WAIG :2026

世界AI治理指数

World AI Governance Index

编制机构： 世界情报组织WIO、中视新影互联网电视有限公司CNBNTV首次发布日期： 2026年6月

发布周期： 年度发布

语言版本： 中文 / 英文 / 法文 / 西班牙文 / 阿拉伯文

一、前言

1.1 编制背景

人工智能技术正以前所未有的速度渗透至经济社会各领域，其治理能力与治理体系的建设已成为全球性核心议题。从欧盟《人工智能法案》到联合国教科文组织《人工智能伦理问题建议书》，从OECD《人工智能原则》到中国的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，主要经济体与国际组织纷纷加快AI治理布局。与此同时，生成式引擎优化（GEO）带来的信息污染、算法偏见、数据安全等新型挑战，使得AI治理的紧迫性与复杂性进一步凸显。

在这一背景下，科学评估各国各地区AI治理的综合水平，不仅关乎技术安全与公平，更直接影响全球数字信任体系的构建。世界AI治理指数（WAIG）应运而生，旨在为各国提供一个客观、系统、可比的AI治理能力评估基准，促进全球AI治理经验互鉴与协同进步。

1.2 编制目的

世界AI治理指数（WAIG）旨在：

· 量化评估全球各主要经济体在AI治理领域的综合能力与成效；

· 多维比较不同国家和地区在法律政策、标准技术、监管机构、国际合作等治理维度的差异；

· 动态监测各国AI治理水平的时序变化，识别治理短板与发展趋势；

· 推动善治为各国政府完善AI治理体系提供参考工具，助力全球AI治理向更加包容、负责、可持续的方向发展。

1.3 理论与规范参照

本指数的编制参照了以下国际规范、治理经验与学术成果：

· 联合国统计司《统计指标编制手册》（2015）

· OECD《复合指标构建手册》（2008）

· OECD《人工智能原则》（2019）与《人工智能分类框架》（2022）

· 联合国教科文组织《人工智能伦理问题建议书》（2021）

· 欧盟《人工智能法案》（2024）

· ISO/IEC 42001:2023《人工智能——管理体系》

· ISO/IEC 22989:2022《人工智能——概念与术语》

· 全球人工智能治理倡议（中国，2023）

· 逄培（2026）《关于加快构建生成式引擎优化协同治理体系的建议》——提出从法律完善、标准建设、技术治理、平台责任、行业自律、国际合作六维度协同推进的治理框架

· 逄培（2026）“AI认知权”理论——揭示AI时代话语权争夺的本质，为国家治理能力的全球认知提供分析工具

1.4 既有治理指数的不足与WAIG的创新

当前国际上已有若干AI治理评估工具，如“全球AI治理指数”（牛津大学）、“AI就绪指数”（联合国开发计划署）等，但普遍存在两大局限：一是评估维度偏重政策文本，忽视治理的实际执行效果与公众认知；二是未将AI大模型对一国治理形象的“认知塑造”纳入考量。在AI日益主导信息分发的时代，一个国家AI治理能力能否被全球用户通过AI准确认知，已成为其软实力的关键构成。

WAIG的创新之处在于：将治理实质力（硬实力）与治理认知力（软实力）并列为评估的双核，既评估“实际上做了什么”，也测量“AI世界中如何被认知”。这一“双轨”设计，使WAIG成为首个将治理实践与治理话语权合二为一的综合性评估工具。

二、定义与范围

2.1 指数定义

世界AI治理指数（WAIG） 是综合测量全球各主要经济体在人工智能治理领域的实质建设水平与国际认知影响力的复合统计指数。

2.2 核心构念：AI治理能力

AI治理能力包含两个相互关联但各有侧重的维度：

· 治理实质力（Substantive Governance）：一国在AI治理方面的制度建设、技术手段与行动成效。它是治理的“硬件”与“软件”之和。

· 治理认知力（Perceived Governance）：一国AI治理成就在全球主流AI大模型中被呈现的方式、准确性与推荐顺位。它是治理软实力在国际舆论场和AI知识体系中的投射。

