑，又有差異化演變特征。在共性演變方面，首先，各國(guó)在人工智能治理早期的目標(biāo)各有側(cè)重，如我國(guó)主要圍繞人工智能行業(yè)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型提供戰(zhàn)略規(guī)劃與宏觀指導(dǎo)，而英國(guó)和歐盟等歐洲地區(qū)則更加關(guān)注數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)等方面的治理，美國(guó)、新加坡、印度等國(guó)則是從技術(shù)本身及其可能存在的風(fēng)險(xiǎn)與危機(jī)切入展開(kāi)具體的治理工作，但是隨著時(shí)間推移，各國(guó)治理目標(biāo)與側(cè)重點(diǎn)趨于更加統(tǒng)一的態(tài)勢(shì)，近年來(lái)對(duì)于如何提升人工智能標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、體系化治理傾注了更多資源與探索，致力于開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化監(jiān)管框架和結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步體現(xiàn)為對(duì)人工智能高強(qiáng)度立法化的治理傾向。其次，技術(shù)層面的治理從僅關(guān)注單一技術(shù)向更多技術(shù)細(xì)化治理轉(zhuǎn)變，由于人工智能技術(shù)發(fā)展迅猛、創(chuàng)新迭代速度很快，因此自動(dòng)駕駛技術(shù)、信息通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)等早期人工智能技術(shù)或僅與人工智能技術(shù)相關(guān)聯(lián)的技術(shù)不再是治理重點(diǎn)，面部識(shí)別技術(shù)、遙感技術(shù)、元宇宙等新興人工智能技術(shù)成為當(dāng)前技術(shù)治理的核心內(nèi)容。最后，早期關(guān)于人工智能領(lǐng)域人才方面的治理重點(diǎn)主要是對(duì)就業(yè)市場(chǎng)和就業(yè)機(jī)會(huì)的關(guān)注，但隨著人工智能技術(shù)爭(zhēng)議越來(lái)越大，生成式人工智能技術(shù)這類(lèi)更加方便使用、對(duì)人類(lèi)模仿性更強(qiáng)的技術(shù)出現(xiàn)與普及越加引起了公眾對(duì)技術(shù)是否會(huì)取代人類(lèi)、技術(shù)是否會(huì)影響專(zhuān)業(yè)發(fā)展和職業(yè)規(guī)劃方面的擔(dān)憂(yōu)，因此人工智能技術(shù)素養(yǎng)、人工智能學(xué)科教育以及人工智能人才培養(yǎng)成為新興話(huà)題。

在差異化演變方面，大部分國(guó)家在人工智能治理側(cè)重點(diǎn)方面的演變主要是從聚焦技術(shù)本身逐步轉(zhuǎn)向社會(huì)應(yīng)用與人機(jī)交互等人文倫理層面，但歐盟以及大部分國(guó)際組織則具有相反的演化特征，即這些組織更多首先關(guān)注人工智能技術(shù)的倫理問(wèn)題，以及社會(huì)公眾的技術(shù)素養(yǎng)和權(quán)利保護(hù)等，但是近年來(lái)開(kāi)始更加關(guān)注市場(chǎng)等經(jīng)濟(jì)性話(huà)題和技術(shù)本身的發(fā)展問(wèn)題。此外，人工智能技術(shù)在國(guó)防和地緣政治方面的應(yīng)用與影響也成為了近年來(lái)很多國(guó)家和地區(qū)的重點(diǎn)議題，這一高度敏感議題關(guān)注度的不斷提升也從側(cè)面反映出人工智能技術(shù)在治理與監(jiān)管方面的重要性。

5" "結(jié)語(yǔ)

本研究引入范式變革的理論視角，通過(guò)對(duì)全球主要國(guó)家和國(guó)際組織在人工智能領(lǐng)域發(fā)布的政策文件進(jìn)行定量分析，揭示了當(dāng)前人工智能治理范式在治理導(dǎo)向、治理主體和治理內(nèi)容方面經(jīng)歷顯著的演變趨勢(shì)。這一研究不僅為進(jìn)一步探索人工智能治理范式變革的路徑及其背后的驅(qū)動(dòng)因素奠定了先決基礎(chǔ)，也為我國(guó)構(gòu)建順應(yīng)時(shí)代發(fā)展需求的人工智能治理范式提供借鑒。但是本研究只選取了國(guó)際與各國(guó)宏觀層面的政策文件，并未研究各國(guó)地方性政策文件，且缺少對(duì)具體政策文本的定性研究，導(dǎo)致文本分析仍然不夠細(xì)致深入。后續(xù)將采用多種研究方法提升論證的深度與廣度，以具體國(guó)家發(fā)布的所有政策文件為研究對(duì)象，根據(jù)國(guó)家類(lèi)型、文化背景和治理路徑的獨(dú)特性開(kāi)展更加細(xì)化的研究，以此全面洞察人工智能治理的復(fù)雜性，持續(xù)為我國(guó)人工智能治理范式與政策體系提供參考與支持。

參考文獻(xiàn)：

［1］" ［美］托馬斯·庫(kù)恩.科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)［M］.金吾倫，胡新和，譯.北京：北京大學(xué)出版社，2003：9.

