2025年2月，國際期刊《國際研究季刊》（International Studies Quarterly）上刊載了題為《交織敘事：社會與計算機科學(xué)對人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的洞見》（Entangled Narratives: Insights from Social and Computer Sciences on National Artificial Intelligence Infrastructures）的研究文章。該研究旨在回答一個核心問題：各國如何在復(fù)雜的國家和全球背景下，闡述其在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施方面的價值觀與優(yōu)先事項？文章創(chuàng)新性地提出了“交織敘事”的理論框架，并借助機器學(xué)習(xí)與自然語言處理等前沿技術(shù)，對全球54個國家和地區(qū)的戰(zhàn)略文本進(jìn)行深度分析。研究結(jié)果挑戰(zhàn)了將國家間發(fā)展差異簡單歸因于地緣政治競爭、模仿效應(yīng)或政治制度差異的傳統(tǒng)理論，揭示了一個由分歧、聚類與轉(zhuǎn)型構(gòu)成的，更為復(fù)雜多元的全球人工智能戰(zhàn)略圖景。啟元洞見編譯整理了其中的核心內(nèi)容，供讀者參考。

一、引言：

理解人工智能戰(zhàn)略的“交織敘事”

2016年，以美國為代表的全球各國紛紛出臺《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃》等國家級人工智能基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略，標(biāo)志著一場塑造社會與經(jīng)濟未來的全球競賽已然展開。但這些戰(zhàn)略文件并非簡單的政策宣告，它們更是一種“交織敘事”（entangled narratives），即各國借此講述關(guān)于自身價值觀、優(yōu)先事項與未來愿景的故事。這些敘事相互交織、彼此借鑒，但又各自獨立、各有側(cè)重。

本文的核心論點是，要理解全球人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的多樣化格局，必須超越傳統(tǒng)的國際關(guān)系理論框架。現(xiàn)有理論往往將基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)采納的差異歸因于地緣政治競爭、模仿效應(yīng)或政治制度差異，但這難以解釋各國戰(zhàn)略在具體細(xì)節(jié)上的微妙差異與創(chuàng)新。我們提出的“交織敘事”概念，整合了傳播理論、基礎(chǔ)設(shè)施研究與技術(shù)擴散理論的洞見，認(rèn)為人工智能戰(zhàn)略的形成是一個多元且復(fù)雜的態(tài)勢。

“交織敘事”具有多個組成部分，它既非單一的價值觀向量，也非一個主導(dǎo)性的聚合結(jié)果。它更像一個“人工智能衣櫥”，各國從中挑選不同的“單品”（如機器學(xué)習(xí)、經(jīng)濟競爭力、數(shù)據(jù)監(jiān)控等基本元素），但最終組合出的“套裝”卻各具特色，反映了其獨特的歷史制度背景與能力稟賦。例如，中國、美國等科技領(lǐng)先國家強調(diào)基礎(chǔ)研究能力，而印度則更側(cè)重于利用其獨特的國家數(shù)據(jù)集來發(fā)展應(yīng)用層面的服務(wù)交付。

為了捕捉這種復(fù)雜性，本文將機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)的社會科學(xué)質(zhì)性分析相結(jié)合，運用一種名為“潛在狄利克雷分布”（Latent Dirichlet Allocation, LDA）的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，對全球范圍內(nèi)200多份國家級及次國家級（即各政府部門發(fā)布的）人工智能政策文件進(jìn)行主題建模。這種方法能夠以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，自動識別出文本中反復(fù)出現(xiàn)的“主題”，并將每份文件表示為這些主題的概率分布，從而在不犧牲精細(xì)化分析的前提下進(jìn)行可推廣的模型構(gòu)建。

二、研究方法：

運用主題建模解析戰(zhàn)略文本

本研究的方法論核心是利用LDA主題模型，從海量的人工智能政策文本中提取深層結(jié)構(gòu)與核心議題。LDA算法的基本假設(shè)是：每一份文檔都是由一系列主題以不同的概率混合而成，而每一個主題又是由一系列詞語以不同的概率構(gòu)成。分析流程如下：

1.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

我們收集了截至2023年中期的54個國家和地區(qū)的221份人工智能戰(zhàn)略與政策文件。在分析前，我們對文本進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，包括移除通用詞、國家自稱以及出現(xiàn)頻率過高或過低的詞語，以確保模型能夠聚焦于具有區(qū)分性的實質(zhì)內(nèi)容。

2.模型訓(xùn)練與優(yōu)化

為增強結(jié)果的魯棒性，我們采用了集成LDA方法。該方法通過多次運行LDA模型并構(gòu)建一個“模型集成”，從中篩選出穩(wěn)定出現(xiàn)的主題。我們通過主題一致性得分等技術(shù)指標(biāo)來評估和選擇最優(yōu)模型。

