牛津大学发布研究报告：人工智能治理的国际化方面

摘要：2024年11月，享誉全球的牛津大学正式发布了题为《人工智能治理的哪些方面应迈向国际化？》的白皮书，深入探讨了人工智能治理领域中国际化的必要内容及方向。启元洞见精心编译了该报告的核心内容，旨在为读者在思考人工智能治理问题时提供有价值的参考与洞见。

2024年11月，享誉全球的牛津大学正式发布了题为《人工智能治理的哪些方面应迈向国际化？》的白皮书，深入探讨了人工智能治理领域中国际化的必要内容及方向。启元洞见精心编译了该报告的核心内容，旨在为读者在思考人工智能治理问题时提供有价值的参考与洞见。

本报告系统性地分析了先进人工智能治理所涵盖的三个关键领域——数据、算力与模型中的一系列核心政策议题。通过细致入微的研究，我们发现，在算力供应商的监管、内容来源的多元化、模型评估标准的统一、事件监控机制的协同以及风险管理协议的跨国合作等方面，国际化能够带来显著的优势与益处。这些领域的国际合作不仅有助于提升人工智能技术的全球治理水平，还能促进各国间的技术交流与合作，共同应对人工智能带来的挑战。

然而，相比之下，在数据隐私保护、数据来源的合法性、芯片分销的自主性以及偏差缓解的策略等方面，国际化的好处似乎并不那么直观或显著。这些领域往往涉及到各国的法律法规、国家安全以及文化差异等敏感因素，因此在推进国际化的过程中需要更加谨慎和周全的考虑。

综上所述，牛津大学的这份白皮书为我们提供了一个全面而深入的视角，以审视人工智能治理领域中国际化的必要性与挑战。

01 数据管理与治理

报告基于四个核心维度进行了综合评估，结果显示，数据隐私治理国际化的总体收益相对较低。

跨境外部性考量：在数据隐私领域，若各国能够在其司法管辖范围内有效限制不符合规定的人工智能系统的使用，即便缺乏国际协议，也能在一定程度上减轻这些系统对国内数据隐私造成的潜在损害。例如，意大利在2023年基于《通用数据保护条例》（GDPR）的相关规定，暂时禁止了ChatGPT的使用，这一举措彰显了国内法规在保护数据隐私方面的有效性。然而，并非所有跨境数据隐私危害都能通过国际合作得到妥善解决，如个人在外国隐私遭受侵犯，或在国外发布的信息侵犯他人隐私等情况，仍面临国际合作的局限。尽管如此，推动人工智能数据隐私治理的国际化仍可能带来某些特定好处，如增强跨国监管的协同性。

监管套利的挑战：随着全球隐私法律的日益严格，一些国家可能会试图通过建立监管宽松的“数据天堂”来吸引人工智能公司入驻，这种现象被称为监管套利。全面禁止利用个人数据训练人工智能模型可能会迫使相关企业迁移至监管环境更为宽松的国家，从而加剧数据隐私保护的国际不平衡。监管套利的存在，进一步凸显了加强国际间数据隐私治理协调的重要性，以避免因监管差异导致的市场扭曲。

治理能力不均衡的反思：治理能力的不均衡并非推动数据隐私法国际化的充分理由。实际上，许多国家已经成功实施了与GDPR等国际标准相类似的隐私框架，这表明它们具备采纳并执行高标准隐私法律的能力。然而，尽管这些国家拥有制定高标准隐私法律的管理能力，但执行力度和效果却参差不齐。鉴于各国对数据隐私保护的重视程度和国内法律环境的差异，数据隐私法的国际化可能难以在国际层面达成共识，更多依赖于各国自身的努力。

互操作性的局限：尽管确保人工智能数据隐私法在各国之间的互操作性可以降低开发者的合规成本，并促进数据的安全跨境流动，但这一愿景的实现面临诸多挑战。各国数据隐私法律的差异、民众对数据隐私认知的不同以及法律目标的多样性，使得隐私法的国际互操作性变得复杂且难以调和。总体而言，由于各国国情、法律体系和隐私保护目标的差异，数据隐私法规的广泛国际化似乎并不现实，更多需要各国根据自身情况灵活调整和实施。

