用技术“管”技术：一文看懂欧美日新的人工智能监管如何“上科技” --知识铺

本文转载自亚洲数字经济科学院旗舰刊物《数字经济评论》（Digital Economics Reviews, Licence No.: MDDI (P) 071/ 04/2025）。《数字经济评论》立足全球视野，专注于数字经济的结构性变化与战略性趋势，服务于政策制定者、企业领袖、投资机构与前瞻研究者。

本刊坚持洞察力优先，以区域数字化进程为线索，追踪新兴市场的机会窗口；以全球监管生态为坐标，评估制度框架的演进方向；以技术发展路径为焦点，辨析产业话语与战略分歧。

三大核心栏目包括：

1.全球数智信号：聚焦全球范围内数字经济的早期机遇与商业模型演化；

2.全球监管雷达：跟踪各国数字政策动向、合规边界与制度重构；

3.技术脉络与产业论争：呈现前沿技术路径、全球落地节奏与产业博弈逻辑。

《数字经济评论》不仅关心“发生了什么”，更致力于回答“为何发生”“将走向何方”。我们相信，真正深刻的观察，来自跨越地域、制度与学科边界的持续凝视。

2025年9月，第22届中国—东盟博览会期间，“中国—东盟人工智能安全前沿论坛”在南宁成功举办。广西自治区党委书记、自治区人大常委会主任陈刚，全国工商联副主席、奇安信集团董事长齐向东，自治区党委常委、秘书长周异决等领导出席论坛，与来自中国及东盟各国的专家学者、政企代表齐聚一堂，围绕全球AI治理趋势、区域合作路径、技术安全实践等核心议题展开深度对话。

论坛现场，广西人工智能安全研究院正式成立。我院院长陈柏珲与南宁市人民政府参事陆宝华、泰国陆军内部审计办公室主任武提格莱·皮本荣少将等专家受聘为广西人工智能安全研究院首批顾问。

亚洲数字经济科学院在论坛上发布了《以技治技：全球人工智能治理监管科技化前沿报告》，全面梳理了欧盟、新加坡、英国等国家和地区在AI治理上的前沿实践，强调“徒法不足以自行”必须依托行之有效的技术化评估之策，实现可执行、可验证的人工智能安全治理。

全文速览

全球AI治理进入“技术化拐点”：从原则共识到可验证实践
新加坡AI Verify
其他国家实践
全球比较分析：三大治理方向与后进国家困境
科技化治理的必要性与优势：为何AI治理必须“以技治技”
未来展望：全球AI治理的技术化演进方向

全球AI治理进入“技术化拐点”：从原则共识到可验证实践

人工智能技术的快速渗透，使“如何通过技术手段实现有效治理”成为全球共识。过去数年，各国AI治理政策多停留在“伦理原则宣示”层面，缺乏可落地、可验证的执行方案。2024-2025年，以联合国决议、跨机构白皮书为代表的治理文件，推动全球AI治理从“纸面规则”转向“技术落地”，“以技治技”成为核心方向。

1.1 联合国文件定调：技术化评估成全球治理核心工具

（1）《抓住安全、安全且可信的人工智能系统促进可持续发展的机遇》

2024年3月21日，联合国大会全体一致通过了联合国大会成立以来首个[1]明确聚焦于AI的大会层级正式决议《抓住安全、安全且可信的人工智能系统促进可持续发展的机遇》（Seizing the opportunities of safe, secure and trustworthy artificial intelligence systems for sustainable development, A/RES/78/265）

本决议由美国主导提出，经长时间协商后，获包括中国、俄罗斯在内的123个成员国支持，通过方式为共识通过。其语言总体比较原则性，并不像技术机构的标准那样具体。

尽管决议语气总体原则性，但它点名了多项技术治理手段与工具（如水印/标注、内容认证与溯源、漏洞与事故反馈机制、风控监测与影响评估、AI系统安全，以及训练/测试标准）。[2][3]

