领航智治时代 赋能人类文明

——研究型大学在构建全球AI治理体系中的使命与担当

徐 飞

　　站在人类文明演进的长河边回望，每一次重大科技革命都重塑了世界的样貌，也拷问着文明的良知。当算法的浪潮奔涌而至，我们既惊叹于通用人工智能所蕴含的改写生产力版图的磅礴伟力，更面临着“人类将走向何方”这一关乎种族存续的时代之问。

　　7月17日，习近平主席在2026世界人工智能大会(2026WAIC)上的主旨讲话，以大国领袖的恢弘视野和深邃哲思，给出了“以人为本、向上向善”的中国答案，擘画了“公正合理、普遍受益”的全球治理新蓝图。这不仅是对技术路线的战略指引，更是对文明形态的深远布局。作为研究型大学的教育工作者，深感大学不应只是技术的策源地，更应成为价值的压舱石与伦理的守望塔。本文围绕如何通过多层治理，让人工智能这一最强变量转化为造福人类的最大增量分享几点观察和思考。核心观点是，治理不是单一维度的制度安排，而是一组多层嵌套、彼此耦合的体系：价值治理锚定方向，规则治理划定底线，技术治理提供工具，全球治理保障公平，而大学恰恰是串联这四重治理的关键节点。

　　一、以价值治理锚定“向上向善”的根本方向

　　技术决定我们能走多远，价值决定我们走向何方。越是AI无处不在的时代，越要关注人之所以为人的价值，越要“用全人类共同价值塑造人工智能的价值观”。把思考完全外包给大模型，看似高效，实则可能弱化认知能力与探索动力。算法推荐如果缺乏价值校准，就会放大偏见、窄化视野。因此，价值治理的第一落点，是人的价值观塑造。研究型大学要把“以人为本、智能向善”嵌入通识教育、专业伦理与科研训练的全过程，让学生在动手之前先学会发问：这项技术为谁服务?可能伤害谁?边界在哪里?

　　近年来，不少研究型大学已做出有益探索，诸如成立人工智能国际治理研究院、AGI伦理研究机构，牵头制定“人工智能+教育”国家标准，参与编写人工智能教育伦理参考框架，把伦理审查智能体、人机对齐研究纳入科研主线等。诚然，价值治理不能停留在理念层面，要下沉为课程、准则、评审要件，让每一篇论文、每一个模型在“出生”前就带上价值传感器。要把人工智能伦理、全球数字治理、算法公平审查，设置为所有学生特别是理工科学生的必修课，进而构建“理工硬核+人文底线”的双轨培养模式，教会学生不仅把技术做强，更要把技术做善，明白技术永远是工具，人类福祉才是终极目标。

　　二、以规则治理筑牢“可信可控”的安全底线

　　对大学而言，规则治理至少有三层含义。一是科研合规层。高校作为基础理论、底层模型创新源头，必须把治理嵌入研发全生命周期。在数据采集合规、模型安全评估、实验风险控制等环节建立校内治理规程，与国家《生成式人工智能服务管理暂行办法》等衔接，形成“小快灵”的内控补位。要建立前置式项目伦理审查制度，实行先审伦理、再批科研。涉及人脸识别、自主智能、生成式大模型的项目，必须评估隐私泄露、算法歧视、舆论操纵等潜在风险，高风险项目设置分级管控、限时复核机制。

　　二是行业标准层。治理不能停留在实验室，最终要落到千行百业的实际应用。高校发挥产学研纽带作用，联动企业、园区、行业协会构建产业端协同治理机制，破解重效益、轻伦理的行业通病。大学有学术公信力，也最接近技术前沿，因此要牵头共建行业向善应用标准，联合智能制造、医疗、教育、农业企业，分领域制定人工智能应用规范。同时，打造产学研联合监管试点，派驻治理专家入驻科创企业，协助企业建立内部算法合规、数据安全自查机制。再则，针对中小企业缺少伦理治理能力的痛点，免费提供算法审查、风险诊断公益服务，不让治理成本成为中小企业拥抱AI的门槛。

　　三是国际对话层。高校要坚持开源开放与安全规范并行，遵循2026WAIC“开放共赢”的发展意见，适度开放基础模型、算力资源，同步配套开源伦理协议，明确禁止利用开源模型开发虚假信息生成、监控、杀伤性自主智能等有害应用，划定全球开源创新的统一底线。此外，通过学术网络把不同法域的规则实践放在一起比较、试错、趋同，避免治理规则异化为少数技术领先国家单方面设定的门槛。

　　在此特别强调，要警惕把安全简单等同于设卡的倾向。习近平主席“让人工智能这匹千里马既跑得快又跑得稳”的比喻，提醒我们发展与安全是一体两面，规则治理的目标是可控，不是停滞。

