摘要：2025年4月，牛津大学中国政策实验室（Oxford China Policy Lab）联合剑桥大学等多家机构发表政策研究报告《将人工智能安全视为全球公共产品：影响、挑战与研究优先项》（Examining AI Safety as a Global Publi
2025年4月，牛津大学中国政策实验室（Oxford China Policy Lab）联合剑桥大学等多家机构发表政策研究报告《将人工智能安全视为全球公共产品：影响、挑战与研究优先项》（Examining AI Safety as a Global Public Good: Implications, Challenges, and Research Priorities），系统探讨了人工智能安全治理的全球公共属性。借鉴气候变化、核安全与全球健康治理等领域经验，应将人工智能安全视为具有非排他性和非竞争性的“全球公共产品”（Global Public Good），需在协调责任分配、促进公平发展、缓解安全与能力纠缠等方面展开系统应对。
人工智能的飞速发展犹如一把双刃剑，既带来了前所未有的机遇，也伴随着诸多严峻挑战。当前，国际社会正从公共产品的视角深入探讨人工智能治理问题。这一框架揭示了安全研究投入不足以及协作存在障碍的现状：倘若将人工智能安全视为全球公共产品（GPG），相关的知识与措施就应当普遍可得，让所有利益相关方都能从中受益。
然而，现实中的挑战十分突出：技术保护主义的抬头加剧了“数字鸿沟”，而现有系统存在的偏见问题以及未来可能威胁人类主体地位的风险，都使得人工智能安全治理的紧迫性愈发凸显。确保人工智能能够安全开发——既要防范潜在风险，又要保留技术带来的红利——这本身就是一项关键的全球公共产品。
本文借助公共产品框架，深入探讨人工智能风险管控的理论与实践，剖析责任分配与公平参与机制，旨在为未来的国际合作提供一份具有前瞻性的研究议程。
全球公共产品作为一种重要的分析框架，着重强调了在应对跨越国界的集体挑战治理过程中的关键作用。与传统公共产品相比，它具有“非竞争”和“非排他”两大显著特征，其效益能够遍及全球，不会因为个体的使用而减少，也不会因地理因素或贡献差异而被排除在外。
在人工智能安全领域，市场机制难以充分提供所需的安全投入：各方在承担成本与共享收益方面存在“搭便车”的动机，这导致安全研究与基础设施投资不足，难以有效应对系统性风险、算法偏见或灾难性故障等问题。
因此，运用GPG框架具有多方面的重要意义：
为国际协调提供坚实的经济与政治逻辑，凸显单边或市场导向措施的局限性；论证增强公共投资的必要性，以弥补市场失灵带来的不足；借鉴气候变化与公共卫生领域的成熟制度与资助模式，为人工智能安全设计合理的组织架构；考察“特权群体”动力学，即具备足够资源的国家可以独立提供全球公共产品，既能维护自身利益，又能促进整体安全。但若这些国家缺乏协调行动，也可能引发激烈的竞赛，削弱公共产品的供给。不过，关键在于明确界定人工智能发展中亟需保护与提供的核心公共产品。只有清晰界定人工智能安全的公共产品范畴，才能为构建有效的全球治理与协调机制奠定坚实基础。
借鉴“清洁空气”“传染病防控”“无跨国冲突”等全球公共产品的经验，我们从人工智能的益处与风险两个维度，探讨如何将其纳入公共产品框架。
类比于“获得清洁空气”和“传染病防控”这类基本需求，人工智能领域同样存在需要保障的“资源可及性”（如算力、数据共享）和需要规避的“系统性风险”（如失控或滥用）。下表依据其特征，梳理了各类对应政策工具，为后文框架的应用提供助力。
表1 全球公共产品比较框架