联合国的这一转向，为后续各国探索提供了重要的“国际背书”。

https://www.reuters.com/technology/cybersecurity/un-adopts-first-global-artificial-intelligence-resolution-2024-03-21
https://digitallibrary.un.org/record/4040897?v=pdf#files
The UN General Assembly Adopts U.S.-Led Resolution on Safe, Secure, and Trustworthy Artificial Intelligence. American Journal of International Law. 2024;118(3):555-560. doi:10.1017/ajil.2024.37

（2）《联合国系统AI治理白皮书》

时隔一个月，2024年4月，联合国系统首席执行人协调理事会（Chief Executives Board for Coordination，以下简称CEB）发布《联合国系统AI治理白皮书》。该文件由40多个联合国实体机构联名参与（包括联合国教科文组织UNESCO、国际电信联盟ITU、世界卫生组织WHO、世界银行、国际劳工组织ILO等）[4]，是联合国各机构首脑层面共同确认的成果，在UN体系内具有较高约束力与指导性。

联合国CEB会议，引用自UN Photos[5]

白皮书将联合国系统AI治理框架划分为三大核心板块：

白皮书三大板块图示，引用自联合国CEB人工智能跨机构工作组（CEB HLCP Interagency Working Group on AI, IAWG-AI）汇报文件[6]

1.Focus Area I：梳理联合国系统内已有的AI相关规范、标准与政策，明确现有治理基础；

2.Focus Area II：界定各机构在AI治理中的核心职能，其中“技术化评估”（technical assessment）被置于四大“制度职能”首位，并开篇强调：“如果没有实证的、科学的评估证据，各国对齐的、协调一致的国际共识将难以实现”；

Reaching a consensus on concerted and aligned global efforts on any issue area

is challenging if there is no empirical and scientific evidence to back those efforts.

《联合国系统 AI 治理白皮书》（CEB，2024）

3.Focus Area Ⅲ：总结其他领域治理经验，提出前瞻治理方式，包括标准制定、审计、沙盒测试等技术驱动手段。

值得注意的是，该白皮书聚焦的是联合国系统自身（各机构、基金、计划署、专门机构），如何在内部治理、使用和推动AI，即“联合国自己怎么用和管AI”[7]，虽不直接对会员国产生法律约束力，但已成为后续高级别治理文件的重要“政策素材”，其强调的“技术化评估优先”理念，进一步巩固了全球AI治理的技术导向。

1.2 上合组织天津峰会：关注后进国家AI科技化治理能力

2025年9月上合组织天津峰会期间，成员国围绕AI治理达成补充共识，核心包括三点：一是尊重联合国大会A/RES/78/265决议的核心原则，认同“技术驱动治理”的全球方向；二是确立“以联合国为全球AI治理中心”的定位，反对单边治理规则；三是提出“帮助后进国家治理能力建设”，通过共享测试工具、开展技术培训，缩小全球AI治理能力鸿沟。

这一共识与联合国双文件形成呼应，进一步推动了**“技术化治理”**的区域落地

新加坡AI Verify[8]

“AI Verify”由新加坡资讯通信媒体发展局（IMDA，政府法定机构）主导，是“世界上首个自愿性的 AI 治理测试框架与工具包”。核心目标是将“负责/可信AI”相关抽象的、原则化的规则表达，转化为可操作、可验证的测试。

2.1 AI Verify框架的内容与逻辑

那么，AI Verify到底是什么？简而言之，它是一套自愿性测试与披露框架。企业可以把自己的 AI 模型文件和相关数据放进工具包里运行技术测试，再按照框架的清单逐条填写治理流程与证据说明，这样就能在统一模板里生成评估报告。这份报告既能帮助企业内部发现偏差、稳健性等风险问题，也可以作为对客户、合作伙伴或监管机构展示负责任实践的材料。

2.2 AI Verify怎么运作

如果说框架提供了方向与原则，那么AI Verify工具箱则是企业真正可以上手使用的治理“实验仪器”。企业使用 AI Verify 有两种方式：

1. “自我评估”：按照官网公布的标准文件，自行各项开源代码上的运行测试工具，并填写相关流程核查表，最终获得一份标准化评估报告，可用于与客户、合作伙伴、监管方沟通，提前发现公平性偏差、稳健性缺陷等风险；