报告深入分析了数据来源国际化的需求，并指出了一些关键因素表明国际化确实能够带来显著好处。

跨境外部性的积极影响：数据来源标准的国际化能够带来显著的好处，特别是在数据跨境流动日益频繁的今天。在一个司法管辖区生成和收集的数据可以轻松用于在其他地方训练模型，这意味着数据来源的不当使用可能会引发跨境风险。通过共享统一的数据来源标准，可以确保模型开发人员在全球范围内保持适当的数据来源记录，从而降低数据滥用和隐私泄露的风险。这种跨境合作对于维护全球数据安全和促进人工智能技术的健康发展至关重要。

监管套利的应对挑战：监管套利对数据来源标准的国际化构成了重大挑战。在没有国际协调的情况下，一些公司可能会选择避免在数据保护法规特别严格的司法管辖区运营，以逃避高昂的合规成本。这种行为不仅加剧了市场的不公平竞争，还削弱了全球数据保护体系的整体效力。因此，加强数据来源标准的国际化协调，防止监管套利行为的发生，成为当前亟待解决的问题。尽管国际间在数据保护标准上的融合趋势日益明显，但真正的协调与统一仍需时日。

治理能力不均衡的考量：尽管治理能力的不均衡并非推动数据来源标准国际化的主要因素，但它在一定程度上影响了国际合作的进程。确保适当的数据来源需要高昂的成本和复杂的技术支持，这使得一些国家在制定和实施高标准的数据保护法规时面临挑战。在制定国际标准时，必须充分考虑各国的实际情况和执行能力，确保标准的可行性和有效性。同时，政府可以通过检查随机抽取的数据样本等方式来验证合规性，但这种方法可能存在一定的局限性。对于资源有限的国家而言，推动数据来源标准的国际化可以为它们提供必要的支持和指导，帮助它们建立更加完善的数据保护体系。

互操作性的潜在益处：数据来源标准的国际化通过提高互操作性为人工智能开发者带来了诸多好处。统一的标准降低了开发者在多个司法管辖区运营时的合规成本，使得他们能够更加专注于技术创新和业务拓展。此外，互操作性标准还有助于更加便捷地追踪数据滥用或隐私泄露事件，并明确界定开发者的责任边界。然而，需要注意的是，如果各国在数据保护方面的合规成本本身较低且差异不大，那么国际化所带来的益处可能会相对有限。因此，在推动数据来源标准国际化的过程中，需要充分考虑各国的实际情况和需求，确保国际合作的有效性和可持续性。

在探讨数据隐私治理与数据来源国际化的过程中，我们不得不提及全球数字经济的蓬勃发展。随着大数据、云计算和人工智能等技术的飞速发展，数据已成为推动经济社会发展的新引擎。然而，数据隐私保护和数据来源的合法性问题也日益凸显，成为制约数字经济健康发展的关键因素。

在数据隐私治理方面，各国纷纷出台了一系列法律法规来加强数据保护，但国际间的法律差异和监管套利行为使得数据隐私保护面临诸多挑战。为了应对这些挑战，国际社会需要加强合作与协调，共同推动数据隐私治理的国际化进程。通过制定统一的数据保护标准和原则，加强跨国监管合作和信息共享，可以有效降低数据隐私泄露的风险，维护全球数据安全和消费者的合法权益。

同时，在数据来源国际化方面，我们也需要认识到数据跨境流动的重要性。随着全球化的不断深入，数据的跨境流动已成为推动国际贸易和经济发展的重要力量。然而，数据来源的不当使用和隐私泄露问题也给全球数据安全和经济发展带来了潜在威胁。因此，加强数据来源标准的国际化协调，推动数据跨境流动的合法性和安全性，成为当前国际社会的重要任务。

