在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上发表的主席声明，提出了关于人工智能治理与发展的15点倡议。这些倡议关乎技术如何影响每一个普通人、每一个企业以及全球未来的行动指南。

要理解这些相对抽象的专业术语，我们可以将它们放入具体的应用场景，通过生动的故事与实例，来读懂这些倡议背后的温度与准则。

一、 创新生态与人才培养

倡议精要：培育以企业、市场、应用、科研、人才为一体的创新生态，重视培养兼具“数字素养”与“人文素养”的全球化人才。

通俗解读：AI的研发不能关在象牙塔里，必须走向市场解决实际问题。同时，未来的技术专家不仅要懂代码，还要懂伦理、懂人类的情感。

实例故事：在某高校，计算机系与医学院联合开设了交叉学科。学生们不仅学习算法，还要去医院轮值、学习医学伦理。他们开发出的一款肺部病变筛查AI，由于在设计阶段就充分考虑了病患的心理和医生的诊断习惯，上线后极少发生误判或引发医患误解，完美平衡了“技术效率”与“人文关怀”。

二、 “人工智能+”与词元经济

倡议精要：积极推广“人工智能+”，培育以大模型为基础、智能体驱动为引领的“词元经济”新模式，赋能各行各业。

通俗解读：将AI像电力一样接入行行百业。未来，基于AI消耗量（词元）和自主干活的AI助手（智能体）将催生全新的商业和经济形态。

实例故事：一家传统的服装制造厂引入了“人工智能+”。设计阶段，设计师使用大模型输入灵感词，AI瞬间生成上百种样衣效果图。在生产和销售端，由多个自主智能体根据全球流行趋势和原材料库存自主向供应链下单，所有的交易和算力消耗按照所使用的“Token（词元）”进行精准结算。这种高度敏捷的链条让库存积压率下降了80%。

三、 开源开放

倡议精要：鼓励共建开源生态，在保护知识产权的前提下分享技术成果，提升AI技术的可及性，避免行业垄断。

通俗解读：让先进的技术代码“开源公开”，让全世界的开发者都能在别人的肩膀上做开发，而不是每次都“重新发明轮子”。

实例故事：一个非洲本土的初创团队希望为当地农户开发一套病虫害识别APP。如果自己从头训练基础大模型，需要耗资数百万美元。得益于国际开源社区共享的轻量级大模型，他们只需下载公开代码，并注入本地特有农作物的图片进行微调，短短两周就开发出了一款实用的免费应用，让成千上万的贫困农户受惠。

四、 数据要素与安全

倡议精要：保障数据安全与个人信息隐私，构建数据产权等基础制度，确保数据可管、可控、可追溯。

通俗解读：数据是AI的燃料。我们要给数据贴上“所有权标签”，既要让数据安全流动，又要防止个人隐私被滥用，还要在出事时查得到源头。

实例故事：在跨国金融反洗钱合作中，多家银行希望共享交易数据来训练AI识别异常。但银行不能直接泄露客户的隐私。通过引入“隐私计算”技术，数据在本地被打上了加密标签，模型只能读取数据的规律而无法带走具体姓名。每一笔用于训练的数据都拥有可追溯的“电子凭证”，既保障了客户隐私，又协助AI完成了模型迭代。

五、 绿色低碳（AI与能源深度融合）

倡议精要：在新能源富集地区布局智算集群，协调调度算力与电力，促进AI与能源双向赋能。

通俗解读：AI训练是“电老虎”。我们要让算力中心跟着绿色能源走，在风力、太阳能充足的地方建机房，让AI算力用上清洁电。

实例故事：中国西部大西北的戈壁滩上，风力和太阳能发电设施林立。这里建设了规模庞大的智算集群。当白天阳光强烈、风机飞转产生大量冗余电力时，电网会将电力优先供给智算中心，AI开始进行大规模训练；到了深夜，计算中心自动下调非紧急任务的负荷。这就是“风光算协同”，让AI消耗的每一度电都来自绿色大自然。

六、 社会转型与维护劳动者尊严

倡议精要：评估和应对AI对就业结构的冲击，开展教育和技能培训，保障劳动者权利，构建有温度的智能社会。

通俗解读：AI抢了部分人的饭碗怎么办？不能简单地把他们裁掉，而是要协助他们学习新技能，转型做AI无法取代的工作。

实例故事：某大型呼叫中心引入了AI客服，原本的100名人工客服面临失业风险。公司并没有直接遣散他们，而是开办了“AI数据标定师”与“情感协调员”培训班。转型后，这些资深客服利用自己丰富的沟通经验，负责纠正AI客服的语气偏差、处理AI无法解决的复杂投诉，薪资不降反升，实现了人机协同。

七、 安全风险与分类分级管理

倡议精要：构建法律法规、风险预警和应急机制，探索分类分级和敏捷治理，防范滥用，确保AI在人类控制下。

通俗解读：AI的管辖不能一刀切。娱乐用的AI要管得松，涉及人命、资金的AI要管得严，且必须留有“人类可随时中断”的物理开关。

实例故事：某国制定了AI分类分级管理条例。一个给照片加美颜滤镜的AI，只需进行简单的算法备案；而一个协助医生开处方的医疗AI，或者一个控制高铁运行的AI，则必须通过国家安全审查，并在系统底层保留一个“人工红色按钮”——一旦AI行为异常，人类值班员可一键切断其控制权。

八、 前沿技术安全与“安全护栏”

