经由 威廉·麦考密克（William McCormick S.J.） 尽管某些领域对人工智能（AI）革命的期望依然高涨，但它们目前仍大多属于推测性质，因为许多实际影响是不会在这一革命真正实现之前显现的。人工智能将在何种程度上改变世界？它将会引入新的政治、社会和经济权力模式，还是将强化既有模式？如果政治当局真的要对这些变革进行治理的话，又将采取怎样的方式？
没有人知道这些问题的答案，人类社会正处于一个高度不确定的时期。然而，无论人工智能将在未来产生怎样的实际影响，仅仅是这种变革的前景既已凸显了一个根本的人类学问题：“（对人工智能的）编程将是为了辅助、支持和增强人类能力，还是取代人类？”[1]。
从这个意义上而言，至关重要的不仅是人工智能所带来的伦理、社会、政治和经济挑战，而且也涉及如何以一种严肃对待神学人类学基本问题的视角来审视它们。各种相关的社会、经济和政治因素之间具有密不可分的关系，而且这些因素本身也都含有其内在伦理维度[2]。
人工智能革命与政治叙事
在世界上许多地方，一种与日俱增的担忧是人工智能正在助长一个迟早会破灭的经济泡沫。这种担忧从一个本已复杂的背景中产生，其中通货膨胀和疲软的劳动力市场与美国关税政策的不确定性以及乌克兰和俄罗斯之间微妙的和平谈判缠绕在一起。根据这种解读，人工智能领域的投机性增长正在同时支撑并掩盖着一种已陷入困境的经济状况真相。
关于是否存在此类泡沫的争论凸显了在人工智能的讨论中常见的动态：一方面是“人工智能乐观派”，他们对AI将创造天堂般的未来作出了田园诗般的描绘；另一方面则是 “人工智能灾难论派”，他们在这种未来中看到的实际上是一种反乌托邦。虽然两种立场各抒己见，但其中皆存在着不确定性。
灾难论对经济泡沫表示担忧的主要依据实际上包括：人工智能公司的股价飙升；新成立的人工智能企业所筹集的巨额资金来自风险投资（venture capital，亦称“创业投资”）[3]及其他渠道；复杂的证券化金融工具日益频繁地成为人工智能投资的融资手段；其他人工智能企业对新人工智能企业的投资率；对这些新企业盈利能力的质疑，等等。对于持有这些担忧的人而言，人工智能的繁荣不过是座“纸牌屋”[4]。
可是，对于那些拒绝这些担忧的乐观主义者而言，需要考虑的相关数据则包括人工智能企业已经创造的收入流；正在推动计算和芯片生产能力的投资；以及人工智能广泛融入工业领域，其中一些领域已经实现了显著的生产力增长。
然而，如果人工智能确实会带来许多人所预期的广泛社会经济变革，其影响将不会是多半积极或多半消极的，而是会产生一系列有利有弊的结果。正因如此，经济学家兼博主泰勒·考恩（Tyler Cowen）认为，经济现实恰恰处于这两个极端之间。他指出，“泡沫”这一概念无助于对当前经济形势的描述，但在发展中遇到阻力将在所难免[5]。由于人工智能是一项较新的技术，因此众多业内企业可能破产或者至少出现亏损（其中一些亏损非常巨大）实属无足为奇。即使市场出现某种形式的调整，也不意味着人工智能会从经济中消失[6]。因此，科技行业未来变革力量的不确定性仍将具有重要意义，有助于理解科技行业、既决定科技行业的崛起同时也受其影响的地缘政治以及试图估算科技行业对国家政治和公众舆论的难以预测的影响的国内政治动态。
垄断与人工智能市场
在技术创新及其影响的不确定性背景之下，政治、经济和伦理的相互交织在任何关于该市场结构的分析中都尤为突显。
根据多数指标显示，人工智能产业集中于少数企业手中。在硬件、计算能力、人工智能模型、数据及专利领域，该行业由相对少数的企业主导，这既引发了对市场竞争力的质疑，也凸显了一个如此高度集中的产业所面临的脆弱性。事实上，在该领域中，通常被称为“七巨头”（Magnificent Seven）的七家主要企业在人工智能市场兴起之前即已规模庞大且影响力深远，它们是：亚马逊、Alphabet（谷歌）、苹果、Meta（脸书）、微软、英伟达（Nvidia）和特斯拉（Tesla）。如今，它们均位居全球市值前十名企业之列。
以英伟达为例，作为全球市值最高企业，它对GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）市场拥有压倒性控制权，据某些分析估计其市场份额高达94%[7]。GPU是一种专用半导体芯片，对人工智能的许多功能至关重要。英伟达的统治地位得益于支持其芯片运行的CUDA平台的广泛应用[8]。