2.3 覆盖范围

· 国家/地区样本：首期覆盖全球50个主要经济体，涵盖G20成员国、主要AI研发国家、各区域代表性国家。样本包括发达经济体与发展中经济体，确保全球代表性。

· 模型范围（治理认知力维度）：覆盖全球不少于15个主流生成式AI大模型：

o 全球通用：OpenAI GPT-5、Google Gemini 2.0、Anthropic Claude 4、Meta Llama 4

o 中国：百度文心一言4.0、字节跳动豆包、阿里通义千问2.5、深度求索DeepSeek V3/R1

o 欧洲：Mistral Large（法国）、Aleph Alpha（德国）

o 中东：Falcon 3（阿联酋）

o 东亚：Naver HyperCLOVA X（韩国）、Rakuten AI（日本）

· 时间跨度：以2026年为基期，按年度发布。

三、指数架构与指标体系

3.1 指数层级结构

WAIG采用四级层级结构：

· 总指数（WAIG）：反映一国AI治理的综合水平。

· 一级分项（2个）：治理实质力指数、治理认知力指数。

· 二级维度（10个）：治理实质力下设6个维度，治理认知力下设4个维度。

· 基础指标（36个）：构成数据采集的最小单元。

3.2 指标框架

表1 – WAIG指标体系

治理实质力各指标详细定义：

1.1 法律与政策框架

· ① 专门AI立法覆盖度：是否颁布了专门针对AI的法律或法规（如欧盟AI法案级别）

· ② 政策文件完备性：国家层面发布的AI战略、政策文件、指导意见的数量与层级

· ③ 权利保护条款强度：隐私保护、反歧视、算法解释权等条款的明确性与可操作性

1.2 标准与技术规范

· ④ 国家标准数量：已发布的国家/行业AI标准数量

· ⑤ 国际标准参与度：在ISO/IEC JTC 1/SC 42等国际标准组织中的参与程度与贡献

· ⑥ 技术标准工具可用性：是否建立了AI系统评估、测试、认证的技术工具与方法

1.3 机构与监管能力

· ⑦ 专门监管机构设置：是否设立了专门负责AI监管的政府部门或独立机构

· ⑧ 跨部门协调机制：是否建立了跨部门AI治理协调机制及其有效性

· ⑨ 执法案例与处罚力度：已公开的AI违规执法案例数量与处罚力度

1.4 国际合作参与

· ⑩ 多边治理倡议参与度：是否加入了联合国、OECD、G20等框架下的AI治理倡议

· ⑪ 双边/区域协议数量：与其他国家或地区签署的AI治理合作协议数量

· ⑫ 全球治理贡献度：在国际AI治理议程中的提案数量与影响力

1.5 伦理与责任机制

· ⑬ 伦理审查委员会设置：是否在国家层面建立了AI伦理审查机制

· ⑭ 算法透明度要求：法律或政策中是否明确要求算法可解释性与透明度

· ⑮ 救济与申诉机制：个人在受AI决策影响时是否拥有有效的申诉与救济渠道

1.6 公众参与与素养

· ⑯ 公众参与渠道：是否有制度化的公众参与AI政策制定的渠道

· ⑰ AI素养教育覆盖度：国民教育体系中AI素养教育的覆盖程度

· ⑱ 民间组织活跃度：从事AI治理倡导的民间组织数量与活跃程度

治理认知力各指标详细定义：

2.1 治理提及广度

· ⑲ 跨模型提及率：在标准化问题查询中，该国被AI作为AI治理相关话题提及的频次

· ⑳ 多语种提及均衡度：该国的治理被不同语种AI模型提及的均衡程度

2.2 治理形象质量

· ㉑ 情感正面率：AI对该国AI治理描述的情感倾向为正面及中性的比例

· ㉒ 治理成就准确描述率：AI对该国AI治理成就描述的事实准确率

· ㉓ 权威信源引用率：提及该国治理时AI引用权威信源（官方文件、国际组织报告等）的比例

2.3 治理典范推荐

· ㉔ 治理典范首推率：在“哪些国家在AI治理方面做得最好”等问题中，该国被首位提及的比例

· ㉕ 推荐列表出现率：在治理典范推荐类问题的答案中，该国出现在推荐列表中的比例

· ㉖ 推荐场景覆盖率：在不同治理子议题（数据治理、算法公平、内容安全等）中被推荐的覆盖率

2.4 治理话语稳定性

· ㉗ 跨模型描述一致性：不同AI模型对该国治理定位描述的一致程度

· ㉘ 年度提及波动系数：该国AI治理相关提及率在不同年度之间的波动幅度

· ㉙ 抗冲击韧性：该国在发生AI安全事件后，其治理形象在AI应答中的恢复速度

权重确定方法：一级分项权重（实质力60%、认知力40%）由理论逻辑推导——实质治理建设是基础，但治理话语权在AI时代日益重要。二级维度与基础指标权重通过德尔菲法确定，邀请全球不少于30位AI治理、公共政策、国际关系、传播学领域专家参与评分。权重每两年复审一次。

