最新《人工智能现状》报告的新数据显示，生成式AI的推广持续加速，各行业部署该技术的趋势也逐渐显现。但治理能否跟上？
在我们的AI每月综述中，我们梳理最新进展，重点介绍论坛关于负责任AI的新行动指南中的实用举措，并追踪影响生态系统的治理与基础设施动向。
此外，还有一张图表展示监管变化如何影响AI战略。
1. 宏观视角：世界部署AI的速度快于治理速度——以及这为何构成系统性风险
生成式AI的推广持续加速，新数据显示。Ramp的AI指数显示，美国企业付费使用AI的比例从2023年1月的5.2%上升至2025年9月的43.8%，其中科技（73%）、金融（58%）和制造业（43%）行业领先。自2025年初以来的采用速度已超过2023年和2024年。
先进的智能体系统与多模态系统也正获得越来越多的关注，微软、谷歌和Anthropic是过去一个季度中扩展这些技术的企业之一。最新的《人工智能现状报告》，由AI投资人Nathan Benaich与Air Street Capital编制，汇集了来自多方来源的研究，并探讨了这些系统目前的部署情况。在医疗行业，谷歌的MedGemma已被证明可以提升医学推理能力以及对文本和图像的理解能力。
但尽管采用持续加速，AI治理的发展却参差不齐。我们关于《推进负责任的AI创新》的行动指南指出，尽管认知有所提高，但组织的负责任AI实践仍不成熟。按四阶段成熟度量表衡量，一项针对1,500家公司的2025年调查发现，81%的企业仍处于负责任AI的前两个初级阶段。这种成熟度不足在各类组织、地区和行业中普遍存在，表明尽管人们大多理解负责任AI的“为何”，但对大多数人而言，“如何”做仍然难以把握。
与此类似，《人工智能报告》由斯坦福大学发布，指出标准化风险分析在开发者中仍然罕见，而对于使用该技术的企业，认知与切实行动之间仍存在差距。9月，联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯警告：“人类的命运不能交由算法决定。在生死攸关的决策上，人类必须始终保有决定权。”
更复杂的是，不同地区的AI技术立法差异很大。在欧洲，分阶段实施《人工智能法案》正在进行，部分义务已具约束力，其他义务仍处于过渡期。在美国，国家层面的与州级法规和自愿性承诺共同构成了复杂的环境。而在中国，采取的是分行业的针对性方式，重点关注安全以及与国家优先事项保持一致。
本周在吉隆坡，世界经济论坛人工智能卓越中心举办了一场研讨会，聚焦东盟地区如何构建具有竞争力且负责任的AI生态系统。讨论中反复提到的一个核心主题是：强有力的治理与建立信任至关重要，同时还需要投资于底层基础设施，使AI能够有效扩展，而不仅仅局限于数据中心。
随着AI技术日益嵌入关键基础设施，零散的监管与保障措施可能带来严重风险。
2. AI领域的其他动态
AI驱动的购物同比增长4,700%，据支付服务机构Visa透露。该公司计划推出一项“可信智能体协议”，帮助零售商和企业区分AI购物智能体与恶意机器人。“我们认为，整个支付生态系统都有责任确保卖家能像信任最优质客户和网络那样信任AI智能体，”首席产品与战略官Jack Forestell表示。
全球范围内AI基础设施的发展路径各不相同正在显现。在美国，并购与战略合作——例如OpenAI与博通的合作——正促使各方整合力量，加速推进该技术的规模化应用。在中国，则采取了更为分散的路径，重点关注混合硬件环境。
全球范围内，用于规范AI应用的新立法已陆续签署生效。意大利已成为首个通过全面AI监管立法的欧盟国家，该法案与欧盟《人工智能法案》保持一致，旨在鼓励“以人为本、透明且安全的AI使用”。根据该立法，对于被认定利用该技术造成伤害的人，可判处监禁。此外，在加利福尼亚州，州长Gavin Newsom已签署《前沿人工智能透明度法案（TFAIA）》。该法案包括透明度要求，并要求报告与AI相关的安全事件。“加利福尼亚已证明，我们既能制定法规保护社区，同时确保快速增长的AI产业持续繁荣，”他表示。
3. 图表洞察
4. 必读文章
以衡量促进行动，使敏捷治理跟上AI发展步伐：本文出自论坛的Kelly Ommundsen，探讨在可执行的体系提供清晰度与信心的前提下，通过追踪AI的发展，哪些措施有助于建立对AI的信任
超越办公桌：AI如何改变一线员工队伍：在这篇文章中，Job&Talent的Christof Schminke与Robin Nierynck揭示了一线AI如何帮助打破效率低下与不稳定的循环，这在多变的商业时代尤为关键。
随着AI模糊真实数据与合成数据的界限，强有力的治理至关重要：DataKind的Lauren Woodman与纽约大学哈罗德·普赖斯讲席教授Arun Sundararajan探讨了合成数据与真实数据之间的界限如何日益模糊，由此带来新的重大机遇以及严重风险，并在这篇文章中进行了讨论。