此外，五家企业主导着云（cloud）[9]基础设施市场，据行业报告称，“AWS（Amazon Web Services，亚马逊网络服务）、微软Azure和谷歌云总同占据全球云市场份额的65%”[10]。这项服务构成了人工智能的骨干支撑。通过数据中心（data center）托管，企业无需直接管理自有数据中心即可使用通常被称为云的网络。然而，当主要云服务提供商发生服务中断时，全球企业和个人都会立即受到重大影响，譬如2025年10月20日亚马逊AWS遭遇的宕机事故[11]。
同样，生成式人工智能市场也由少数企业主导，其中包括ChatGPT和Gemini等大型语言模型。据行业数据显示，“英伟达、微软、谷歌、OpenAI和AWS合计占据生成式人工智能约45-50%的市场份额”[12]。 这些数据揭示了该行业的一个特点，即：由于人工智能系统的训练需要海量信息，因此更倾向于支持那些已经广泛存在的大型科技公司[13]。在这种情况下，数据保护和隐私保护的未来格局尚未明朗[14]。
此外，关于人工智能领域的发展阶段仍存在争议。电子信息技术自二战结束以来一直引领着大部分经济发展，如果将AI主要理解为这种技术的进一步演进，那么历史悠久的大型企业很可能会继续主导该市场；反之，倘若人工智能将引发技术能力领域的真正范式转变，那么AI不仅会颠覆众多成熟企业，而且还可能催生新兴企业。正如2025年一项学术研究指出，我们应预期“人工智能创新的日益普及、扩散以及一种‘创业体制’在该领域的出现”[15]。
再者，这些垄断的重要性并不仅限于经济领域。倘若人工智能被少数公司掌控，那么这些公司将获得一种只有少数国家才能治理或监管的权力。此外，作为一项通用且跨领域的技术，人工智能再次提出了了互联网曾经引发的问题，即：AI是否将导致信息日益失真，以至被蓄意操纵？在许多情况下，激励措施将具有经济性质：标准化内容格式、适应过滤机制、与渴望控制信息的政府保持良好关系，并最终利用一些最原始的人类本能，如暴力和性。
在很多情况下，歪曲不仅涉及那些与国家、意识形态或文化相关的明显内容，而且关系到人工智能算法中嵌入的特定人类学假设。少数公司对内容的控制加剧了以下问题的严重性：其一是对“知识”的简化，使其成为仅能通过科学理性理解并使计算机可通过代码进行处理的内容；其二是AI能力有限，而且即便是在识别偏离上述那种简化理性主义的病态偏差（如阴谋论、暴力意识形态和虚假新闻）方面亦然。显然，即使在更具竞争力的市场中，人工智能的崛起也会引发关于知识、思想乃至真理本质的质疑，甚至触及“人”这一概念本身。正如人类塑造工具，工具也必然会“塑造”人类。
垄断性条件加剧了确定由谁决定人工智能的使用主体、使用方式和受益归属的问题。圣座关于人工智能的文件《古与今》指出，人工智能具有重塑人类社会的潜力，这种潜力涉及一个广泛的领域：从政治到社会生活，从经济到医疗，从武装冲突到人与天主的关系。换言之，从事人工智能领域的企业不仅要抵制人类试图“扮演天主”的诱惑，更要在将会迫使它们为了胜出而不择手段的激烈经济竞争和政治压力下坚持这种抵抗[16]。
人工智能地缘政治
这些AI市场并不是在真空中发展起来的：政治因素或多或少地影响着这些企业的兴衰。在此背景下，地缘政治出现了竞争的动态，并随之与日益增长的国际监管合作需求交织在一起。
现在，让我们试着列出人工智能领域的主要监管问题：公平竞争和反垄断政策；数据使用和隐私保护；安全保障，其中包括保护人工智能用户免受算法偏见、滥用或事故的影响；建立责任和申诉机制，以应对用户因使用人工智能而遭受损伤的问题；与人工智能技术庞大基础设施需求相关的能源和环境监管；立法者将如何处理开源（open source）[17]与闭源（closed source）人工智能技术技术之间的差异，包括混合解决方案，等等。
“欧盟在人工智能发展方面落后了，但在监管方面却采取了强有力的措施。
关于如何应对这些监管挑战的分歧已经出现，尤其是在欧盟和美国之间。就此，值得注意的是，欧盟虽然在人工智能发展方面稍显滞后，但在监管方面却采取了特别强有力的措施。相反，美国对人工智能则在很大程度上采取“加速主义”立场并放松市场监管。例如，《欧盟人工智能法案》与《美国人工智能行动计划》[18]中的不同方法明显地体现了这一点。正因如此，欧洲市场在人工智能领域的增长较为缓慢。例如，美国企业在2024年度内开发了40种人工智能模型，而欧盟企业在同期内仅推出了3种[19]。尽管如此，欧洲对人工智能的风险投资正在增加，一些分析师认为，从长远来看，世界将受益于布鲁塞尔在该领域的先驱性监管努力，尤其是在取得商业成功的人工智能平台（它们通常在其他地方发展）将会越来越需要适应欧洲在安全、隐私和透明度方面的要求的情况下[20]。
