中国AI的开放之道

智者顺势而变，能者因事制宜。

2026世界人工智能大会（WAIC）正在上海拉开帷幕。

谭主身处现场，聆听着来自不同语言的关于这项飞速发展的技术的探讨——有人看到了机遇，有人看到了竞争，有人看到了风险，也有人看到了差距。

这些交织着期待与焦虑的讨论，指向了更深层的议题，呼应了习近平主席在大会开幕当日向全球提出的四个时代之问：

“当机器开始思考，人类该如何与之共处？当算法介入决策，安全如何得到保障？当技术挑战伦理，治理如何同步跟进？当鸿沟日益扩大，普惠怎样实现？”

于是，谭主带着这四个问题，与会议主办方之一的国家发展改革委相关人士，以及会场内外的多边国际组织代表、中外学者、头部AI企业研究员展开了交流。

他们的回答各有侧重，但最终都汇聚于同一个方向——开放，这也正是习近平主席讲话中的核心关键词。

这种共识本身颇具深意。若以外媒报道作为观察窗口，过去十年他们描述中国AI的关键词经历了显著转变——从早期的“追赶者”，到后来警惕的“战略竞争者”，再到如今频现的“规则制定者”与“开源倡导者”。

围绕习近平主席的讲话，讨论愈发聚焦：中国的开放理念，如何为人工智能技术构建一套全新的框架？

「01」

习近平主席指出，人工智能是世界经济增长的新引擎，也是新旧动能转换的加速器。

唯有做到“开源开放、合作共享”，将增长方向从规模崇拜转向普惠，人工智能技术才能真正助力发展。

理解这一判断，不妨从会场的一个细节说起。

步入大会展区，谭主有一个直观的感受：大模型已不再是话题的中心。

就在大会开幕前夕，月之暗面发布了全球最大规模的开源模型Kimi K3。谭主原以为这将成为当天的焦点。然而逛展时感受到的却是一种专注——各展商均专注于自身应用场景，聚焦技术如何落地至具体行业与具体问题。

