“The next frontier of digital inclusion is not access, but agency.”
多年来，关于人工智能的讨论很大一部分都围绕“接入”展开：谁拥有网络连接，谁能够使用模型，哪些机构具备算力，又有哪些人群能够接受相关培训。这个框架依然重要，但已经不足以解释正在发生的变化。
联合国开发计划署（UNDP）本周在讨论非洲数字未来时给出了一个明确表述：“数字包容的下一条边界不是接入，而是能动性。” 衡量包容程度的标准因此发生了移动：重点不再只是连接了多少人，而在于人们能否把连接转化为学习、收入、创新以及对经济活动的实质性参与。[1]
“能动性”很容易被理解为个人能力。但本周几个案例呈现出更复杂的图景。行动能力依赖物质基础设施、制度、积累的知识、分类体系，以及足以支撑行动的稳定关系。
个人需要的不只是培训。公共行政机构需要的不只是一件工具。两个围绕同一项技术展开竞争的国家，也需要超过技术能力本身的机制，才能把竞争维持在可管理的边界内。
人工智能正在把能动性变成一个基础设施问题。
从接入到能够行动
UNDP 的论述始于一个悖论。非洲拥有全球最年轻的人口，也拥有巨大的潜在技术人才储备，但对人工智能、数据或网络安全人才的培养，并不会自动转化为经济能力。
就业机会、实践经验、导师网络、专业关系、融资，以及实际可用的工具同样不可或缺。UNDP 用一个简单的关系式概括这一点：人才需要工具，工具也需要人才。[1]
能动性由此从个人属性转向使行动成为可能的关系系统。
UNDP 的另一份报告让这种关系变得更为具体。该机构已在肯尼亚、马拉维、卢旺达、南非、多哥和赞比亚部署本地人工智能算力。9 月 17 日发布的报告关注一个核心过程：如何把先进计算基础设施的投资转化为可持续的国家能力与公共价值。[2]
机器位于一国境内，并不会自动生成技术主权。
六个部署案例表明，有效使用算力还需要可访问的数据、能够运维系统的人员、明确的制度责任、治理与网络安全安排、可持续融资，以及从优先应用走向实际公共服务的清晰路径。六国共识别出 21 个人工智能应用方向；卢旺达另行确定了分布在八个领域的 42 项优先应用。[2]
基础设施只有在机构能够维护、引导并决定其用途时，才会转化为真正的行动能力。
由此可以区分本地化与能动性。GPU 可以位于一个国家境内，而这个国家仍未必能够控制其运行的模型、拥有适配的数据、持续维护基础设施，或获得由此产生的大部分经济价值。
UNDP 此前已经用“主权”的语言提出了同一组张力：谁从非洲数据中获益，谁建设数字公共产品，又是谁控制用于医疗、农业、金融或教育的基础设施。[3]
从人类学角度看，值得追踪的是那些把“本地部署”转化为真正自主能力的关系。
能动性并不是孤立拥有的属性，而是被组装出来的。
当经验被转化为“用例”
类似的过程也发生在公共行政体系内部。
Apolitical 在 Google.org 支持下于 7 月 8 日推出 Government AI Navigator。上线时，这一平台汇集了来自 50 多个国家政府机构的 300 个人工智能项目，帮助公共部门了解哪些尝试有效、哪些失败，以及每个案例背后有哪些可以直接联系的人。[4]
它同样从一种制度性行动能力不足出发。根据 Apolitical 的调查，约 40% 的公共部门人员在启动新工作之前，需要花费一周或更长时间搜集比较证据。与此同时，不同政府可能正在处理高度相似的问题，却并不知道另一个地方已经积累了相关经验。[4]
Apolitical 的回应是积累并共享经验，以减少这种重复。
然而，要让经验跨越制度环境流动，必须先完成一个不那么显眼的操作。
一个发生在赫尔辛基、内罗毕、新加坡或西班牙某个小型地方行政机构中的项目，都嵌入特定的法律、预算结构、劳动关系、数据系统、技术能力与行政文化。要把这种经验变成一个可以迁移的“用例”，就必须判断哪些部分属于核心，哪些部分可以被舍弃。
案例于是从一段经验转化为一种分类。
预算、技术方案、成果和指标很容易变成可比较的字段。内部阻力、劳动协商、非正式关系、公众期待，以及决定项目能否推进的政治偶然性，则更难被搬运。
一个多世纪前，马克斯·韦伯在分析法理型科层制时已经描述过其中一种关键机制：通过明确权限、相对非人格化的规则、书面记录与档案，把具体情境转化为可行政处理的事项。行政体系之所以获得行动能力，部分正是因为它能够让不同案例变得可比较，并通过相对稳定的程序加以处理。[14]
