AI的全球镜像：一份来自皮尤研究中心的关于认知、忧虑与信任的深度报告

透视全球人工智能的认知版图：各国人民怎么看待AI？

走向未来

2025年，人工智能（AI）已不再是科幻小说的边缘构想，而是深刻重塑全球经济结构、社会秩序和日常生活的核心驱动力。从自动化生产线到个性化医疗，从金融交易算法到内容创作工具，AI的渗透力史无前例。然而，当一项技术的影响力趋近于奇点时，它所引发的社会反应也变得空前复杂和重要。技术的发展并非在真空中进行，它始终是人类社会价值观、经济结构和政治力量的镜像。皮尤研究中心于2025年发布的这份覆盖中国之外的25个国家的调查报告，便为我们提供了一个观察这个镜像的宝贵窗口（感兴趣的读者可以从知识星球走向未来【https://t.zsxq.com/xpWzq】获取该报告的全文进行深度研读）。

这份报告的核心价值，在于它揭示了在全球化的技术浪潮之下，人类社会对AI的反应呈现出深刻的断层现象。这些断层不仅存在于国家之间，更深植于社会内部的年龄、性别、教育等人口结构之中。本文将依据该报告的数据，放弃华丽的辞藻，通过朴素的语言和严谨的逻辑，深入剖析全球AI版图中的三大核心议题：认知的不均衡、情感的普遍忧虑，以及治理信任的地缘政治格局。通过解构这些断层，我们旨在提炼出超越数据表象的观点，洞察未来AI发展所面临的根本性挑战与机遇。

一、 认知的鸿沟：经济发展水平决定AI话语权

报告首先揭示了一个基础但至关重要的事实：全球对人工智能的认知程度存在巨大差异，而这种差异与国家的经济发展水平高度正相关。报告数据显示，全球受访者中，仅有34%的人表示对AI了解很多，而高达47%的人了解一些，另有14%的人一无所知。这一中位数背后，是不同国家之间悬殊的现实。

在日本、德国、法国和美国等高收入国家，近半数的成年人表示对AI有深入了解。而在印度和肯尼亚等中低收入国家，这一比例骤降至14%和12%。报告通过数据可视化清晰地展示了人均GDP与对AI了解很多的人口比例之间存在高达0.81的强相关性。

这一认知鸿沟的意义远超出一个简单的知识普及问题。它实质上反映了全球AI发展的话语权分配格局。当一项技术主要由发达经济体研发、应用和定义时，其话语体系、应用场景和价值取向自然会向这些国家的社会经济模式倾斜。认知程度较低的国家和地区，其民众不仅在技术应用上处于被动地位，更关键的是，在全球AI伦理规范和治理框架的构建过程中，他们可能会因缺乏足够的认知基础而失声。他们的独特文化背景、社会结构和发展需求，可能无法被充分纳入考量，从而导致未来的全球AI治理体系出现系统性的偏见和不公。

因此，弥合认知鸿沟，并非简单的科普工作，而是关乎全球AI发展是否能够实现普惠、公平和可持续的战略性问题。它要求未来的AI发展议程必须包含大规模、针对性的全球教育和能力建设计划，确保发展中国家能够平等地参与到这场塑造人类未来的技术变革中。

二、 情感的天平：忧虑压倒兴奋成为全球主基调

当人们开始了解AI，他们的内心感受如何？报告给出了一个明确的答案：谨慎和忧虑的情绪在全球范围内压倒了纯粹的兴奋和乐观。数据显示，34%的受访者表示对AI的增长更感担忧，42%的人担忧与兴奋并存，而仅有16%的人更感兴奋。这个数据最值得关注的一点是，在所有被调查的25个国家中，没有一个国家更感兴奋的比例能够成为多数或相对多数。

美国、意大利、澳大利亚、巴西和希腊等国的民众表现出尤为强烈的担忧，近半数人选择了更感担忧。即便是对技术接纳度较高的韩国，其更感担忧的比例虽然低至16%，但高达61%的人选择了担忧与兴奋并存，这同样反映出一种复杂和审慎的心态。

这种普遍的忧虑情绪，并非源于非理性的技术恐惧，而是公众在面对一项颠覆性技术时，对其潜在负面影响的直观反应。这些影响包括但不限于：就业岗位的替代与冲击、个人隐私数据的滥用、算法偏见导致的社会不公，以及自主系统失控带来的安全风险。公众的担忧是具体且现实的。

