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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
SAMAI 2是沙特人工智能计划的第二阶段，于2026年1月底在ICAN 2026大会上正式启动，涉及11个部委，目标是对公务员开展人工智能培训。据Public First受数据创新中心委托、并获谷歌支持编制的《2026年公共部门人工智能采用指数》，三分之二的沙特公务员表示每天使用人工智能工具。这一数字使沙特跻身该声明式指数排名最靠前的国家之列。部署速度与治理质量，仍需分开评估。
要点
- SAMAI 2是一项人工智能能力建设计划，于2026年1月底启动，涉及11个部委。该计划在已具备采用框架、伦理框架和数据保护框架的环境下推出。
- 据Public First数据，三分之二受访沙特公务员表示每天使用人工智能工具；该数字为自述数据，未经独立第三方审计。
- Hexagon数据中心规划总容量为480兆瓦，截至2026年1月1日仍在建设中；据沙特通讯社报道，该中心有望成为按兆瓦容量计算的最大政府数据中心。
- 部署速度与公民申诉机制是两个独立变量，二者的结合方式将在一代人的时间内决定治理架构走向。
- 沙特模式正在用实践检验一个命题：技术能力能否先于民主审议而存在，而不在未来付出代价。
大规模部署，基础设施规模无可比拟
三分之二的公务员表示每天使用人工智能，近一半表示已使用超过一年。这个数字首先值得用速度来衡量：大多数欧洲行政机构部署数年后，即便面对简单得多的工具，采用率也难以达到20%，这一落差体现在机器人配备数量与受过培训的人员数量之间的持续差距上。
这个数字背后，是一项正在建设的基础设施。Hexagon数据中心规划总容量480兆瓦。据沙特通讯社称，该项目有望成为按兆瓦容量计算的最大政府数据中心。Hexagon并非向私营服务商租用的云服务，而是国有基础设施，旨在支撑王国的数字政务服务。这一架构选择——算力主权优先——清楚表明政府的施政理念：人工智能政务系统被视为战略基础设施，与电网或石油储备并列。
SAMAI 2涵盖的功能十分具体：行政申请自动化处理、医疗卫生和教育领域的预测分析、政府供应链监管，以及为财政部、劳工部和内政部工作人员提供辅助支持。涉及的11个部委覆盖了国家与沙特公民之间多个直接接触的环节。
三分之二这一数字的局限
自述采用率数字值得审慎解读。沙特数据与人工智能局（SDAIA）承担国家层面的统筹和测量职能，但SAMAI 2是合作项目，三分之二这一数字来自Public First，而非SDAIA。目前尚无独立审计机构发布核实报告。现有公开文件中也未明确”每日使用”的定义：究竟是与辅助工具进行最低限度的交互，还是切实融入行政决策过程。
这两者之间的差别不容忽视。
这一技术层面的问题并不能否定部署本身——Hexagon的卫星图像是真实的，与各部委签订的合同有据可查，相关工作人员确实存在。但它揭示了这一模式的结构性局限：当国家同时扮演自身工具的设计者、部署者和评估者，所产生的数据只是内部管理数据，而非衡量公共效能的独立指标。
民主国家面对这一问题的方式有所不同，但未必解决得更好。由审计法院或独立议会机构发布的数字政策评估报告提供了反向专业审查，但往往滞后于实际部署数年，且常在关键结构性决策作出之后才姗姗来迟。
速度作为一种蓄意的政策选择
SAMAI 2的部署发生在伦理框架和采用框架发布之后。部分负责人认为，技术能力应与规范建设并行推进，而非完全等待后者就绪。
这一论点在被批评之前值得认真对待。自由民主国家在这方面经验不一。《欧盟人工智能法案》于2024年历经四年谈判后获得通过，是目前全球最具雄心的监管法规；欧盟机构内部的批评者认为，该法案拖慢了公共卫生和危机管理领域有益的部署进程。欧盟委员会此后也对公共行政机构部署系统的部分义务有所松动。
官方来源将此次部署描述为有先期框架护航的推进——SDAIA分别于2023年和2024年建立了伦理框架和采用框架——而非先部署再补制度。这一选择带来了切实的速度优势，但也带来了切实的风险，且风险分布并不对称：率先承受未被发现错误后果的，是被管理的公众，而非系统的设计者。
中国政府人工智能模式遵循了相近的逻辑，但有一个值得关注的差异：中国同步建立了分行业的责任法律体系，尽管由党主导，但这一体系客观存在。沙特迄今尚未宣布任何类似机制。
固化一代人的治理架构
今天在政府人工智能系统上作出的技术选择并不容易逆转。一个经过三年沙特数据训练的社会福利分配算法，已编码了特定的优先级、类别和权重。此后若要调整这些优先级，需要追溯整条设计链，而大多数行政机构缺乏完成这项工作所需的组织能力。这在技术上称为制度”锁定”效应（lock-in）：工具最终约束人类决策，而非辅助它。
这一机制适用于所有国家，无论民主与否。区别在于可用的纠错杠杆的性质。在权力分立的体制下，法院可以命令行政机构暂停一个已记录歧视性后果的算法。这在荷兰SyRI案中确实发生过：2020年，一名法官叫停了一套因在统计上定向针对低收入社区而遭禁止的社会欺诈侦测系统。在缺乏此类独立司法救济的情况下，纠错完全依赖行政权力的政治意愿。