在推动数据隐私治理与数据来源国际化的过程中，我们还需要关注技术创新和产业发展的需求。随着人工智能等技术的不断发展，数据隐私保护和数据来源的合法性问题也需要不断适应新技术和新模式的发展需求。因此，我们需要加强技术创新和产业发展与数据隐私治理和数据来源国际化的协同推进，共同推动全球数字经济的健康发展。

综上所述，数据隐私治理与数据来源国际化是当前国际社会面临的重要课题。我们需要加强合作与协调，共同推动相关法规的制定和实施，加强跨国监管合作和信息共享，降低数据隐私泄露的风险，维护全球数据安全和消费者的合法权益。同时，我们还需要关注技术创新和产业发展的需求，推动数据隐私治理和数据来源国际化与新技术和新模式的协同发展。只有这样，我们才能共同应对全球数字经济的挑战和机遇，推动全球数字经济的健康、稳定和可持续发展。

02 算力治理与芯片分销国际化评估芯片分销国际化需求与挑战

报告深入剖析了芯片分销领域对国际化的需求，发现其呈现不均衡态势，但预计国际化将带来一系列积极效应。随着全球范围内众多国家和公司对芯片生产和分销能力的持续投资，这些潜在好处有望随时间不断累积和增强。

跨境外部性管理：当前，掌握芯片供应链关键节点的国家能够单独或联合行动，有效管理跨境外部性。然而，随着更多国家加大对半导体供应链的投资，这一格局或将发生深刻变化。国际化不仅有助于减少规避单边管制措施的风险，如跨境走私芯片或利用国际市场规避限制，还能为可靠管理芯片分销的外部性提供中长期解决方案。随着全球芯片市场的日益复杂和多变，国际化需求在中长期内或将愈发凸显。

监管套利应对：在芯片分销领域，开发者可能利用空壳公司进行走私活动，或选择监管环境相对宽松的司法管辖区以降低成本。为了有效应对此类监管套利行为，国际合作显得尤为重要。例如，在第三方国家实施最终用户验证规则，可以加强供应链透明度，减少非法活动。尽管当前供应链集中化降低了国际化的迫切性，但随着未来监管成本的上升和市场多样化趋势的加强，国际化或将成为应对监管套利问题的必要手段。

治理能力不均衡的解决之道：治理能力的不均衡是推动芯片分销治理工作国际化的重要驱动力。随着国际芯片分销方式和地点的规则日益复杂和关键，规避这些规则的动机也随之增强。一个错综复杂的治理体系，包含针对不同种类芯片的各种规则，执行难度极大。治理能力的差异以及全球一致执行的必要性，进一步推动了国际化进程。通过国际化合作，各国可以集中资源，共同应对全球执法挑战，提升整体治理能力。

互操作性需求展望：尽管当前人工智能硬件供应链高度集中，对互操作性的需求看似不大，但未来情况可能发生变化。为了有效执行芯片分销规则，可能需要在少数几个国家的监管制度之间实现互操作性。随着时间的推移，各国可能有必要建立一个适用于多个供应链的综合注册或许可制度。随着芯片生产和分销行业的多样化、独立化和复杂化趋势加强，统一的国际芯片注册或许可制度不仅有助于监控芯片的跨境使用，还能降低企业的合规成本，提升整个行业的运营效率。

报告同时指出，对算力供应商进行国际化监督的必要性极高，所有四个评估因素均表明国际化将带来显著益处。

跨境外部性的有效监控：跨境外部性强烈呼吁对算力供应商实施国际化监管。人工智能的开发和部署具有全球性特征，这意味着算力供应商及其客户的行动可能产生深远的安全、隐私和环境外部性。此外，算力供应商作为信息汇聚点，能够充当监管中介，通过提供信息或验证客户合规性等方式，协助监管机构实现其目标。国际化监管能够更有效地监控和缓解人工智能算力使用及其带来的各种影响。

监管套利的遏制：监管套利是推动算力供应商监管国际化的关键因素之一。在缺乏协调的监管环境下，算力供应商和用户可能会选择监管较为宽松的司法管辖区，以降低成本并规避限制。例如，人工智能开发者可能通过分布式训练在多个司法管辖区零散训练模型，从而规避安全措施和报告要求。云供应商也可能寻求将工作负载转移到监管环境宽松的地区，以获取竞争优势。国际化监管有助于遏制此类行为，维护公平竞争和市场秩序。