2. “沙盒验证”：将已序列化的AI模型文件+自主汇报材料提交到“Global AI Assurance Sandbox”（全球AI保障沙盒），由IMDA遴选的独立技术测试服务商进行第三方验证，验证通过后可获得“负责任AI通行证”—— 这一通行证已成为新加坡政府合作项目、AI 创新计划的“加分项”，企业凭此可优先参与国家数字治理项目。

2.3 核心理念：“验证与披露”而非“裁判发证”

人工智能带来的挑战往往具有技术复杂性和跨国流动性，单靠法规难以实现有效落实，容易落入“有法、无法查证、无罚、无效”的困境。

而AI Verify通过构建一整套基于测试与验证的工具体系，让治理目标可以被技术化测试，从而提升了执行力和适应性。

其他国家实践

3.1 英国：AISI Inspect 框架 —— 主动式风险评估实践

英国的实践以“AI Safety Institute”（AISI，隶属于英国科学、创新与技术部DSIT）为核心，其推出的“Inspect框架”聚焦“先进AI的安全风险评估”，与新加坡AI Verify的“广谱测试”形成差异，更侧重高风险AI系统的主动监管。

（1）机构定位与核心使命

AISI的政府定义“使命”明确：一是降低“突发进展 / 意外能力提升”带来的风险，确保英国及全人类不被高速不可预测的AI进展所“surprise”[9]；二是构建“社会-技术（sociotechnical）基础设施”，通过评估工具、研究报告，帮助监管机构理解先进AI的风险。

值得注意的是，AISI并非监管机构（not a regulator），不直接制定法规或限制AI系统发布，而是以“技术评估者”身份提供支持——这一定位使其既能保持技术中立性，又能获得业界的主动响应。

（2）实践特点与成果

主动选择评估对象：不对所有AI模型进行评估，而是优先选择“高风险系统”，判断依据包括：训练算力、部署范围、滥用可能性等。
早期成果显著：根据 AISI 第一年工作报告，其已对16个模型完成评估，涵盖公开模型与企业主动提供的前沿模型。[10]

3.2 欧盟：“欧盟AI协调标准”（hEN）——法规条款的技术化转化

2024年7月12日，《欧盟AI法案》正式生效，标志着全球首个全面覆盖AI全生命周期的强制性法规落地。欧盟未直接推出测试工具，而是通过“欧盟AI协调标准”（hEN），将抽象法律义务转化为可验证、可测试的技术规范，核心遵循“新方法立法”（New Legislative Framework，NLF）惯例。[11]

（1）“新方法立法”的运作逻辑

欧盟的实践本质是“法律条款→技术标准”的转化过程，分为三个核心环节：

立法层面定原则：《欧盟AI法案》仅规定“基本要求”，如将AI系统分为“具有不可接受风险的系统——被禁止”、“高风险系统——受到监管”、“有限风险系统——需承担较轻的义务，包括透明度”、“具有最小风险的系统——不受监管”；
标准层面转细节：由立法机关牵头成立、标准化组织执行，负责将法律“基本要求”细化为“协调标准”（hEN），便于企业遵照执行，检测自查。
法律效力确认：hEN标准一旦公布于欧盟公报，即具备法律效力，企业需符合标准才能进入欧盟市场——这意味着，不通过hEN测试的高风险AI系统，将被禁止在欧盟境内部署。

（2）与新加坡 AI Verify 对比，可见显著差异：

3.3 美国：NIST AI RMF 与AI安全研究院 —— 方法论与技术研发结合

美国的实践分为“框架引导”与“技术研发”两大板块，正处于**“从方法论到技术化评测过渡中”**，既没有像新加坡AI Verify那样落地成统一化“自动工具”，也没有像欧盟那样进入强制法规层面，而是通过“方法论+科研支持”，推动企业自主开展技术化治理。

（1）NIST AI RMF：风险管理的核心框架

2023年1月，美国国家标准与技术研究院（NIST）发布《AI Risk Management Framework (RMF) 1.0》。[12]