［2］" Klaus Schwab.The Fourth Industrial Revolution：what it means，how to respond.World Economic Forum［EB/OL］.［2024-08-11］.https：//www.weforum.org/agenda/2016/01/the-fourth-industrial-revolution-what-it-means-and-how-to-respond/.

［3］" Daigneault P M.Reassessing the concept of policy paradigm：aligning ontology and methodology in policy studies［J］.Journal of European Public Policy，2013，21（3）：453-469.

［4］" Hetrick Ryan T.U S.AI Policy-A Balancing Act［D］.The United States Military Academy at West Point，2023.

［5］" Lundvall B，Borrás S.Science，Technology and Innovation Policy［A］.Fagerberg J，Mowery D C，Nelson R ed.The Oxford Handbook of Innovation.Oxford：Oxford University Press，2005：599-631.

［6］" 張濤，馬海群.中國(guó)人工智能政策主題熱點(diǎn)及演進(jìn)分析［J］.現(xiàn)代情報(bào)，2021，41（11）：150-160.

［7］" 周慎，湯欣雯，于汶生.全球智庫(kù)人工智能議程設(shè)置演變與發(fā)展——基于60年（1962-2021）智庫(kù)出版物數(shù)據(jù)［J］.智庫(kù)理論與實(shí)踐，2023，8（3）：59-70.

［8］" 張?jiān)剑軔?，白?人工智能顛覆性技術(shù)政策工具演變分析［J］.情報(bào)科學(xué)，2023，41（10）：121-128.

［9］" 陳少威，吳劍霞.人工智能治理風(fēng)險(xiǎn)和工具的識(shí)別與匹配研究——基于政策文本的分析［J］.中國(guó)行政管理，2022（9）：23-30.

［10］" Calo R.Artificial Intelligence Policy：A Primer and Roadmap［J］.UC Davis Law Review，2017（51）：399-429.

［11］" De Almeida P G R，Dos Santos C D，F(xiàn)arias J S.Artificial Intelligence Regulation：A framework for governance［J］.Ethics and Information Technology，2021，23（3）：505-525.

［12］" Floridi" Luciano，Josh Cowls.A unified framework of five principles for AI in society［J］.Machine learning and the city：Applications in architecture and urban design，2022：535-545.

［13］" 孟令宇，王迎春.探索人工智能倫理審查新范式［J］.科學(xué)與社會(huì)，2023，13（4）：97-113，165.

［14］" 梅亮，陳勁，吳欣桐.責(zé)任式創(chuàng)新范式下的新興技術(shù)創(chuàng)新治理解析——以人工智能為例［J］.技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2018，37（1）：1-7，43.

［15］" 張富利.全球風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)下人工智能的治理之道——復(fù)雜性范式與法律應(yīng)對(duì)［J］.學(xué)術(shù)論壇，2019，42（3）：68-80.

［16］" 姜李丹，薛瀾.我國(guó)新一代人工智能治理的時(shí)代挑戰(zhàn)與范式變革［J］.公共管理學(xué)報(bào)，2022，19（2）：1-11，164.

［17］" Kenton J D M W C，Toutanova L K.BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding［J］.2019（1）：2.

［18］" 袁毅，孟盈.基于BERT-LDA的國(guó)外LIS領(lǐng)域?qū)W科交叉研究演化分析與前沿主題識(shí)別［J］.數(shù)字圖書(shū)館論壇，2024，20（9）：1-15.

［19］" 阮光冊(cè)，周萌葳.基于Sentence-BERT的專(zhuān)利技術(shù)主題聚類(lèi)研究——以人工智能領(lǐng)域?yàn)槔跩］.情報(bào)雜志，2024，43（2）：110-117.

［20］" 趙敬華，謝婉瑜，呂錫婷，等.基于RF-BERT和UGC的用戶(hù)需求識(shí)別及其發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)［J］.情報(bào)科學(xué)，2024，42（1）：132-142.

［21］" 周瀟，高雅倩，樊嘉逸.基于BERT詞嵌入的專(zhuān)利檢索策略研究［J］.情報(bào)學(xué)報(bào)，2023，42（11）：1347-1357.

［22］" 焦洪昌.憲法學(xué)［M］.北京：中國(guó)政法大學(xué)出版社，2003.

［23］" Wang Z，Ng P，Ma X，et al.Multi-passage BERT：A globally normalized BERT model for open-domain question answering［J］.arXiv preprint arXiv，2019：1908.08167 .

［24］" Tolbert C J.Rethinking Lowi’s Constituent Policy：Governance Policy and Direct Democracy［J］.Environment and Planning C：Government and Policy，2002，20（1）：75-93.

作者簡(jiǎn)介：魏弋，女，南京大學(xué)信息管理學(xué)院博士研究生，研究方向：智庫(kù)研究與評(píng)價(jià)、人工智能治理；李剛，男，南京大學(xué)信息管理學(xué)院教授，研究方向：智庫(kù)評(píng)價(jià)理論與方法、智庫(kù)信息系統(tǒng)與知識(shí)管理、社會(huì)科學(xué)評(píng)價(jià)理論與方法、圖書(shū)館與檔案學(xué)理論基礎(chǔ)。

收稿日期：2024-09-12；責(zé)任編輯：柴若熔