2026年7月，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海成功举办，大会形成了多项重要会议成果，为全球人工智能发展和治理注入新动能。当前，以生成式人工智能为代表的新技术快速发展，正在重塑高等教育知识生产与传播方式，同时，对伦理规范、数据安全、数字素养等提出了更高要求。放眼全球，国际组织和各国都在推动高等教育领域的人工智能治理，共同形塑负责任地使用人工智能的高等教育未来图景。

　　2026年已成为全球人工智能治理从原则走向实践的重要一年。7 月在上海举办的世界人工智能大会（WAIC）暨人工智能全球治理高级别会议，专门设置 “人机共育・重塑大学” 人工智能 + 教育分论坛，汇聚多国政府、高校、国际组织代表，围绕高等教育场景下人工智能的风险治理、人才培养、伦理规范形成多项共识成果清华大学。放眼全球，在美国，一项联邦法案正在讨论中，白宫正在讨论一个框架，用于在发布前审查前沿模型。在欧洲，《人工智能法案》已进入实施阶段，越来越多的条例现已生效。联合国于今年7月在日内瓦召开了全球人工智能治理对话的首次完整会议，开启了与2027年5月纽约会议的持续合作进程。这一系列事态表明，人工智能治理已从“要不要管”的讨论阶段全面进入“怎么管、谁来管、以什么标准管”的制度落地期，而高等教育作为 AI 科研创新、人才供给、伦理实践的核心场域，正成为各国与国际组织治理博弈的重要实践场。

　　一、美国人工智能治理的特征

　　美国治理格局呈现“联邦松绑创新、州级严守底线”的特征。联邦层面，2025 年 1 月特朗普签署第 14179 号行政令（EO 14179），废除拜登政府第 14110 号行政令（EO 14110），政策重心从 “安全优先” 转向 “创新优先”；7 月发布《赢得 AI 竞赛：美国人工智能行动计划（Winning the Race: America’s AI Action Plan）》，确立 “加速创新、建设基础设施、引领全球标准” 三大支柱；12 月，24 家 AI 企业加入创世纪计划（Genesis Mission），聚焦算力基础设施共建。进入 2026 年，联邦立法建规明显提速：3 月，参议院推进《人工智能基础模型透明度法案（AI Foundation Model Transparency Act）》，要求开发者向联邦贸易委员会（FTC）提交模型架构、训练数据、红队测试等关键信息；1 月，商务部国家标准与技术研究院（NIST）下属人工智能标准与创新中心（CAISI）全面运行，6 月发布《AI 标准路线图（2026 年版）》；3月，FTC 成立 AI 执法特别工作组，打击 AI 产品虚假宣传；7月，白宫管理与预算办公室（OMB）发布联邦 AI 采购与部署统一标准，为高校与市场树立合规标杆。

　　联邦层面高等教育相关治理逻辑体现为创新优先。依托国家人工智能研究资源（NAIRR）试点向高校开放大型算力与开源模型，减少行政规章对高校生成式 AI 教学科研探索的约束，鼓励高校自主开展 AI 科研与教学实践。“创世纪计划” 首批项目于 2026 年5月动工，24 家企业承诺三年投资超 500 亿美元，并配套实习岗位、课程开发资源，形成产业‑高校协同的 AI 人才宏观培养路径。联邦政府自身也扩大 AI 相关岗位招聘，人才需求从底层技术研发向 AI 系统部署、算法治理、伦理评估等复合型岗位延伸。

　　与此同时，联邦与州的宪政冲突进入司法对决阶段。得克萨斯州负责任人工智能治理法案（TR‑AIGA）于 2026 年生效，将教育招生、学术评价列为高风险场景，强制要求算法偏见测试与风险管理；科罗拉多州 SB 205 修订为SB 26‑189 法案，核心义务保留，实施时间延后至 2027 年。联邦司法部于 2025 年 12 月发布《统一国家政策框架》行政令，成立 AI 诉讼特别工作组，依据宪法 “商业条款” 起诉科罗拉多、加州等地方法规；2026 年 5 月举行首次听证会，预计下半年作出初审判决，相关案件最终可能由联邦最高法院裁决。对美国高校而言，联邦鼓励创新、州级强化合规的双重压力，使跨州办学与 AI 应用面临显著的合规不确定性。

　　二、欧盟人工智能治理的特征

　　欧盟《人工智能法案（AI Act）》以风险分级监管为核心，对高等教育领域形成直接制度约束。通用大模型方面，通用人工智能模型（GPAI）合规义务自 2025 年 8 月生效，要求开发者披露训练数据版权来源、模型评估结果与能源消耗；2026 年 8 月起，欧盟人工智能办公室（AI‑Office）正式获得执法权，可开展调查、调取文档并实施处罚，标志 GPAI 规则进入可追责阶段。2026 年新增 AI 生成内容透明度强制要求，AI 生成图像、音视频须添加机器可读标记，高校教学材料与 AI 客服均需向使用者明确告知 AI 使用状态。

