AI, Structural Power and Governance Fragmentation: A Systematic Review and the Geopolitical AI Power Framework

当我们谈论人工智能时，对话往往感觉像是美国和中国这两大巨头之间的一场高风险竞赛。我们听闻谁拥有最快的计算机芯片、最强大的软件模型以及最优秀的工程师。这种观点解释了顶层层面的竞争，却忽略了其他所有人正在发生什么。它遗漏了那些并不试图赢得比赛，而是正被拉入一个并非由其设计的系统的国家所面临的现实。这些国家发现自己依赖于由他人控制的数字工具、规则和数据流。这不仅仅是技术问题，而是一种权力的悄然转移。一些国家拥有设定他人必须遵循的操作条件的能力，而另一些国家则只能被迫遵守规则。这种动态正在重塑全球政治经济，创造出一种情况：采用新技术可能会在无意中将一个国家锁定在永久依赖的地位中。

塞维利亚大学研究员阿尔弗雷多·梅雷特（Alfredo Merlet）的一项新研究，深入调查了这种情况是如何发生的。该论文提出了一个简单但深刻的问题：人工智能是如何改变国家间权力平衡的，以及为什么治理这项技术的系统正在走向破碎而非走向统一？为了寻找答案，作者不仅阅读了几篇文章，还对现有研究进行了大规模的系统性回顾。他们检索了两个主要的科学数据库，搜寻了 2018 年至 2026 年间发表的数千条记录。在剔除重复项并过滤掉不符合标准的项后，他们留下了 330 份相关文献。从这个庞大的群体中，他们精选出 49 项研究进行深入研读，分析不同专家如何描述技术、权力和国家控制之间的关系。

综述显示，目前的文献分散在五个不同的组别中，但其中两个组别主导了对话。一组关注“数字主权”的斗争，特别是在全球南方国家——即那些在美中竞争中常被边缘化的发展中国家。另一大组则关注大国之间的监管竞争，例如美国、中国和欧盟，它们正试图为未来制定自己的规则。然而，研究发现，关于强大公司如何提取和使用数据的问题，往往被视为一个独立且脱节的问题。梅雷特认为，这些部分不能孤立地理解。为了阐释全貌，作者提出了一个名为“地缘政治人工智能权力框架”（Geopolitical AI Power Framework）的新框架。该框架连接了三种相互强化的力量，它们共同作用，创造了一个使依赖成为默认结果的系统。

第一种力量是结构性权力不对称。这种观点认为，权力来自于控制系统的基础要素，例如物理基础设施、原材料及其治理规则。在人工智能领域，少数参与者控制着先进的计算机芯片、大规模云计算系统以及数据流动的规则。由于这些资源极难复制，不拥有这些资源的国家必须依赖那些拥有者。这不仅仅是购买产品的问题，而是被迫在由他人设计的结构内运行。第二种力量是技术民族主义碎片化。随着各国意识到自身的依赖性，它们试图通过建立自己的“围墙”来重新夺回控制权。它们通过法律将数据留在境内，禁止外国平台，并试图创造属于自己的技术版本。虽然这看起来是迈向独立的举措，但研究表明，这实际上让问题变得更加严重。世界并没有形成一套统一的全球规则，而是分裂成了不同的阵营，每个阵营都有其互不兼容的标准。没有自身技术的国家被迫在不同阵营间做出选择，从而进一步将其锁定在特定的系统中。

第三种力量是监控资本主义的外部性。这个术语描述了一种商业模式，即公司将人类行为和个人数据转化为产品，以预测并影响未来的行动。在人工智能背景下，这意味着数据从较弱势的国家流向强势国家，并在那里被用于训练那些弱势国家随后必须使用的模型。这创造了一个循环：每当接收到一份数据，主导者就变得更聪明、更强大，而其他国家则对这些基于其数据构建的工具产生更深的依赖。研究表明，这三种力量并非同时发生，而是相互促进。结构性权力允许少数国家制定规则，这导致其他国家分裂成相互竞争的阵营，进而使得任何人更难逃脱支撑原始权力持有者的数据提取过程。

研究表明，这造成了“结构性锁定”。这是一种倾向，而非不可改变的命运，但它是一种强大的力量。一个国家在没有建立自身能力的情况下采用越多外国人工智能工具，日后脱离该系统的难度就越大。研究发现，当主导力量忙于争夺领导权时，真正的故事正在全球经济的中层和底层上演。拉丁美洲、非洲和亚洲的国家正在高速采用这些技术，但往往缺乏审计或替换它们的能力。它们正逐渐被绑定到那些并非由其设计的架构和模型之上，而今天的决策可能会在未来几十年内固定这种依赖关系。综述强调，这并非历史的偶然，而是当前系统设计的结果。

尽管前景暗淡，但这篇论文并不认为情况已无可挽回。作者指出，半边缘国家——即那些既非超级大国也非最贫困国家的国家——仍然拥有一个机会窗口。它们可以通过精心的谈判、建立自身的各种技术能力，以及通过与其他邻国协调来创建区域性解决方案，从而塑造自己的地位。研究指出，一些国家已经在尝试构建自己的路径，这表明依赖是一种可以被管理的抉择，即便这很难。然而，窗口正在关闭。每当一个政府或一家公司在未考虑退出长期成本的情况下采用外国方案时，建立独立性的机会就会缩减。

这些综述的发现既是警告，也是指南。它们表明，关于人工智能的辩论需要超越“谁拥有最好的芯片”或“谁拥有最大的模型”这一层面。真正的问题在于，谁控制了使用该技术的条件。对于像智利这样的国家，或者任何处于类似地位的国家来说，问题不再仅仅是效率问题。问题在于谁拥有模型、数据存储在哪里，以及离开的代价是多少。研究结论指出，人工智能的全球治理之所以出现碎片化，是因为结构性权力、监管竞争和数据提取这三种力量正在相互强化。除非有刻意的努力来改变这一循环，否则世界正朝着一个由少数参与者制定规则、其余人只能跟随的未来迈进。这项研究提供了一张清晰的地图，展示了我们是如何走到这一步的，并暗示理解这些机制是确保人工智能的未来不成为全球大多数人永久陷阱的第一步。