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美国人工智能法律政策下的美式“安全观”与中国因应
基金项目(Foundation): 国家社会科学基金年度项目“基于语料库的网络安全话语体系研究”(24BYY151);国家社会科学基金重大项目“建立健全我国网络综合治理体系研究”(20ZDA062)
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发布时间: 2025-08-29
出版时间: 2025-08-29
网络发布时间: 2025-08-29
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摘要:

当前,以DeepSeek为代表的中国大模型正对美国主导的全球人工智能失衡格局发起冲击。国家安全学视角下,美方近年为维护其在人工智能领域的支配性地位与绝对话语权,持续渲染所谓“中国威胁”,运用“泛安全化”话语叙事在非传统领域打造所谓美式“安全观”,意图通过芯片封锁、算力垄断、投资限制等举措遏制中方技术崛起。2025年,特朗普政府为扩大美方技术优势所采纳的“放任型”发展政策更导向美国人工智能产业监管的根本缺位,推动无差别领域“泛安全化”向关键领域“逆安全化”的畸化转变,倾覆技术发展与技术安全间的理据平衡。就此,中方应在总体国家安全观下作出科技、市场与政策等层面的即时回应,遏制美方不当举措对我国产业乃至全人类普遍安全的实质威胁。

Abstract:

DeepSeek and other Chinese large language models(LLMs) are now challenging the unbalanced global artificial intelligence(AI) order dominated by US.From a national-security lens,Washington has amplified the so-called "China threat," using an all-encompassing security narrative to justify chip blockades,compute monopolies,and investment curbs aimed at containing China's rise.In 2025,the Trump administration's laissez-faire tech policy further gutted US AI oversight,shifting blanket "over-securitization" toward a distorted "inverse securitization" that upends the balance between innovation and safety.China should mount an immediate response across technology,markets,and policy under “holistic national security concept" to blunt these US actions and safeguard both its own industry and broader global security.

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(1)“修昔底德陷阱”(Thucydides Trap)的概念由美国政治学家格雷厄姆·艾利森提出,是指当一个崛起中的新兴大国挑战一个已经主导国际秩序的“守成国”时,产生的结构性冲突可能最终引发战争。

(1)技术传播困境(Technology Diffusion Dilemma)指霸权国的技术进步往往带动全球生产力提升,但先进技术一旦过度扩散,新兴国家就能快速追赶。搭便车困境(Free-rider Dilemma)则指霸权国提供的全球公共产品能使所有国家都受益但并非所有国家都愿意按比例承担成本。

(1)诸多理论可证明这一观点,例如Terence Hopkins等学者将霸权分为“霸权上升”“霸权胜利”“霸权成熟”“霸权衰落”四个阶段;George Modelski亦提出“霸权的大循环”理论,指出霸权生命周期均将走向“权势消散”的最终阶段。

(1)海因里希法则(Heinrich Pyramid)又称事故三角理论,是指每发生一起严重事故,背后都可能有29起轻微事故和300起未遂事故,强调预防轻微事故和未遂事故对于避免严重事故的重要性。

基本信息:

中图分类号:D971.2;D822.371.2;D920.0

引用信息:

[1]程乐,龚煊.美国人工智能法律政策下的美式“安全观”与中国因应[J].浙江工商大学学报().

基金信息:

国家社会科学基金年度项目“基于语料库的网络安全话语体系研究”(24BYY151);国家社会科学基金重大项目“建立健全我国网络综合治理体系研究”(20ZDA062)

发布时间:

2025-08-29

出版时间:

2025-08-29

网络发布时间:

2025-08-29

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