本报讯 （记者李冰）近日，金融壹账通与意大利忠利保险集团（Generali Group）（以下简称"忠利保 险"）高层战略交流会在新加坡成功举行。本次战略交流会旨在系统了解平安集团在客户经营、数字化 转型及人工智能应用方面的经验，探讨双方在未来合作中的潜在方向。 近年来，金融壹账通在东南亚、中东、南非等市场推动银行核心系统、保险核心系统、车生态能力、 eKYC与反欺诈能力的输出，为不同市场提升运营效率、风险管理能力和客户体验提供技术支持，逐步 形成可复制、可扩展的全球服务能力。 双方认为，在保险行业迈向智能化和高质量增长的大趋势下，围绕客户价值、AI创新、数字化运营的 系统性交流，将为跨区域合作带来更大的可能性。 金融壹账通方面表示，将继续深化与国际同业的沟通交流，积极探索在客户经营、技术创新及AI治理 等领域的合作可能，共同推动全球保险行业的数字化发展。 作为平安唯一的金融科技输出窗口，金融壹账通在会谈中向忠利保险高层系统介绍了平安集团综合金融 模式的发展历程和客户经营体系以及寿险渠道改革、车生态建设、多渠道协同等实践，展示了如何通 过"保险+生态"构建长期的客户触点，并形成以客户为中心的可持续增长模式。 ...

报告核心观点 - 人工智能治理体系的成熟度正成为国家和地区经济及地缘政治竞争优势的关键来源，预计未来10年拥有先进治理体系的地区将获得不成比例的优势[1] - 香港的AI发展策略聚焦于以金融为主导的务实路径，旨在巩固其作为国际金融枢纽和区域AI领导者的地位，并发挥连接内地与海外的“超级联系人”作用[1][2] 人工智能竞争力评估 - 评估AI竞争力需超越运算能力、研发产出及创投等传统指标，风险评估框架及监管配套同样重要[1] - 治理效果与制度能力存在差异，治理体系成熟的地方能更好地安全应用AI、维持公众信任并吸引投资[1] - 治理领导能力与金融业成熟度关联日益紧密，金融监管越强的地区（如香港、新加坡、欧盟、英国、美国及阿联酋）其AI治理越先进[1] 香港人工智能发展战略 - 香港AI策略目标包括与内地产业接轨，保持作为东西方桥梁的角色，并深化与粤港澳大湾区的融合以加快AI研发商业化[1] - 香港最强优势之一是在AI金融领域或监管科技处于领先地位，其金融生态系统被视为负责任及可信的AI融合的全球典范[2] - 香港计划利用AI巩固在金融服务、生物医学、物流方面的领先地位，措施包括发展智慧城市解决方案、扩大AI研发的公私营合作、培育人才及构建AI治理能力[2] 未来发展展望 - 国家“十五六”规划强调加强人工智能与产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占产业应用制高点，为内地AI产业带来更多发展空间[2] - 香港将于2024年10月发表有关在金融市场负责任地应用人工智能的政策宣言，进一步强化其“超级联系人”的角色[2]

