推动能力共建，重塑人工智能国际合作模式

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    ◎高 艳
    习近平主席在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上指出，要广泛开展国际合作，帮助全球南方国家加强能力建设，弥合数智鸿沟，促进可持续发展，避免在人工智能领域造成新的历史不公。这一重要论述，把能力建设置于人工智能国际合作的重要位置，为推动全球人工智能普惠发展提供了重要遵循。
    面对技术快速迭代和全球人工智能发展不平衡的新形势，国际合作重点不能仅局限于技术交流和应用扩散，更需要关注各国自主发展人工智能的能力。能力建设成为普惠发展的重要抓手，也成为深化国际合作、缩小智能差距的重要方向。
    人工智能发展的内在要求
    人工智能能力不是某项技术成果形成后的固定结果，而是在持续训练、应用反馈和迭代优化中不断生成。不同于产品交付式的技术扩散，人工智能模型性能需在数据训练中提升，应用效果需在真实场景中优化，技术边界随需求变化不断拓展。人工智能发展的价值，不仅体现为形成多少技术成果，更取决于能否持续形成新的创新能力、应用能力和治理能力。
    人工智能能力的形成，是技术要素与发展条件共同作用的结果。数据、算力、算法、人才、场景、产业、制度等多要素协同，共同决定发展的深度和广度。大模型能力在循环迭代中提升，应用在真实场景中持续适配。因此，技术成果可以传播和应用，但发展能力难以通过一次性技术转移自然形成。能够获得技术成果，并不等于具备持续创新能力；能够使用产品，也不等于形成自主发展能力。真正决定长期发展的，不是拥有多少现成成果，而是能否不断把外部资源转化为内生能力。
    竞争优势正更多体现为能力优势，各国发展差距也正从成果差距进一步表现为能力差距。能力建设不是技术研发和成果应用之外的附加任务，而是由发展规律决定的内在要求。推动人工智能发展，既要重视技术突破、成果开放和应用推广，更要加强人才、数据、算力、场景、产业和制度等基础能力建设，把技术优势持续转化为发展优势。能力形成方式的变化，也推动国际合作更加重视能力建设。
    国际合作逻辑发生重要变化
    人工智能能力建设进入国际合作议程，推动国际合作逻辑发生重要变化。这种变化不是合作内容的简单拓展，而是合作目标、组织逻辑和合作方式的系统重构。过去国际合作更多侧重技术交流与资源支持，随着人工智能快速迭代，国际合作越来越关注对象国能否形成持续发展能力。能力建设正成为国际合作的重要导向，推动国际合作从成果共享进一步转向能力共建。
    这一变化首先体现为合作目标的转变。长期以来，国际合作主要致力于扩大人工智能技术和服务的可及性，但技术可及并不等于能力可得。获得模型不等于持续优化，使用产品不等于自主创新，借鉴治理经验不等于建立符合本国实际的治理体系。国际合作因此需要从促进技术成果扩散拓展到促进能力生成，把增强自主发展能力作为推动普惠发展的重要目标。
    合作目标变化也推动组织逻辑和合作方式调整。人工智能能力形成离不开技术创新、产业发展、人才培养和制度建设协同推进，难以依靠单一主体、单项合作实现。国际合作正由以技术交流和资源流动为主，转向政府、企业、高校、科研机构和社会组织共同参与，推动技术、产业、人才和治理协同发展。不同国家既是人工智能成果的使用者，也是创新的重要参与者，国际合作越来越不是单向输出技术，而是在解决现实问题中实现共同提升。
    中国推动人工智能能力建设国际合作，正是这一发展趋势的生动实践。未来5年，中国将面向发展中国家提供5000个人工智能专题研修培训名额；面向东盟、阿盟、非盟、拉共体、上合组织、金砖国家建设国际人工智能应用合作中心；推动气象智能预警方案“妈祖”在30个国家落地应用。与此同时，世界人工智能合作组织的筹建，也体现了推动人工智能国际合作由交流对话向机制化协同发展的探索。这些举措既体现了中国强化能力建设、促进共同发展的努力，也有助于拓展国际合作生态，促进创新资源双向流动，为人工智能健康发展营造更加开放、稳定、可持续的国际环境。
    完善能力建设国际合作机制
    完善能力建设国际合作机制，需要统筹推进联合创新、人才共育、场景合作、要素合作和治理协同，形成相互衔接、协同发力的合作机制。
    一是完善国际联合创新机制，增强源头创新能力。推动高校、科研机构和企业围绕基础理论、关键技术和共性问题深化合作，建设联合研发平台，完善联合攻关、开源协作、知识交流和资源共享等合作方式。聚焦不同国家发展需求，加强适用技术联合研发，在共同创新中培育团队、积累经验，提升自主创新能力。
    二是健全国际人才共育机制，夯实能力提高基础。依托人工智能专题研修培训等合作项目，完善联合培养、科研交流、工程实践等机制，推动多方协同育人，培养兼具技术创新、产业发展、公共治理和国际规则素养的复合型人才，为各国提升自主发展能力持续提供人才支撑。
    三是完善国际场景合作机制，拓展能力生成空间。依托国际人工智能应用合作中心等平台，围绕农业、医疗、教育、交通、气象、生态保护、公共服务和城市治理等重点领域，推动跨国应用场景合作，共同开发符合实际需求的人工智能解决方案。在真实应用中促进技术迭代、模式优化和经验积累，使合作项目逐步发展为能力培育和创新平台，推动国际合作由项目协同向生态共建拓展。
    四是完善国际要素合作机制，强化能力支撑保障。在依法保障数据安全、个人隐私和国家主权前提下，探索数据开发利用、算力协作和开源资源共享等合作方式，支持区域性公共算力平台、普惠算力服务体系建设，帮助各国提升数据治理和算力保障能力，为人工智能创新发展提供稳定基础支撑。
    五是健全国际治理协同机制，提升风险治理能力。加强法律政策、伦理规范、技术标准和风险治理领域交流合作，完善规则对话、标准协同、风险联防等机制，支持各国提升风险评估、技术监测、预警处置和公众参与能力，推动更多国家参与全球人工智能规则制定和治理合作，实现发展能力与治理能力同步提升，技术创新与安全治理协调推进，共同构建开放、公正、包容的全球人工智能治理体系。
    总之，人工智能能力不是一次形成的既有成果，而是在开放合作中持续生成的发展能力。完善人工智能能力建设国际合作机制，就是要推动国际合作从技术成果传播和应用扩散走向能力共建，使更多国家从人工智能发展的参与者、使用者逐步成长为共同建设者。只有推动更多国家从共享发展机遇走向共同建设能力，才能真正弥合智能鸿沟，使人工智能发展成果转化为各国自主发展的内生动力。
    （作者系中国计量大学教授）

来源：科技日报