全球AI治理进入执行竞赛：中、美、欧、加路径分化，碎片化挑战待解

事件概述

全球主要国家近期密集推出AI治理落地措施，标志着AI治理从政策辩论进入执行竞赛。中国、美国、欧盟和加拿大分别形成了四套不同的治理逻辑，治理碎片化成为核心挑战。

核心信息

中国：AI伦理审查制度化全覆盖

2026年4月，中国正式试行《人工智能技术伦理管理服务管理办法》，要求所有AI研发主体（企业、高校、研究机构）设立或委托伦理审查委员会进行合规审查。特点是覆盖范围不按模型大小分级，而是机构全覆盖，审查标准涵盖技术安全与社会公共利益，采用“自设+外部委托”双轨制度。这意味着在华跨国企业需遵循一套独立于欧美的合规体系。

美国：前沿AI预审批辩论反复

Anthropic拒绝发布超能力模型Claude Mythos，引发华盛顿对前沿AI预审批的新一轮讨论。白宫一度拟推出类似FDA药物审批的预审批行政命令，随后又软化立场以避免抑制创新。ITIF等机构明确反对该路径，认为AI模型是通用系统，能力边界动态变化，不适用FDA审批逻辑，更推荐事后追责、强制披露和AI保险。美国AI政策钟摆仍在去监管与管控间剧烈摆动。

欧盟：AI法案从立法转向执行

欧盟AI法案2024年通过后，近期推进三项落地工作：发布AI法案第50条透明度义务执行指南草案；启动28DIGITAL项目帮助中小企业转化合规成本；发布框架文件试图输出全球AI标准。欧盟不生产前沿模型，但专注定义前沿模型的使用规则，其“布鲁塞尔效应”能否重现取决于执行体系的实操性。

加拿大：全球首例AI训练数据违规裁决

加拿大联邦隐私专员办公室裁定OpenAI使用公开数据集训练ChatGPT违反本国隐私法，认为其使用过于宽泛，公众无法预判自身公开数据被用于AI训练。ITIF警告这一裁决开创危险先例，可能限制AI发展并让加拿大处于不利竞争位置。欧洲和亚太相关机构正在密切关注其传导效应。

值得关注

中、美、欧、加四套治理逻辑——制度化伦理审查、创新优先延迟管控、规则先行落地推进、隐私权优先限制训练——各有内在一致性，没有简单对错。但AI模型是跨境运行的，而治理规则存在分野。数据可以本地化存储，但智能无法本地化运行。未来12个月的关键观察点不在于哪条路径胜出，而在于各路径能否形成最低限度互认机制，否则碎片化本身将成为AI发展的最大约束。

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