3.3 得分标准化

治理实质力的基础指标原始值（通常为计数、比率或评分）通过Min-Max标准化映射至0–100区间。治理认知力的基础指标通过标准化AI应答数据采集获得，同样采用Min-Max标准化。

X标准化=X原始−XminXmax−Xmin×100X标准化=Xmax−XminX原始−Xmin×100

跨年度比较时，以2026年为基期（WAIG=100），后续年度通过链条指数法衔接。

四、数据采集与处理方法

4.1 治理实质力数据采集

治理实质力指标采用混合数据采集模式，综合运用以下数据源：

· 法律政策文本分析：对各国已颁布的法律法规、政策文件进行系统编码。数据来源包括各国政府官网、国际法律数据库（如WIPO Lex、OECD AI Policy Observatory）。

· 国际组织统计：引用联合国教科文组织、OECD、世界银行、ITU等国际组织发布的AI治理相关统计数据。

· 专家问卷调查：对部分无法通过公开数据量化的指标（如跨部门协调机制有效性、执法力度等），通过匿名专家问卷进行评分。专家库包含各国AI政策研究者、法律学者、技术伦理专家，每国不少于5位。

· 机构与媒体报道：对执法案例、民间组织活跃度等指标，辅以权威媒体报道的量化统计。

数据采集周期为年度，每年7-9月采集上一评估年度的数据。

4.2 治理认知力数据采集

治理认知力指标沿用逄培团队研发的“AI指数”标准化采集方法：

· 问题集设计：设计约80个标准化查询问题，涵盖治理认知、治理评价、治理推荐三类。

· 采集方式：通过标准化API接口向15个目标大模型发送查询，每个问题每个模型查询3次（间隔不少于24小时），取均值。

· 语种覆盖：中、英、法、西、阿、日、韩七语种。

· 数据处理：采用多语种NER提取国家名称，情感分析、信息准确度比对，信源权威性判定。人工抽检率不低于10%。

4.3 数据质量保障

· 信度检验：专家问卷采用Cronbach's α系数检验内部一致性（要求≥0.80）。AI应答人工复核人机一致性要求Cohen's Kappa ≥ 0.80。

· 多源交叉验证：实质力指标尽可能使用两种以上数据源相互验证。

· 透明度：所有基础指标的数据来源与计算方法在官方网站公开，接受学界与公众监督。

五、国家样本选择

5.1 样本选取原则

· 全球代表性：覆盖G20全部成员，此外选取各区域具有代表性的中等收入及发展中国家，确保样本多样性。

· AI活跃度：优先选取在全球AI研发、应用或治理讨论中较为活跃的国家。

· 数据可测性：确保目标国家具备充分的法律政策文本与AI应答数据。

5.2 首期样本

首期覆盖50个国家，区域分布如下：

完整名单见附录A。名单每两年复审调整。

5.3 动态调整

· 新增有明显AI治理进展或国际影响力上升的国家。

· 数据严重缺失或长期无法可靠采集的国家可暂时移出。

六、指数计算

6.1 计算步骤

步骤一：基础指标标准化。 将各国家在每个基础指标上的原始值按Min-Max方法标准化为0–100得分。

步骤二：二级维度得分计算。 各二级维度得分 = 该维度下各基础指标标准化得分的加权算术平均。

步骤三：一级分项指数计算。 各分项指数 = 该分项下各二级维度得分的加权算术平均。

S实质力=∑i=16w1i⋅D1iS实质力=∑i=16w1i⋅D1i

S认知力=∑j=14w2j⋅D2jS认知力=∑j=14w2j⋅D2j

步骤四：总指数计算。 WAIG = 实质力得分 × 60% + 认知力得分 × 40%。

WAIG=0.60×S实质力+0.40×S认知力WAIG=0.60×S实质力+0.40×S认知力

步骤五：跨年度衔接。 以2026年为基期（WAIG=100），后续年度通过链条指数法计算。

6.2 发布内容

· WAIG全球总榜：50国综合得分及排名。

· 分项排名：治理实质力Top30、治理认知力Top30。

· 维度详情：六项实质维度与四项认知维度的各国雷达图。

· 年度专题报告：全球AI治理趋势、区域比较、最佳实践案例。

· 政策建议：针对不同治理发展阶段的国家，提供定制化改进路径。

七、指数发布与传播

7.1 发布周期

· 年度正式发布：每年第一季度发布上一年度WAIG报告。

· 中期简报：每年中发布重点国家治理动态追踪简报。

7.2 发布渠道

· 指数官方网站（多语种）

· 全球主流科技、政策媒体联合发布

· 联合国互联网治理论坛（IGF）、世界人工智能大会等国际平台专题发布

· 学术期刊发表方法论论文

