中国“十五五”规划中的 AI 治理
2026 03 15
本文原载于 Substack。
2026 年 3 月 13 日，中国发布了第十五个五年规划（英译本）。这份长达 70 页的战略文件，为截至 2030 年的国家经济和社会发展制定方向。其中的 AI 治理安排有两点尤其突出：一是全面推动 AI 加速发展，二是采用风险管理的治理思路。规划推动扩充算力、开展前沿研究，并大规模推广“人工智能+”产业应用；治理部分沿用的却是已有的应急管理框架，主要关注信息治理和社会稳定。放在整份文件中看，对新质生产力和加速发展的强调，遵循的是一种马克思主义政治经济学逻辑：治理属于上层建筑，应当适应生产力的发展，而不是限制它。下文将梳理“十五五”的 AI 治理安排及其背后的基本判断，补充理解这些表述所需的语境。
AI 在这份战略文件中占据显著位置，与科技创新、高质量发展和国家安全一样，都是贯穿全文的重点。加速发展是文件的鲜明取向：通过产业政策推动前沿科技，并对其作出统筹性的战略布局，以实现 AI 所能带来的生产力革命。
其中一个值得留意的概念是“新质生产力”。习近平在 2023 年 9 月考察黑龙江时提出了这一概念，它也是规划中 AI 产业政策的理论基础。“新质生产力”延伸了古典马克思主义的生产力框架：先进制造和 AI 所代表的，不只是既有生产力的进步，而是如同工业化时期的蒸汽动力那样，标志着生产力进入了一个性质不同的历史阶段。这与“十三五”更为重视的“创新驱动发展”有所区别。
类似地，“科技自立自强”也是习近平在清代和毛泽东时代的思想脉络上作出的延伸。其政治论证是：依赖他国技术，会使中国再次陷入近代百年屈辱时期的脆弱处境。“自立自强”由两部分组成：“自立”承接毛泽东思想；“自强”则来自十九世纪清朝的自强运动，也就是洋务运动。这场运动是对鸦片战争中英国所展现的军事和工业优势的回应。不过，“自强”一词还可以追溯到西周时期的《周易》首卦——乾卦：“天行健，君子以自强不息。”
“十五五”涉及 AI 治理的要点如下，既包括原文引用，也包括概述：
- 统筹扩建普惠、绿色、大规模的算力基础设施，开展超大规模智算集群的可行性研究。（第十二章第一节）
- 推动 AI 技术突破，建立健全模型能力评估体系。（第十二章第二节）
- 建立国家数据资源体系，推动政务数据和公共数据共享，以及企业、行业数据开放。加快建设高质量数据集。完善公共数据和个人数据开发、合理使用的责任制度与机制，包括在 AI 训练中的使用。（第十二章第三节；第十四章第一节）
- 继续推进“人工智能+”行动，深化 AI 与科技创新、产业和社会的融合。（第十三章）
- 完善 AI 治理、标准和伦理准则。（第十四章第二节）
- 探索 AI 生成内容的权属认定规则。
- 探索开发者、运营者和用户各自的权利与责任。
- 推动建立人工智能全生命周期风险管理制度，健全覆盖安全监测、风险预警、应急响应的风险防控体系。
- 打击数据滥用、深度伪造和隐私泄露。
- 积极参与 AI 国际治理，推动建立国际治理框架。（第十四章第三节；第二十四章第一节）
- 支持全球南方国家加强 AI 能力建设。（第十四章第四节）
- 应对 AI 对就业的影响，以就业优先政策推动高质量充分就业。（第四十一章第一节）
仔细看第十四章“营造健康有序发展生态”第二节，有几处表述值得进一步分析。
“健全新技术新业态安全监管框架，构建技术标准研制调整、技术应用分级管理机制，推进多元协同共治。”
这里的“分级管理机制”，也称“分级分类管理”，指的是按照生成内容的类型、社会影响范围，以及与国家安全的关联程度等标准，对服务进行分类和管理。换句话说，这种分级主要依据的是社会影响，而不是技术风险。文件虽然将国家安全列为 AI 领域的治理关切，但在实际监管中，“安全评估”和“国家安全”主要指向的仍是内容安全与数据安全。不过，“构建”毕竟表达的是尚待实现的目标。仅凭这一表述，还不能确定制度最后会是什么样，仍要看具体监管如何落地。
在我看来，最需要补充语境的是隔了一句之后的这段话：
