信息来源：RUC人工智能治理研究院 发布日期：2026年6月19日

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会议开始，人工智能治理研究院院长刘玮教授首先介绍了中国人民大学人工智能治理研究院的建院理念、研究团队，以及一年来在科学研究、学术交流、社会服务等方面取得的主要成果。

七个研究团队分别发布了《人工智能伦理治理研究报告》《人工智能安全治理研究报告》《生成式人工智能治理研究报告》《平台与算法治理研究报告》《人工智能教育治理研究报告》《人工智能治理全球合作进展研究报告》和“人工智能政策法规数据库”。

随后的主旨报告和分论坛分别围绕人工智能的法律治理、伦理治理、技术治理、国际治理四个议题展开深入讨论，力求在跨学科交流中回应人工智能快速发展带来的现实问题，为人工智能治理研究与实践探索提供新的思路。

人工智能的立法进阶与制度回应

随着人工智能技术的飞速发展，人工智能的法律治理已成为各国新兴领域立法共同关注的重要议题。在主旨报告中，中国人民大学法学院吴玉章高级讲席教授张新宝指出，我国的人工智能立法正在从“要不要立”进入“如何立好”的新阶段，应当借鉴国外相关立法经验，加速供给法律资源；还要加强AI关键要素的公共供给，协调训练数据保护与产业发展，用包容审慎的监管扶持AI产业发展；同时也要衔接现有法律体系、重点监管高风险领域，结合国情配置监管资源。

在分论坛的讨论中，北京大学法学院副院长戴昕副教授认为，用户在使用中面临大量选择与授权环节，这些选择的真实意义及用户对工作过程的实际控制力须深入分析。清华大学法学院蒋舸副教授认为，区分“人造物”与“自然物”应综合市场价值、制度成本等多重因素进行法律评价。中国人民公安大学法学院苏宇教授认为，模型安全成为治理核心，线性合同与能力结构模式有助于合理配置规制负担。中国人民大学法学院王莹教授认为，自动驾驶技术作为人工智能领域在交通领域的重要应用，如何进行规制是平衡安全与发展的重要课题。北京交通大学法学院付新华教授认为，智能体从“内容生成”迈向“自主行动”，填补法律责任空白应找到数字危险源头。北京航空航天大学赵精武副教授认为，智能体在发生错误的自主决策时，会对业已订立的合同效力产生影响，智能体自主决策应当视为用户真实意思表示的特殊形式。

人工智能的交往伦理与对齐机制

随着对话式人工智能日益融入用户的日常生活，它在情感层面的整合也引发了紧迫的伦理问题。在主旨报告中，复旦大学特聘教授王国豫分析了“人际交往”与“人机交互”各自的特点，指出二者在意图结构和情境嵌入方面存在差异，并以此为基础，提出人机交往伦理的规范性重构需要系统性地重新思考认知、价值、意图、情境、系统社会等五个层级的“对齐”问题。

在分论坛的讨论中，中国人民大学哲学院教授刘永谋提出，应当通过“有限主义”的态度定位“AI赋能社会科学”，将其视作辅助而非替代，参考而非标准，警惕“AI迷信”对学术自主性的侵蚀。北京师范大学心理学部教授刘超指出，利他与合作的深层机制不仅是人类社会得以存续的道德基石，也是AI“价值观对齐”最重要的参照系，应当把人类道德认知的经验证据与计算模型“翻译”进AI对齐研究。清华大学长聘教授李义天认为，对个体伦理生活而言，与其陷入对宏大技术治理原则的空转争论，不如先把问题拉回自身：在技术势不可挡的条件下，如何借助既有伦理智慧来治理自己？中国信息通信研究院高级经济师付娜梳理了当前国内AI伦理审查的政策框架、运行机制与落地现状，指出了这一框架的短板，认为伦理审查应走向敏捷治理。清华大学教育学院副教授唐潇风借助亚里士多德的幸福观，审视了AI“幸福”概念的可及性与概念误用风险，并指出这类思想实验正在撬动现代伦理框架中关于主体、责任与善的根本预设。中国人民大学高瓴人工智能学院副教授张骁从机器学习工程视角探讨如何把伦理问题翻译成一个可被技术处理的目标，即如何让已部署的大模型在不进行重新训练的前提下，实时接入可更新的伦理约束与安全规则。

