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Nye Jr. 等）认为，信息革命加速了国际关系中的权力分散，跨国企业、非政府组织以及个人等都将拥有在世界政治中发挥独特作用的权力。[2]人工智能时代的到来标志着网络化向智能化的跃升，对国际关系影响出现了新的变化。在这个过程中，数字权力分散趋势分化，网络空间的等级化趋势显现，话语权更多向掌控网络空间具体规则制定的大国和超级科技巨头集中。互联网法学专家劳伦斯·莱斯格（Lawrence Lessig）提出“代码即规则”[3]，对软件、代码、算法等的掌控通常也意味着对网络空间的掌控。大国通过对智能算法和智能技术的控制，强化了特定领域规则制定的话语权，主导了数字化时代的发展逻辑和方向，因此也赢得了新的权力优势。针对人工智能对国际关系的影响进行研究，有助于丰富和深化技术发展与国际关系尤其是大国互动影响的理解和认识。当前国内外针对人工智能对国际关系影响研究刚刚起步，通常路径和视角都是将人工智能作为一个独立变量，对其在不同方面产生的影响效果进行推论分析，尚缺乏宏观层面的归纳和总结。鉴于人工智能的不确定性、模糊性、快速成长性以及社会影响显著性等鲜明特征，需要从综合性视角对人工智能时代的大国关系走向进行系统性地观察和把握。基于这种思考，本研究将尝试提出一个考察人工智能对大国关系影响的分析框架，为认识和预判人工智能视域下的大国关系变化提供一些借鉴和参考。 本研究具有较强的现实意义。4G、5G等通信技术的进步推动全球逐渐构建起高速的网络基础设施，网络传输带宽快速增长，物联网技术普及使得工业互联网、车联网等新兴融合领域加快发展。丰富的应用场景所产生的数据资源规模正在持续攀升，海量数据资源的汇聚急需借助人工智能技术进行挖掘、分析并提炼数据价值，使之转化成推动经济社会发展的新动力。 首先，本研究有助于认识各国人工智能战略政策部署及其走向。当前，人工智能等新兴技术已经成为国家竞争的重要领域，全球主要大国高度重视人工智能发展，美国将人工智能视为国家安全和巩固全球领导地位的关键领域，陆续发布一系列人工智能战略文件、政策举措和保障措施。俄罗斯总统普京多次公开强调人工智能对于俄罗斯国家发展的战略意义。欧盟致力于加强政策协调，汇聚各成员国合力推动人工智能发展，希望能够把握技术变革带来的机遇，增强欧洲在国际竞争的战略自主。日本在“超级智能社会”的构想下，深耕智能制造、机器人等传统优势技术领域，提升本国在智能化浪潮中的竞争力。主要大国和地区人工智能发展重点与其发展现状和现实需求紧密相关，既有共性，又各有侧重和不同。本书通过分析人工智能对国际关系影响路径的研究，旨在为认识各国人工智能发展战略和深层意图提供解释。 其次，有助于预判人工智能可能带来的重大风险挑战。人类对人工智能可能引发的诸多问题，尤其是安全挑战仍未做好应对准备，人工智能带来的“双刃剑”效应越发明显。它在带来科技革命和产业升级的重要机会的同时，也引发新的安全风险。比如，从国际经济关系看，随着比较优势丧失，廉价劳动力的国际竞争优势将大大减弱，“机器替代人”的趋势将对传统的国际产业分工带来冲击，后发国家可能被锁定在产业链低端。再如，智能化武器在国际冲突中的应用及可能带来的意外风险，在大国对抗场景下引入更多不确定性因素，在国际法和国际规则尚未达成共识的情况下，这些因素可能对国际稳定带来外溢效应。这些风险挑战将在多大程度上影响大国关系及国际政治经济格局，需要进行前瞻性分析和探讨。 最后，有助于认识人工智能等新兴技术对中美竞争带来的潜在影响。当前，中美在人工智能发展领域处于全球第一梯队，也是公认的最有可能率先获得人工智能发展红利的国家。随着中美实力地位接近，两国在先进技术领域从互补走向竞争，美国为维护其领先地位，在人工智能等新兴技术方面对中国的防范遏制不断加码，对中美关系发展带来冲击，成为加剧两国紧张关系的催化剂。人工智能技术扩散形式和路径与以往新技术发展相比也表现出差异化特征，人工智能对于国际体系内行为体的互动方式的影响值得进一步深入探讨和研究。因此，客观认识人工智能在不同领域的发展趋势及其在国际关系中的体现，可以为分析理解当前中美竞争态势和走向提供一个可供借鉴的视角。 二、文献综述 通过回溯研究文献发现，探讨人工智能技术与国际关系的研究成果分布呈现出阶段性特征，与人工智能技术的阶段性发展周期基本保持同步：20世纪70年代开始研究探索，90年代末期全球人工智能发展陷入低谷，相关研究成果趋于沉寂。到21世纪，新一轮人工智能发展浪潮兴起，关于人工智能与国际关系研究的各类成果开始大量涌现。本研究文献综述以2000年为节点，2000年前的研究文献主要以专家系统等人工智能技术为基础，探讨其作为分析工具在国际关系研究中的应用路径和方法。2000年后特别是2010年以来，全球数字化发展为人工智能技术突破提供了坚固的基础，在算力、算法、数据等发展要素的驱动下，人工智能快速从实验室走向工程化，实现了大规模商用，逐步向各领域渗透落地，赋能各国数字化发展向智能化阶段升级。在这一阶段，关于本研究主题的文献呈现出爆发式增长，且关注议题更加广泛、分析视角更加多元、研究层次更加深入，这一阶段研究文献也是本研究梳理借鉴和参考评述的重点。 （一）国内外研究现状 人工智能对国际关系影响研究的探索最早起步于20世纪70年代，当时正值以专家系统为典型代表的人工智能技术分支的发展较为成熟，并开始进入政治学和国际关系学研究的视野。早期的研究主要聚焦在计算智能层面，将人工智能视为一种定量化的数据分析和模拟的工具，将其作为决策分析、行为预测等国际关系研究中的应用方法和工具。由于技术性较强，对于研究者的技术背景和技术条件都有较强的专业要求。早期关于人工智能在国际关系领域中影响的研究学者主要来自美国，他们基本都拥有数学、统计学、计算机等学科背景。这些学者对于该主题的研究探索主要来源于社会科学中的计算机应用。人工智能作为形式化建模和模型仿真的技术工具，为构建国际组织、国家等行为体的行为模式[4]以及国际冲突、集体安全等研究议题的仿真模拟[5]，提供了新颖且有效的技术手段支撑。其中，20世纪70年代末两项人工智能技术的突破，对于随后其在国际关系研究中的应用至关重要。一是专家系统被证明能够用以解决不确定的现实问题。例如，在疾病诊断、信用审核等领域已经可以匹敌人类专家，专家系统商用化的成功也促进了针对人工智能的进一步研究投入。二是个人电脑的快速普及以及电脑性能的指数型提升，使得研究者能够较为便利地获取计算能力，而且标准化的推进有助于软件在不同操作系统上运行，方便研究者的使用。[6] 随着相关论文的增多，关于国际关系与人工智能的论文集开始出现，这些文献聚焦国家安全、国际政治等主题，集中探讨了人工智能的应用领域、方法、特征以及局限等内容。1987年出版的《人工智能与国家安全》包含了战略情报分析、威慑战略研究、战争行为模式分析、外交决策解释与预测等人工智能技术在国际关系研究中的具体应用。[7]1991年出版的《人工智能和国际政治》一书收录的系列论文探讨了人工智能技术在国际关系研究中的应用，这些论文基于计算机的数学建模、自然语言处理、数据统计等手段，对外交决策、行为解释等国际政治现象进行定量分析，通过逻辑化推理对国际行为体的行为提供了理论解释。[8]这两本文献收录的论文广泛讨论了人工智能技术作为国际关系研究的分析手段工具所适用的领域和使用方法，为后续研究提供了有价值的、可借鉴的思路。 在这一时期，关于人工智能与国际关系相结合的主流方向仍将以专家系统为代表的人工智能技术作为政策分析和辅助决策的一种分析手段和工具[9]，人工智能的计算能力也引起了博弈论研究者的关注。有研究提出，专家系统能够成为理性行为分析模型的重要补充，因其在一些复杂的案例中提供了更好的预测结果；但同时，国际关系领域本身的模糊性和不确定性也限制了这种基于知识的研究方法取得更大成功。[10]因此，研究者们在使用人工智能系统时也较为谨慎，特别是担心在分析宏观层面问题，以及面向长时间段的系统行为预测时，对人工智能模型自适应性的要求会更高[11]。尽管如此，也出现了一些关于机器学习在国际关系中应用的研究，包括联结主义模型、规则推导、基因算法等机器学习方法来进行数据分析。[12]例如，运用机器学习技术分析国际事件数据库中的信息，以此来进行经验推理和基于规则的决策，以验证对短期国际事件发生可能性的预测等。[13] 在现实应用方面，美国军方组织开展的研究认为，人工智能技术在利用海量信息支撑外交决策时具有巨大潜力，能够有效提升决策水平，因此建议拓展人工智能在决策分析中的运用空间。[14]众所周知，智能化技术、机器人技术一直在军事领域中是发展重点，因此人工智能技术在武器系统中的应用也是国际关系学者关注的重点。斯德哥尔摩国际和平研究所于1987年出版《武器与人工智能》，已经开始探讨智能化的软件技术和自动化的工程技术两大类人工智能在决策分析、武器系统中的应用前景。[15]1988年出版的《国防领域的人工智能应用》一书通过空地一体战、战略防御等具体案例展望了人工智能的应用前景。有学者认为，作为高科技产业发展的产物，人工智能将从政策战略制定、资源调配、系统设计、行为规划和执行等各个方面给国防领域带来极大改变，由此呼吁对于人工智能的理解不应停留在技术专家层面，而应得到整个国防界的重视。[16]但是，早期研究的视野和水平与当前的人工智能相关研究差异较大，这与对人工智能技术的理解和认知的不同发展阶段密不可分。这些人工智能的早期研究对国际关系的可能影响路径和场景进行了广泛探讨，积累了可供借鉴的研究经验。 21世纪的前10年，互联网在全球快速普及，网络成为信息交流互动的新平台。但是在此阶段，与互联网的革命性影响相比，人工智能在数字化发展中的引领性作用尚未凸显，也并没有得到更多关注，学者们更关心个人计算机的快速普及和互联网的发展给国际关系带来的影响。 2010年左右，以深度学习为代表的人工智能技术路径开始实现突破，技术应用水平得到实质性提升，智能化水平也逐步从计算智能走向感知智能。人工智能技术拓展了视觉、听觉等感知能力，在经济、军事、安全、社会治理等领域拥有了更加广阔的前景。尤其是互联网普及催生经济社会数字化、网络化的大发展，全球经济社会数字化基础设施不断完善，超级网络平台快速崛起，带来了更多以前无法想象的可供研究的各类型数据资源，为人工智能应用提供了必要条件。人工智能在国际关系研究中的角色远远超出了仅作为一种研究工具，而是广泛渗透到各领域各环节，给国家间关系带来了越来越深远的影响。