人工智能时代的修昔底德陷阱：自动化科学、全球技术进步与技术加速的治理

《TECHNOLOGY IN SOCIETY》：The Thucydides Trap in the Age of AI: Automated Science, Global Technological Advancement, and the Governance of Technological Acceleration

　　

摘要 人工智能（AI）融入科学研究、治理与战略竞争，正在重塑全球权力的基础。在此背景下，“修昔底德陷阱”描述的是一种结构性动态，即新兴大国的崛起在守成大国中引发恐惧与战略紧张，从而增加冲突升级的风险。尽管该框架被广泛用于解释地缘政治对抗，但在人工智能时代的适用性仍不完善，因为它未能考虑技术加速与自动化知识生产所带来的系统性影响。本文考察了人工智能、自动化科学与通用人工智能（AGI）前景如何同时改变战略竞争动态与全球治理能力。文章认为，当代技术竞争日益由三个相互关联的过程所塑造：AGI作为能力边界的出现、科学发现的自动化作为权力机制，以及技术加速与治理能力之间的日益错配。为捕捉这些动态，文章提出了全球技术推进（GTA）这一概念，将其视为一个将加速的知识生产、基础设施集中与战略竞争联系起来的系统级过程。该分析不以技术领导地位作为竞争的首要产出，而是将不透明条件下的技术加速治理——即时间压缩与制度碎片化环境下的治理——确认为核心挑战。文章综合运用国际关系、科学技术研究、AI治理与AI安全等领域的跨学科方法，将修昔底德陷阱重构为不仅关乎权力转移、更关乎在快速且不均匀的技术变迁条件下治理社会技术系统的问题。因此，核心问题并非谁在人工智能领域领先，而是治理体系能否适应得足够快，以防止竞争动态将技术创新转化为系统性不稳定之源。引言 人工智能（AI）快速融入科学研究、经济体系、公共行政与地缘政治竞争，正在重塑全球权力与治理的基础。近期研究表明，人工智能的采用不仅日益改变组织效率，还改变制度权威、问责机制以及公私行为者之间的权力分配（Wang等，2026；Brown等，2026；Dua等，2025）。随着人工智能嵌入知识生产、决策与战略竞争的基础设施，它引入了超越传统军事与经济对抗领域的新形式系统性风险。修昔底德陷阱指的是一种结构性动态，即新兴大国的崛起在守成大国中引发恐惧、不安全与战略紧张，并通过行动—反应动态增加冲突风险（Allison，2015）。在修昔底德对伯罗奔尼撒战争的记述中，这一逻辑与雅典的崛起、其在斯巴达引发的恐惧以及军事、政治与区域权力转移所导致的稳定破坏效应相联系。Graham Allison后来将此框架重新引入当代大国竞争辩论，认为历史权力转移之所以危险，并非因为战争不可避免，而是因为相对能力变化、威胁感知与战略误判可能导致局势升级（Allison，2015）。本文将该框架作为分析透镜而非直接的历史类比使用，并加以扩展，以考察对科学基础设施、计算资源、数据与知识生产系统控制权的结构性转变如何在人工智能时代重塑战略竞争。在人工智能时代，修昔底德陷阱不仅是权力转移问题，也是时间压缩问题：行为者不仅对当前能力作出回应，也对预期的未来不对称作出回应。在21世纪，这一逻辑在美华竞争中尤为明显，但随着人工智能作为国家权力的核心因素被纳入考量，它呈现出质的新维度（Allison，2017；Abdumalikov，2025）。与以往转移不同，人工智能不仅是经济增长来源或渐进式军事优势，而是同时改变经济、战争、科学、战略情报与政治稳定性的通用技术（Rashid等，2023；Qian等，2024）。这一特性使技术竞争成为一种系统性、长期且难以逆转的现象。