　　三、以技术治理提供“可审核、可监督、可追溯、可信赖”的工具支撑

　　治理不能只靠纸面规则，必须有技术反制技术的能力，通过研发配套向善技术工具，以技术治理技术。算法偏见检测、深度伪造识别、数据溯源、模型水印、红队测试、风险分级分类，这些都是典型的交叉研究方向，也是研究型高校的强项，研究型大学作为创新策源地，要在这些方向尤其是在开源大模型、科学智能、AI for Science上持续攻关，落实“开放共赢、驱动创新发展”。重点攻关算法可解释性、深度伪造检测、数据脱敏、模型权限管控等安全技术，搭建通用AI安全评估标准库，无偿向国内外企业、监管机构开放。用技术手段约束技术风险，避免大模型脱离人类管控，真正实现人主导AI，而非AI裹挟人。

　　近年来，一些高校推动“AI for Governance”和“Governance for AI”双向嵌入。一方面，计算机、法学、社会学、哲学组队攻坚；另一方面，把治理技术本身做成公共产品，向中小企业、向全球南方国家开源，这与鼓励开源开放、合作共享完全同频。我个人特别认同“人工智能安全应当作为全球公共产品”，在现代社会体系中，大学作为迥异于行政组织、市场组织的特殊学术性社会组织，有更长的耐心周期、更强的公共属性，适合做那些市场不愿做、国家来不及做、国际缺平台做的基础性治理技术供给。

　　四、以全球治理弥合“智能鸿沟”、捍卫多边主义

　　当前，算力、顶尖模型、高端人才高度集中，全球南方国家获取资源杯水车薪。中国在2026WAIC上宣布：未来5年面向发展中国家提供5000个AI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“妈祖”气象智能预警方案在30国落地，并推动成立世界人工智能合作组织。对于这些务实举措，研究型大学何为?

　　首先，以文明互鉴校准人工智能价值导向。高校作为伦理校准器，要在人机对齐、AGI伦理、认知主权等问题上保持哲学思辨，落实强化风险、安全可控。要用好全人类共同价值引领技术发展，联合各国人文、科技学者，避免AI消解文明多样性、输出单一价值观；依托智能技术搭建跨文明交流平台，让人工智能成为增进理解、化解分歧的桥梁，而非制造对立的工具。

　　其次，面向发展中国家开展常态化能力建设与专业化人员培训工作。依托多边合作框架，围绕联合科研攻关、前沿技术帮扶、治理知识互通、骨干人才培养四大抓手，系统性助力全球南方国家筑牢人工智能领域自主治理根基。在人员培育环节，重点打造兼具技术实操、理论积淀、政策视野与对外传播能力的复合型人才队伍，使其既能吃透AI底层模型运行逻辑，精准研判技术风险，又善于将现实治理难题提炼转化为规范化公共治理议题，完善本土治理机制。

　　第三，搭建学术多边平台，推动治理规则互认互通。主动对接全球高校、国际智库，围绕AI伦理标准、数据跨境流动、大模型监管开展联合研究，摒弃单一国家强制输出治理标准的做法，尊重各国基于历史、国情形成的差异化发展路径，形成包容互鉴的全球治理共识。在此基础上依托高校主导的国际治理研究中心，把联合国框架、区域机制、产业界、公民社会连接起来，让共识从宣言走向可操作条款。

　　第四，深度参与世界人工智能合作组织建设，贡献高校智库力量。高校作为文明对话平台，要用全人类共同价值塑造算法，防止技术侵蚀文明多样性，落实包容并蓄、文明互鉴。新成立的世界人工智能合作组织是全球首个AI政府间国际组织，高校智库要持续输出研究报告、政策建议，重点为全球南方国家提供治理咨询，推动各国平等参与人工智能规则制定，反对技术封锁、阵营割裂、单边管制。

　　综上，智能时代之问的中国答案，不在某一纸文件，而在“发展—安全—文明—治理”四维协同的持续实践中。研究型大学当自觉肩负起作为重要基石的职责，以教育孕育价值，以科研支撑规则，以开放连接全球，以人文校准航向，主动为AI立价值之心、规则之心、文明之心。把“向上向善”写进每一行代码、每一门课程、每一项国际共识，让人工智能真正成为服务人类的可信工具和推动文明进步的正向能量。

　　作者：徐飞 博士，资深教授，博士生导师，中国高质量MBA教育认证(CAMEA)工作委员会副主任，中国铁道学会第七届理事会副理事长，中国职业技术教育学会副会长，中国创新创业创造50人论坛主席，中国-东盟区域发展协同创新中心副理事长。历任上海交通大学党委副书记、副校长，西南交通大学校长，上海财经大学常务副校长，福耀科技大学常务副校长