文章核心观点 - 世界互联网大会数字研修院举办的“2025全球互联网人才卓越计划研修班”旨在应对全球数字经济深化发展的系统性课题，聚焦于人才培养、技术治理和数字社会未来 [2] - 研修班形成了关于数字技术与可持续发展深度融合、人工智能治理、数据流通平衡、国际合作以及人才创新驱动五大全球性价值共识 [7][8][9][10][11][12] - 全球数字经济的发展趋势正从规模经济转向普惠经济，其未来方向取决于对智能体体系、数据监管和AI普惠等新问题的解决 [13] 课程设置与参与情况 - 研修班设置了《中国绿色发展和国际合作》《数字经济中的投资和企业发展》等课程，涵盖数字经济、可持续发展及AI治理等领域 [2] - 课程邀请了国际组织与行业领军专家分享多元实战案例与前沿观点 [2] - 来自巴基斯坦、塔吉克斯坦等30多个国家和地区的政府官员参与开班仪式和讲座 [2] 数字技术与可持续发展 - 数字技术不仅是经济增长引擎，更是推动全球可持续发展目标实现的关键力量 [8] - 中国在绿色发展方面的成果，如森林覆盖率提升、PM2.5浓度下降，离不开数字技术在环境监测、能源管理等方面的深度应用 [8] - 欧盟政策核心已将数字技术与绿色复苏紧密结合，未来城市治理、产业升级与能源转型需智慧化与绿色化双轨并行 [8] 人工智能治理与安全 - 人工智能正在重塑网络安全、数据流通与产业效率，“AI对抗AI、AI管理AI”将成为未来趋势 [9] - AI智能体在安全运维、数据分类等领域展现出超越人类的效率，但也带来模型越狱、数据泄露等新型风险 [9] - 人工智能治理迫在眉睫，需建立涵盖模型安全、数据隐私、伦理审查的“安全可控的AI生产力”体系 [9] 数据流通与可信基础设施 - 数据价值释放必须在安全与合规框架下进行，需从静态防护转向“动态数据安全”理念 [10] - 通过隐私计算、数据脱敏等技术实现数据可用不可见，可信数据空间是未来基础设施 [10] - 数据基础设施的互联互通与互操作性是弥合数字鸿沟的前提 [10] 国际合作与普惠发展 - 单靠任何国家或企业无法应对全球挑战，数字经济发展趋势已从规模经济转向普惠经济 [11] - 开源模型提高了发展中国家AI可及性，智能体让中小企业获得过去只有大企业才能享有的能力 [11] - 数字合作是必选项，需各国政府、企业与民间社会共同参与数字基础设施建设与治理机制设计 [11][12] 人才与创新驱动 - 中国数字经济成功源于“投资—融合—创新”三位一体发展逻辑，头部数字企业在研发强度与专利数量上跻身全球第一梯队 [5][12] - 研发投入、创业生态与风险投资的良性互动是关键，华为、阿里巴巴、腾讯等企业是高强度研发与人才集聚的例证 [5][12] - 数字时代领导者需具备专业能力、同理心、勇气与执行力，以引领组织在快速变化中保持战略定力 [12]

AI产业应用加速渗透 - 蚂蚁集团演示基于医疗大模型的AI健康管家AQ，可智能解读血压计、血糖仪数据并支持异常预警[2] - 蚂蚁集团将原数字医疗健康事业部升级为健康事业群，加速推动医疗健康业务成为战略支柱板块[2] - 四川大学华西医院院长表示预问诊、AI初步筛查将优化传统诊疗流程，完全自主手术机器人等前沿方向将逐步探索[2] - 万联易达集团展示万联摩尔AI大模型，通过产业数据问答、价格趋势预测等功能协助钢铁企业实现价格趋势预测、指导生产计划、优化供应链决策[4] - 万联摩尔AI大模型基于产业生态沉淀的可信数据底座构建产业知识动态图谱，并对铁矿石价格变动、产量、发货量及上下游行业数据进行关联分析[4] 人机交互与物理世界融合 - 斯坦福大学教授李飞飞认为空间智能（理解、导航并与三维世界交互的底层能力）是实现机器真正智能的关键突破[5] - 群核科技资深副总裁预判具身智能机器人将先进入任务明确的工业环境，再逐步接触非标任务及与人类共存[5] - 工业领域机器人形态以实用性为主，不一定是双足人形，轮式机器人更受制造企业青睐[6] - 群核科技推出云原生工业AI孪生平台SpatialTwin，基于云原生技术实现本地化零部署[6] - 夸克AI眼镜搭载夸克AI能力和阿里通义大模型，集成导航、支付、翻译等基础功能，支持信息提醒、购物比价等场景化应用，预计11月底正式发布[7] 数据需求与AI治理挑战 - 国家数据局披露截至2025年6月底日均Token消耗量已突破30万亿[8] - 国家数据局局长强调高质量数据集建设对推动人工智能+过程发挥关键作用，数据要素低成本、高性能、高安全流通更为迫切[8] - 蚂蚁集团副总裁指出大模型应用存在严峻可靠性不足问题，主要因自然语言模糊性及专业问题复杂度远超模型可靠性规模门槛[8] - 未来数据要素流通领域将迎来数模一体的范式变革，各行业正搭建行业知识库和数据集，AI Agent成为2025年AI应用趋势[10] - 清华大学智能产业研究院院长张亚勤指出AI能力越强风险越高，深度伪造、虚假信息、AI幻觉带来很大问题，整治AI不实信息泛滥是当务之急[11] - AI产生的不实信息作为新训练数据进入模型会导致指数级泛滥，需从技术、人机交互及政策方面解决[11]