其定位为“帮助组织在AI系统全生命周期中识别、评估、管理和监测风险”的方法论工具，核心包括四大环节：

Govern（治理）：明确组织层面的AI治理责任；
Map（映射）：识别AI系统的应用场景、目标用户及潜在风险点；
Measure（度量）：通过技术手段量化风险表现；
Manage（管理）：制定风险缓解策略。

该框架不具备强制力，但已成为美国企业、政府机构的“默认合规参考”。

与英欧不同，美国并没有一部全国统一的AI法案。它的治理模式更为碎片化，主要依赖行业自律、州立法和民间机构推动。

（2）美国AI安全研究：多元驱动

与英欧不同，美国并没有一部全国统一的AI法案。它的治理模式更为碎片化，主要依赖行业自律、州立法和民间机构推动。

AI Safety Institute（隶属于NIST）：2023年底成立，目标是开发评测基准、对前沿模型进行“红队测试”
DARPA等国防部门：持续推动“可信AI验证”项目，尤其关注安全可控性和鲁棒性
企业自测生态：如OpenAI、Google、Anthropic均建立内部评估与外部合作测试机制

3.4 日本：AI治理指南与流程验证——过程导向的软法实践

日本的实践以“流程治理”为核心，未推出统一自动化测试工具，而是通过**“软法引导”，推动企业建立内部AI治理体系，核心文件为经产省（METI）发布的**《AI治理指南（Governance Guidelines for Implementation of AI Principles）》。

（1）AI治理指南（Governance Guidelines for Implementation of AI Principles）[13]

2019年日本内阁府提出《AI原则（AI Principles）》
2021年经产省（METI）发布了《AI治理指南》，强调“企业如何在实际落地中自律遵循原则”
2022年开始更新，提出“风险识别→对策设计→验证→改进”的循环治理框架
指南定位是“软法”，不是强制性法规，但企业在自愿遵循过程中可获得政策激励

（2）测试验证实践

日本产业技术综合研究所（AIST）牵头研发了若干可信AI测试方法，但与新加坡AI Verify不同，其特点是“场景化”而非“通用化”：

案例：在医疗、自动驾驶等高风险领域，提出针对透明性、鲁棒性、公平性的验证流程；
与新加坡AI Verify不同，日本更强调“治理流程”与“企业内部责任制”，而不是统一的自动化测试工具

https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20220128_2.pdf

全球比较分析：三大治理方向与后进国家困境

全球主要经济体的AI治理实践归纳为三大导向（法律导向、工具导向、方法导向），并系统分析了各导向的机制特点，为全球治理合作提供了理论框架。

4.1 三条路径的总结对照

法律导向（欧盟）：欧盟依托《AI法案》，通过协调标准（hEN）将抽象法律义务转译为可验证的测试方法和技术规范。这是一种自上而下的强制路径，特点是：法规效力明确，但更新迭代较慢，标准形成周期较长。
工具导向（新加坡、英国）：新加坡的 AI Verify 和英国 AI Safety Institute的Inspect框架，均强调提供统一的、可操作的测试工具，企业可直接运行并得到可比结果。其特点是：落地快、企业参与度高，但法律约束力有限。
方法导向（美国、日本）：美国的 NIST AI RMF 和日本的 AI治理指南，更强调风险管理和流程治理。它们通过引导企业建立全生命周期的风险识别与改进机制，推动行业自律。其特点是：灵活性高，适合创新环境，但在实际合规验证上依赖企业自觉与第三方生态。

尽管三大导向路径不同，但核心目标一致：将“公平”“透明”“安全”等抽象的AI治理原则，转化为可测试、可复现、可审计的技术指标与操作流程。这一逻辑的本质是解决 “治理落地难”的问题——若缺乏技术化手段，法律条款、伦理原则只能停留在“宣示层面”，无法真正约束AI应用的风险。