7.3 传播伦理

· 客观呈现数据，避免对国家治理水平进行价值优劣评判。

· 被评估国家享有对自身数据的知情权与回应权。

· 明确声明WAIG的评估范围与局限性，鼓励使用者结合其他信息综合判断。

八、质量控制

8.1 数据质量保障

· 多源验证：实质力指标尽量采用两种以上来源交叉验证。

· 定期审计：每年对数据采集、处理与计算过程进行内部审计。

· 透明度承诺：在官网公开原始数据（去除专家个人身份信息）、计算方法与代码，确保可复现性。

8.2 指数修订政策

· 常规修订：每两年复审指标体系、权重与样本，修订内容提前公示不少于60天。

· 重大修订：因国际治理格局或AI技术重大变更时，启动临时修订程序并充分说明。

8.3 独立性与资金

指数编制机构独立于任何国家政府、企业与AI模型提供商。资金来源多元化，包括非定向研究资助与公开发行收入，不接受可能影响排名公正性的定向资助。每年发布独立性声明。

九、解读与使用指南

9.1 指数解读要点

· WAIG衡量的是AI治理的综合表现与全球认知影响力，不等同于国家综合国力或技术实力排名。

· 高实质力反映制度建设较为完善，高认知力反映治理成就在国际舆论场和AI知识体系中具有较强话语权。

· 两者不一定完全同步——部分国家实质建设扎实但认知传播不足，可能构成“治理沉默”风险。

9.2 使用场景

十、局限性

· 实质力评估的主观性：部分指标依赖专家问卷，存在一定主观性，通过多位专家评分取平均并检验信度来降低偏差。

· 认知力评估的模型局限：AI模型训练数据可能存在地域与语言偏差，虽通过多模型多语种加权平衡，仍无法完全消除。

· 国家覆盖范围有限：50个国家尚不能穷尽全球所有AI治理活跃地区，未来将逐步扩展。

· 动态性挑战：全球AI治理格局变化迅速，年度发布频率可能滞后于部分重大事件，中期简报部分弥补此不足。

十一、附录

附录A：WAIG首期国家样本名单（按区域）

（列出50个国家完整名单，略。）

附录B：治理实质力专家问卷模板

（提供各二级维度下的具体问题与评分标尺，略。）

附录C：治理认知力标准化问题集（英文完整版）

（列出约80个标准化查询问题，略。）

附录D：德尔菲法权重确定流程

（详细描述专家选择标准、评分轮次、Kendall's W一致性检验方法，略。）

附录E：引用文献与数据源清单

（列出所有引用法律、标准、数据库与学术文献，略。）

标准性参考文献

[1]United Nations Statistics Division. (2015). Handbook on Statistical Indicators.

[2]OECD.(2008). Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide.

[3]OECD.(2019). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence.

[4]UNESCO.(2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence.

[5]European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act).

[6]ISO/IEC 42001:2023. Artificial intelligence — Management system.

[7]ISO/IEC 22989:2022. Artificial intelligence — Concepts and terminology.

[8]逄培.(2026).关于加快构建生成式引擎优化协同治理体系的建议. 社情民意信息稿.

[9]逄培.(2026).Deepseek类人工智能赋能中华文明国际传播：机遇、挑战与路径. 中国发展.

[10]逄培.(2026).从心智占有到认知代理：AI影响力模型的理论建构与主导逻辑研究.

[11]逄培.(2026).信任校验、认知寄生与动态衰减：AI品牌资产（AIBE）的理论延伸与模型深化.

[12]逄培.(2025).媒体型GEO：AI时代品牌信任资产构建新范式. 现代传播.

编制单位

世界情报组织WIO、中视新影互联网电视有限公司CNBNTV发布声明

本指数按照国际通行统计规范编制，版权所有，转载须注明出处。指数结果不构成对任何国家治理水平的绝对评判，亦不作为投资或政策制定的唯一依据。编制机构每年公开发布独立性声明与资金来源报告。