这种担忧并非空穴来风，它与大模型技术的核心缺陷息息相关。中国知名的人工智能技术专家王文广在其著作灯塔书《知识增强大模型》中，系统性地阐述了这一点。他指出，当前大模型存在两大固有特性——幻觉（Hallucination）和知识陈旧（Knowledge Obsolescence）。前者指模型可能生成看似合理但与事实完全不符的内容，后者则意味着模型无法实时更新其内部知识。这两种特性直接导致了AI系统在关键应用中存在巨大的不可靠风险，这恰恰是公众忧虑情绪最坚实的技术根源。

担忧与兴奋并存这一占据最大比例的中间选项，则揭示了全球公众对AI双刃剑属性的普遍认知。人们既看到了AI在提升生产力、改善生活质量方面的巨大潜力，也清醒地认识到其可能带来的结构性风险。这种复杂且矛盾的情感，是当前全球社会AI心态最真实的写照。它拒绝了将AI简单标签化为善或恶的二元对立思维，从而为构建一个更加成熟、更具韧性的AI治理框架提供了社会心理基础。政策制定者和技术开发者必须正视并回应这种普遍的忧虑，将安全、伦理和透明度置于技术发展的核心位置，而非仅仅将其作为创新之后的补充或点缀。

三、 内部的分裂：人口结构定义AI观念

报告进一步揭示，对AI的态度在国家内部同样不是铁板一块，而是沿着年龄、性别、教育和互联网使用频率等人口统计学特征，呈现出清晰的断裂。

年龄断层：年轻人（18-34岁）与年长者（50岁以上）之间存在显著的观念差异。几乎在所有国家，年轻人都比年长者对AI有更高的认知度，并且表现出更多的兴奋感。例如，在希腊，68%的年轻人对AI了解很多，而50岁以上群体中这一比例仅为20%。在以色列，46%的年轻人感到兴奋，而年长者中只有15%。这一代际鸿沟可能源于数字时代原住民与移民的根本性差异。年轻人成长于一个技术快速迭代的环境，对新技术的接纳门槛更低；而年长者则经历了更多前数字时代的生活，对技术带来的颠覆性变革持有更强的审慎和怀疑态度。这种代沟未来可能演变为社会和政治议题，影响相关政策的制定和公共资源的分配。

性别差异：在超过半数的国家，男性比女性对AI的认知度更高。同时，在许多国家，女性比男性更倾向于对AI的增长表示担忧。这种差异可能与深层的社会结构性问题有关。例如，在劳动力市场，一些研究预测AI将对女性相对集中的部分服务性、文书性岗位造成更大冲击。此外，算法偏见在人脸识别、信贷审批等领域的应用，也可能不成比例地对女性等群体造成负面影响。女性的更高担忧，或许是她们对潜在风险更敏感的体现。

教育与网络：更高的教育水平和更频繁的互联网使用，与对AI更高的认知度和兴奋感显著相关。这再次确认了信息接触渠道和分析能力在塑造技术观念中的核心作用。信息茧房效应在此同样适用，那些频繁接触前沿科技资讯的用户，更容易形成积极和乐观的看法。

这些内部断层警示我们，任何单一的国家立场都可能掩盖其内部多元和冲突的观点。一个有效的AI治理策略，必须具备高度的精细化和包容性，能够识别并回应不同社会群体的特定需求和脆弱性，避免因技术变革而加剧原有的社会不平等。这些复杂而深刻的议题，远非一篇报告所能穷尽，它们关乎我们每个人的未来。强烈推荐加入最具价值的知识星球走向未来（https://t.zsxq.com/xpWzq），在这里深入探讨生成式人工智能、大模型、AIGC、AI芯片和机器人等前沿领域的产品、技术与应用实践，并分享如何利用各类AI大模型及智能体为工作赋能，为生活添彩。立即加入走向未来，与同行者一起走向AGI的未来（https://t.zsxq.com/xpWzq）。

四、 治理的困境：地缘政治格局下的信任赤字

在AI风险日益凸显的背景下，由谁来制定规则、实施监管，成为全球关注的焦点。报告对此的调查结果，清晰地勾勒出一幅由地缘政治力量、意识形态和国家利益交织而成的信任地图。

