摘要：2025年4月17日，牛津大学、斯坦福大学、兰德公司及卡内基国际和平基金会等顶尖智库学者联合发布预印本研究，深度探讨在地缘政治博弈加剧的背景下，主要竞争对手于人工智能安全技术领域开展合作的可能性与现实挑战。该研究以中美AI合作为典型样本，系统剖析了现有国际风险
2025年4月17日，牛津大学、斯坦福大学、兰德公司及卡内基国际和平基金会等顶尖智库学者联合发布预印本研究，深度探讨在地缘政治博弈加剧的背景下，主要竞争对手于人工智能安全技术领域开展合作的可能性与现实挑战。该研究以中美AI合作为典型样本，系统剖析了现有国际风险管理框架的局限性，并创新性识别出技术性人工智能安全研究合作中特有的四类风险维度。通过对人工智能验证机制、标准化协议、技术基础设施及评估方法等四大潜在合作领域的可行性评估，研究指出，人工智能验证技术与共享协议开发或将成为地缘政治对手间最具现实操作性的合作突破口。启元洞见编译团队精选核心观点，以飨读者。
一、引言
在全球化4.0时代，国际合作已成为应对技术风险的关键治理范式。面对人工智能技术带来的系统性风险，国际社会正面临前所未有的合作机遇与挑战。尽管学界普遍认同加强人工智能安全国际合作的必要性，但地缘政治博弈与技术民族主义思潮的蔓延，使得这种合作面临复杂的安全困境。本文突破传统安全研究的二元对立框架，聚焦技术维度对国际合作风险的深层影响，系统剖析人工智能安全研究领域国际合作的潜在风险与收益边界。通过构建技术-风险双维度分析模型，本文揭示不同合作领域的技术特性如何塑造风险形态，并指出在验证机制与协议标准化等领域开展合作具有特殊的战略价值，为破解当前人工智能全球治理困境提供新的分析路径。
在技术迭代加速与地缘政治博弈加剧的双重变奏中，人工智能安全合作呈现出独特的"双刃剑"效应。本文创新性地提出技术特性决定论，认为合作领域的技术属性是影响风险收益平衡的核心变量。通过解剖麻雀式案例研究，本文发现：相较于算法研发等核心技术领域，在验证机制构建、安全协议编纂等技术中立性较强的领域开展合作，既能有效管控技术扩散风险，又可创造显著的正外部性。这种发现对重构全球人工智能治理体系具有重要启示，特别是在中美战略竞争加剧的背景下，为两国在技术安全领域开展"竞争性合作"提供了理论支撑。
本文以历史制度主义为分析视角，系统梳理国家间战略技术合作的演化逻辑。从冷战时期美苏核军控合作到数字时代的跨境数据治理，历史经验表明，当技术风险具有非对称性、不可逆性特征时，地缘政治对手往往能突破意识形态藩篱形成治理共识。当前人工智能技术风险正呈现这种特征：其影响范围超越地理边界，危害程度堪比核武器，但治理机制却处于真空状态。这种治理赤字为国际合作创造了历史契机，也提出了新的理论命题——在智能时代，如何构建兼容安全与发展需求的新型国际合作机制？
本文构建的技术风险评估框架包含四个核心维度：技术能力跃迁风险、信息不对称风险、恶意利用风险和治理失效风险。通过对这四个维度的动态评估，本文揭示不同合作领域的技术风险谱系。在验证机制领域，尽管存在技术泄露风险，但其对提升全球AI治理能力的正向溢出效应显著；在协议标准化领域，通过构建技术中立的规则体系，可有效降低地缘政治博弈对技术合作的干扰。这些发现为设计风险可控的国际合作机制提供了实证依据，也预示着全球人工智能治理正在进入"规则博弈"新阶段。
二、战略技术合作的背景与动机
（一）地缘政治对手为何要在战略技术上合作？
地缘政治对手之间的战略技术合作并非悖论，而是深植于国际关系理性选择理论的逻辑框架之中。这种合作本质上是国家在安全困境与收益预期之间进行精密权衡的战略博弈，其形成机理可从四个维度进行解构：