Government AI Navigator 把这种逻辑推向另一尺度。一个案例若要从其原有环境进入另一环境，首先必须被转译为可检索、可比较的信息。
这也触及 Geoffrey Bowker 与 Susan Leigh Star 对科学和医学分类基础设施的研究。比较性使知识能够流动，但同时要求制度决定哪些特征值得保留，哪些会被排除在外。[15]
Government AI Navigator 不只是让知识在不同官僚体系之间流动。它也在参与稳定一种标准：什么才算关于公共人工智能的“有用知识”。
由此出现一个关键问题：当一项情境化实践被转化为“用例”时，究竟还有什么被保留下来？
当行动主体从国内官僚体系转向彼此竞争的技术强国时，同样的基础设施组装逻辑进入了另一尺度。
华盛顿，以及围绕人工智能建构一段关系
9 月 23 日至 25 日，习近平对美国进行国事访问。这里的分析有意只使用中国官方机构与官方媒体对这次访问的报道。这个语料自身的高度一致性正是分析对象的一部分。它不仅描述会晤，也展示中国国家机构如何把这场会晤组织为一个可理解的叙事。
礼仪性的政治表演存在于双方。这里观察的是中国官方语料如何组织并解释这些场景。
人工智能在这一叙事中占据明确位置。
在与唐纳德·特朗普的会谈中，习近平把中国和美国描述为人工智能能力都很强的国家，既存在竞争，也存在合作空间。中方叙事主张就人工智能的风险与收益保持对话，防止滥用，并确保技术发展始终处于人类控制之下，坚持以人为本、推动人工智能造福人类。[5]
目前，这首先是中国官方报道赋予习近平立场的语言，还不能被视为双方已经共同接受的规范。
而且，这一语言并非始于华盛顿。中国外交部门多年来一直在自主武器和人工智能军事应用的国际讨论中强调“人类控制”。2024 年的一份立场文件明确要求相关武器系统处于人类控制之下，并将人设定为最终责任主体。[9]
华盛顿因此把一种既有的中国治理语汇带入新的双边关系场景。
访问产生了更具体的制度结果。中美同意建立人工智能对话机制，下一轮对话将在 11 月举行；双方还同意建立人工智能事件沟通渠道。与此同时，两军同意尽快签署加强危机沟通与预防的谅解备忘录。[6]
人工智能由此进入一个新的政治类别：两大强国认为，它已经需要持续、制度化的沟通机制。
中国官方报道把这些机制放进一个更大的稳定性生产框架之中。
仪式、互惠与信任
习近平抵达安德鲁斯联合基地时受到军礼欢迎，现场奏中美国歌并鸣放 21 响礼炮。第二天，白宫欢迎仪式包括军乐、荣誉仪仗队检阅以及战机飞越。[7] [8]
同一套叙事中还出现了其他交换形式。习近平重新唤起中美在第二次世界大战期间并肩作战的共同记忆，并宣布未来五年中国将邀请 10 万名美国青年来华交流学习。他还把即将前往亚特兰大动物园的“平平”和“福双”两只大熊猫称为连接两国人民的“友谊使者”。[8]
大熊猫、青年交流、共同战争记忆、军事礼仪，以及人工智能事件沟通渠道，看起来属于不同世界。中国官方叙事却把它们放在同一种关系劳动之中。
在这里，马塞尔·莫斯可以提供一个有限而有效的视角，而无须把外交交换直接等同于《礼物》中的经典结构。给予、接受与回赠所生产的不只是物品流动，也包括关系本身。[16]
另一条社会学传统进一步扩展了这种阅读。费孝通在讨论中国乡土社会时提出“差序格局”，把社会关系描绘为由个人向外扩散的同心波纹，义务与亲近程度随着关系位置而变化。[17] 关于当代中国官僚体系的研究也持续显示，正式制度与非正式关系、包括“关系”（guanxi）之间存在复杂互动。[10]
把“差序格局”作为一种分析镜头，而不是解释当代中国外交的因果模型，可以帮助我们留意中国官方语料为何反复把关系、亲近与互惠放在正式机制旁边。
大熊猫、青年交流、共享记忆与礼仪不会替代人工智能事件渠道。它们参与建构的是一种关系环境，使正式渠道有可能在其中运作。
什么才算“事件”？
这里集中体现了此次会晤最值得持续观察的后果之一。
中美已经同意建立“人工智能事件”沟通渠道，但目前公开的中方文件没有给出“事件”的定义。[6]
一个事件能够被通报之前，首先要被归入“事件”这一类别。
由智能体造成的数据泄露？
由人工智能辅助的网络行动？
系统出现的非预期行为？
一场虚假信息行动？
穿越两国基础设施的自主行动？
还是部署数月之后才显现出来的涌现效应？
这些目前都只是分析性问题，并不是中美双方已经公布的正式分类。
“什么算事件”的定义还将决定：哪些信息需要共享，什么证据足够，哪个机构拥有判断权，责任如何分配，以及哪些回应可以被制度正当化。
困难在于，人工智能系统未必像过去大国危机沟通机制所处理的对象那样容易识别。船只、飞机或导弹通常拥有相对明确的位置、操作主体和责任链条。