攻克人工智能治理的技术难题

人工智能的安全问题引发了全社会广泛的关注，以Mythos、Openclaw等为代表的重大技术进步，同时伴随着新型风险的挑战。在主旨报告中，中国科学院信息工程研究所研究员，中国科学院大学岗位教授虎嵩林指出，随着AI能力的飞速提升，风险已蔓延至多个领域。在Safety意义上的“安全”方面，大模型安全对齐技术漏洞较多，防护易被突破；在Security意义上的“安全”方面，国产模型在防范AI挖掘漏洞、防止网络渗透能力方面能力显著提升，但仍然存在相当风险，他的团队正以“攻-检-防”一体化的思路探索防护方案。

在分论坛的讨论中，ChainTrust创始人陈继东指出，一个以智能体为基本经济单元的新范式正在形成，为智能体建立可追溯、可审计、可控制的身份与信用锚点，从而在保障安全的前提下释放智能体经济有着巨大潜力。北京理工大学人工智能学院副院长、北京中关村学院副院长盖珂珂教授面向关键基础设施需求，系统梳理了可信数据流通的技术演进路径，并结合数据要素发展的需求，讨论了在激活数据价值方面区块链技术应用的场景、趋势和应用实现。中国人民大学高瓴人工智能学院教授徐君提出，在应对商业检索中商品的公平排序问题时，可将税收机制引入排序模型，这能为现有的公平排序方法提供可解释的框架。中国科学院计算技术研究所副研究员曹婍围绕可信推荐系统的算法审计技术研究，介绍了她在风险度量、风险发现与可信评估方面的研究进展。清华大学计算机系副研究员苏航刻画了智能体在L1–L5不同自主性等级下的能力边界，系统分析了随之而来的新型安全风险，提出了面向“可控、可信、可验证”的安全治理框架。微软亚洲研究院社会计算组研究员李昊天指出，人机协作正从传统任务驱动，逐步转向探索导向的新型工作模式，人类将侧重目标设定、决策判断与结果监督，这给人才的能力培养提出了新的目标和路径。

携手构筑全球人工智能治理体系

人工智能的快速发展引发了全球性问题，我们需要关注国际性的治理难题，与其他国家携手应对新的挑战。在主旨报告中，中国人民大学高瓴人工智能学院吴玉章讲席教授、北京前瞻人工智能安全与治理研究院院长曾毅结合自己代表中国参与国际协作的实践经历，分析了国际人工智能治理的重要进展与当前面临的问题，指出了推进全球人工智能治理体系建设与实施的关键挑战与应对举措，特别强调了联合国在推动国际治理中的核心作用。

在分论坛的讨论中，中国人民大学法学院助理教授刘洋认为，当前全球治理倡议多为战略选择和利益建构的结果，大国竞争和安全困境使得AI领域的深度合作仍困难重重。清华大学苏世民书院与国际关系学系双聘助理教授Vasilis Trigkas（齐思源）借核威慑时代的稳定秩序表明，短暂的技术优势窗口可能会催生先发制人的危险诱惑，应对这一挑战的关键在于富有共情心和警惕性的审慎领导者。北京市社会科学院副研究员王鹏讨论了中美两国的人工智能在基础层、技术层和应用层等维度的发展现状，以保持优势、补齐短板为核心提出了系统的应对思路。中国社会科学院美国研究所副研究员杨楠聚焦美国人工智能治理中联邦与州围绕去监管政策展开的权力抗衡，指出这种对立根植于AI对美国就业的严重冲击。对外经济贸易大学国际关系学院讲师宫云牧分析了中美人工智能竞争中的竞合关系，认为美国“技术要素武器化”的遏制策略呈强化趋势，中国应以自主技术生态构建为应对路径。针对全球南方国家的AI进程，对外经济贸易大学国际关系学院讲师邢亚杰认为南北方在数智化转型中呈现出“文明路径”的根本差异，全球南方开发出了一条属于自己的“安全型文明”道路。中国人民大学国家发展与战略研究院研究员肖超伟借助大数据人工智能技术分析了全球南方城市内部的新二元结构，认为中国城市的发展经验可以为全球南方提供治理借鉴。