4.2 监管发展的趋势：监管科技化=度量学与基础设施之争

监管的本质是让“权利义务”在现实中可被落地和保障。谁能利用好监管科技，将合规要求转化为实质性的测试基准与评测工具链，谁就能在全球规则竞争中取得主导权。

**实质化：**监管不再是纸面规则，而是通过自动化验证、持续监控等机制转化为“能被检验、能被执行”的权利保障。
**主导权：**如果一个国家的监管科技能力不足，法律就可能失去执行力，甚至被跨国技术公司替代（例如依赖大厂自证合规）。这意味着国家法治主权被部分“让渡”。
**新型比较优势：**在全球范围，测试基准、评测工序、审计接口、报告格式，以及独立验证机构的培育，正在成为决定国家治理能力的新型“隐形基础设施”。

换言之，监管科技化的竞争，本质上是一场“度量学”与“基础设施”的竞争：谁掌握验证与审计的“语言”，谁就能定义全球合规的门槛。

4.3 后进国家的处境与解法

对于发展中和后进国家而言，AI治理存在双重困境：

**文化与法律自主性：**按照主权原则，各国应当保留自身的文化与法律制度。
**能力鸿沟：**但在实践中，“监管能力”已经成为先进国家的特权。缺乏本土测试基准、验证基础设施和独立审计机构，会导致这些国家只能被动采纳他国工具或依赖大公司自证，从而削弱自主性。

可行解决路径：将 AI 监管科技建设为“国际公共品”

AADE认为，应推动全球合作，帮助后进国家在保持法律与文化独立性的同时，也能获得必要的技术工具，包括：

**全球最小评测集（GMTS）：**制定一套最低限度的、跨领域可通用的核心评测指标，作为各国本地化扩展的基础。
**开放报告格式：**统一技术测试的报告结构与数据接口，确保不同国家的结果可互认、可比对。
区域验证节点：

在不同区域建立共享的验证实验室或可信第三方机构，降低发展中国家独立建设的成本。

这样，监管科技就能从少数先进国家的“比较优势”，转变为全球共享的“公共品”，从而避免技术不平等加剧法律不平等。

科技化治理的必要性与优势：为何AI治理必须“以技治技”

5.1 法理层面：传统“有限立法”在AI时代的失灵

传统法治理念强调“法律不介入技术细节”，如哈耶克的“有限立法”思想认为，法律应保持简洁、一般性，避免干预复杂的产业操作；哈特的法律实证主义也指出，法律规则具有“开放性”（open texture），具体细节需留给解释或裁量[14]。但在AI时代，这一理念遭遇根本挑战：

AI领域的“技术细节”已成为法律必须关注的核心——传统社会中，侵害行为（如盗窃、欺诈）多发生在物理场景，证据易获取、责任易界定；而AI时代的侵害行为（如算法歧视、数据泄露）隐藏在数字基础设施中，它们往往不以显性的暴力或欺骗出现，而是通过信息流的重组与引导，以推荐、排序、合成内容等方式，悄然塑造个体的认知与选择。这种“隐形的强制”与“信息化欺诈”使得传统的事后救济路径难以奏效：受害者往往无从觉察，更无法举证。

若缺乏前置的技术性可验证机制（如审计日志、模型谱系、偏差测试工具），法律甚至无法识别“是否发生了侵权行为”，更谈不上事后救济。换言之，要守住最小国家的底线目标，本身就需要超出最小国家的治理工具——以法律强制嵌入可验证性条件，把抽象义务转化为工程上可检验、可争议的机制。

5.2 技术特性层面：AI 的四大结构性挑战倒逼技术化治理

当代AI呈现四大结构性特征：

**前摄性：**AI在平台与底层基础设施中“先行塑形”个体选择与市场结构；
**不可观测性：**模型与数据“黑箱化”，外部难以取证；
**高速度与规模效应：**错误会快速放大并跨域传播；
**持续性与可变性：**AI模型版本、训练数据、参数权重持续迭代。

这些特征进一步说明有关AI的“技术细节”有了足够的重要性，Mireille Hildebrandt[15][16] 直接主张：面对“前摄性”的数字基础设施，单靠书面规则不够，必须把法律保护以设计方式内生化到系统与平台。