治理能力不均衡的缓解：治理能力较高的国家可能会将缺乏有效监管的情况视为全球风险，这可能导致地缘政治紧张局势升级。同时，治理能力较弱的国家可能陷入两难境地：一方面希望获得数据中心运营的经济利益；另一方面又要承受其他国家要求其达到安全标准的压力。为了缓解这种紧张局势并提升整体治理能力，低能力国家可能会积极寻求国际支持，以制定健全的人工智能数据中心监管机制。国际化监管合作有助于促进知识共享和能力建设，推动全球算力供应商监管水平的整体提升。

互操作性挑战的应对：各国在算力供应商监管法规方面的差异给国际互操作性带来严峻挑战。当数据中心处理来自多个国家或地区的数据时，这些差异可能导致公司面临相互矛盾的要求、安全标准差异以及管辖权冲突。为了应对这些挑战，需要协调不同司法管辖区的算力供应商监管要求，建立一致的标准并明确管辖权。这要求大量的国际合作，可能涉及专门针对人工智能治理中算力供应商监管的新协议和机制。对互操作性的需求不仅体现了对国际化的强烈呼吁，也为国际合作提供了广阔的空间和机遇。

在算力治理与芯片分销国际化的进程中，我们还需要关注技术创新和市场需求的变化。随着人工智能技术的飞速发展，算力需求呈现爆炸式增长，这对芯片分销和算力供应商的监管提出了更高要求。为了满足这些需求，国际社会需要加强合作，共同推动技术创新和标准制定，确保算力治理和芯片分销的国际化进程与技术创新和市场需求保持同步。

同时，我们还需要关注地缘政治因素对算力治理和芯片分销国际化的影响。地缘政治紧张局势可能导致国际合作受阻，影响算力治理和芯片分销的国际化进程。因此，各国需要加强沟通和协调，建立互信机制，共同应对地缘政治挑战，推动算力治理和芯片分销的国际化合作不断深入发展。

此外，在算力治理和芯片分销国际化的过程中，我们还需要关注数据安全和隐私保护问题。随着数据成为推动经济社会发展的新动力，数据安全和隐私保护成为国际社会普遍关注的焦点。在算力治理和芯片分销的国际化进程中，各国需要加强数据安全和隐私保护合作，共同制定和执行高标准的数据保护和隐私法规，确保数据的安全和合规使用。

综上所述，算力治理与芯片分销国际化是当前国际社会面临的重要课题。为了推动这一进程的深入发展，我们需要加强国际合作与协调，共同应对技术创新、市场需求、地缘政治和数据安全等挑战。通过制定和执行高标准的法规和政策，加强监管合作和能力建设，我们可以共同推动算力治理和芯片分销的国际化进程不断向前迈进，为全球数字经济的健康发展提供有力支撑。

报告深入分析了偏差缓解标准国际化的需求，发现其相对较低，但这一结论背后蕴含着复杂的考量。

跨境外部性的复杂性：人工智能模型确实会延续或放大训练数据中的偏差，这些偏差在模型跨地域应用时可能引发不公平或有害的结果。然而，由于各国国情、文化和法律体系的差异，对于偏差的认定和缓解措施也存在显著不同。因此，虽然跨境外部性是一个重要问题，但它并不足以成为推动偏差缓解标准国际化的强有力理由。相反，各国更可能根据国家目标和具体情况，为在其境内部署的模型设定数据透明度或公平性要求。

监管套利的双刃剑：严格的偏差监管可能会增加人工智能公司的运营成本，甚至超过其潜在收益，从而导致公司选择在某些地区不运营。这种监管套利行为虽然可能损害公平竞争，但也反映了各国在人工智能发展上的不同诉求和利益平衡。因此，在推动偏差缓解标准国际化的过程中，需要充分考虑各国的发展阶段和监管能力，避免一刀切的做法。

