【行业洞察】AI 浪潮下数字贸易的内在风险与中国策略（上篇）

数字贸易正以前所未有的深度与广度重塑全球经济版图。据联合国贸发会议统计，2025 年全球可数字化交付服务出口占比将突破 50%，成为推动全球贸易增长的主引擎。在这一蓬勃发展的背后，一场深刻的范式革命正在上演——以人工智能为代表的新一代信息技术，正从数字贸易的“辅助工具”蜕变为驱动其创新发展的“核心动力”。随着 AI 深度融入跨境电商、跨境支付及数字内容交付等场景，数字贸易的运作模式与安全内涵迎来了根本性变革。党的二十届三中全会通过的《决定》明确指出，要“创新发展数字贸易”，“提升数据安全治理监管能力，构建高效便利安全的数据跨境流动机制”。党的二十届四中全会通过的《建议》则进一步强调，要“创新发展数字贸易，有序扩大数字领域开放”。数字技术的深度植入在带来效率飞跃的同时，其引发的新型系统性安全风险亦不容忽视。算法黑箱引发的决策偏差、深度伪造技术滋生的身份欺诈、数据跨境流动衍生的隐私泄露等风险，推动数字贸易安全的内涵不断延展，使其从传统的数据与网络安全，拓展至算法可信、系统韧性、模型安全等多元复杂维度。显然，传统的数字贸易治理范式已难以全面应对人工智能时代叠加交织的新型安全挑战。

随着数字贸易安全内涵因技术变革而深度演变，全球数字贸易安全治理格局正经历深刻调整。各国基于自身的价值取向、制度禀赋及发展阶段，在技术创新与安全保护、数据开放与主权维护、算法效率与伦理问责的张力中做出差异化选择，催生了多元并立的治理范式。治理范式的多样性在回应各自内部安全关切的同时，也加剧了全球数字贸易规则的碎片化。世界经济论坛发布的《全球风险报告 2025》指出，数字贸易规则的分化已成为企业跨境运营的主要制度性障碍之一，超过三分之二的跨国企业表示，数据跨境流动的监管差异显著增加了其合规成本与运营不确定性。同时，地缘政治博弈加剧了数字贸易治理的“阵营化”趋势，各国以“基本安全利益”为由实施的单边规制日益增多，安全例外条款的适用边界不断泛化，对以世界贸易组织为核心的多边贸易体制构成严峻挑战。如何在多元治理范式的碰撞中寻求协调共生，以及在国内安全诉求与国际规则约束之间实现动态平衡，成为人工智能时代中国数字贸易全球安全治理需要深入思考的命题。

既有围绕数字贸易安全议题展开的研究，多聚焦于传统跨境数据流动、网络安全防护和主权权益维护等维度，系统探讨了数字贸易壁垒的类型划分、经济效应和应对策略，而较少关注人工智能深度嵌入后数字贸易安全在风险形态和治理逻辑层面发生的根本性转变。尤其是算法歧视、模型攻击、深度伪造等新型内生性安全风险的演化过程，及其对全球数字贸易治理规则转型的内在倒逼机制，仍缺乏充分的理论回应。鉴于此，本文以人工智能时代数字贸易安全的治理转型为核心议题，力图系统阐释其内涵、特征和治理逻辑转向，并深度剖析人工智能嵌入下数字贸易安全治理的内生困境，在借鉴国际主要治理范式的基础上，探索中国迈向“韧性治理”的转型路径，为构建适配人工智能时代的数字贸易安全治理体系提供新的理论视角和实践方案。

在上篇中，我们将聚焦 AI 深度渗透下数字贸易安全的全新内涵，拆解当前全球数字贸易安全治理面临的三大核心内生困境，带你看清这场由技术变革引发的安全格局重构，究竟藏着哪些亟待破解的难题。