在监管冲突之外，中美之间更广泛的地缘政治竞争也对人工智能市场产生了重大影响。在美国，人工智能行业主要由私人风险投资资助，而在中国，大部分增长则源自政府的直接资助和管理。 在此背景下，美国为了对抗中国的影响力而联合了包括日本、韩国和台湾在内的东亚战略伙伴，其中台湾处于中美关系和全球半导体生产的核心地位。然而，中美两国所追求的目标似乎有所不同。美国更倾向于封闭式人工智能模式，私营企业开发的技术大多采用专有操作系统，因此属于保密范畴；而中国的人工智能产业则主要专注于开放模式，允许用户取读、复制和修改平台基础代码。
如果中美两国在人工智能领域追求不同的目标，那么正如外交关系委员会（Council on Foreign Relations）主席迈克尔·弗罗曼（Michael Froman）所写：“战略问题在于，随着时间的推移，遍布实体经济的智能是否会比未来‘ChatGPT-15’的智慧更具变革性”。尽管许多观察家可能认为这种假设过于天真，但各大国在人工智能领域的不同策略最终可能呈现互补而非冲突的态势。例如，特朗普总统批准向中国出售英伟达芯片的计划引发了两党人士的批评[21]。归根结底，两国经济联系如此紧密，至少在特定层面上极有可能实现某种形式的政治合作[22]。
人工智能领域另一场地缘政治竞争涉及中国和印度，因为后者正在重新成为“不结盟国家”中的重要力量。印度已成为人工智能技术的重要市场，并启动了面向公民的人工智能就业培训计划[23]。这种增长含有政府的资金支持和政策引导。与此同时，印度政府和私营机构正试图利用人工智能对抗中国在本国的影响力，并针对北京所开发的服务项目提供替代方案。此外，印度还力求运用人工智能来增强自己对其他国家（包括中国）的军事能力。这不仅关乎印度与其东北邻国的关系，更关乎它的全球地位。该战略能否助力印度在新生经济体中占据领导地位，并开辟一条可行的“第三条道路”？这仍然是一个有待观察的问题[24]。
人工智能与国家内政
国际地缘政治和监管问题看似与相关国家的内政无关。然而，随着人工智能日益融入全球民众的日常生活，这些高层地缘政治和监管方面的争议也开始为各国选民所关注。
对此，国际舆论并不一致。例如，据皮尤研究中心（Pew Research Center）在25个国家进行的一项调查显示，“人们对人工智能日益渗透日常生活的担忧多于兴奋”[25]。持此观点的受访者占比在美国和意大利为50%，在澳大利亚为49%，在巴西为48%。然而，许多人仍持模棱两可的态度：他们声称对人工智能日益普及感到“既兴奋又担忧”。在受访者中，持此观点者的占比分别为：韩国61%，日本55%，德国53%，法国和印度尼西亚均为49%。
在欧盟内部，人工智能问题凸显了推动市场一体化与国家主权需求之间的张力。尽管从全球范围来看，更多人倾向于信任欧盟而非美国或中国来监管人工智能，但这种信任度在欧盟各国之间差异显著，从希腊的38%到德国的71%不等[26]。人们的主要担忧之一是，欧洲对人工智能的监管可能会限制欧盟的经济增长。正如欧洲央行行长克里斯蒂娜·拉加德（Christine Lagarde）所言：“由于美国和中国的领先，欧洲已经错失了成为人工智能领域先行者的机会”[27]。
围绕人工智能产生政治动员的另一潜在根源在于就业问题。人工智能对就业的影响仍是悬而未决的重大议题之一。其影响将波及相关体力劳动者与文职人员的工资水平、职业培训及其议价能力，而且不仅会在国家层面更将在全球层面引发变革——因为人工智能带来的转型将使某些市场而不是另一些市场中的劳动者受益，从而改变调整劳务外包的规则。
美国即将举行的地方、州和全国选举可能很快就会预示日益活跃的与人工智能相关的政治动态。该国在人工智能方面的主要政治担忧之一是全国各地正在兴建的数据中心（data center）的能源和水资源消耗问题[28]。这些数据中心的建设数量大幅增加：据2024年的一份报告显示，正在建设的数据中心数量比上一年增加了70%[29]。作为人工智能的核心物理基础设施，数据中心不仅承载着处理和存储技术数据的服务器，还备有保障其安全运行和冷却所需的配套设施。因此，它们需要占用大片土地，并消耗大量能源和巨量冷却用水。
在美国，通货膨胀（包括能源价格的上涨）和水资源的日益枯竭正迫使一些选民越来越关注这些基础设施对当地的影响并更倾向于接受政客的说法，即：数据中心正在降低生活质量，而不是提高生活质量，正如一篇报刊文章具有挑衅性的标题所言：“对数据中心的抵制已经到来”[30]。