治理能力不均衡的挑战：缓解人工智能系统中的偏差是一个复杂而艰巨的任务，涉及公平性的多面性和人工智能系统运行环境的多样性。因此，选择普遍适用的偏差定义本身就充满了挑战。对于治理能力较弱的国家而言，实施有效的偏差缓解政策更是难上加难。国际援助，如通用标准、方法和实施协议的提供，可以为这些国家提供必要的支持和指导，但这也需要各国在尊重主权和差异的基础上加强合作与协调。

互操作性的局限性：虽然人工智能偏差缓解的国际标准可以减轻监管负担并提高部署效率，但各国在偏差认知和缓解目标上的差异使得国际标准的制定和实施变得复杂而困难。此外，人工智能偏差的延续和放大可能加剧偏见和不平等，造成严重伤害。因此，各国在采取缓解行动时需要充分考虑国家的优先事项、文化和历史背景，这使得国际标准的制定更加具有挑战性。

报告指出，在内容来源方面开展国际合作的必要性很强。

跨境外部性的应对：人工智能生成的内容往往跨越国界被查看或消费。如果无法有效识别这些内容是否由人工智能生成，就可能造成跨境伤害。因此，通过国际化合作，标准化验证方法（如水印）的引入变得尤为重要。这些方法可以确保人工智能生成的内容得到普遍应用和检测，从而降低跨境伤害的风险。

监管套利的遏制：高昂的内容来源验证成本可能导致人工智能开发者选择迁往监管要求更宽松的司法管辖区。这种监管套利行为不仅损害了公平竞争，还可能阻碍人工智能技术的健康发展。因此，通过国际化合作，实现验证方法的普及和成本的降低，对于遏制监管套利行为具有重要意义。

治理能力不均衡的缓解：随着复杂内容溯源技术工具的不断涌现，许多国家可能缺乏足够的技术、治理能力或政治意愿来有效使用这些工具。鉴于人工智能生成内容的跨境传播特性，全球内容认证系统的不足将对所有国家构成威胁。因此，通过国际化合作，共享技术资源和经验，提升各国的治理能力，成为应对这一挑战的关键。

互操作性的提升：为了实现内容溯源工具的全球互操作性，各国需要加强合作与协调。通过制定统一的标准和协议，确保各国溯源工具能够相互兼容和协作，从而有效识别人工智能生成的内容并防止有害内容的传播。这种互操作性不仅有助于提升监管效率，还能促进合法信息的共享和交流。

报告认为，模型评估需要国际化合作来确保人工智能模型的安全性、可靠性和误用风险得到有效控制。

跨境外部性的防范：不安全的人工智能模型可能增强非国家行为者或国家政府的能力，从而加剧恶意攻击的风险。这种风险是跨国界的，因此所有国家都有必要加强模型评估的国际合作，共同防范潜在威胁。通过国际化合作，可以建立统一的评估标准和流程，确保模型在部署前经过严格审查，从而降低安全风险。

监管套利的避免：单方面实施繁琐的部署前模型评估要求可能导致先进的人工智能公司选择避开某些市场或转向开源商业模式。这种监管套利行为不仅损害了市场竞争的公平性，还可能阻碍人工智能技术的创新和发展。因此，通过国际化合作，实现评估要求的协调和统一，对于避免监管套利行为具有重要意义。

治理能力不均衡的弥补：目前，先进的人工智能模型开发高度集中在少数几个国家。这种集中现象导致评估专业知识也高度集中。通过国际化合作，可以实现跨境专业知识的共享和交流，帮助治理能力较弱的国家提升评估能力。同时，国际化合作还可以支持各国制定模型安全标准的工作，推动全球人工智能治理体系的完善。

互操作性的增强：统一的评估要求有助于明确人工智能开发者的国际义务，减少重复或重叠评估的数量。此外，为了正确评估模型，第三方可能需要访问敏感的专有信息。通过国际化合作，可以建立安全的信息共享机制，确保评估过程的透明性和公正性。同时，集中化的评估流程还可以减少安全方面的担忧，因为需要访问敏感信息的参与者更少。