通用人工智能（AGI）指能够在广泛任务与环境间有效运作、展现超越狭窄应用的一般性与可迁移智能的系统。本文不将AGI与日益强大的人工智能系统简单视为技术里程碑，而视为重塑地缘政治竞争中预期、激励与风险感知的能力边界。其相关性在于，对这些能力的预期如何加速技术开发、加剧竞争并加大治理体系的压力，而这些体系并非为管理具有高自主性、长行动时间跨度及在复杂环境中施加影响能力的系统而设计（Legg & Hutter，2007；Raman等，2025；Amodei，2026）。近期研究质疑了将修昔底德陷阱作为大国冲突单一启发的主流做法，强调权力转移涉及的更广泛因果机制（Hamilton & Fisher，2024）。本文在基于而非否定修昔底德框架的前提下，考察了人工智能时代尤为显著的一项局限：现有应用主要聚焦军事与地缘政治权力转移，较少关注知识生产、科学基础设施与社会技术系统的转变。在此背景下，本文回答以下研究问题：人工智能、自动化科学与通用人工智能（AGI）前景的整合，如何在技术加速变迁的情境下改变战略竞争动态与全球治理能力？尽管围绕AI竞争、AI安全与AI治理已发展出大量文献（Gyevnar & Kasirzadeh，2025；Batool等，2025），但较少研究考察技术加速如何与地缘政治对抗及自动化知识生产相互作用以产生系统级治理挑战。在本文所考察的文献中，修昔底德陷阱的应用仍主要聚焦军事与地缘政治权力转移，对自动化知识生产与社会技术基础设施对当代权力动态的含义探讨相对不足（Allison，2017；Hamilton & Fisher，2024）。本文通过将修昔底德陷阱的分析焦点从军事权力转移转向加速知识生产的治理来弥补这一局限。基于此重构，文章做出三项贡献：第一，通过纳入知识生产、自动化科学与计算基础设施作为战略竞争的核心变量，将修昔底德框架拓展至军事与地缘政治权力转移之外；第二，将GTA概念化为自动化科学、基础设施集中与战略对抗所涌现的系统级结果，将焦点从技术之争转向加速知识生产的系统性后果；第三，将AI安全与社会技术治理同权力转移理论关联，将核心挑战从单纯的技术领导地位重新框定为战略对抗条件下技术加速的治理。因此，GTA提供了一个系统级框架，将自动化科学、基础设施集中、不对称技术加速与战略对抗下的治理能力联结起来。方法论上，本文采用跨学科综合方法，整合四个文献领域：国际关系、科学技术研究（STS）、AI治理与AI安全。资料通过定向审查约2015至2026年间产出的高影响力学术出版物、政策报告与前沿研究成果选取。分析优先概念整合与跨领域比较诠释，而非实证检验，旨在识别技术加速、战略竞争与治理能力之间的结构性模式。特别关注灰色文献与前沿实验室出版物作为新兴技术轨迹与治理挑战的指标。分析聚焦于明确涉及AI竞争、自动化科学、AI安全、社会技术治理与系统性风险的概念性、政策相关文献。纳入标准为对某一分析领域有所贡献或帮助厘清领域间联系者；排除标准仅为将AI视为泛数字化技术且与战略竞争、治理能力或知识生产无关者。灰色文献与前沿实验室出版物谨慎作为新兴技术想象与治理关切的指标使用，但在确立概念主张时优先同行评议学术文献。分析区分三个相互作用的能动层面：国家塑造战略优先事项与监管环境；前沿实验室与科技企业控制关键基础设施、模型与部署决策；国际组织与知识共同体调解标准、合法性与治理能力。本文不将这些行为者视为等同，而视为社会技术系统中权力在公共、私营与跨国领域间分布的相互依存的组成部分。本文所发展的论证可概括为如下因果序列：战略竞争→加速与不透明激励→科学发现自动化→技术能力与治理能力日益错配→系统性不稳定风险增加。