2026世界人工智能大會|中國AI的開放邏輯
明者因時而變,知者隨事而制。
2026世界人工智能大會(WAIC)正在上海舉行。
譚主在現場,聽著不同語言討論這項一日千里的技術——有人看到了機遇,有人看到了競爭,有人看到了風險,還有人看到了鴻溝。
這些期待與焦慮交織的討論,指向了更深層的問題,對應著習近平主席在大會開幕當天,向世界提出的四個時代之問:
「當機器開始思考,人類如何與之相處?當算法參與決策,安全如何保障?當技術挑戰倫理,治理如何跟上?當鴻溝不斷拉大,普惠如何實現?」
於是,譚主拿著這四個問題,與會議主辦方之一的國家發展改革委相關人士,以及會場內外的多邊國際組織代表、中外學者、頭部AI企業研究員進行了交流。
他們的回答各有側重,但最終都指向了同一個方向——開放,這也正是習近平主席講話中的一個關鍵詞。
這種共識本身就很有意思。如果以外媒報道作為觀察窗口,過去十年他們描述中國AI的關鍵詞,經歷了明顯的轉變——從早期的「追趕者」,到後來警惕的「戰略競爭者」,再到今天頻頻出現的「規則制定者」「開源倡導者」。
圍繞習近平主席的講話,討論變得更加聚焦:中國的開放理念,如何為人工智能技術提供一套新的框架?
如果從社會運行的幾個關鍵視角切入:技術、生產、資源、秩序——對應到人工智能,就是算力與模型、應用與場景、數據與語料、規則與治理。
在每一個維度上,中國都在用自己的開放實踐,描繪新的秩序。
「 01 」
習近平主席提到,人工智能是世界經濟增長的新引擎和新舊動能轉換的加速器。
而只有做到「開源開放、合作共享」,增長的方向從規模崇拜轉向普惠時,人工智能技術才能真正助力發展。
理解這一判斷,可以從會場的一個細節說起。
走進大會展區,譚主有一個直觀的感受:大模型不再是話題中心了。
就在大會開始前,月之暗面發佈了全球最大規模的開源模型Kimi K3。譚主本以為,這將成為當天的明星話題。但在逛展的時候,感受到的卻是一種專注——各個展商都在專注自己的應用場景,專注技術如何落到一個具體的行業、一個具體的問題裡。
這在一定意義上,回答了技術發展的價值取向問題:
行業正加速走向通用人工智能。過去,主流信仰是「規模法則」——堆更多算力、卷更大模型。但極致的人工智能技術,能帶來各國的普遍增長嗎?
被稱為「矽谷精神之父」的凱文·凱利就告訴譚主,他是「規模法則」的懷疑者之一。堆算力、加數據、投能源,他認為是不可持續的。
與之對應的,是中國的行動——義無反顧地選擇開源、共享,幫助其他後發國家。
大會期間,國家發展改革委發佈了一份名為《人工智能合作發展行動計劃》的文件,其中,有一條叫「智能算力普惠行動」——措辭不是「輸出」,而是「聯通」。
落到具體案例中,GeoGPT地學基礎模型已服務145個國家、5.5萬名科研工作者;馬來西亞橡膠加工從業者在用中國的小模型算法優化勞作方式。
這正是以普惠實現發展的體現。
「 02 」
習近平主席提到,應當共同反對在人工智能領域泛化國家安全概念、把本國安全淩駕於他國安全之上的做法。
理解這句話,需要從今天人工智能的發展階段說起——人工智能正從數字世界走向物理世界。
譚主在大會現場,對此深有感受。
譚主瞭解到,本次大會有近200家採購團,約三分之一來自海外,需求覆蓋了各種行業、各種場景。
隨著人工智能進入能源、製造、醫療、科研和城市運行等領域,它正成為重新組織現實世界的一種底層能力。
這使得人工智能逐漸從輔助工具變成了決策和行為主體,算法的判斷正在影響一個人的生命財產安全,乃至一個社會的公正。
那麼,這時,安全如何保障?
從國際社會的反應來看,部分國家禁用他國大模型,泛化國家安全審查,製造科技「斷鏈」。
這就引發了一個追問:當智能應用走向全社會,以鄰為壑的安全觀還管用嗎?
