人工智能时代数字贸易安全的内生困境与中国应对（下）

规则之困：人工智能时代数字贸易安全治理国际比较与启示

人工智能嵌入下数字贸易安全的内生困境并非某一国家所独有，而是人工智能时代全球数字贸易治理共同面临的结构性难题。然而，各国在技术禀赋、制度传统和价值取向上的差异，决定了其回应方式迥然有别。各国基于自身国情开展的制度试验，构成当前全球数字贸易安全治理的多元治理格局。

(一) 美国：数字主权引领下的“进攻型治理”

为实现本国安全利益最大化，美国以“数字霸权”为核心价值导向构建了规则输出、标准垄断的治理体系。这一范式以市场为主导，政府监管相对克制，通过国内法域外效力和区域协定规则输出，将美国标准塑造为国际标准，以实现治理规则扩张意图。具体表现为，在数字主权引领下，通过《美国一墨西哥—加拿大协定》《印太经济框架》等区域协定强制推广美国标准，其所谓的“国际协调”实质上是单边规则的对外施加。随着人工智能深刻嵌入数字贸易，美国明确将海量个人数据和前沿人工智能模型视为关乎国家贸易安全的“数字石油”。其核心主张是数字贸易不仅要遵守商业规则，还必须服从于美国的“数字主权”审查，即确保其战略资产不会被潜在对手用于增强人工智能能力或进行威胁美国贸易安全的活动。

早在 2018 年，美国颁布的《澄清境外数据合法使用法案》就已经授权美国执法机构跨境调取存储于境外服务器的数据。该法案不仅将数据跨境流动与贸易安全深度绑定，还使美国得以合法获取全球数据资源，稳固其在人工智能引领数字贸易领域的霸主地位，如 OpenAI、Google 等企业皆利用这一规则将全球用户数据纳入人工智能模型训练池。2023 年，美国国家标准与技术研究院推出以风险管理为核心的网络安全框架，强调企业自愿采用、市场驱动。在此框架下发布的《人工智能风险管理框架 1.0》，将美国的价值观和技术理念植入全球数字贸易治理中人工智能应用的底层逻辑。2025 年，美国以《赢得竞争：美国人工智能行动计划》为顶层战略，以《人工智能扩散框架》和《全面对外投资国家安全法案》为具体实施工具，构建起全球人工智能生态下“美国领导、盟友畅通、对手封锁”的数字贸易安全系统。这一系列行动体现了美国“进攻型治理”的主要特点，即依托敏捷和快速响应的技术在全球范围内推行美国利益优先。此时，隐私保护往往也要让位于国家安全和商业利益。“美式模板”体现了“谁掌握了核心技术标准和规则制定权，谁就掌握了数字贸易安全治理的主导权”的理念，这种进攻性策略短期内有利于维护美国数字霸权，但长期将加剧全球治理的阵营化和碎片化，迫使其他国家在依附与抗衡之间作出选择。

(二) 欧盟：人权保障优先的“防御型治理”

欧盟数字贸易安全治理的价值导向是“人权优先”，与美国“创新优先”的逻辑不同，欧盟认为技术进步不能以牺牲人的基本权利为代价。其治理策略的核心是以保护个人数据为目标，构建一套全球最为严格和全面的规则。2018 年，《通用数据保护条例》将个人信息安全上升为基本权利，限制向保护水平不足的第三国传输数据。这要求人工智能系统训练数据必须合法获取，个人数据用于模型训练需征得同意，对数字贸易场景下的模型开发者而言构成严峻的合规性挑战。2022 年通过的《数字服务法案》和《数字市场法案》均要求强化平台算法安全责任、提高算法透明度，体现了对数字贸易人工智能算法安全的重视。2024 年，欧盟出台的《人工智能法案》是全球首部综合性人工智能监管法规，采用风险分级对人工智能系统进行全链条监管，要求跨境数字贸易中的人工智能产品必须满足透明度和可追溯性要求，并明令禁止利用算法实施歧视性贸易行为。这一系列法案体现了欧盟以人为本、风险预防的治理理念。