事件概述 - 广州番禺一小区业主群因一张AI生成的“流浪汉闯入家门”图片引发恐慌，后证实为一名12岁孩子使用AI工具制作的整蛊行为[2][3] - 类似AI整蛊事件在安徽铜陵等地亦有发生，有案例导致警方连夜出警，被批评为浪费公共资源[3] - 该整蛊风潮起源于海外社交媒体，并在国内短视频平台传播，配套提供AI制作教程，用户可一键生成同款图片或视频[5] 技术应用与传播 - 用户只需在AI生图工具中上传一张家中照片并输入简单指令，几秒内即可生成高度逼真的“流浪汉闯入家中”画面，并可进一步生成视频[5] - 截至10月底，海外社交媒体TikTok上“homelessmanprank”标签下已累积超过1600段视频，最高一条获赞8万余次[5] - 国内部分短视频平台在相关视频下方直接接入生图工具入口，用户可一键跳转并选择同款模板进行制作[5] 社会影响与公共资源占用 - 此类AI整蛊图片和视频已在全球多国引发大量虚假报警，美国马萨诸塞州塞勒姆警方指出其导致多起911误报，斥之为愚蠢且危险[6] - 英国多地警方将此类虚假报警定性为危险且浪费宝贵资源[7] - 美国马里兰州一名女子因使用AI伪造“家中有入侵者”图片引发报警，导致8辆警车出动，该女子随后被逮捕并移送法院[7] 法律风险与行业警示 - 法律界人士指出，明知可能引发误判报警仍故意制作AI图片，属于间接故意，可能被认定为谎报警情，依据《治安管理处罚法》可处5至10日拘留及500元罚款[8] - 若伪造内容被进一步转发并造成社会恐慌，行为人可能需承担刑事责任，此前浙江嘉兴一男子因利用AI伪造寻人启事被依法行政拘留[8] - 有法律专家认为此类事件是AI技术滥用与治理滞后共同作用的产物，反映出公众对AI社会影响认知不足的问题[9]

AI失控风险认知 - AI完全失控的概率在10%到20%之间，风险真实存在，其后果可能不可逆转[2] - 企业间与国家间的激烈竞争正推动AI系统加速演进，但此过程往往缺乏对潜在后果的充分考量[2] - 尽管存在认为担忧被夸大的观点，但AI失控已非科幻想象，而是一个需要高度重视的真实风险[2] 当前治理挑战 - 监管政策制定程序复杂，难以跟上技术迭代速度，例如GPT-4发布后不到半年即有多款对标模型上线，但相关法律与管控机制仍未落地[3] - 现有监管更多依赖企业自主约束，在竞争激烈的背景下，企业可能优先追求能力突破而弱化风险防控[3] - 全球协同治理出现“赤字”，例如61国签署AI声明时英美两国拒签，且美国放宽了对人工智能发展的监管[3] 技术安全防护短板 - 人工智能发展存在巨大不确定性，难以预测失控的临界点[4] - 当前模型运行的技术基础设施缺乏足够安全保障，如网络安全防护不足、物理安全措施薄弱[4] - 现有AI安全防护技术（如端点检测、防火墙）面对具有战略欺骗能力和快速演化特性的高级AI系统可能完全失效[4] 构建治理框架的建议 - 应坚持敏捷治理理念，尽快出台政策并根据实践反馈迭代完善，治理措施上突出柔性原则，引导为主，惩罚为辅[6] - 需完善硬法与软法体系，优化对大模型的风险评估与分级管理，加强对敏感数据的分类保护，并明确研发者、提供者、使用者的权利与义务[7] - 应加强可解释性研究以理解AI内在机制，推动安全防御从被动补救转向主动免疫，构建覆盖全生命周期的安全运营框架[7] 全球协作的必要性 - 应对失控风险必须依靠全球协作，但当前最前沿的AI公司之间仍缺乏有效交流[8] - 应加强双边尤其是中美对话机制，并落实联合国体系内已达成协议的人工智能治理机制[8]