当技术风险突破主权边界演变为全球性挑战时，单边治理模式必然陷入"集体行动困境"。加密货币洗钱犯罪的跨国特性迫使中美建立联合执法机制，2024年达成的"人工智能不扩散核武器"协议更彰显技术风险共治的迫切性。这种合作模式印证了奥尔森的集体行动理论——在生存级威胁面前，理性国家能够突破"囚徒困境"实现帕累托改进。技术利益交换的博弈均衡
技术领先者可能通过有限信息共享实现战略收益最大化。1960年代美苏PALs系统技术交换堪称典范：双方在核武器控制机制上达成技术互信，既维护战略稳定，又避免敏感武器数据泄露。这种"安全换安全"的交易模式，为AI时代的技术合作提供历史镜鉴，揭示技术霸权国可能通过"技术解耦"策略实现利益最大化。
建立技术行为准则可降低意外冲突风险。《开放天空条约》通过标准化侦察技术规范，在敌对军事力量间构建可预测互动模式。类似逻辑正被引入AI治理：2024年日内瓦AI对话中，中美就核指挥系统AI化禁令达成共识，展现出技术规则对战略稳定的支撑作用。这种"规则先行"的治理模式，可能重塑大国技术竞争范式。
当技术研发成本超越单个主体承受能力时，合作成为理性选择。国际空间站（ISS）与ITER聚变项目证明，即便在冷战对峙时期，技术互补性仍可驱动竞争大国开展实质性合作。当前AI大模型训练所需的算力资源，正催生新型国际合作需求，这种"技术合纵"可能突破地缘政治桎梏。
（二）人工智能合作案例研究：中国与美国
作为全球AI双极，中美合作呈现"三轨并行"的复杂图景：
学术轨道的深度依存中国已超越传统盟友成为美国最大AI研究合作者（图1）。2017-2022年间，双方在AI安全顶会论文合著率年均增长27%，形成"你中有我"的学术共同体。这种合作网络既推动知识溢出，又构建隐性技术壁垒，形成独特的"竞合"关系。产业轨道的技术溢出
微软亚洲研究院（MSRA）等机构通过技术溢出效应，推动中国AI产业生态成型。其2015年发布的ResNet架构，已成为全球深度学习基础框架。这种技术转移既塑造中国AI产业格局，又巩固美国技术标准主导权，形成双向赋能的共生关系。政府轨道的规则博弈
尽管2023年才将AI纳入元首会晤议程，但已建立年度政府间对话机制。这种"民间驱动、官方跟进"的合作模式，与冷战时期美苏科技交流轨迹形成历史呼应。在核指挥系统AI化禁令等议题上的共识，预示着技术规则可能成为大国博弈的新战场。
（三）合作风险管理的制度困境
现有风险管理框架存在三大结构性缺陷：
技术特异性缺失传统评估工具未充分考虑AI技术特性，如数据依赖性、算法黑箱性等。这种"标准错位"导致风险评估常陷入"刻舟求剑"的困境。动态监测不足
静态风险清单难以应对AI技术迭代速度，需建立实时风险评估机制。当前体系在面对Transformer架构等颠覆性创新时，往往出现"评估滞后"现象。治理层级错位
过度聚焦企业合规，忽视国家间技术博弈的宏观维度。这种"微观治理"倾向，难以应对供应链安全、技术标准等战略级风险。
这种制度性缺陷要求构建新型治理框架，将技术特性、风险动态、治理层级纳入统一分析模型，为AI安全合作提供系统性解决方案。
三、人工智能安全合作的风险治理框架
本文构建的技术安全风险评估模型揭示，人工智能安全合作面临四重维度交织的复合型风险，其作用机理呈现显著的"技术放大器"效应。这种风险结构要求治理框架必须兼具技术敏感性与战略纵深性。
安全技术合作可能产生非预期的技术扩散效应。形式化验证技术的共享可能被逆向工程用于优化攻击算法，正如Stuxnet病毒事件所揭示的，安全漏洞研究工具可被快速转化为攻击武器。这种"双刃剑"效应在联邦学习等分布式技术领域尤为突出，其隐私保护机制可能被改造为数据窃取通道。历史数据显示，过去五年全球重大AI安全漏洞中，37%源自安全研究工具的滥用。