2022年，总统约瑟夫·拜登颁布了《芯片与科学法案》（CHIPS and Science Act），授权对国内半导体行业及其他技术领域的投资提供补贴。该法案强调指出了国内半导体生产对国家安全的战略重要性以及扩大美国劳动力和技术基础设施的必要。然而，半导体供应链依旧复杂，以至某些人对该法案的实际效益提出质疑。尽管如此，它仍是美国在人工智能领域最重要的政策之一，而且甚至得到了特朗普政府的支持[31]。
除了这些具体的政策问题之外，还存在另一个更广泛的问题：如何教育公民理解这些现象并做出回应？在公民社会中，哪些是能够实现这一目标的领域？人工智能兴起于人的定义备受质疑的时代，公民或是沉溺于意识形态泡沫，或是放弃政治参与，而大部分正规教育已变为技术培训。因此，对于那些希望应对人工智能挑战的心怀良好愿望人士而言，有利条件寥寥无几。然而，这项任务刻不容缓。正如教宗良十四世所言，家庭教育及通过家庭进行的教育尤其需要得到支持，这主要是为了维护未成年人的尊严[32]。
结语
讨论人工智能时所使用的隐喻往往倾向于极端，无论是AI末日论还是乌托邦论。此类言论之所以重要，是因为它们涉及到另一个更普遍的问题，也就是美国企业研究所（American Enterprise Institute）社会、文化和宪法研究主任尤瓦尔·莱文（Yuval Levin）所指出的一个对治理（governance）有害的倾向，即：将每个政治问题统统描述为“迫在眉睫且绝对具有毁灭性的危险”[33]。
莱文认为，问题不仅在于人工智能已成为又一个单凭个人或一国力量无法应对的重大现象，更关键的是，许多学者、政策制定者、经济领袖、记者和普通民众早已习惯于将 种种已感知的问题视为无解的生存威胁，因而几乎出于本能地将人工智能也归入了此类概念。由此而生的末日论调既无法与那些受政治及经济利益驱动、企图加速人工智能革命的人士达成共识，又与那些将技术视为人类唯一救赎的狂热信徒水火不容。
鉴于人工智能将如何发展并重塑世界仍存在不可避免然的不确定性，这种末日论者自诩拥有无人能及的知识，并可能诱使深思熟虑的思考者们偏离其务实义务。与现代生活的所有其他范式一样，人工智能产业以及相关技术同样要求回归适度的政策及其常规工具，即：“协商、妥协和渐进”[34]。
这应该使那些对人工智能感到无能为力的公民安心。为了说明他们不应感到无助，本文列举了如下多项理由：选举已对人工智能政策产生重大影响；中美两国不会因人工智能而开战；应当摒弃乐观主义者与灾难主义者的区分；对人工智能采取审慎温和的政策不仅可行，而且值得提倡。
最后，还有另一个理由使我们避免陷入绝望。对人工智能政治经济的深入分析不仅表明这些经济和政治因素不可避免地以复杂方式相互交织，从而带来监管、理解以及公民教育方面的困难，而且也凸显了人类及其命运仍然是一如既往的关键问题。因此，莱文的结论尤为切中时弊：他在思考抵制末日论的必要性时指出，“倘若在这一过程中，我们能意识到政治在一个自由社会中并非生活的全部，那将更为理想”[35]。
- F. Patsch, «“Antiqua et nova”. L’intelligenza artificiale al servizio della dignità umana e del bene comune», in Civ. Catt. 2025 II 207. ↑
- 参见C. Freiberg – J. Bishop, «The specter of principlism: from bioethics to AI ethics to autonomous weapon systems», in AI and Ethics 6 (2026), in philpapers.org/rec/FRETSO-38 ↑
- 风险投资是指对具有高发展潜力的未上市初创企业进行中长期风险资本投资的机构活动，旨在通过出售所购股权或上市交易而获得可观的资本收益（参见https://www.borsaitaliana.it/borsa/glossario/venture-capital.html）。 ↑
- 参见N. Ferguson, «OpenAI’s House of Cards», in The Free Press (www.thefp.com/p/niall-ferguson-the-ai-boom-is-a-house-of-cards)，2025年11月17日。 ↑