　　高风险系统方面，2026 年欧盟通过《AI 综合修订法案（AI Omnibus）》，将教育类高风险系统（招生录取、学术评估、自动化打分）的强制合规评估义务延后至 2027 年 12 月实施，但监管框架保持不变：相关系统仍需完成基本权利影响评估，落实数据治理、偏见排查、人类监督机制，禁止使用种族、性别、宗教等敏感特征数据训练教育 AI 模型。2026 年欧盟委员会发布教育领域专项实施指引，提供风险评估模板与伦理审查操作规范，引导高校提前开展合规准备。

　　在 AI 人才宏观培养层面，监管倒逼高等教育学科体系迭代。《人工智能法案》催生 AI 合规官、算法审计师等新兴岗位需求。数字欧洲计划（Digital Europe Programme）持续投入，推动高校开设技术‑法律‑伦理交叉课程；2026 年进一步推进AI 技能学院（AI Skills Academy）试点，面向高校学生与从业者开展负责任 AI 与合规能力培训，同时完善全欧人才流动网络，补齐区域发展短板。

　　三、联合国人工智能治理的特征

　　联合国代表多边主义协商路径，不具备法律强制约束力，致力于搭建常态化对话平台，弥合各国治理分歧，重点兼顾发展中国家的技术权益与发展诉求。

　　2026 年 7 月，依托联合国大会决议授权，首届全球人工智能治理对话（Global Dialogue on AI Governance）全体会议在日内瓦召开，193 个会员国、国际组织、企业、高校与民间社会代表共同参与，围绕算法问责、算法歧视、AI 对教育与就业的冲击、全球规则互操作性等议题展开磋商。会议同步发布联合国人工智能独立国际科学小组首期评估报告，为多边讨论提供科学依据；会议确立长效运行机制，第二届对话定于 2027 年 5 月在纽约联合国总部举行，标志联合国 AI 治理从倡议阶段迈入制度化多边协作阶段。

　　在AI能力建设方面，联合国将缩小 AI 南北差距作为核心议程。2026 年伴随日内瓦对话启动，全球人工智能能力发展网络正式设立，面向发展中国家输出治理经验、算力资源与人才培养支持，重点助力欠发达地区高校搭建 AI 教学、科研与合规体系。联合国同时推动筹备全球 AI 专项基金，为发展中国家基础设施建设与人才培训提供资金支持。2026 年 9 月联合国大会期间，AI 治理再次列入领导人高级别议程，重点推进多边协调、AI 军事化风险防控与发展中国家能力建设落地。

　　四、全球人工智能治理实践对高等教育领域的启示

　　2026 年全球 AI 治理从原则走向落地，美国、欧盟、联合国三条路径，为高等教育人工智能治理提供多重参照。第一，创新发展与风险防控需要动态平衡。美国模式展示出过度偏向创新会带来算法歧视、学生权益受损的隐患，而欧盟严格的硬法监管也会对高校科研经费、技术应用带来较高合规成本，各国高校需要立足自身制度环境，寻找学术自由与风险规约之间的平衡点。第二，高等教育 AI 治理不能只依靠技术手段，需要学科与人才体系支撑。欧盟经验表明，AI 伦理、算法合规人才供给，是制度落地的前提，高校应当推动技术、法学、教育学、伦理学交叉融合，培养既懂 AI 技术又理解教育规律的复合型人才。第三，全球高等教育 AI 治理存在显著的发展鸿沟。发达国家高校已经拥有算力、算法审计、伦理审查的完整条件，大量发展中国家高校尚缺乏基础技术条件，联合国框架下的能力建设合作具有现实必要性。第四，高等教育机构自身要主动承担治理主体责任。外部法律、政策只是外部约束，高校内部的学术伦理规范、AI 教学使用指南、招生评价算法审查机制，才是 AI 在教学科研场景向善应用的微观基础。2026 上海世界人工智能大会 “人机共育・重塑大学” 论坛也提出共识，AI 时代大学的核心使命不会被技术替代，育人价值塑造、批判性思维、创造力培养，应当成为高等教育应对人工智能变革的立足点。

　　面向未来，人工智能治理的核心挑战不再是 “是否监管”，而是如何实现规则协调、标准互认、落地可行。唯有在尊重各国发展差异的基础上加强多边协作，在鼓励技术创新的同时守住安全与公平底线，才能推动人工智能真正向善、普惠、可持续发展，为全球教育、经济与社会进步提供稳定可靠的制度保障。