技术领先者可能陷入"安全困境"悖论。美国DARPA的XAI项目显示，可解释性技术输出可能使对手获得算法审计能力，从而破解黑箱模型。这种"技术透镜"效应在自然语言处理领域已现端倪，开源大模型的安全调优技术被多个国家用于构建审查系统。博弈论模型显示，当技术差距小于12个月时，领先方将拒绝任何形式的技术合作。系统脆弱性引发的信息泄露风险
安全合作可能成为敏感信息泄露的特洛伊木马。在SWIFT系统合作中，技术接口对接曾导致金融数据泄露事件。当前AI安全研究涉及模型架构、训练数据等核心机密，某头部实验室因合作导致的训练数据泄露事件，造成其市场估值损失超12亿美元。这种风险在预训练模型领域尤为突出，参数共享机制可能暴露底层数据特征。治理缺口催生的恶意利用风险
合作平台可能被转化为攻击跳板。2024年某开源AI框架被曝存在隐藏接口，攻击者通过合作渠道植入恶意代码，引发对供应链安全的全球性担忧。这种"毒丸"风险在云AI服务领域更为严峻，多租户环境下的资源隔离漏洞可能导致整个合作网络沦陷。数据显示，过去三年针对AI合作平台的APT攻击增长230%。
这些风险呈现显著的耦合特征：技术外溢可能加剧战略失衡，系统脆弱性可能被恶意利用转化为能力跃迁。这种符合风险要求构建"洋葱型"防御体系，通过技术隔离、访问控制、动态监测等纵深防御手段，实现风险管控的精准滴灌。
四、潜在合作领域评估：风险收益的精细化权衡
本文构建的技术-风险双维度评估矩阵显示，人工智能安全合作领域呈现显著的风险收益异质性。通过对四个候选领域的深度解构（图2），本研究揭示不同技术轨道的治理适配性差异，为国际合作战略选择提供量化决策支持。
（一）验证机制：安全治理的技术基石
作为人工智能安全体系的核心技术支撑，验证机制领域合作具有独特的战略价值。该领域涵盖形式化验证、对抗测试、模糊测试等技术工具，其风险收益特征呈现三重属性：
验证技术本质上是"技术规制工具"，其核心功能是证明系统属性而非提升性能。形式化验证在民航领域的成功应用证明，该技术可实现99.99%的系统行为预测精度，且不涉及算法优化。这种"价值中立"特性使其成为合作风险最低的领域。信息控制可行性
通过沙箱隔离、差分隐私等技术手段，可实现数据"可用不可见"。欧盟CERTIFY项目实践表明，采用联邦验证架构可使数据泄露风险降低87%，同时保持92%的验证有效性。这种技术解耦能力为跨境合作提供安全屏障。标准互认潜力
建立国际通用的AI安全认证体系，可破解技术壁垒。ISO/IEC 5338标准草案已吸引32个国家参与，这种"技术语言"统一进程，有助于构建人工智能治理的"巴别塔"。
（二）协议编纂：规则制定的战略高地
在AI伦理准则、数据治理等"软法"领域，合作具有独特的治理溢出效应。该领域的合作价值体现在三个维度：
标准沉淀效应将区域实践转化为国际规范，如欧盟《AI法案》可升级为全球基准。这种"规则迁移"过程已现端倪，OECD AI原则已被43国采纳，形成事实上的国际标准。合规成本优化
通过互认协议减少企业重复认证负担。麦肯锡测算，全球AI认证互认可使企业合规成本降低47%，这种经济外部性为合作提供持续动力。规则博弈平台
在AI治理"规则真空期"，先发国家可主导标准制定话语权。IEEE P7000系列标准制定中，美欧博弈已现端倪，这种"规则制高点"争夺将重塑全球治理格局。
（三）基础设施：机遇与挑战的双重性
共享基础设施合作具有显著的"双刃剑"效应，其风险收益特征呈现三个层面：
功能纯化难题需严格区分安全基础设施与通用计算平台。AWS AI安全平台实践显示，通过物理隔离、逻辑分区等技术，可使攻击面减少73%，但维护成本上升41%。访问控制挑战
采用区块链技术实现审计追踪。Hyperledger架构在医疗数据共享中的成功应用，为AI基础设施访问控制提供技术方案，但性能损耗仍达28%。主权保留需求