OpenAI公司治理与历史事件 - OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever在法律证词中指称Sam Altman存在"持续撒谎与误导模式"，包括挑拨高管关系及隐瞒关键信息，导致董事会对其他"彻底失去信任" [2] - 2023年罢免Sam Altman期间，OpenAI董事会曾讨论与竞争对手Anthropic合并的极端方案，并考虑由Anthropic创始人Dario Amodei接任CEO [2] - 案件中的"Brockman备忘录"被法院强制要求提交，该事件核心被描述为受托治理与信任结构的彻底断裂，而非单纯的AI理念冲突 [2] AI算力基础设施瓶颈 - 微软首席执行官萨提亚・纳德拉表示，AI算力扩张面临的新瓶颈是电力短缺和数据中心物理空间不足，而非算力过剩 [2] - 由于供电和空间限制，微软有大量AI芯片滞留在库存中，无法通电运行 [2] 人工智能对劳动力市场的影响 - 计算机科学家杰弗里・辛顿警告，科技巨头从AI投资中获利的主要方式之一是通过用更廉价的技术替代人工劳动力 [2] - 杰弗里・辛顿认为大型企业正押注AI将大规模取代工作岗位，因为巨大的利润蕴藏于此 [2] 主要科技公司AI产品进展 - 谷歌首席执行官桑达尔・皮查伊确认，下一代人工智能模型Gemini 3将于2025年发布 [2]

核心指控与事件本质 - OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨克维指控前CEO萨姆·奥尔特曼存在“持续撒谎与误导模式”，包括挑拨高管关系、对重大信息不透明，导致董事会难以履行监督职责[3][4] - 事件本质被重新定位为受托治理与信任结构的彻底断裂，而非人工智能理念冲突[7] 董事会罢免决策的极端方案 - 在危机高峰时期，OpenAI董事会曾认真讨论过与竞争对手Anthropic合并的可能性，并考虑让Anthropic联合创始人达里奥·阿莫迪担任CEO[4][5] - 这一“合并+换帅”的设想显示董事会评估的是彻底重置公司路线图的极端路径，而非简单的替代方案[4][5] 法律案件与关键证据披露 - 伊利亚·苏茨克维提交了一份长达52页的备忘录，并接受了近10小时庭上质询，其证词成为该事件最体系化、最权威的公开记录[3][4] - 法院强制要求伊利亚提交另一份关键文件“Brockman memo”并接受第二次补充证词，以评估其证词是否受潜在巨额经济利益影响[6] - 如果“Brockman memo”与52页备忘录及同期邮件、会议记录能相互印证，OpenAI在2019至2023年的治理叙事可能被重新校准[6][7] 事件历史影响与定位 - 随着马斯克诉OpenAI案进入证据开示阶段，更多内部文件、邮件与录音被强制进入公共记录，成为研究人工智能治理与大型人工智能组织制度设计的关键原始史料[7]

文章核心观点 - 美国四大科技巨头在白宫晚宴上承诺总计1.5万亿美元的本土投资，重点投向数据中心、AI基础设施和清洁能源等"底座工程" [1][2][5] - 白宫与硅谷关系从摩擦转向紧密合作，双方基于各自利益需求形成一种缺乏长期承诺的"模糊感情关系" [1][6][9] - 科技企业希望换取政府在审批、电力、人才签证、关税和监管等方面的支持，而政府则寻求科技资本提振经济和巩固国防战略 [6][7][8] - 这种关系变化将对美国科技产业、政治格局及全球地缘政治产生深远影响 [1][11][12] 科技巨头投资承诺与计划 - Meta承诺投资6000亿美元，2025年资本支出预计达660亿至720亿美元，较去年增长至少68% [2][4] - 苹果承诺4年内在美投资制造业6000亿美元，推出"美国制造计划"，已与9000家美国合作伙伴开展业务 [2][3] - 谷歌母公司Alphabet计划未来两年投资2500亿美元建设数据中心与AI基础设施，并向宾州水电厂追加30亿美元投资 [2][4] - 微软每年在美投资约750亿至800亿美元，2025财年全球AI数据中心投资约800亿美元，其中超一半落在美国 [2][5] 投资重点领域与项目 - 资金集中投向"底座工程"，包括数据中心园区、光纤网络、AI加速硬件及清洁能源电网改造 [5] - Meta投资15亿美元在得州建设第三个数据中心，并敲定近300亿美元融资用于路易斯安那州数字中心项目 [4] - 苹果向康宁公司投资25亿美元生产iPhone玻璃部件，并与台积电、得州仪器等扩大半导体合作 [3] - 微软计划2025年前为250万美国人提供AI技能培训，通过基础设施和人才培训巩固美国AI地位 [5] 科技企业与白宫的互动诉求 - 企业核心诉求包括加速数据中心审批、保障电力供应、维持H-1B签证人才流入、稳定关税政策及明确AI与反垄断监管规则 [7][8] - 苹果需要政府补贴和关税豁免以降低本土制造成本，Meta亟需多州长期稳定的低碳电力许可 [8] - Alphabet寻求AI人才培养和绿色能源协议支持，微软强调土地、环评等审批环节的效率以保证年度800亿美元投资落地 [8] - 白宫已发布行政令加速数据中心许可，但在关税和H-1B签证限制方面仍与硅谷预期存在分歧 [9] 关系变化的影响与趋势 - 硅谷科技企业政治影响力增强，更深度嵌入美国国防体系，形成"科工复合体" [6][12] - H-1B政策收紧可能促使科技企业转向海外招聘，印度智库认为美国政府对AI产品的干预将重塑全球科技格局 [10][11] - 监管不稳定带来风险，如SpaceX联邦合同受审查，同时可能引发其他国家对美国科技企业的警惕 [12] - 加州经济受硅谷波动影响显著，行业内部因政治转向出现员工与管理层关系紧张 [10]

