人工智能技术发展特征 - 大模型进化速度加快，迭代周期压缩至"月级"，世界模型推动人工智能从文本符号向物理世界延伸 [1] - 生成式人工智能应用扩散速度远超历史上任何技术，ChatGPT周活跃用户超过4亿，中国生成式人工智能产品用户规模达2.49亿人 [1] - 生成式人工智能加速渗透化工、生物医药、医疗、交通等行业，2024年中国人工智能核心产业规模接近6000亿元，2033年全球人工智能市场规模有望达4.8万亿美元 [2] 人工智能全球治理挑战 - 生成式人工智能加剧深度伪造与虚假信息泛滥，AI降低技术门槛使网络攻击、生物化学武器制造等恶用风险增大 [2] - 全球算力、数据与人才资源集中在少数国家，发展中国家面临"算力—数据—模型—人才"四重匮乏 [2] - 全球治理框架滞后与监管路线分裂，技术迭代速率与治理响应周期脱节 [3] 全球人工智能治理行动赤字 - 治理共识空转，国际社会在伦理与治理原则上达成共识但缺乏实质性进展 [8] - 治理反转，美国撤销人工智能行政令，欧盟拟修改监管政策，受地缘政治博弈驱动 [8] - 执行真空，缺乏有效的国际合作与执行机制，如《人工智能、人权、民主与法治框架公约》未明确监督机构 [9] 中国人工智能治理实践 - 发布《全球人工智能治理倡议》，通过多边平台推动开放、公正、有效的治理机制 [11] - 提出人工智能能力建设方案，呼吁关注发展中国家发展与治理诉求 [12] - 推动自动驾驶、智慧医疗等重点应用场景，制定针对性治理政策与标准 [12] 构建人工智能全球治理行动共同体 - 倡导"以人为本"价值观，平衡安全与创新、监管与去监管的分歧 [14] - 采取"专项突破、渐进合围"路径，优先推动规则较快的议题如网络犯罪跨国执法合作 [15] - 构建"多元参与、分层治理"国际协同网络，发挥主权国家、国际组织、科技企业等各方优势 [15] - 探索"新旧结合、分布式治理"机制，赋能既有国际组织并孵化新治理平台 [16] - 聚焦"迫近风险、普惠赋能"双轨推进，优先治理军事应用等安全风险，支持发展中国家能力建设 [16]