人工智能相关技术发展与国家社会经济发展的耦合持续深化，关注人工智能对国际关系带来影响的研究成果大量涌现。人工智能作为一项独立的、明确的研究变量，受到国内外学术界的关注。相关文献采取跨领域、多元化的研究角度，来理解和分析人工智能对国际关系不同层次、不同行为体之间的影响。本研究的文献梳理以这一时期的研究成果为重点，根据对人工智能的研究重点不同，有代表性的研究文献主要体现在以下几个方面。 1.人工智能作为国家安全的影响变量 人工智能作为国家安全的影响变量研究文献聚焦国家安全，认为人工智能作为科技发展、军事能力、国家治理等方面的关键影响因素，决定着一国维护国家安全和稳定、社会治理的能力，而大国之间实力相对位势的变化将影响着国际格局和全球战略稳定。 第一，探讨人工智能在军事领域的应用，及其对未来战争及冲突范式变革的重大意义。庞宏亮认为，始于20世纪70年代的信息技术革命趋于终结，人工智能将日渐成为人类社会发展和军事领域的主导技术。人工智能在军事领域的创新应用，使战斗力增长日益从信息化跃迁至智能化。[17]美国国防部前官员保罗·沙瑞尔（Paul Scharre）预判，大量自主武器的应用将深刻改变未来的战争规则[18]。朱启超提出，人工智能已在战场上广泛使用，未来通过对战争观念、理论创新、教育培训等方面的作用，人工智能技术将推动新一轮军事变革。[19]尽管人工智能技术不会在短期内直接转化为战场上的绝对优势，但是这种变化将很快到来，算法之战是认识这种变化的首要一步，技术因素与组织和决策机构的匹配度将决定人工智能的实际效果。[20]也有部分文献质疑短期内人工智能对军事领域带来的颠覆性影响的可能性。贾子方等从作战单元、体系结构和作战过程等维度进行分析，提出现有水平人工智能技术仅可看作是信息化作战体系的“赋能器”（enabler），人工智能并没有推动战争形态实现代际变革，在战略决策上的应用较为有限，增强大国常规威慑能力的同时，对核领域和战略稳定的影响较小。[21]同时人工智能在军事领域中的应用还可能对联盟间的跨国军事行动带来挑战，技术发展的不平衡性、作战协调的复杂性和快速决策对有效性的要求都可能在盟友间产生不信任感。[22] 第二，考察人工智能对国家安全的综合性影响。鉴于人工智能对于国家安全影响的方式路径、发生的优先次序难以判断，相关文献从不同分析角度和分析框架将对研究结果带来显著影响，此类文献中政策研究居多。美国国防部联合人工智能中心的葛瑞格·艾伦（Greg Allen）等认为，人工智能对国家安全的战略部署、组织机构、资源分配带来重大变革性影响，未来的影响前景可与核武器相提并论。基于这种认识，他从军事优势、信息优势、经济优势三个方面，分析人工智能影响国家安全的变革性潜力。[23]蔡翠红和戴丽婷考察了人工智能等技术进步对战略稳定体系框架带来的变化，她们认为，人工智能不仅影响传统战略力量对比，自身也是新的战略稳定要素，在大国战略稳定体系中的比重不断上升。[24]阙天舒等提出，人工智能与国家安全存在一种结构性互动的关系，人工智能赋能实践应用，为国家安全提供有效的保障机制，同时人工智能应用也存在超出预期设想的可能性，对国家安全带来严重冲击。[25]美国兰德公司、新美国安全中心、美国战略与国际问题研究中心等知名智库设立了专门研究项目，并发布一系列研究报告，系统分析人工智能对美国国家安全的影响，提出人工智能的发展将影响国家实力、经济发展、情报搜集、军事技术和战略理念、社会伦理和法律制度等各个方面，日渐成为塑造未来影响美国国家安全的重要变量。[26]国内学者对美国智库相关研究进行了深入系统的分析解读。[27] [1] Charalampos Efstathopoulos， Milija Kurki， Alistair Shepherd：Facing Human Interconnections: Thinking International Relations Into the Future， International Relations， 2020，34(3)：pp. 267-289。 [2] 小约瑟夫·奈、戴维·韦尔奇：《理解全球冲突与合作：理论与历史》，第10版，张小明译，上海，上海人民出版社，2018年版。 [3] 劳伦斯·莱斯格：《代码20：网络空间中的法律》，北京，清华大学出版社，2007年版。 [4] 有代表性的研究成果参见Alker， Hayward Jr，Christenen， et al:From Causal Modelling to Artificial Intelligence: the Evolution of a UN Peace-making Simulation， Experimentation and Simulation in Political Science， edited by J. A. Laponce and Paul Smoker， Toronto: University of Toronto Press， 2019， pp. 177-224; Paul A. Anderson，Stuart J. ，et al:Systems Simulation Artificial Intelligence Based Simulations of Foreign Policy Decision Making， Behavioral Science， 1982， 27(2). pp. 176-193。 [5] Hayward Jr. Alker， James Bennett and Dwain Mefford， “Generalized Precedent Logics for Resolving Insecurity Dilemmas”， International Interactions， 1980， 7（2）： pp. 165-206。 [6] Philip A. Schrodt：Artificial Intelligence and Formal Models of International Behavior， The American Sociologist， March 1988，19（1）：pp. 71-85。 [7] Stephen J. Cimbala： Artificial Intelligence and National Security， Lexington Books， 1987。 [8] Valerie M. Hudson， edited：Artificial Intelligence and International Politics， Taylor & Francis：1991， pp. 1-9。 [9] 请参见Donald A. Sylvan， Chan Steve：Foreign Policy Decision Making: Perception Cognition， and Artificial Intelligence， Praeger Publishers， 1984; Charles S. Taber：POLI: An Expert System Model of U. S. Foreign Policy Belief Systems， Amercian Political Science Review， 1992， 86(4)：pp. 888-904; D. B. Hertz：Expert Systems for the Analysis and Synthesis of Strategic Policy， Economics and Artificial Intelligence， Pergamon， 1987： pp. 25-30。 [10] Peter G. Bennett：Modelling Decision in International Relations: Game Theory and Beyond， Mershon International Studies Review，1995，39（1）：pp. 42。 [11] Nazli Choucri：Forecasting in International Relations: Problems and Prospects， International Interactions， 1974，1（2）：pp. 69。 [12] Charles S. Taber， Richard J. Timpone：Beyond Simplicity: Focused Realism and Computational Modeling in International Relations， Mershon International Studies Review， 1996，40（1）：pp. 41-79。 [13] Philip A. Schrodt：Short-term Prediction of International Behavior Using a Holland Classifier， Mathematical and Computer Modelling， 1989， 12（4-5）： pp. 589-600。 [14] Russ H. Berkoff：Artificial Intelligence and Foreign Policy Decision-Making， U. S. Defense Technical Information Center， 1997， （2021-12-30），https://apps. dtic. mil/sti/pdfs/ADA340985. pdf。 [15] Allan M. Din edited： Arms and Artificial Intelligence: Weapon and Arms Control Applications of Advanced Computing， Stockholm International Peace Research Institute， Oxford University Press， 1987。 [16] Stephen Andriole， Gerald Hopple： Defense Application of Artificial Intelligence: Process and Prospects， Lexington， MA: Lexington， 1988。 [17] 庞宏亮：《21世纪战争演变与构想：智能化战争》，上海，上海社会科学出版社，2018：1-4页。 [18] Paul Scharre， Army of None: Autonomous Weapons and the Future of War， W. W. Norton & Company， 2018。 [19] 朱启超：《人工智能推动智能化战争时代来临》，载陈定定、朱启超：《人工智能与全球治理》，北京，社会科学文献出版社，2020：202-217页。 [20] Benjamin Jensen， Christopher Whyte， Scott Cuomo:Algorithms at War: The Promise， Peril， and Limits of Artificial Intelligence， International Studies Review， 2020，22(3): pp. 526-550。 [21] 贾子方、王栋：《人工智能技术对战争形态的影响及其战略意义》，载《国际政治研究》（双月刊），2020（6）：36-59页。 [22] Erik Lin-Greenberg：Allies and Artificial Intelligence: Obstacles to Operations and Decision-Making， Texas National Security Review， 2020，3（2）： pp. 57-76。 [23] Greg Allen， Taniel Chan：Artificial Intelligence and National Security”， the Belfer Center for Science and International Affairs of Harvard Kennedy School， July 2017， （2020-08-20），https://www. belfercenter. org/sites/default/files/files/publication/ai%20NatSec%20-%20final. pdf。 [24] 蔡翠红、戴丽婷：《人工智能影响复合战略稳定的作用路径：基于模型的考察》，载《国际安全研究》，2022（3）：79-198页。 [25] 阙天舒、张纪腾：《人工智能时代背景下的国家安全治理：应用范式、风险识别与路径选择》，载《国际安全研究》，2020（1）：4-38页。 [26] 相关文献请参见：Rand Waltzman et al：Maintaining the Competitive Advantage in Artificial Intelligence and Machine learning， Rand Corporation， January 2019， （2020-10-05），https://www. rand. org/pubs/research_reports/RRA200-1. html; Michael C. Horowitz et al：Artificial Intelligence and International Security， the Center for a New American Security Report， July 2018， （2020-10-05）， https://www. cnas. org/publications/reports/artificial-intelligence-and-international-security; Andrew Hunter et al：Artificial Intelligence and National Security: The Importance of the AI Ecosystem， Center for Strategic and International Studies， （2020-10-05），https://www. csis. org/events/artificial-intelligence-and-national-security-importance-ai-ecosystem；Bipartisan Policy Center：Artificial Intelligence and National Security”， June 2020， （2020-10-05），https://bipartisanpolicy. org/report/ai-national-security/。 [27] 刘国柱、尹楠楠：《美国国家安全认知的新视阈：人工智能与国家安全》，载《国际安全研究》，2020（2）：135-155页；彭红梅、刘忠：《人工智能对国家安全的影响——基于美国四家智库的观点分析》，载《情报杂志》，2020，39（7）：36-41页；阙天舒、张纪腾：《美国人工智能战略新动向及其全球影响》，《外交评论》，2020（3）：121-154页；周琪、付随鑫：《美国人工智能的发展及政府发展战略》，载《世界经济与政治》，2020（6）：28-54页。

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