2025 年，特斯拉计划在欧洲推出完全自动驾驶系统，但遭到了欧盟的严格审查。审查不仅涉及车辆硬件安全，还包括人工智能算法的合理性、训练数据的合法性、是否存在算法歧视等问题。这表明欧盟的安全治理已超越对技术先进性的关注，转而追问技术是否“可信”，是否符合其关于安全、公平、隐私的价值观。“欧式模板”以人权保障为价值底色，以风险分级为制度工具，构建了全球最为严格的数字贸易安全治理框架。从《通用数据保护条例》到《人工智能法案》，欧盟将个人权利保护作为数据跨境流动和算法应用的底线，并通过“布鲁塞尔效应”将这一标准向外辐射，形成以规则为壁垒的“防御性扩张”——以严格标准构筑市场准入门槛，倒逼他国向欧盟规则看齐。这种严格的安全合规要求虽然可能抑制企业短期创新活力、增加跨境贸易成本，但其确立的“可信人工智能”标准正在成为全球市场的准入门槛。

(三) 中国：统筹发展和安全的“平衡型治理”

与美国“进攻性技术霸权”、欧盟“防御性人权保护”的治理范式不同，中国在人工智能和数字贸易安全领域探索出一条独特的以“统筹发展和安全”为核心导向、以普惠包容为价值底色的道路，其目标是在维护数字主权的同时推动安全和开放的动态平衡。《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》并行，确立了数据分级分类这一包容性举措，为不同类型的数据需求提供差异化的制度安排，成为数字贸易中人工智能企业进入中国市场必须遵守的基本规则。2022 年出台的《数据出境安全评估办法》设定数据出境安全评估准入门槛，促进数据跨境安全、自由流动；2023 年施行的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，对模型训练数据、内容标识、安全评估等方面提出明确要求；2024 年出台的《促进和规范数据跨境流动规定》明确国际贸易、跨境运输等领域免予申报安全评估的适用场景，为合规开展人工智能模型训练提供便利。这些法律法规和政策性文件共同勾勒出中国在人工智能和数字贸易安全治理中的平衡性和普惠性原则，从最初以安全为核心的严格设限，逐步迈向兼顾效率和安全的差异化数据管理制度，回应了人工智能时代数据跨境流动的现实需求。

“中国路径”的“平衡型治理”理念体现了对安全和发展的灵活协调以及对多元利益的高度包容，既非无条件的数据自由流动，亦非绝对的隐私优先，而是在不同场景、不同风险等级下寻求差异化的制度安排。然而，“中国路径”仍面临国际规则话语权不足、标准互认机制缺失、关键技术创新能力薄弱等多重挑战。

(四) 人工智能时代治理范式的演进趋势和“中国路径”的独特价值

美、欧、中三种治理范式的分野，根源在于各自对安全和发展关系的不同理解，以及对技术和价值位序的差异化选择 (见表 1)。“美式模板”出于美国利益考虑在全球范围内推广符合其利益诉求的数字贸易规则，并将其作为国家层面的重要战略，以争夺数字贸易和人工智能领域的全球主导权，主张数据自由流动。“欧式模板”关注个人隐私的保护，即使在人工智能开放生态下也坚持数据安全优先。欧盟的数字贸易开放程度相对美国而言较低，安全治理要求较高。“中国路径”的灵活性和包容性更适应新兴经济体需求，为缔约国提供多样化的选择，数据分类分级、试验先行等路径为发展中国家提供借鉴，其治理体系虽起步较晚，但具备极大创新性和重构国际安全规则的潜力。