法律法规能规定义务、责任与边界，但如果没有技术实现的支撑，往往停留在“宣示”。

比如：要求“算法不可歧视”，如果没有偏差检测与公平性测试工具，就无法验证。

要求“透明与可解释”，如果没有可解释性方法，无法落实。
这就导致纯粹的法律规范不足以落地，技术手段成为把规范转化为实践的桥梁。

Hart, H. L. A. (Herbert Lionel Adolphus). The concept of law[M].Oxford University Press, 1961.
Mireille Hildebrandt, “Legal Protection by Design. Objections and Refutations”（2011/2017）
Mireille Hildebrandt, Smart Technologies and the End(s) of Law（Edward Elgar, 2015/2016）

5.3 国际共识层面：技术评估是跨国治理的“通用语言”

根据“Abbott & Snidal 治理三角形”理论：在全球治理中，最能跨国界凝聚共识的，不是纯政府主导的“公共倡议”（如联合国大会决议），也不是纯企业主导的“私人倡议”（如企业自发的AI伦理准则），而是“公共-私人-社会”三方协作的“混合标准”——技术评估工具正是这类混合标准的核心载体。[17]

https://www.researchgate.net/publication/228677087_The_Governance_Triangle_Regulatory_Standards_Institutions_and_the_Shadow_of_the_State

未来展望：全球AI治理的技术化演进方向

随着AI技术与治理实践的深度融合，全球AI治理将朝着“监管公共品化”“第三方审计专业化”“治理范式融合化”三大方向演进，最终实现“合规即代码”的工程化终局。这一演进不仅将解决当前治理中的核心痛点，更将重塑全球AI治理的格局。

6.1 监管公共品与 “基线平等”：破解全球治理能力鸿沟

低收入与中等收入经济体在人工智能治理中，往往不仅缺乏算力资源，更缺少可用的评测基准、可信的审计服务和专业人才。这意味着“安全—合规—市场准入”可能逐渐演化为新的门槛：只有能够通过合规验证的主体，才能进入国际市场或获得投资信任。

为避免监管科技化加剧全球不平等，国际社会必须将部分监管科技建设为公共品****：

确保最低水平的基准测试和审计能力可被普遍获取；
保障各国在“基线”层面上的平等，不因技术门槛而丧失主权与发展机会；

通过联合国及区域合作，推动全球最小评测集（GMTS）+ 开放报告格式 + 区域验证节点的普及化。

6.2 第三方审计市场的兴起与治理：防范监管外包风险

随着AI治理进入实质化阶段，合规正在从“企业自证清白”走向“由第三方可证”。这将催生出一个新的产业带：

评测审计机构：为AI系统提供独立的功能、安全与公平性验证；
红队服务：通过对抗性测试揭示潜在风险；
模型取证与供应链鉴证：追溯训练数据来源与模型责任链。

然而，市场化本身也带来能力不均衡与公允性风险。因此，学术界与社会组织应当建立起对第三方审计市场的能力评估与公正性判断机制，避免监管外包成为新的风险来源。这里可以借助 Abbott & Snidal 的治理三角形框架：通过政府、市场与社会多元互动，确保第三方审计机构在独立性、透明度和专业性上的均衡。

6.3 范式融合与 “合规即代码”：监管科技化的终局形态

未来，当前的三种范式（法律导向、工具导向、方法导向）将呈现逐步融合：

新加坡模式的“官方出品”工具将逐渐获得类似欧盟标准的法律效力；
欧盟模式也会吸收新加坡的自动化特征，使得法规实施更加高效；
美国、日本乃至中国的风险框架与治理指南，正在逐步纳入更多自动化测试工具，使得方法论更贴近可操作性。

最终，监管科技化将走向**“合规即代码（Compliance-by-Design）”的工程化转向：**

政策条款通过SDK、策略编译器、CI/CD插件等工程手段自动化落地；
法规要求能够实时进入模型开发与部署流水线，实现“持续保证”；
构建一个政策—指标—代码—证据的闭环生态。

这是监管科技化的终局形态，也是人工智能时代不可避免的必然。

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