而那些机制本身有清晰的历史谱系。1963 年建立的莫斯科—华盛顿直接通信线路旨在降低战争风险，并在危机中提供即时沟通。[12] 1972 年美苏《海上意外事件协定》则试图减少由事故、误判或沟通失败引发的军事冲突。[13]
中国外交话语本身也在调用这一历史语汇。访问前数日，中国驻美大使谢锋在《人民日报》撰文称，中美人工智能竞争不能再设新的**“硅幕”，更不能搞人工智能版“星球大战”**。[11]
这些比喻本身不足以证明当下已经进入一场新的冷战，却清楚显示，中国外交叙事正在借用冷战时期的词汇来描述技术竞争风险，同时提出新的危机管理机制。
而人工智能对象正在挤压那套旧有语法。
与商业智能体、全球可用模型、私营基础设施或涌现行为相关的“事件”，很可能更难被归因于某个国家、企业、个人，甚至难以区分究竟来自谁的操作还是系统本身的运行。
答案仍然悬而未决。中美已经先建立了制度框架，而这个框架所要处理的对象仍未获得公开、精确的定义。
用韦伯的语言说，建立沟通渠道意味着把不确定性科层化。一个模糊事件必须能够被转化为可识别的个案，进入程序，被归入某个主管机构，并产生可预期的处理方式。
Bowker 与 Star 帮助我们理解类别如何生成。韦伯则帮助我们理解，类别如何进一步转化为行政行动能力。
人工智能事件渠道需要的不只是一条通信线路。它需要共享的类别来识别事件，需要能够处理这些事件的官僚体系，也需要一段足够稳定的关系，使一次通报不会立刻被理解成新的敌对行动。
11 月，我们将首次有机会观察这种分类如何开始成形。
这远不只是语义问题。定义“事件”，同时也在划定哪些现象会进入政治责任的范围。
一种回到自身的基础设施
非洲本地算力、官僚体系中的“用例”，以及新的中美人工智能事件渠道，看起来是三类非常不同的对象。但它们都表明，接入一项技术并不等于保有对这项技术采取行动的能力。
UNDP 研究的六个非洲国家正在试图把本地算力转化为自身的制度能力，而它们所处的全球生态中，芯片、云服务、模型、融资与标准依赖跨国链条，这些链条并不完全由它们控制。[2]
于是，分析的回路重新接上了开头。
未来关于人工智能风险与事件的国际机制，会扩大第三方国家治理人工智能的能力吗？
还是会先行规定它们只能在什么类别与条件之内行使这种能力？
答案仍在形成之中。
能动性需要机器，也需要制度；需要积累的知识，也需要让知识得以流动的分类；需要安全机制，也需要在系统失效时能够启动这些机制的关系。
11 月的新一轮中美人工智能对话，将提供一个具体观察点：双方会如何命名“事件”，谁有权宣布事件发生，什么证据能够支撑这种分类，以及分类又会产生哪些义务。
因为治理一项技术，也意味着围绕它建构一段社会关系。
参考来源
[1] UNDP. From Connectivity to Capability to Competitiveness. 2026 年 9 月 25 日。 https://www.undp.org/africa/news/connectivity-capability-competitiveness
[2] UNDP. Local AI compute infrastructure in Africa: Lessons from six country-hosted deployments on governance and effective use. 2026 年 9 月 17 日。 https://www.undp.org/africa/publications/local-ai-compute-infrastructure-africa-lessons-six-country-hosted-deployments-governance-and-effective-use
[3] UNDP. Africa’s AI Moment: Build the Infrastructure, Own the Future. 2025 年 12 月 18 日。 https://www.undp.org/africa/blog/africas-ai-moment-build-infrastructure-own-future
[4] Apolitical. New tool helps governments stop starting from scratch with AI. 2026 年 7 月 8 日。 https://apolitical.co/en/pages/gov-ai-navigator-launch-news