以下为不同国际倡议从各自角度将人工智能相关事项视为公共产品的实践案例：
《国际人工智能安全对话·威尼斯声明》：将安全协议与验证机制视作可被普惠享用的技术公共品；
《曼哈顿宣言：包容性全球科学理解》：强调科学知识共享的公共价值；
《人工智能安全作为全球公共产品报告》：将治理能力本身纳入公共产品范畴，借鉴跨境协同的经验；
联合国高层咨询报告《为人类治理人工智能》：提出技术安全、知识、制度与基础设施等多层面公共品需协同构建。
这些框架均指出，虽然人工智能安全、知识或治理在理论上具备非排他、非竞争属性，但其实施所依赖的标准、认证与治理模型往往具备排他性或竞争性特征，这导致市场及协调机制出现失灵现象。
高级人工智能领域的公共利益呈现为三重互联层面：技术层面上的安全与可靠性可视为核心公共产品，但其依赖的开源工具、测试框架与能力增强技术在国家竞争中仍具有排他性；知识层面的科学认知与治理经验虽具有共享价值，却因专业资源集中而面临获取不均的问题；制度层面的治理框架与应急机制可跨境复制，但需要专门人才与机构能力，具有暂时排他性。
基于此，可将人类能动性（个体控制与选择权）、安全知识（最佳实践与经验共享）和治理能力（跨国协同机制）视作推动人工智能安全的三大公共基础。
多维框架有助于识别无国界风险，并指导建立统一的安全标准与评估工具，以兼顾人权保障、系统可控、国际协调与公平部署。
基于此前构建的理论框架，本节探讨如何将该概念具体应用于人工智能安全领域。虽然算力、资金与人才等资源通常具有排他性和竞争性，但安全研究生成的知识（如鲁棒性和可解释性方法）往往可以被广泛共享。尽管部分成果在初期会受到知识产权的限制，但从长远来看，仍会通过开源与开放出版的方式惠及全球。
理论上，该框架有助于推动国际协调，但在现实中，其应用仍面临着政治阻力与执行挑战。因此，理解不同治理层级下的实践路径，是构建有效人工智能安全机制的关键。
历史经验表明，核能、航空和食品等领域的安全治理往往从地方或国家层面起步，再逐步扩展为国际制度。例如，美国“三哩岛事件”推动了核安全本土监管的强化，最终引发了国际标准的建设。
人工智能同样如此。尽管其风险具有跨国性，但很多初期挑战仍集中于本地层面，如系统测试或基础设施可靠性等。应对这些局部问题有助于构建全球治理的基础，避免因问题“全球化”而导致责任模糊。通过分层推进，国家可以在本地范围内承担责任，也有助于协调人工智能研发强国与主要受影响国家之间的利益。
基于此，公共产品提供路径的三种模式及其对人工智能安全的启示如下：
总量型（Aggregate Efforts）：通过多方协作形成标准，如联合制定人工智能安全评估机制。必须防范“监管套利”，确保开发者不会因规避监管而迁往标准薄弱地区。最薄弱环节型（Weakest Link）：强调全球最低安全保障。如同疫情防控，人工智能任一地区若缺乏基本监控能力，都可能引发广泛风险。突破性成果型（Single Best-Shot）：聚焦关键技术突破（如鲁棒性验证工具），一旦成熟便可全球应用。该路径强调集中资源解决核心问题，同时兼顾全球分发机制。不同路径适用于不同场景，合理组合应结合技术实际与政治可行性，以形成责任明晰、步骤渐进的全球协作机制。
将人工智能安全纳入全球公共产品框架，需要审慎考虑现实政治局势以及历史经验中的权力分配与执行难题。当前讨论中，人工智能安全多被合理归责于先进人工智能机构与主要国家，形成了明确的道德责任。但全球公共产品框架可能导致责任分散，削弱行动压力。
在激励层面，个体利益与集体福祉之间存在错位。尽管所有主体都受益于健全的人工智能安全措施，但单个行为者却可能因成本本地化、收益全球化而缺乏足够的投入动力。这与气候变化治理中各国减排动力不足的问题相似。