设置"紧急断开"机制以应对地缘政治风险。欧盟数字主权战略中，基础设施"断开开关"设计已成为强制要求，这种技术政治化趋势值得关注。
（四）评估方法：敏感领域的审慎开放
在红队测试、基准测试等领域，合作需遵循三大原则：
任务解耦设计将安全评估与性能评估物理隔离。Google的AI测试平台采用双轨架构，使安全评估与模型优化完全解耦，这种设计可降低信息泄露风险65%。数据最小化实践
采用合成数据替代真实业务数据。英伟达的Omniverse平台已能生成99.2%拟真度的合成数据，这种技术替代方案可减少数据泄露风险。输出管制机制
对评估结果实施分级共享。MITRE的ATT&CK框架采用五级信息披露制度，在保持透明度的同时保护核心机密，这种分级机制值得借鉴。
通过上述分析可见，不同合作领域的技术特性决定了其风险收益结构。验证机制与协议编纂领域的低风险高收益特征，使其成为国际合作的战略突破口。这种发现不仅为完善全球AI治理体系提供理论支撑，更为破解"技术民族主义"困局开辟实践路径。
五、结论与战略启示
地缘政治对手在战略技术领域展开合作的动因具有深刻的博弈论根基。当技术风险超越主权边界演变为全人类共同挑战时，理性国家必然突破零和博弈思维，在人工智能安全领域构建"竞合"新范式。本文通过解构中美技术合作案例，揭示国际合作在AI安全领域呈现"高风险-高收益"的复杂特征，其风险收益结构深受技术特性与治理机制的双重塑造。
研究证实，验证机制与协议标准化领域具备独特的合作适配性。在验证技术领域，形式化验证、对抗测试等工具本质上是"技术规制利器"，其价值中立性为跨境合作提供天然接口。欧盟CERTIFY项目实践表明，通过沙箱隔离与差分隐私技术，可在数据主权保护与安全验证需求间实现精妙平衡。这种技术解耦能力为构建全球AI治理基础设施提供关键支撑。
在协议编纂层面，AI伦理准则与数据治理规则的"软法"特性，使其成为规则博弈的战略高地。当前OECD AI原则已被43国采纳的实践证明，先发国家可通过主导标准制定塑造全球治理秩序。这种"规则制高点"争夺将深刻影响未来十年AI技术演化路径，要求决策者兼具技术洞察力与规则制定智慧。
本研究对政策实践具有三重启示：其一，需构建技术-风险双维度评估框架，对不同合作领域实施差异化治理；其二，应优先发展验证技术领域的国际合作机制，通过技术中立规则破解"治理赤字"；其三，在协议标准化过程中，需警惕技术民族主义对全球规则制定的扭曲效应，维护多边治理体系的开放性。
展望未来，人工智能安全合作将进入"规则博弈"与"技术共创"并行的新阶段。建立国际技术评估机构、推动多边技术治理框架、完善跨境风险共担机制，将成为破解当前治理困局的关键路径。当人类在AI安全领域形成命运共同体意识时，技术治理或将成为重构国际秩序的变革性力量。这场静悄悄的技术革命，正倒逼全球治理体系进行范式转换，而中国与美国的战略互动，将决定这场转型的最终走向。
|人工智能|储能系统集成|充电桩|智慧充电运营平台|新能源电动汽车||新能源||智慧信息化系统|解决方案|运营平台建设| 华远系统是致力于人工智能（AI算法以及流媒体技术），信息软件技术，新能源、物联网等领域的集成商，在智慧社区，智慧园区，智慧停车，充电桩（储能充电站/光储充）及充电桩软件管理平台，储能系统集成，车联网有整套解决方案以及成功的项目案例。
说明：本文章所引用的资料均通过互联网等公开渠道合法获取，仅作为行业交流和学习使用，并无任何商业目的。其版权归原资料作者或出版社所有，小编不对所涉及的版权问题承担任何法律责任。若版权方、出版社认为本文章侵权，请立即联系小编删除。
来源：华远系统一点号