[5] 中华人民共和国外交部。《习近平主席同美国总统特朗普举行会谈》。2026 年 9 月 25 日。 https://www.fmprc.gov.cn/esp/wjdt/wshd/202609/t20260925_12031248.html
[6] 中华人民共和国外交部。《中美达成八点成果共识》。2026 年 9 月 26 日。 https://www.mfa.gov.cn/zyxw/202609/t20260926_12031616.shtml
[7] 新华社。《习近平主席抵达华盛顿 80秒看美方高规格迎接》。2026 年 9 月 24 日。 https://www.xinhuanet.com/20260924/14020ed2f8e443158ce46cda72f483e7/c.html
[8] 中华人民共和国外交部。President Xi Jinping Attends the Arrival Ceremony at the White House Hosted by U.S. President Donald J. Trump. 2026 年 9 月 25 日。 https://www.fmprc.gov.cn/mfa_eng/xw/zyxw/202609/t20260925_12031176.html
[9] 中华人民共和国外交部。Position Paper of the People’s Republic of China on Regulating Military Applications of Artificial Intelligence (AI). 2024。 https://www.fmprc.gov.cn/eng/zy/wjzc/202405/t20240531_11367523.html
[10] Zhou, Xueguang; Sui, Yuze. What Can the Research on Chinese Bureaucracy Do for Organization Theory? Management and Organization Review, 2025。 https://www.cambridge.org/core/journals/management-and-organization-review/article/what-can-the-research-on-chinese-bureaucracy-do-for-organization-theory/F7CD283D1CAD14E38A075C45AF8B1733
[11] 谢锋。《推动中美建设性战略稳定关系落地落实》。《人民日报》，2026 年 9 月 23 日。 https://paper.people.com.cn/rmrb/pc/content/202609/23/content_30182619.html
[12] U.S. Department of State, Office of the Historian. Editorial Note: Direct Communications Link between Washington and Moscow. 1963. https://history.state.gov/historicaldocuments/frus1961-63v05/d333
[13] U.S. Department of State. Incidents at Sea Agreement. 1972 年 5 月 25 日。 https://2009-2017.state.gov/t/isn/4791.htm
[14] Max Weber. Economy and Society. 关于法理型科层制的理论参考。
[15] Geoffrey C. Bowker; Susan Leigh Star. Sorting Things Out: Classification and Its Consequences. MIT Press.
[16] Marcel Mauss. Essai sur le don / The Gift. 关于互惠与义务的理论参考。
[17] 费孝通。From the Soil: The Foundations of Chinese Society. University of California Press, 1992 [1948].