SDAIA已发布人工智能伦理框架和原则。该框架将咨询、监督和审计职能交由SDAIA自身承担，未明确设立独立内部委员会及其暂停权力的正式职责。
技术能力先于审议时的冲突仲裁
这个问题已不再停留于理论层面。这些部委处理的决定直接影响公民权利：医疗权限、工作许可、社会转移支付。据沙特统计总局数据，外籍劳工在沙特劳动力中占相当大比例。这些群体恰恰是最没有能力对不利行政决定提出异议的人。
一个处理外籍劳工居留许可申请并自动作出拒绝决定的人工智能系统，留给当事人的申诉途径极为有限：一个内部行政投诉窗口。这一机制在许多民主国家也存在，但在那些国家，它与外部救济渠道相结合——包括独立行政法院、申诉专员，以及有能力调查系统性失灵的自由新闻媒体。
技术架构在这里具有直接的政治含义。Hexagon是一个政府数据中心项目，旨在满足公共实体日益增长的需求，是涵盖多个中心的更大战略的组成部分。计算节点和数据访问权限的多元化，为潜在的反向专业审查创造了空间，这一架构选择的技术含义与数据中心冷却与选址问题相互交织。
展望2030：无审议的国家人工智能的三种走向
沙特的部署预示着一个问题，多个技术上具备能力的非民主政权将在未来十年面临这一问题。走向并非预先注定。三种不同情景浮现出来，均取决于政治和制度变量，而这些变量没有任何一个是确定的。
第一种情景是技术官僚的稳态。政府人工智能产生真实可量化的效率收益——处理时限缩短、错误减少、资源配置改善——这些收益足以增强政权合法性，从而将申诉机制上的压力维持在低水平。这是对现有模式最为有利的情景。它的前提是：所部署的系统确实比原有官僚程序运转更好，且错误率足够低，不至于引发有组织的抗议。需要关注的信号包括：行政申请处理时限、公布的投诉率，以及是否出现有关自动化决策质量的独立数据。
大规模部署的人工智能系统会产生大规模错误：这一事实在所有发生过类似部署的环境中均有据可查。同时影响大量可识别群体的系统性失灵，可能引发仅靠内部机制难以承接的纠正需求。
第二种情景的关键变量是决策的可追溯性。如果国家工作人员能够识别系统为何产生某一特定结果，纠正仍然可能。如果黑箱完全不透明，即便有政治意愿纠错，也会撞上技术不透明的壁垒。
第三种情景是与国际互操作标准的渐进背离。与欧洲、美国或日本合作伙伴开展业务的沙特企业，面临与《欧盟数据法规》或美国隐私框架不兼容的数据保护制度。如果沙特政府人工智能系统处理这些合作伙伴的数据，监管摩擦可能迫使政权在标准问题上开展某种形式的谈判——驱动力不是民主信念，而是经济需要。2030愿景建立在吸引外国资本和人才的基础之上：这种依赖性创造了外国监管机构尚未系统性加以利用的杠杆。
这三种走向有一个共同的常量：2025年至2027年间作出的架构决策——供应商选择、计算集中程度、申诉界面设计——将决定每种情景下可用的调整空间。一个设计时允许内部检查人员访问审计日志的系统，可以从内部推动改革。一个被设计为不透明主权基础设施的系统，灵活性要小得多。
沙特的部署向自由民主国家提出了一个对称的问题。民主国家拥有沙特政权尚未建立的审议与申诉机制，但其部署节奏极为迟缓，以至于可能在自身从未实施过相关系统的情况下就着手监管。欧洲以详尽法规和检查手段规范政府人工智能，但其公共行政机构在实际采用方面仍远落后于人，这一点在投资培训的国家与投资工具的国家之间的绩效比较中清晰可见。一边是无治理的速度，另一边是无部署的治理：这两种模式都无法对外输出。
政府人工智能面前的权力分立，是一个具体的制度工程问题，与抽象意义上的政治体制无关。它涉及的是明确的具体问题：谁能访问决策日志，谁能暂停一个系统，谁来定义所使用的数据类别。这些问题都有精确的技术答案。在大多数国家，同等精度的政治答案仍有待给出。
来源
- 沙特数据与人工智能局（SDAIA），《2026年国家人工智能战略实施报告》，https://vision2030.ai/sectors/technology/ai-strategy/
- SDAIA，《2026年公共部门人工智能采用指数》，由沙特数据与人工智能局发布（URL未核实；引用时不附链接：Saudi Data and Artificial Intelligence Authority, Public Sector AI Adoption Index 2026）
- 沙特统计总局，劳动力与外籍劳工数据，General Authority for Statistics，利雅得
- 海牙地区法院，SyRI案判决，2020年2月5日，Rechtbank Den Haag，ECLI:NL:RBDHA:2020:1878
- 《欧洲议会和欧盟理事会关于人工智能的第2024/1689号条例》（《人工智能法案》），https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=CELEX:32024R1689