治理范式的多样性源于不同的价值取向和制度安排，人工智能时代的最优治理路径应是在坚持非歧视原则的基础上实现安全、发展和开放的动态平衡。“中国路径”的“平衡型治理”理念的独特性在于摒弃了西方贸易保护主义理论对绝对安全的追求，强调立足于人民需求、国情实际和世界愿景，追求全球数字贸易的“共同安全”。这一理念展现了不同于美欧的第三种模式——以包容性容纳多元制度禀赋的差异，以普惠性共享数字贸易发展红利，以平衡性统筹安全和开放的张力。但“中国路径”仍面临国际规则话语权和国际互操作性不足、关键技术创新能力薄弱及区域发展失衡等多重挑战，这要求中国在坚持自身治理逻辑的同时增强与国际规则的互操作和衔接，在《区域全面经济伙伴关系协定》框架下推动规则协调，在申请加入《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》和《数字经济伙伴关系协定》过程中主动对标高标准规则，并依托“数字丝绸之路”推广中国治理经验，以提升在全球数字贸易安全治理中的话语权。

应对之策：迈向“韧性治理”的中国数字贸易安全治理转型路径

(一) 以制度型开放对接国际高标准数字贸易规则

主动对接国际高标准数字贸易规则，既是回应外部规制压力的现实需要，又是将开放压力转化为数字贸易安全治理制度创新动力的战略选择。中国应以申请加入《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》和《数字经济伙伴关系协定》为契机，在开放高地先行试点，逐步形成与人工智能时代相适应的规则体系。

1.在开放高地试点数据跨境流动沙盒机制

借鉴《数字经济伙伴关系协定》中关于“数据流动沙盒”的制度设计，在海南自贸港、上海临港新片区等地率先探索“数据出境正面清单”(白名单) 制度。对于不涉及国家安全、公共利益的非敏感商业数据，允许企业依据标准合同范本实现合规跨境传输，以降低因国内规则与国际标准不匹配导致的合规成本。沙盒机制为制度创新提供容错空间，可在封闭环境中测试人工智能驱动型贸易场景下的数据流动规则有效性，待经验成熟后再向更大范围推广。这一路径既回应了企业对数据跨境流动效率的诉求，又符合中国统筹发展和安全的理念追求，有助于破解“数据聚合是人工智能效率之源、也是风险之源”这一同源悖论。

2.以多边主义立场限缩安全例外条款的泛化适用

针对部分国家滥用“基本安全利益”实施技术封锁的倾向，中国应倡导遵循“善意原则”和“最低表面合理性”审查标准，推动安全例外条款的合理解释和适用。具体而言，中国应在双边及诸边贸易协定谈判中明确主张援引安全例外条款应遵循比例原则，即措施的限制程度不得超出保护所涉安全利益的必要范围。同时，推动建立安全例外适用的磋商机制，为成员国提供表达关切、寻求澄清的制度化渠道，防止安全例外被异化为针对人工智能产品和服务的歧视性准入壁垒。

3.动态更新数据分级分类标准

结合人工智能应用场景下的新型安全风险，对《中华人民共和国网络安全法》《数据出境安全评估办法》等现有法律法规和政策性文件进行适应性修订，逐步明确“重要数据”的具体范围和判定标准。例如，可区分“用于模型训练的非个人聚合数据”和“包含个人隐私的原始数据”，对前者在脱敏处理后提供更为便利的出境通道。数据分级分类应建立动态调整机制，根据人工智能技术发展状况定期评估现有分类标准的适用性，及时增补新型风险类别、调整过严或过宽的规定。同时，为数据出境安全评估设置合理的豁免阈值，将审查资源集中于具有重大安全风险的出境场景，避免因规制过度抑制人工智能赋能的数字产品和服务出海。

(二) 构建公私协同的人工智能供应链安全跨国信任机制

算法黑箱和供应链断供风险难以单纯依靠政府间对话化解，需要将治理重心下沉至企业和行业层面，通过市场化主体协同合作构建跨国信任纽带，以公私协同对冲地缘政治不确定性。

1.探索建立“联合安全实验室”实体化运作机制

由龙头数字企业联合海外运营商、东道国监管机构及第三方检测认证机构共同组建联合安全机构，围绕人工智能模型可解释性、算法偏见等关键议题开展常态化测试和评估。在保障商业秘密的前提下，“联合安全实验室”可向合作伙伴开放源代码审计接口，提供分级权限的可解释性报告，使算法决策过程从“黑箱”变为可验证的信任依据。这一模式既避免了政府强制披露源代码可能引发的商业利益冲突，又为企业提供了向监管机构和合作伙伴证明技术可信的制度化渠道。