倡议精要：前沿AI迭代对金融、电力等关键基础设施构成威胁，领先企业应以审慎态度研发，为大模型加装必要护栏。

通俗解读：越先进的AI大模型，越容易被黑客利用去攻击电网或银行。企业在发布这些超级AI前，必须装好防火墙和防爆栓。

实例故事：某科技巨头在研发下一代超强多模态大模型时，设计了一个“双系统”护栏。当有恶意用户试图诱导该模型“编写一段能使区域电网瘫痪的恶意病毒代码”时，其底层的安全红线监测模块会瞬间拦截并报警，从而在技术源头上阻断了前沿模型可能引发的系统性安全危机。

九、 智能体行为边界

倡议精要：明确智能体的决策权限和行为边界，建立行为追溯和风险提示机制，化解应用衍生风险。

通俗解读：智能体是能替人类做决策的“数字代理”。必须限制它们擅自花钱、擅自替人类签字的权力。

实例故事：一位车主授权了一个“购车智能体”去全网帮他竞拍一辆二手车。在系统底座中，车主设置了硬性边界：最高出价不得超过10万元，且付款前必须向车主手机发送确认验证码。如果这个智能体在网上试图绕过验证擅自支付，系统会立刻拉响警报并锁定账户，防止智能体“自作主张”给主人带来经济损失。

十、 防范打击技术滥用（反恐与反犯罪）

倡议精要：共同防范和打击恐怖主义、极端势力利用AI技术滥用恶用，建立危机管控和应急响应机制。

通俗解读：坏人也会用AI。国际社会需要建立像“联合反恐”一样的机制，共同拦截那些利用AI制造虚假恐慌或策划犯罪的行为。

实例故事：某跨国犯罪集团利用AI换脸和拟声技术，在网上发布了一段虚假的“某国主要水厂遭到投毒”视频，企图引发社会恐慌。国际反恐协调网络迅速响应，通过部署在各社交平台的AI检测工具识别出该视频为“深度伪造”，并在一小时内全网拦截、澄清，避免了严重的社会混乱。

十一、 践行多边主义与联合国作用

倡议精要：践行真正的多边主义，发挥联合国核心作用，支持联合国相关机制，解决全球AI治理碎片化问题。

通俗解读：AI治理不能各行其是，不能因为某几个大国规则不同而让世界分裂。必须在联合国的统一框架下商讨规则。

实例故事：过去，欧洲的AI规则与亚洲、美洲存在差异，跨国软件企业往往面临严重的合规困难。在联合国全球人工智能治理对话机制下，各国科学家和官员坐在一起，起草了全球互认的AI底线原则，让一个来自印度的医疗AI应用在通过基础合规检查后，能顺畅地在南美和非洲落地，避免了“规则碎片化”造成的巨大损耗。

十二、 国际经贸规则与供应链普惠

倡议精要：探索构建AI国际经贸规则，促进产业链普惠合作，支持发展中国家参与全球分工。

通俗解读：不能让芯片和算力只集中在少数发达国家，要给发展中国家分一杯羹，让他们也能公平参与AI产业。

实例故事：在签署相关经贸规则后，一家跨国科技巨头改变了过去将研发和制造全部放在总部的做法。他们开始在东南亚和北非设立数据标注基地和轻量级算力中心，既为当地创造了数万个高技术就业机会，也让当地的科研团队能够共享到低成本的算力。

十三、 加强发展中国家能力建设

倡议精要：持之以恒落实联大决议，结合发展中国家实际需求开展务实合作，共享AI发展红利。

通俗解读：不能让穷国在智能时代掉队。我们要给他们送技术、送培训，让他们也能用AI解决本地的温饱与医疗问题。

实例故事：针对部分拉美国家由于联合国可持续发展目标执行滞后、农业灌溉效率低的问题，国际社会启动了援助项目。合作组织向当地捐赠了一套AI土壤水分监测系统，指导农民如何用最少的水种出最好的作物，共享科技发展红利。

十四、 安全、产业、伦理标准的互认

倡议精要：加快标准制修订，建立透明、包容的规范框架，促进各国间标准互认，降低合作成本。

通俗解读：就像手机充电接口需要统一一样，AI的安全和技术标准也需要互认，否则跨国合作的门槛太高。

实例故事：过去，一辆中国产的智能网联汽车出口到其他国家，需要重复进行数十次当地的AI自动驾驶安全测试。随着多国签署了“标准互认协议”，只要车辆在母国通过了符合透明规范的透明度与安全性测试，出口时即可获得绿色通道，大大降低了企业出海和国际技术合作的门槛。

十五、 尊重文化与文明多样性

倡议精要：保护世界文化多样性，推动AI技术适配多元文化场景，促进文化的创造性转化。

通俗解读：AI不能只说英语或主流语言，它必须学会并尊重少数族裔的语言和文化，保护人类非物质文化遗产。

实例故事：在某项文化保护项目中，科研人员利用多模态AI技术，对我国非物质文化遗产——少数民族史诗传唱者的声音、身段和方言进行了数字采集和复刻。生成的互动式AI教学软件不仅适配当地特有的文化语境，还能生动地向年轻一代传授古老的民族史诗，使濒临灭绝的独特古文明在智能时代焕发了新生。（文/ResGov人工智能治理研究中心）

ResGov人工智能治理研究中心致力于以”责任为导向，伦理为底线，安全为基石“构建中国AI治理新范式”。ResGov以‘R-E-S’为核心准则，提供负责任（Responsible）的价值引导、合伦理（Ethical）的合规框架以及强安全（Secure）的风险管控，三位一体的治理模型（Governance），帮助企业与机构在飞速发展的AI时代，拥抱技术创新，守住合规底线，共同践行具有中国特色的AI善治之道。