大会概况 - 2025可持续全球领导者大会于10月16日-18日在上海世博园区召开，主题为“携手应对挑战：全球行动、创新与可持续增长” [1][5] - 大会由世界绿色设计组织与新浪集团联合主办，国际财务报告准则基金会北京办公室协办，上海市黄浦区人民政府支持 [5] - 大会在以往四届ESG全球领导者大会基础上升级，邀请约500位中外重磅嘉宾，其中约100位海外嘉宾，包括政要、前政要、国际组织代表、诺贝尔奖得主、图灵奖得主、全球500强企业负责人等 [6] - 大会围绕近50个议题展开深入研讨，涵盖能源与“双碳”、绿色金融、可持续消费、科技与公益等细分领域 [6] AI的潜力与双重影响 - AI具备平衡全球发展的潜力，可整合全世界教授的知识并通过技术手段输送到非洲等发展中地区，让资源匮乏地区获得平等的学习与发展机会 [2][13] - 若富裕国家垄断AI技术并限制贫穷国家的访问权限，将进一步拉大数字鸿沟，加剧不平等 [2][13] - AI在新药研发等领域应用潜力巨大，例如可能帮助解决癌症问题，并能推动经济发展和社会进步 [8] - AI的能力已超越顶尖学府的教育水平，例如在自动驾驶等领域表现出色，迫使传统职业和教育模式适应变革 [8] AI治理的挑战与共识 - 当前全球AI治理缺乏共识，地缘政治竞争加剧，“谁控制AI，谁就控制世界”的认知导致技术路线分化，阻碍了统一标准的建立 [2][13] - 线上数据库中存在1600多个AI模型，缺乏治理和管理可能导致系统性风险，例如AI幻觉问题及暗网中的恶意使用 [7][8] - “睡眠智能体”是重大威胁，其可能潜伏多年不被检测，一旦在关键系统（如GPS、医院）中被激活将造成严重影响 [11] - 许多公司倾向于优先发展AI而非安全，但客户对模型缺乏信任将导致业务损失，因此建立信任至关重要 [9] 解决方案与未来方向 - 打破治理僵局需先聚焦“易达成共识的领域”，如“透明度”与“安全性” [2][13] - 建立“AI物料清单”，明确AI的数据元素与来源，以保障技术透明并为数据安全合作奠定基础 [2][12] - 借鉴2012年“上海共识”的成功经验，推动各国在AI安全防护、漏洞检测等领域协同发力，逐步构建全球治理框架 [2][12] - 人类需在AI发展中保持主导权，通过人类参与监督、建立偏见消除机制等“安全阀”避免技术失控 [3][12] AI技术演进趋势 - AI正从操作系统的功能演变为操作系统本身，未来趋势包括提升实时处理能力、扩大应用范围、增强安全性和隐私性 [9] - 量子AI是未来方向，量子计算机将基于云端大数据处理中心，推动架构向中心化系统发展 [10] - 安全防护需从被动打补丁转向预测性管理和修复，并采用红队/蓝队模拟博弈的方式寻找漏洞 [10] - 生成式AI可能自主产生难以检测的恶意智能体，这要求监管框架像“防护栅栏”一样防止技术失控 [11]