“推动建立人工智能全生命周期风险管理制度，健全覆盖安全监测、风险预警、应急响应的风险防控体系。”
这里的“全生命周期风险管理制度”和“风险防控体系”，究竟意味着什么？追溯这些用语的来历会发现，“安全监测—风险预警—应急响应”这一组合，出现在中国治理的多个领域。它沿用的是 2006 年确立的标准应急管理框架，已经应用于网络安全、数据安全，乃至公共卫生危机，例如新冠疫情期间的治理。因此，规划提出的是一套现成的治理办法，并非专门针对 AI 风险设计。这套制度最终是否会纳入危险能力评估，更多取决于下级执行机构，以及中国 AI 安全研究群体能够发挥多大影响。目前，重心仍是政治稳定和社会影响。
接下来自然要问：规划所推动的加速发展，是否指向当前西方文献所理解的通用人工智能（AGI）或超级人工智能（ASI）？这里其实有两个不同的问题：第一，AGI 是否已被明确列为战略目标；第二，无论政策制定者有何意图，实际投入和政策重点是否会从结构上推动 AI 能力更快地向 AGI 发展。
对于第一个问题，我的判断仍是否定的。如上所述，“十五五”围绕产业竞争力、实际应用和自立自强来设定 AI 目标，并没有表现出优先追求 AGI 的倾向。文件至多是在鼓励广泛尝试不同研究方向，提出“探索通用人工智能发展路径”，包括智能体（AI agents）、具身智能、群体智能（swarm intelligence）、通用大模型和行业专用模型等。这里的“通用大模型”（general-purpose large models）并不等于 AGI，相关讨论可参见 IAPS 的 Karson Elmgren。关键动词是“探索”：它保留了试探的空间，还没有锁定某一条研究路径。（第十二章第二节）
但从结构上说，加速发展与 AGI 研发并不是两件互不相干的事。无论政策宣示的目标是什么，人才培养、战略投资和研究方向，都在加强算力及科研基础设施，并推动前沿能力发展。这些本身就可以构成一条通往 AGI 的路径。然而，文件提出的是在问题出现后再作应对的治理方式，与能力加速发展的趋势明显脱节。
根本上看，中国政府似乎没有采取防患于未然的治理措施。在指导思想部分，文件重申，要推动生产关系与生产力、上层建筑与经济基础、国家治理与社会发展更好地相适应（“……推动生产关系和生产力、上层建筑和经济基础……”）。这直接承接了古典马克思主义的逻辑：生产关系要适应生产力的发展，作为上层建筑的治理也要适应经济基础。换句话说，治理约束不应走在生产力革命之前，预先限制其发展。核心原则是适应不断加速的变化。
值得注意的是，“十五五”没有提及能力阈值、自主决策、涌现能力、目标不对齐（misalignment），也没有讨论前沿模型或多智能体模型特有的风险。规划虽然承诺开展 AI 治理国际合作，但同样没有提出任何具体的国际协调机制来应对能力风险。这里需要保留一点：五年规划呈现的是已经形成共识的总体战略，不能据此穷尽决策层内部的讨论，也不能指望它覆盖所有具体监管问题。不过，从政策文件的类型来说，《欧盟人工智能法案》或许仍是一个适合比较的对象，而后者明确写入了有关能力阈值的规定。
理解规划为什么没有从能力风险的角度讨论 AI，更合适的切入点是中央政府的激励：这份文件主要面向需要落实加速发展任务的地方政府和国有企业，因此中央有理由将 AI 呈现为发展机遇。中央确定全国的大方向和关键绩效指标（KPI），地方则尝试各种政策和实施办法，围绕如何落实这些抽象目标展开竞争。等到风险和问题出现，相关中央部门再介入，出台监管指引。也就是说，负面后果主要是在出现之后才被约束。这基本上就是中国治理中激励机制的运作方式。OpenClaw 就是一个例子：深圳、无锡、杭州等地的市政府先向公众推广使用，中央层面随后才发布相关警示（进一步讨论）。因此，对 AI 安全研究与治理领域的人来说，最关键的问题是：“十五五”要求制定的后续实施规定，会不会把能力风险纳入其中？至少目前，文件还没有提供有力证据，表明国家 AI 战略已经将技术风险纳入考量。