3.結(jié)果解讀

模型輸出的結(jié)果是每個國家在不同主題上的概率分布，以及每個主題下的關(guān)鍵詞列表。通過對這些結(jié)果的可視化和聚類分析，我們可以清晰地看到國家集群、核心主題以及各國的戰(zhàn)略側(cè)重。相比傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞頻率分析或人工文本解讀，這種方法能夠捕捉詞語背后的語義關(guān)聯(lián)，揭示出更為抽象和深刻的政策議題。

三、研究發(fā)現(xiàn)：

三個層次的人工智能戰(zhàn)略圖景

我們的分析在三個層次上展開，國家級戰(zhàn)略比較、包含次國家級戰(zhàn)略的政策深度比較，以及跨國重要政策主題分析。

（一）國家級戰(zhàn)略層面：七個顯著的國家集群

在僅分析各國最高級別國家人工智能戰(zhàn)略的層面，我們識別出了七個顯著的國家集群。

1.科技先行者（中國、美國、日本）。戰(zhàn)略核心高度一致，集中于基礎(chǔ)科學(xué)與技術(shù)能力。關(guān)鍵詞包括“聯(lián)邦”、“勞動力”、“數(shù)據(jù)集”、“硬件”和“網(wǎng)絡(luò)安全”。

2.德-瑞合作主義集群（德國、瑞士）。同樣強調(diào)技術(shù)發(fā)展，但更側(cè)重于社會對話與治理過程?！皩υ挕?、“歐洲”和“中小企業(yè)”等關(guān)鍵詞凸顯了其對多方協(xié)商和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的重視。

3.歐盟集群。以歐盟及其多數(shù)成員國為代表，聚焦于歐盟層面的政策規(guī)劃與經(jīng)濟社會議題。關(guān)鍵詞包括“項目”、“經(jīng)濟事務(wù)”、“組織”和“能力”。

4.拉丁美洲-西班牙影響集群。由西班牙及多個拉美國家構(gòu)成，其主題帶有強烈的發(fā)展與議程設(shè)置色彩。關(guān)鍵詞包括“提議”、“生產(chǎn)性的”、“軸心”和“經(jīng)合組織”。

5.英聯(lián)邦影響集群。包括英國、印度、新加坡、澳大利亞等國，具有鮮明的創(chuàng)業(yè)與問題解決導(dǎo)向。關(guān)鍵詞包括“部署”、“初創(chuàng)公司”和“解決”。

6.其他經(jīng)濟發(fā)展集群。如以希臘、塞浦路斯為代表的經(jīng)濟集群，和以泰國、韓國為代表的經(jīng)濟增長與發(fā)展集群，分別聚焦于數(shù)字化服務(wù)和特定產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

分析揭示出國家人工智能戰(zhàn)略呈現(xiàn)出清晰的區(qū)域性、歷史性和發(fā)展階段性特征。領(lǐng)導(dǎo)者國家關(guān)注核心能力，而其他國家則根據(jù)自身條件和外部影響網(wǎng)絡(luò)，形成各具特色的戰(zhàn)略路徑。

圖1 國家人工智能基礎(chǔ)設(shè)施熱力圖

*圖注：該熱力圖展示了各國國家級人工智能戰(zhàn)略在不同主題上的分布情況?？v軸為國家，橫軸為主題。顏色越深（藍(lán)色）表示該主題在該國戰(zhàn)略中的權(quán)重越高。左側(cè)的聚類圖顯示了戰(zhàn)略相似國家的集群關(guān)系。

圖2 主題、集群、關(guān)鍵詞與對應(yīng)國家

*圖注：該表詳細(xì)解釋了圖1中各主題的內(nèi)涵，列出了每個主題的核心關(guān)鍵詞及代表國家，是理解熱力圖的關(guān)鍵。

（二）次國家級戰(zhàn)略的政策層面

將次國家級政策文件納入分析后，人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者（中國、美國、德國、日本、歐盟）在政策深度層面變得更加獨特，各自形成了幾乎獨一無二的主題，其治理已深入社會經(jīng)濟的各個層面。例如：

1.德國。其獨特性在于對倫理和社會關(guān)切的高度重視，關(guān)鍵詞包括“倫理”、“同意”、“義務(wù)”和“通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例（GDPR）”。

2.美國。其獨特性在于具體的政府機構(gòu)參與和經(jīng)濟導(dǎo)向，提及了國家科學(xué)基金會（NSF）等機構(gòu)，并強調(diào)“基準(zhǔn)”、“版權(quán)”、“專利”等議題。

3.中國。其獨特性在于對基礎(chǔ)科學(xué)、安全和標(biāo)準(zhǔn)化的強力推動，關(guān)鍵詞包括“理論”、“突破”、“深度學(xué)習(xí)”和“防御”。