2.推广硬件级安全模块的供应链可信验证

在物联网设备、智能网联汽车等前沿领域，加快芯片设计和制造环节的自主技术突破，推广内置“安全芯片”和“可信根”的硬件级安全模块。硬件级信任锚点的核心优势在于其不可篡改性，安全模块在芯片制造阶段即被固化，任何试图篡改或植入后门的行为都会留下可追溯的物理痕迹。将数字供应链的安全防线从软件合规管理延伸至硬件层面的可信验证，可以有效缓解核心软硬件断供带来的系统性冲击，实现从数据源头到应用终端的全流程可信供应链体系建设 [24]。

3.创设基于“企业白名单”的跨境互信通道

依托行业协会和重点贸易伙伴国对口组织，建立面向人工智能产品和服务的“企业白名单”互认机制。对经双方权威机构联合评估达标的企业，在贸易环节给予通关便利和程序简化，以市场化主体的信用积累替代重复性合规审查。这一机制的有效运行需要三个支撑条件：评估标准的透明化和互操作性、评估结果的定期复核和动态调整、争议发生时的联合调查和责任认定。通过将信任构建从国家间宏观博弈下沉为企业层面的微观积累，可以形成可持续的跨国监管互信。

(三) 建立数据出境和算法应用的全流程动态监管体系

人工智能时代的安全风险具有显著的演化性和级联效应，传统以事前审批为核心的静态监管模式难以有效应对人工智能驱动型数字贸易中动态演变的各类风险。监管体系需要向覆盖全流程的动态风险防控模式转型，将安全监管嵌入数字贸易各环节。

1.实施数据出境全过程动态预警机制

推动数据出境从“准入管理”向“全过程管理”转变，以可追溯性应对风险演化性。在现有数据分类分级框架下，运用区块链、隐私计算等技术手段对出境数据的访问主体、使用目的、流转路径进行实时记录和存证，建立数据异常流动的风险预警机制。全过程管理的核心在于实现可追溯：当风险事件发生时，监管机构能迅速定位数据泄露源头、追踪数据滥用路径、明确责任主体边界。这要求企业在数据出境前建立完善的内部合规档案，出境过程中保持与监管机构的信息互通，出境后接受定期合规审计。

2.构建数据出境互认审计机制

建立数据出境互认审计机制，以制度互信降低合规成本。在对接高标准数字贸易规则过程中，主动与共建“一带一路”国家建立双边或多边数据保护水平的等效认定，降低企业因重复合规审查产生的制度性成本。互认审计的基本目标是实现“一次评估、多方认可”，经一国权威机构评估达标的企业在其他成员国开展类似业务时不需要重复提交合规材料。这一机制的建立需要解决评估标准的协调统一、审计结果的互信互认、监管信息的跨境共享等技术难题，可考虑在《区域全面经济伙伴关系协定》框架下先行试点。

3.实施“算法备案 + 动态审计”双轨监管

实施“算法备案 + 动态审计”双轨监管，以透明性破解算法“黑箱”。要求跨境电商披露推荐算法、动态定价算法、信用评估模型等核心算法的基本原理和训练数据来源，建立算法“身份档案”。在此基础上，授权国家级评测机构或第三方专业机构进行“黑箱”抽检，重点审查歧视性定价、算法合谋、数据投毒等破坏市场秩序的违规行为。对于金融、医疗、交通等高风险领域的跨境算法应用，可探索建立“算法影响评估”制度，规定企业在算法上线前进行风险自评和合规承诺，并根据风险等级确定动态审计的频率和深度。

(四) 以“可信人工智能”评测推动国内标准国际化

人工智能标准的制定权已成为全球数字贸易安全规则博弈的前沿阵地。中国应从被动接受合规准则转向主动参与规则制定，以“可信人工智能”为核心推动国内优势标准走向国际，以多边规则制衡单边主义倾向。