(一) 人工智能时代数字贸易安全的内涵重构

数字贸易安全的内涵伴随着贸易形态和技术基础的演进而不断变化。在数字贸易概念获得权威界定之前，早期的安全关切主要体现为朴素的“技术安全观”，主要聚焦于电子数据的传输完整性、交易系统的防攻击能力以及支付环节的金融安全。这种关切本质上是传统贸易安全在电子化场景下的自然延伸。随着数字贸易的蓬勃发展，经济合作与发展组织、世界贸易组织等国际机构联合编制的《数字贸易测度手册》(HandbookonMeasuringDigitalTrade) 将数字贸易界定为“通过数字方式订购或数字方式交付的国际交易”。学术界和政策界据此将数字贸易安全界定为保障这一数字化交易全过程免受风险侵扰的各类技术和制度安排。既往研究主要围绕这一内涵展开，关注数据跨境流动的安全性和合规性、主权国家在数字贸易中的权益维护、网络和数据安全、隐私保护、知识产权保护等议题。这种安全观是一种以国家为边界、以静态合规为目标、围绕数据和基础设施展开的“静态防御”和“边界防御”范式。随着人工智能深刻嵌入数字贸易各环节，数字贸易安全的内涵已从单一的技术安全重构为涵盖技术底层、数据流通、算法应用的三维复合概念。

技术底层安全主要反映数字贸易的基础设施韧性和技术主权。人工智能时代的数字贸易高度依赖高端芯片、基础算法、人工智能开发框架等核心技术要素。对这些底层技术的过度依赖构成数字贸易安全的前提性风险：一旦关键技术供给受到地缘政治博弈或供应链中断的冲击，整个数字贸易体系将面临瘫痪。以半导体为例，先进制程芯片的断供不仅影响硬件出口，还将直接阻滞依赖算力支撑的人工智能模型训练和跨境服务交付。这一层面的安全关乎数字贸易供应链安全韧性和技术的自主性。

数据流通安全主要聚焦于数据主权与流动效率的动态平衡。人工智能驱动的数字贸易，推动数据跨境流动规模和复杂性呈指数级上升。一方面，个人数据、商业数据和其他重要数据的跨境需求与各国数据本地化要求之间的冲突日益加剧；另一方面，数据的聚合和流动本身就意味着泄露风险的进一步放大。局部数据泄露可能经由人工智能训练过程被放大，进而在跨境交易中快速传导为系统性危机，形成“风险乘数效应”。这一层面的安全考验着人工智能时代下数字贸易中数据主权与流动效率的动态平衡。

算法应用安全重点关注的是决策过程的透明性和可问责性。算法应用是人工智能时代数字贸易安全最核心的演变维度，传统安全关切聚焦于数据在传输中是否被窃取、在存储中是否被篡改，而人工智能时代还必须追问算法在处理数据时是否公平公正、透明可靠。算法歧视可能引发跨境定价的系统性偏差，导致不同国别的消费者遭遇差异化待遇；算法黑箱使贸易纠纷中的责任追溯陷入困境——当人工智能驱动的定价出现偏差时，是算法设计缺陷、训练数据偏差还是模型自主演化所致，往往难以溯源；算法合谋则可在不需要人工干预的情况下扭曲市场竞争秩序，进而破坏全球数字贸易的公平性。

(二) 人工智能时代数字贸易安全的特征演变

当数字贸易安全从静态边界防护拓展为技术底层、数据流通和算法治理的三维概念时，其风险形态和安全属性亦呈现三重转变。

一是风险对象从“信息安全”向“算法安全”拓展。传统安全聚焦于数据跨境流动中的隐私保护和网络防护，风险源于外部攻击或传输漏洞，其本质是“外生性”风险。人工智能的深度嵌入使算法本身成为风险策源地，风险形态由此演变为“内生性”风险。这种内生性风险根植于算法的设计逻辑、训练数据的选择偏差以及模型自主演化的不确定性，意味着数字贸易安全治理必须从保障数据要素的安全性，延伸至确保算法系统的透明性、公平性和可问责性。

二是治理范式从“静态合规”向“动态韧性”转型。传统安全以“一次性达标”的合规审查为核心，通过技术隔离构筑固定防线。人工智能的自主学习特性使得风险呈现显著的演化性和级联效应：随着模型持续迭代优化，攻击手段在对抗中不断升级，局部算法偏差可能经数据训练放大为系统性危机。世界经济论坛发布的《全球风险报告 2025》显示，94% 的受访者将人工智能视为网络安全最大变革驱动因素。人工智能时代下数字贸易安全治理体系必须具备在动态风险中快速响应、恢复功能并持续学习的能力，即“动态韧性”治理能力。