报告发现，事件监控需要国际化合作来加强前沿人工智能模型的监管和风险防范。

跨境外部性的应对：人工智能模型的不安全或终端用户、中间开发人员在部署过程中的不当行为都可能造成危害。这些危害往往具有跨国界的特点，因此仅关注一个国家管辖区的事件监控系统可能无法全面评估特定模型的全部影响。通过国际化合作，可以建立协调良好的全球事件监控系统，作为早期预警机制来防止人工智能相关事故的升级和跨境蔓延。

监管套利的遏制：小国单独实施事件监控系统可能会因担心消费者不满而阻止公司在其境内部署人工智能模型。通过国际化事件监控程序，可以促进各国监管机构间的协调和合作，降低监管套利的风险。然而，由于缺乏正式协议和国际机构来裁定人工智能系统的危害，跨境责任问题仍然是一个有争议的法律和政治问题。因此，需要进一步加强国际化合作来解决这些问题。

治理能力不均衡的缓解：许多国家在利用前沿人工智能的经济优势方面仍然渴望进步，但它们也容易受到前沿人工智能系统的影响。这种脆弱性源于缺乏资金和技术专长来独立监测和防范对公民的伤害。通过国际化合作，资金和技术能力更强的国家或国际机构可以为人工智能事件监测提供支持和帮助，从而减轻这种脆弱性。

互操作性的提升：允许研究人员汇集来自不同国家管辖范围内的事件并进行有效分析，可以大大提高事件监控的效率和准确性。这种分析有助于各国政府制定法规来防止危害的发生，并为人工智能开发人员提供反馈以修补或撤回不安全的模型。通过国际化合作，可以建立统一的事件报告和分析标准，促进各国之间的信息共享和交流。

潜在跨境人工智能外部效应的严重后果、监管套利的风险以及互操作性的好处为人工智能风险管理工作国际化提供了充分理由。

跨境外部性的防范：许多人工智能风险具有跨国性特点，即使最初看似局部的人工智能故障也可能迅速升级为国际灾难。因此，需要协调国际风险管理协议来防止此类风险的升级和蔓延。通过国际化合作，可以建立统一的风险评估和管理体系，确保各国在应对人工智能风险时采取一致和有效的措施。

监管套利的遏制：不同司法管辖区的人工智能风险管理要求不一致会导致监管套利行为的发生。为了遏制这种行为，需要国际协调来确保在不同司法管辖区构成相似风险水平的人工智能系统遵守一致的风险管理协议。通过国际化合作，可以推动各国在风险管理方面的政策协调和合作，从而维护市场的公平竞争和健康发展。

治理能力不均衡的弥补：降低前沿人工智能风险的有效途径需要强大的技术和治理能力。然而，目前许多国家在这方面仍然存在不足。通过国际化风险管理机制，各国可以实现知识、数据和最佳实践的跨境共享和交流，从而弥补这些差距并提升整体风险应对能力。这种合作不仅有助于提升各国的风险管理水平，还能促进全球人工智能治理体系的完善和发展。

互操作性的提升与挑战：使人工智能风险管理方法具有互操作性可以显著提升效率。然而，明确的风险阈值和缓解控制措施也可能导致公司规避这些要求。因此，在推动互操作性要求的国际化过程中，需要充分考虑各种利弊因素并制定相应的政策措施来加以引导和规范。通过国际化合作和协商，可以建立统一的风险管理标准和协议来确保各国在应对人工智能风险时采取一致和有效的措施，并促进全球人工智能技术的健康发展。

在人工智能治理偏差缓解与国际化需求的探讨中，我们还需要关注技术创新和伦理道德的发展。随着人工智能技术的不断进步和应用领域的不断拓展，新的偏差和风险也在不断涌现。因此，我们需要不断加强技术创新和伦理道德建设来应对这些挑战。同时，国际化合作也是推动技术创新和伦理道德发展的重要途径之一。通过加强与国际社会的交流与合作，我们可以共同探索新的技术和方法来解决人工智能治理中的难题，推动全球人工智能技术的健康发展。