與此相對，大多數(shù)其他國家則趨向于圍繞幾個基礎(chǔ)性主題進(jìn)行聚合。超過三分之二的國家都高度集中于一個核心主題，可以將其概括為人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的“3C”：能力（Competences）、關(guān)切（Concerns）和性能（Capabilities）。在此基礎(chǔ)上，部分國家進(jìn)入了發(fā)展的第二階段，即監(jiān)管與經(jīng)濟組織階段。這表明，全球人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展存在一個從“基礎(chǔ)構(gòu)建”到“深度治理”的演進(jìn)路徑。

圖3 國內(nèi)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施熱力圖（包含次國家級計劃）

*圖注：該熱力圖的數(shù)據(jù)源包括了所有國家級和次國家級的政策文件。與圖2對比，可以清晰地看到領(lǐng)先國家（如中國、美國、德國）從集群中分離出來，形成獨特的單一主題，而其他國家則趨于聚合。

圖4 國內(nèi)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施：主題詞云

*圖注：該圖以詞云形式直觀展示了圖3中幾個關(guān)鍵主題（尤其是領(lǐng)導(dǎo)者國家獨特主題）的關(guān)鍵詞。詞語大小代表其重要性，生動揭示了各國獨特的治理側(cè)重點。

（三）跨國重要政策層面

最后，研究聚焦所有次國家級文件中最重要的五個跨國政策主題，揭示出全球人工智能治理的共同議程。

1.數(shù)據(jù)集與治理。這是人工智能發(fā)展的基石，是中美歐日等主要參與者的博弈焦點。

2.教育與培訓(xùn)。人才培養(yǎng)是各國共識，在此主題上，中國的文件占據(jù)絕對主導(dǎo)地位。

3.經(jīng)濟。人工智能作為經(jīng)濟增長引擎，是各國普遍關(guān)注的議題，但當(dāng)前敘事更偏向工業(yè)和后工業(yè)領(lǐng)域。

4.合同與產(chǎn)權(quán)。法律與監(jiān)管框架，主要由歐盟及其他奉行多元主義的經(jīng)合組織國家主導(dǎo)。

5.交通。以自動駕駛為代表，集中討論責(zé)任、損害、賠償?shù)葐栴}，歐盟和澳大利亞的文件在這一領(lǐng)域最為突出。

這五個主題的分析進(jìn)一步證實了人工智能戰(zhàn)略的“糾纏”特性。各國在一些基礎(chǔ)議題上存在共識，但在治理模式和具體應(yīng)用監(jiān)管上則展現(xiàn)出不同的路徑依賴和價值取向。

四、結(jié)論與啟示

本研究通過結(jié)合計算科學(xué)與社會科學(xué)的方法，對全球國家人工智能戰(zhàn)略進(jìn)行了系統(tǒng)性分析，得出了關(guān)于“交織敘事”和技術(shù)擴散的三個核心結(jié)論。

首先，全球人工智能戰(zhàn)略格局是多元且復(fù)雜的，并非單一的地緣政治競爭敘事所能概括。我們的聚類分析顯示，除了中美等國的領(lǐng)先地位，還存在基于區(qū)域、歷史聯(lián)系和治理模式的多個戰(zhàn)略集群。這證實了技術(shù)擴散并非簡單的線性模仿，而是在不同社會政治情境下被創(chuàng)造性地采納和重塑的過程。

其次，人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展呈現(xiàn)出階段性特征，領(lǐng)導(dǎo)者與追隨者的戰(zhàn)略邏輯存在根本差異。在政策深度層面，領(lǐng)先國家展現(xiàn)出高度的獨特性和復(fù)雜性。而大多數(shù)國家則聚焦于構(gòu)建基礎(chǔ)能力，其戰(zhàn)略更具共性。這一發(fā)現(xiàn)為理解全球數(shù)字鴻溝提供了新的維度，即政策深度和治理成熟度的鴻溝。

最后，“交織敘事”的理論框架與計算分析的方法論相結(jié)合，為研究復(fù)雜的全球事務(wù)提供了強有力的工具。我們的方法不僅揭示了宏觀的模式，還保留了對微觀細(xì)節(jié)的洞察，實現(xiàn)了“模式”與“粒度”的統(tǒng)一。這證明了將人工智能技術(shù)用于分析人工智能政策，能夠超越傳統(tǒng)研究方法的局限，捕捉到難以觀測的文本內(nèi)在結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)。

總而言之，要理解21世紀(jì)全球技術(shù)治理的復(fù)雜動態(tài)，我們必須超越簡單的二元對立框架，轉(zhuǎn)向一種能夠容納多樣性、交叉性和演化性的“交織敘事”視角。社會科學(xué)與計算機科學(xué)的深度融合，為此提供了前所未有的分析能力，使我們能夠更精確地描繪出各國在全球人工智能浪潮中如何講述自己的故事，以及這些故事如何共同編織出這個時代的全球圖景。

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