这在某种意义上，回应了技术发展的价值取向问题：

行业正加速迈向通用人工智能。过去，主流信仰是“规模法则”——堆叠更多算力、竞争更大模型。但极致的人工智能技术，能否带来各国的普遍增长？

被誉为“硅谷精神之父”的凯文·凯利告诉谭主，他是“规模法则”的怀疑者之一。堆算力、加数据、投能源，他认为是不可持续的。

与之相对的是中国的行动——义无反顾地选择开源、共享，助力其他后发国家。

大会期间，国家发展改革委发布了一份名为《人工智能合作发展行动计划》的文件，其中有一项名为“智能算力普惠行动”——措辞并非“输出”，而是“联通”。

落实到具体案例中，GeoGPT地学基础模型已服务145个国家、5.5万名科研工作者；马来西亚橡胶加工从业者正利用中国的小模型算法优化劳作方式。

这正是以普惠实现发展的生动体现。

「02」

习近平主席强调，应共同反对在人工智能领域泛化国家安全概念、将本国安全凌驾于他国安全之上的做法。

理解这句话，需从当前人工智能的发展阶段说起——人工智能正从数字世界迈向物理世界。

谭主在大会现场对此深有感触。

谭主了解到，本次大会有近200家采购团，约三分之一来自海外，需求涵盖各行各业、各类场景。

随着人工智能深入能源、制造、医疗、科研及城市运行等领域，它正成为重组现实世界的一种底层能力。

这使得人工智能逐渐从辅助工具转变为决策与行为主体，算法的判断正影响着个人的生命财产安全，乃至社会的公平正义。

那么，此时安全如何保障？

从国际社会的反应来看，部分国家禁用他国大模型，泛化国家安全审查，制造科技“断链”。

这就引发了一个追问：当智能应用走向全社会，以邻为壑的安全观是否依然有效？

若将外部技术拒之门外，既无法阻挡算法风险的跨界扩散，也拒绝了一条更务实的出路：在真实场景中共同测试、共同迭代、共同建立追责机制。

《人工智能合作发展行动计划》中有一项名为“安全治理协作行动”——明确提出共建安全治理机制，加强信息共享与应急处置合作。措辞并非“各自防范”，而是“协作”。

智利电网已应用中国的“数字智脑”，助力该国保障能源动脉的平稳运行。

这背后是一种“安全共担”的理念——在真实场景中共同发现问题、共同迭代优化。

谭主了解到，随着智能体与具身智能进入产业，智能体身份如何识别、不同智能体如何调用工具与协同工作、人机协作边界如何划分，都将成为标准共建的具体对象。

「03」

习近平主席提出，要用全人类共同价值塑造人工智能的价值观。

如果说前两个层面回答的是“往哪里走”，那么，方向正确之后，如何走同样关键。

凯文·凯利分享了一个观察：“目前大多数模型都处于一个非常相似的文化空间，给出相似的答案，带着相似的偏见。这可能是因为它们所接受的训练材料是相同的。”

如今，数据供给正从早期的“大水漫灌”进入追求优质语料的精细化阶段——各国前沿实验室现普遍采用高质量合成数据进行训练。

问题是，用单一标准来判断何为“优质”，能否代表多元世界？

若标准由技术先发者单方面制定，全球南方大量的口述文化、本土知识、小语种，很可能在清洗过程中被判定为“不规范”甚至“噪声”。

纽约大学教授阿伦·桑德拉拉詹告诉谭主，算法质量取决于训练数据，而数据本身可能包含历史上不公平、有偏见的决策——要主动纠偏，确保其不排斥某些群体。

不过，仅有这一认识尚不够。可以更进一步思考的问题是，如果连“什么是偏见”都由一种文明单方面定义，那么“纠偏”本身就可能造成新的偏见。

因此，中国在做的，不是“筛选”数据，而是“共建”语料库。《人工智能合作发展行动计划》第一条便写着“优质数据供给行动”，正计划推动多语种语料共建共享。

过去几百年的国际秩序，很大程度上是由先发国家的语言、技术和制度框架塑造的。那些未被充分书写的知识与文明，天然处于劣势。

而人工智能时代的语料库建设，给了我们一个新的契机，不是去复制旧的知识权力结构，而是让更多文明平等地参与定义“什么是重要的知识”。

中国选择的“共建”，正是在此机会面前作出的回答。

「04」

习近平主席指出，要加强人工智能发展战略、治理规则、技术标准的对接协调，早日形成具有广泛共识的全球治理框架。

其中提到的治理问题，是许多人关注今年大会的重要层面。

今年的大会，一票难求。

一位连续三年负责海外企业需求对接的参会者告诉谭主，第一年她邀请海外客户，有些人还不了解这个大会；今年，不少客户“挤破头”想来，她手里已无票可发。

阿伦·桑德拉拉詹告诉谭主：今年大会重点讨论“全球AI治理”，本身就极具信号意义。

先发国家手握模型、算力、数据和标准，难免想固化这种优势，治理规则便是他们的抓手。

中欧数字协会主席路易吉·甘巴尔代拉向谭主表达了一个担忧：AI可能会把国家分成两类，一类卖AI、拥有自己的产业，另一类只能买AI、没有自己的产业。

问题是，谁建立了先发优势，谁就独揽规则制定权吗？

从2023年的《全球人工智能治理倡议》，到联合国大会的“加强人工智能能力建设国际合作”决议，再到《人工智能全球治理行动计划》，中国给出的回答一以贯之：规则不是先到先得。

《人工智能合作发展行动计划》里，“规则标准共建行动”的措辞并非“输出”规则，而是“共建”。

当技术、应用、数据和规则的四重变革同时涌来，为了让人工智能成为各国共同参与、共同受益的公共产品，“中国愿以更加开放的姿态、更加务实的行动、更加长远的目光，同各方一道把握和应对人工智能发展的机遇和挑战，携手共创人类社会更加美好的未来！”

这份答案，正被越来越多人听见。

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