此外，在推动人工智能治理偏差缓解与国际化需求的过程中，我们还需要注重平衡各方利益和诉求。各国在人工智能发展上存在着不同的利益诉求和监管能力差异，因此需要在尊重主权和差异的基础上加强合作与协调。通过平等对话和协商，我们可以共同制定符合各方利益和诉求的国际规则和标准来推动人工智能技术的健康发展。同时，我们还需要加强监管机构的国际合作与协调来确保各国在应对人工智能风险时采取一致和有效的措施。这种合作不仅有助于提升各国的风险管理水平还能促进全球人工智能治理体系的完善和发展。

总之，人工智能治理偏差缓解与国际化需求是当前国际社会面临的重要课题之一。通过加强技术创新和伦理道德建设、平衡各方利益和诉求以及加强国际合作与协调等措施我们可以共同推动人工智能技术的健康发展并为全球数字经济的繁荣做出积极贡献。

结语：深化国际合作机制，应对人工智能未来挑战

未来的研究应当以此框架为基础，进一步探索在高度优先领域实施国际合作的特定机制与路径。这不仅要求我们对现有的国际合作模式进行深入剖析，还需要创新性地研究如何最有效地构建和运作此类国际合作机制，以适应复杂多变的地缘政治环境、经济格局和技术发展趋势。

在探索国际合作机制的过程中，我们应着重考虑制度形式的选择与设计。不同的制度形式，如多边协议、双边合作、公私伙伴关系等，各有其独特的优势和适用场景。我们需要根据具体的人工智能应用领域、合作目标以及参与方的特点，灵活选择合适的制度形式，并设计出既能激发各方积极性，又能确保合作成果公平分配的机制。

同时，地缘政治因素在国际合作中扮演着不可忽视的角色。各国在人工智能领域的立场、利益诉求以及相互之间的信任程度，都会直接影响国际合作的进展和成效。因此，我们需要在国际合作机制中融入地缘政治考量，通过外交斡旋、利益协调等方式，增进各国之间的理解和信任，为国际合作创造更加有利的外部环境。

经济因素同样不可忽视。人工智能领域的国际合作往往需要大量的资金投入和技术支持。我们需要建立合理的资金筹措和分配机制，确保合作项目的顺利实施。同时，还需要通过技术创新、产业升级等方式，提高人工智能技术的经济效益和社会效益，为国际合作提供持续的动力。

此外，随着人工智能技术的不断发展，新的挑战和问题也将不断涌现。因此，我们需要定期对现有的国际合作机制进行评估和调整，以确保其能够与时俱进，适应新的挑战。这要求我们在国际合作中保持开放和灵活的态度，积极吸收新的理念和技术成果，推动国际合作机制的不断创新和完善。

在总结与展望中，我们还需要强调国际合作在推动人工智能全球治理中的重要作用。人工智能技术的快速发展已经对全球经济、社会、文化等方面产生了深远的影响。为了应对这些影响带来的挑战，我们需要加强国际合作，共同制定全球性的治理规则和标准，推动人工智能技术的可持续发展。

综上所述，未来的研究应当在现有框架的基础上，进一步探索和完善人工智能领域国际合作的机制与路径。通过灵活选择合适的制度形式、融入地缘政治考量、建立合理的经济机制、定期评估和调整合作机制以及加强国际合作在推动全球治理中的作用等方式，我们可以更好地应对人工智能带来的挑战和机遇，推动人工智能技术的可持续发展和全球治理的不断完善。

在此过程中，我们还需要关注人工智能技术的伦理和社会影响。随着人工智能技术的广泛应用，其可能带来的伦理问题和社会风险也日益凸显。因此，我们需要在国际合作中加强伦理规范和监管机制的建设，确保人工智能技术的发展符合人类的价值观和道德标准。同时，还需要通过国际合作推动人工智能技术的普及和应用，缩小数字鸿沟，促进全球经济的均衡发展。