1.构建自主全面的“可信人工智能”标准评测体系

整合工业和信息化部、中央网络安全和信息化委员会办公室、国家标准化管理委员会资源，依托中国信息通信研究院等机构，加快制定涵盖数据隐私、算法透明、伦理安全等维度的国家标准。这套标准应充分吸收中国在算法公平、内容安全治理方面的实践经验，将“发展负责任的人工智能”理念转化为可量化、可测试的技术指标。在可信维度界定上，明确准确性、公平性、透明性、可问责性等核心要求的操作化定义;在评测方法上，建立标准化的测试数据集、基准模型和评估流程，确保评测结果的客观性和可重复性。

2.细化“可信人工智能”技术评估规范并推动国际互认

在算法可信层面明确对抗样本防御、模型加密保护、数据投毒检测等技术的评估规范，在数据隐私可信层面细化差分隐私、联邦学习等技术的合规要求。待国内标准体系趋于成熟后，将该标准提交至国际标准化组织、国际电工委员会，推动其成为与欧美主流标准并立的国际选项。标准国际化的关键在于向国际社会展示中国标准在隐私保护、公平保障、风险防范等方面能够达到与欧美标准同等的效果，且在某些技术维度上具有比较优势。

3.借助数字贸易平台推广中国标准

鼓励具有全球影响力的平台企业，在海外业务中主动采用中国的“可信人工智能”标准。平台企业是数字贸易的实际运行者，其技术选择具有显著的市场示范效应。将符合中国标准的人工智能风控模型作为平台服务的“安全基座”，向海外商家和用户展示其在反欺诈、隐私保护方面的等效性，可以逐步建立国际市场对中国标准的认知和信任。通过“企业标准一行业标准一国际标准”的升级路径，将中国在超大规模市场实践中检验有效的人工智能治理方案，转化为全球数字贸易体系的公共产品。

(五) 推动全球共治导向的数字安全多边协作平台建设

面对全球数字贸易安全治理的碎片化和人工智能领域“智能鸿沟”的持续扩大，中国应秉持人类命运共同体理念，依托“数字丝绸之路”建设，推动构建开放包容、共商共建的数字安全多边协作平台。

1.建立制度型合规能力援助机制

向伙伴国家系统输出中国在数据分类分级管理、网络安全审查、算法安全评估等方面的立法经验和监管技术，协助其构建契合本国国情的数字贸易安全治理框架。能力援助的基本目标在于帮助伙伴国家建立规则框架，并培养其自主运行规则的能力。通过制度输出的透明化和本地化适配，一方面降低中国企业出海面临的制度不确定性，另一方面提升东道国自主防范数字贸易安全风险的能力，实现互利共赢。

2.构建跨境威胁情报协同响应网络

依托华为、中兴等企业在海外长期部署的网络安全运营中心，与伙伴国家的计算机应急响应小组建立常态化、自动化的威胁情报快速通报渠道。情报共享的核心价值在于提前预警、协同防御，当一国发现新型攻击手段或安全漏洞时能够第一时间通报网络中的其他国家，使各方都能提前采取防范措施。同时，建立应急资源快速调度机制，在网络攻击发生时实现跨国协同响应，将单点防御转化为区域协同防御。

3.创新数字安全人才本地化培育模式

参照华为 ICT 学院的成熟经验，在共建“一带一路”国家系统开展数字安全技能培训项目，面向政府监管人员、企业技术人员、高校师生等多元主体，培养兼具数字技能和安全素养的本地化专业人才。人才培育的长期价值在于为伙伴国家建立可持续的安全能力。在联合国框架下，倡导制定顺应人工智能浪潮的普惠性数字贸易安全治理公约，联合广大发展中国家推动形成具有法律约束力的国际文书。该文书应明确禁止利用人工智能威胁他国数字贸易安全，在共商共建共享中塑造开放包容的数字贸易安全治理新范式。

| 来源：《改革》2026 年第 4 期 / 马述忠、黎绍凯、黄姿潆

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