如果把外面的技術擋在門外,既擋不住算法風險本身的跨界擴散,也拒絕了一個更務實的出路:在真實場景中共同測試、共同迭代、共同建立追責機制。
《人工智能合作發展行動計劃》裡,有一條叫「安全治理協作行動」——明確提出共建安全治理機制,加強信息共享和應急處置合作。措辭不是「各自防範」,而是「協作」。
智利電網就用上了中國的「數字智腦」,幫助這個國家保障能源動脈的平穩運行。
這背後是一種「安全共擔」的理念——在真實場景中一起發現問題、一起迭代。
譚主瞭解到,隨著智能體和具身智能進入產業,智能體身份怎樣識別、不同智能體怎樣調用工具和協同工作、人機協作怎樣劃分邊界,都將成為標準共建的具體對象。
「 03 」
習近平主席提到,要用全人類共同價值塑造人工智能的價值觀。
如果說前兩個層面回答的是「往哪裡走」,那麼,方向對了之後,怎麼走同樣重要。
凱文·凱利分享了一個觀察:「目前大多數模型都處於一個非常相似的文化空間,給出相似的答案,帶著相似的偏見。這可能是因為它們所接受的訓練材料是相同的。」
如今,數據供給正從早期的「大水漫灌」進入追求優質語料的精細化階段——各國前沿實驗室現在普遍採用高質量合成數據進行訓練。
問題是,用單一標準來判斷什麼是「優質」,能否代表多元世界?
如果標準由技術先發者單方面制定,全球南方大量的口述文化、本土知識、小語種,很可能在清洗過程中被判定為「不規範」甚至「噪聲」。
紐約大學教授阿倫·桑德拉拉詹告訴譚主,算法質量取決於訓練數據,而數據本身可能包含歷史上不公平、有偏見的決策——要主動糾偏,確保它不排斥某些人群。
不過,有了這一認識還不夠。可以更進一步思考的問題是,如果連「什麼是偏見」都由一種文明單方面定義,那「糾偏」本身就可能造成新的偏見。
因此,中國在做的,不是「篩選」數據,而是「共建」語料庫。《人工智能合作發展行動計劃》第一條就寫著「優質數據供給行動」,正計劃推動多語種語料共建共享。
過去幾百年的國際秩序,很大程度上是由先發國家的語言、技術和制度框架塑造的。那些沒有被充分書寫的知識和文明,天然處於劣勢。
而人工智能時代的語料庫建設,給了我們一個新的機會,不是去複製舊的知識權力結構,而是讓更多文明平等地參與定義「什麼是重要的知識」。
中國選擇的「共建」,正是在這個機會面前作出的回答。
「 04 」
習近平主席提到,加強人工智能發展戰略、治理規則、技術標準的對接協調,早日形成具有廣泛共識的全球治理框架。
這其中提到的治理問題,是很多人關注今年大會的一個重要層面。
今年的大會,一票難求。
一位連續三年負責海外企業需求對接的參會者告訴譚主,第一年她邀請海外客戶,有些人還不了解這個大會;今年,不少客戶「擠破頭」想來,她手裡已經沒票了。
阿倫·桑德拉拉詹告訴譚主:今年的大會重點討論「全球AI治理」,本身就很有信號意義。
先發國家手握模型、算力、數據和標準,難免想固化這種優勢,治理規則就是他們的抓手。
中歐數字協會主席路易吉·甘巴爾代拉就向譚主表達了一個擔憂:AI可能會把國家分成兩類,一類賣AI、有自己的產業,另一類只能買AI、沒有自己的產業。
問題是,誰建立了先發優勢,誰就獨攬規則制定權嗎?
從2023年的《全球人工智能治理倡議》,到聯合國大會的「加強人工智能能力建設國際合作」決議,再到《人工智能全球治理行動計劃》,中國給出的回答一以貫之:規則不是先到先得。
《人工智能合作發展行動計劃》裡,「規則標準共建行動」的措辭不是「輸出」規則,而是「共建」。
當技術、應用、數據和規則的四重變革同時湧來,為了讓人工智能成為各國共同參與、共同受益的公共產品,「中國願以更加開放的姿態、更加務實的行動、更加長遠的目光,同各方一道把握和應對人工智能發展的機遇和挑戰,攜手共創人類社會更加美好的未來!」
這份答案,正在被越來越多人聽見。
本卜獲央視旗下新媒體「玉淵潭天」授權轉載。