- 参见T. Cowen, «Is AI a Bubble? Not So Fast», in The Free Press (www.thefp.com/p/is-ai-a-bubble-not-so-fast)，2025年11月18日。 ↑
- 考恩在播客（podcast）的一期节目中探讨了许多此类问题，可参见：«Odd Lots», Bloomberg（https://tinyurl.com/yjdc63f3），2025年11月20日。 ↑
- 参见P. Jayaraj, «Nvidia Dominates GPU Market Share, Reaching 94% in Q2 2025», in NDTV Profit (https://tinyurl.com/38eehujt)，2025年9月5日。 ↑
- 参见E. Sayegh, «The AI Chip Race: Who Can Compete With Nvidia?», in Forbes (https://tinyurl.com/vu32u5ps)，2024年12月11日。 ↑
- 云服务器是一个全球性的远程服务器网络，通过服务器实现数据存储、管理和处理。 ↑
- F. Okeke, «Cloud Spending Jumps 22% as AI Fuels Hyperscaler Growth», in Channel Insider (https://tinyurl.com/tte23d95)，2025年9月11日。 ↑
- 参见Z. Kleinman, «What caused the AWS outage – and why did it make the internet fall apart?» , in BBC News (www.bbc.com/news/articles/cev1en9077ro)，2025年10月21日。 ↑
- «Top Companies in Generative AI Market – Microsoft (US), Google (US), IBM (US), NVIDIA (US) and OpenAI (US) » , in Markets and Markets (https://tinyurl.com/bdw3772t). ↑
- 参见«The Risks of AI Concentration in a Few Tech Giants», in Rice AI Blog (riceai.net/blog-post-tech-giants)，2025年6月23日。 ↑
- 参见«Toxic Competition: Regulating Big Tech’s Data Advantage» , in AI Now Institute (ainowinstitute.org/publications/toxic-competition)，2023年4月11日。 ↑
- G. Damioli – V. Van Roy – D. Vertesy – M. Vivarelli, «Is artificial intelligence leading to a new technological paradigm?», in Structural Change and Economic Dynamics 72 (2025) 347-359. ↑
- 参见圣座信理部-文化与教育部，《古与今：关于人工智能与人类智慧之关系的说明》，2025年1月14日（文件官网https://tinyurl.com/rrf49hrs）。 ↑
- 这种软件不受版权保护，其源代码向用户开放，因此任何人都可以进行修改。 ↑
- 参见Commissione europea – Parlamento europeo – Consiglio dell’Unione europea, AI Act (digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-
ai)，2024年6月13日；Winning the Race. America’s AI Action Plan (www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf)，2025年7月。 ↑ - 参见Stanford University, Artificial Intelligence Index Report 2025 (hai.stanford.