同时，人工智能安全工作与能力提升往往交织推进，带来了治理上的双重挑战：在提高安全水平的同时，也可能加速技术风险的扩散。
国家利益与不平等全球公共产品框架在面对根深蒂固的国家利益、权力差距与高昂成本时，往往难以落实。各国因技术实力与战略考量，对人工智能安全合作动力不足，容易陷入“囚徒困境”；主权顾虑也使其对超国家治理机制心存抵触，资源分配与合规监测变得复杂化。
在人工智能安全领域，发达国家掌握核心技术，发展中国家担心安全规范会阻碍其参与人工智能经济，并且难以依赖未来的安全红利；私营部门也存在“搭便车”的风险。由此，人工智能安全治理必须在本地、区域与全球层级并行推进，构建可扩展的分责任与激励机制，同时加强能力建设与问责透明。
2. 安全与能力的共生悖论
人工智能安全措施往往依赖复杂技术，从而与能力提升相互交织，形成了“安全—能力悖论”。同时，“安全漂洗”（safety-washing）现象频现，即行为体以“安全”之名掩饰能力扩张，令监管与公众难以辨别实际进展。
在实践中，部分安全工作可以较为独立地推广，例如检测有害内容的监测工具、安全评估框架、事故响应与文档规范、可解释性审计工具，以及基本的停机机制与访问控制。然而，诸如技术对齐研究、高级评估框架等关键领域，则与能力提升深度绑定。
这种纠缠使得全球共享安全成果时，难以避免同时加速能力扩散。尤其当国家更担忧竞争对手的技术优势，而非自身风险时，共享意愿将进一步削弱，给全球公共产品模式带来新的政治与治理挑战。
主要人工智能大国倾向于保留能带来战略优势的安全技术，而发展中国家则担心安全规范会拖慢其人工智能经济发展，二者均削弱了“优先安全”的集体动力。
国家安全话语虽能吸引更多资源，却容易导致风险范围狭隘；区域合作可借助既有治理架构，循序渐进地扩展国际协调；公众教育与参与则有助于塑造政治压力与治理合法性，但必须避免技术过度简化或恐慌化。鉴于此，构建有效的人工智能安全全球公共产品需要：
明确区分可独立共享的安全工具与依赖高级能力的研究；设计可信中介或选择性披露机制，在不泄露关键细节的前提下推广核心安全方法；建立激励结构，兼顾私营投资与公共利益；平衡公平与问责，确保责任边界清晰。方案应根据各安全要素的适用规模，灵活选择本地、区域或国际路径，既发挥全球公共产品框架的优势，又尊重不同主体的能力与利益。本研究回顾了将人工智能安全视作全球公共产品的机会与局限，并指出在国际声明、理论框架与治理挑战交织的背景下，存在若干关键主题：一是该框架虽有助于协调集体行动，但面临着实践与理论的多重挑战；二是人工智能能力的演进要求我们动态地重塑“安全”的内涵；三是现有国际机制或需深度改造，抑或创新专门体制以有效管理人工智能安全。基于此，亟需构建一个兼顾即时难题与长期理论探究的研究议程，大致包括以下七大方向：
探索在避免能力过度扩散的前提下，加速关键安全技术突破的途径；研究经济激励与资助模式，解决私营部门“搭便车”与投入不足问题；评估不同治理方案的分配效应、权力动态及其对创新与问责的影响。人工智能安全已成为全球治理的核心议题，需要跨学科、跨部门与跨国协作，在技术迅猛迭代的情况下提前部署严格的安全框架。基于前述的七大研究方向，应当平衡理论与实践，通过专家、政策者与公众持续对话，不断优化策略。
只有将人工智能安全视为全球共担的公共产品，才能兼顾创新与风险。其成败关乎人类福祉，也将为未来全球性挑战提供治理范式。
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来源：华远系统一点号