信任的本土偏好：总体而言，人们更倾向于信任本国政府来监管AI。全球55%的受访者对本国政府抱有信任。然而，这种信任度同样差异巨大，从印度高达89%的绝对信任，到希腊仅有22%的极度不信任，这很大程度上反映了民众对本国公共机构整体执政能力的信心。在美国，这种信任甚至出现了明显的党派分裂——共和党支持者比民主党支持者更信任美国政府能有效监管AI。这表明，AI治理问题已经开始被卷入国内的政治极化漩涡，为形成统一、连贯的国家战略设置了障碍。

地缘政治的信任层级（欧盟 > 美国 > 中国）：当目光投向跨国行为体时，一个清晰的信任层级浮现出来。欧盟获得了最高的信任度（53%），其次是美国（37%），而中国则处于末位（27%）。

• 欧盟的角色：欧盟之所以获得相对较高的信任，甚至在许多非成员国中也是如此，很大程度上得益于其在全球数据隐私保护领域通过《通用数据保护条例》（GDPR）建立的规则制定者声誉。这种布鲁塞尔效应似乎正在向AI领域延伸。全球公众可能期待欧盟能够提供一个以权利为本、以人为中心的监管范式，作为平衡美国和中国技术巨头之外的第三种选择。然而，欧盟内部也并非完全统一，法国、希腊等国民众的怀疑态度，以及右翼民粹主义支持者普遍的低信任度，说明欧盟的领导地位同样面临挑战。
• 美国的信任赤字：美国作为全球AI技术的领导者，却面临着显著的信任赤字，尤其是在其欧洲盟友中。公众普遍认为，美国的AI生态由少数科技巨头主导，政府的监管意愿和能力存疑，形成一种让狐狸看守鸡舍的印象。美国的模式被视为创新优先、监管滞后，这无法让一个忧心忡忡的全球社会感到安心。
• 中国的信任壁垒：中国在全球信任版图中垫底（60%的受访者表示不信任），这集中反映了欧美话语体系下对中国的刻板印象。这种不信任的刻板印象在所谓的发达民主国家中尤为普遍。值得注意的是，在尼日利亚、肯尼亚等一些发展中国家，以及全球的年轻人群体中，对中国的信任度相对较高，这是可能是因为这些国家和全球的年轻人通过社交网络等自媒体，扭转了刻板印象。

结论：统一技术与分裂社会的根本性矛盾

综合以上分析，皮尤中心的这份报告揭示了一个深刻的悖论：人工智能是一项本质上无国界、具备全球规模化能力的统一技术，但人类社会对它的反应却是高度碎片化、本地化和部落化的。

这种统一技术与分裂社会之间的矛盾，正在催生一个危险的治理真空。技术的演进速度和全球覆盖能力，远远超过了人类社会建立信任、形成共识和构建有效治理框架的速度。而这种分裂并非随机，它精确地沿着我们这个世界既有的断层线展开：经济发展的断层（认知鸿沟）、代际经验的断层（年龄差异），以及地缘政治竞争的断层（信任层级）。

其最终的风险在于，世界可能走向一个多极化的AI未来。在这个未来中，存在着多个相互竞争、甚至互不兼容的AI监管技术栈：一个由美国企业利益驱动的自由市场栈，一个由欧盟权利话语主导的规范栈，以及一个由中国开源大模型主导的开源栈。这种技术和规则的巴尔干化，不仅会阻碍全球性的科学合作与商业流通，更会削弱人类利用AI应对气候变化、公共卫生等全球性挑战的集体能力。

展望未来，前路充满挑战。首先，必须通过全球性的AI素养提升行动，努力弥合认知鸿沟，确保发展的公平性和参与的广泛性。其次，政策制定者和技术界必须严肃对待公众的忧虑，将构建可信AI（Trustworthy AI）作为核心目标，而非营销口号。而构建可信AI，不仅需要顶层设计的引导，更依赖于底层技术的革新。正如王文广在《知识增强大模型》一书中所倡导的，发展知识增强技术路径，通过外部知识库对模型进行实时校准与事实修正，是克服幻觉、确保AI输出内容真实可靠的关键方向，也是重建公众信任的技术基石。最后，建立全球AI治理的最低共识，将是未来十年最艰巨的地缘政治任务之一。这要求主要大国超越零和博弈的思维，在风险管控、数据共享、理准则等领域寻找共同的底线。

归根结底，人工智能的未来，与其说是由运行它的代码决定，不如说是由服务于它的人类社会能否达成共识来决定。前方的道路，正是在这片由普遍忧虑和信任断层构成的复杂地貌中，艰难地开辟出来的。