edu/assets/files/hai_ai_index_report_2025.pdf), 46. ↑ - 参见»Il Codice di buone pratiche dell’UE e il futuro dell’IA in Europa,« in Open AI (openai.com/it-IT/global-affairs/eu-code-of-practice)，2025年7月11日。 ↑
- 参见T. Mickle – A. Swanson, «Trump Clears Sale of More Powerful Nvidia A.I. Chips to China», in The New York Times (www.nytimes.com/2025/12/08/business/
trump-nvidia-chips-china.html)，2025年12月8日。 ↑ - 参见G. Allison, «The Thucydides Trap», in Foreign Policy (foreignpolicy.com/2017/06/09/the-thucydides-trap)，2017年6月9日。 ↑
- 参见P. Gupta, «Why AI is being trained in rural India», in BBC News (www.bbc.com/news/articles/cqjevxvxw9xo)，2025年10月16日。 ↑
- 参见IndiaAI Portal (indiaai.gov.in/indiaaiportal). ↑
- J. Poushter – M. Fagan – M. Corichi, «How People Around the World View AI», in Pew Research Center (https://tinyurl.com/y6hdwkch)，2025年10月15日。 ↑
- 参见同上，«Trust in the EU, U.S. and China to Regulate use of AI», in Pew Research Center (https://tinyurl.com/5n6wanyr)，2025年10月15日。 ↑
- «EU missing the boat on AI, jeopardising its future, Lagarde warns», in Reuters (www.reuters.com/business/eu-missing-boat-ai-jeopardising-its-future-lagarde-warns-
2025-11-24)，2025年11月24日。 ↑ - 参见F. de la Iglesia Viguiristi – T. Vinciguerra，《全球水危机》，载于《公教文明》（https://www.gjwm.org/2025/01/27/acqua-unurgenza-mondiale/ ），2025年1月27日。 ↑
- 参见L. Kearney, «North America sees 70% jump in data center supply in construction, CBRE report says»,in Reuters (https://tinyurl.com/mrzt9shk)，2024年8月20日。 ↑
- «The Data Center Resistance Has Arrived», in Wired (https://tinyurl.com/
4wa483ez)，2025年11月14日。 ↑ - 参见D. Butts, «Chipmakers Get larger tax credits in Trump’s latest “big beautiful bill”» , in CNBC (https://tinyurl.com/5fr7an28)，2025年7月2日。 ↑
- 参见Leone XIV, Discorso ai partecipanti al convegno «The dignity of children and adolescents in the age of artificial intelligence« (https://tinyurl.com/52kk362b)，2025年11月13日。 ↑
- Y. Levin, «Don’t Panic. Just Worry», in The Dispatch (thedispatch.com/article/dont-panic-just-worry)，2020年1月9日。 ↑
- 同上。 ↑
- 本文作者对J. P. Bishop教授、B. Gottschall S.J.和C. Trujillo S.J.对撰写本文所提供的帮助特致感谢。 ↑