三是冲突维度从“技术安全”向“制度安全”升级。人工智能放大了数字贸易中的“制度非对称”风险，不同国家基于各自价值取向形成差异化的治理范式，数字贸易安全监管规则的碎片化正演变为新型贸易壁垒。其典型表现为：一国合规的人工智能产品可能在另一国遭遇准入障碍。这一转变意味着数字贸易安全已超越单纯的技术防护，上升为规则制定权和治理话语权的战略博弈。

(三) 人工智能时代数字贸易安全的治理逻辑

人工智能的深度嵌入倒逼治理逻辑转向，根本在于数字贸易安全治理内涵的“三维重构”及其特征的“三重转变”颠覆了传统治理依赖的“识别—追责一规制”闭环。无论是数据本地化要求，还是网络安全审查，其有效性均以国家主权边界内的可控性为前提。然而，人工智能的介入使这一前提发生动摇：算法的自主演化意味着风险可能源于模型自身迭代而非外部攻击，供应链的全球分布则使单一环节的漏洞可能通过技术嵌套传导至整个系统。当治理对象本身不再遵循传统的地理边界和线性逻辑时，数字贸易安全的治理逻辑由此发生转向。

首先，传统治理试图通过划定内外边界来阻断风险，而人工智能时代的安全风险往往内生于贸易活动本身。治理逻辑因而需要从“阻断外部威胁”转向“识别内生风险”，在风险发生前进行预判、在风险发生时进行管控、在风险发生后进行溯源。其次，人工智能驱动的数字贸易将生产、交付、消费各环节联结为跨国链条，单一主权国家难以对全链条实施有效管辖。治理逻辑因而需要从“属地管辖”转向“链条追责”，通过国际规则协调和跨国执法合作，使责任认定和风险控制能够穿透主权边界。最后，人工智能的技术迭代速度远超规则制定周期，预先设定的刚性规则往往难以覆盖所有潜在的风险范畴。治理逻辑因而需要从“明确禁止什么”转向“确立共同遵循的原则”，如透明度原则、可问责原则、非歧视原则，各国依据自身国情在本国法律框架内落实，并通过国际对话形成规则共识。这些转向共同指向一个基本判断：人工智能时代的数字贸易安全治理，不再是主权国家对风险的单向管控，而是多元主体在复杂系统中寻求动态平衡的持续过程。

(一) 同源悖论：效率增进与风险衍生的内在关联

伴随人工智能在数字贸易领域的广泛嵌入，其效率提升与风险相伴而生，且二者源于同一技术特征。从效率维度出发，人工智能对数字贸易的重塑主要体现在三个方面。一是数据聚合能力。机器学习算法通过对海量跨境数据的聚合分析，实现需求预测精度跃升和供应链实时优化，推动企业从被动响应转向前瞻性资源配置。二是算法自主性。深度学习模型能够自主发现人类难以识别的复杂关联模式，驱动智能客服、动态定价、信用评估等的自动化和智能化，有效压缩制度性交易成本。三是决策执行自动化。智能代理系统能够在毫秒级时间内完成交易甄别、风险控制和跨境支付结算，有力保障数字贸易的高效运行。然而，这些构成效率优势的技术禀赋，也可能引发系统性风险。数据聚合在提升效率的同时，也意味着风险敞口的集中和放大。数据的集中化存储和高频跨境流动，使得局部数据泄露可能经由人工智能训练过程被放大，进而在跨境交易中快速传导为系统性危机，形成“风险乘数效应”。正如世界贸易组织发布的《世界贸易报告 2024》所指出的，人工智能驱动的效率革命正在重塑全球贸易权力结构，但缺乏国际协同治理的技术扩散，易导致数字贸易体系陷入“效率陷阱”。

这一“同源悖论”的内在机理，可归结为三个逻辑链条。其一，人工智能系统的性能遵循规模报酬递增规律，对海量数据的访问是其效率优势形成的前提，但这种集中化和流动性本身意味着隐私泄露风险的放大、主权边界的模糊以及监控资本主义的潜在扩张。换言之，贸易效率所依赖的数据聚合能力，同时也是数据安全脆弱性的