该序列提供了对AI驱动技术变迁如何重塑传统上归属于修昔底德陷阱的动态的结构性诠释。本文不呈现描述性文献综述，而是发展一个跨领域连接战略竞争、技术加速与治理能力的整合性分析框架。以下各章节在若干互补的分析层面展开论证。第2章分析人工智能与修昔底德陷阱的结构性更新，以及战略与文化叙事在AI安全化中的作用。第3章转向科学与知识生产领域，探讨预计至2050年的科学自动化如何重塑结构性权力分配，并将应对重大全球挑战——气候、生物技术与跨境外部性领域——视为单边行动与升级的潜在情景加以考察。第4章考察AGI作为战略对抗、自动化科学、基础设施集中与系统性风险的交汇点，并阐明GTA涌现的多行为体动态。第5章发展由此产生的理论与制度含义，聚焦战略对抗条件下技术加速的治理。第6章为结论。章节片段：战略竞争、叙事与人工智能的安全化 人工智能时代修昔底德陷阱的当代更新不能仅通过技术能力或研发投资等物质变量来理解。AI竞争也是一种社会技术现象，其中战略结构、政治叙事与文化想象相互作用，产生威胁感知、升级动态与安全化过程（Abdumalikov，2025；Heeks和He，2024）。以下讨论从军事与战略领域转向。自动化科学、全球危机与单边行动动态 超越纯粹军事或话语领域，AI竞争日益投射于科学知识生产与重大全球挑战的管理。由先进AI系统驱动的自动化科学将研究转变为能够重新定义国家结构性权力的核心战略基础设施。这不仅对国际对抗产生影响，也对社会如何应对风险与收益分布不均的全球挑战产生影响。通用人工智能与技术加速下的系统性风险 本节综合前述章节发展的机制，考察其在AGI语境下的系统性含义。第2章展示了战略竞争与社会技术叙事如何塑造威胁感知与升级动态，第3章则识别自动化科学为技术加速重塑结构性权力并降低单边行动门槛的机制。分析现转向这些动态如何汇聚于。治理技术加速：理论与制度含义 本节通过GTA视角发展前述分析的理论及制度含义，将GTA理解为连接技术加速、战略竞争与制度能力的系统级过程。其不独立推导规范性主张，而是将技术加速的治理植根于前述各章节所识别的机制。从理论视角看，分析表明修昔底德陷阱。结论 本文论证，与人工智能相关的风险不仅源于技术能力本身，而源于其与知识、权力与治理得以组织的社会技术结构之间的互动。在此背景下，修昔底德陷阱必须被重新诠释为不仅是一种地缘政治权力转移动态，更是在战略竞争条件下治理科技系统的问题。分析表明。作者贡献声明 Marcos López de Prado：写作—审阅与编辑、监督、方法论、概念化。Enrique Herrera-Viedma：写作—审阅与编辑、监督、方法论、概念化。Jesús Rodrigo-Comino：写作—审阅与编辑、方法论、概念化。

弗朗西斯科·埃雷拉：写作 – 审阅与编辑，写作 – 初稿撰写，方法学，资金获取，概念构思
未引用参考文献：Bengio 等人，2025 年；Bengio 等人，2024 年；Faroldi，2025 年；国家科学院、工程院和医学院，2021 年。
利益冲突声明：我们在本研究中没有任何利益冲突
致谢：本文发表是“伦理、负责任和通用人工智能：风险场景中的应用”（IAFER）项目的一部分，项目编号：TSI-100927-2023-1。该项目通过创建大学 - 企业研究计划（Enia 计划）获得资助，旨在对人工智能进行研究和开发，并在欧盟下一代欧盟复苏、转型和韧性计划的框架下，通过部委 弗朗西斯科·埃雷拉 | 胡塞·罗德里戈 - 科米诺 | 恩里克·埃雷拉 | 马尔科斯·洛佩斯·德普雷达 计算机科学系与人工智能系，安达卢西亚数据科学与计算智能研究所（DaSCI），格拉纳达大学，西班牙格拉纳达 18140