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主权AI视角下的语义主权体系建设
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数字化时代，信息传播和话语权结构正在发生深刻变化。大型语言模型和生成式人工智能的快速发展，使得对语言和语义的控制力成为新的战略高地。当前主流大语言模型多以英文语料和西方观点为基础训练，其输出往往带有西方文化偏见、意识形态倾向等问题。换言之，“语义”正成为一种战略资源和治理对象，各国日益关注如何在全球数字空间确保自身价值观和语义体系不被淹没或歪曲。这一背景下，“语义主权”（Semantic Sovereignty）概念应运而生：它强调国家对自身语言、文化、价值观和知识体系在全球数字环境中被准确、完整且公平表达的权利与能力。语义主权旨在维护文化多样性和信息公平，防止算法偏见对本国语言文化的扭曲。
主权AI与语义主权的概念融合主权AI通常指由国家自主开发、训练和控制的综合性人工智能系统，能够体现本国文化传承和价值观，服务于国家利益与安全需求。它既是一项尖端技术，也代表着国家意志在数字领域的延伸，是维护数字时代国家主权和文化安全的重要支撑。与之相辅相成的语义主权概念由海南大学段玉聪教授率先提出。段教授将语义主权定义为：一个国家或地区对其自身语言、文化、价值观及知识体系在全球数字环境中被准确、完整且公平表达的权利与能力。该概念拓展了传统数字主权的内涵，强调数据和内容背后“语义自主性”的重要性，确保本地语义体系不受外部算法偏见或误解的干扰，实现真实而有效的跨文化交流。
主权AI和语义主权在目标上高度契合：前者着重于国家对AI发展与治理的主导权，后者聚焦于AI所处理和传播的语义内容的自主权。两者融合形成了“主权AI语义体系”的理论框架：一方面要求国家掌控AI技术及其治理权，另一方面要求掌控AI所依托的数据—信息—知识—智慧体系的语义主导权。在这一理论演进中，段教授团队提出了DIKWP认知模型（Data-Information-Knowledge-Wisdom-Purpose），在经典的DIKW（金字塔）模型基础上增加了“意图/目的”（Purpose）层级。DIKWP模型刻画了从数据到意图的五层语义结构，为语义主权提供了清晰的分析维度：即主权应当在数据、信息、知识、智慧、目的等各层次得到体现和维护。该模型成为连接主权AI与语义主权的理论基石，使AI系统能够在国家既定价值和战略意图指引下演化知识和智慧，确保AI发展方向不偏离国家利益。
关键技术体系与路径围绕语义主权目标，需要构建相应的技术体系加以支撑。段教授团队提出了两大核心技术支撑体系：DIKWP×DIKWP语义区块链和DIKWPaaS平台。
DIKWP语义区块链：这是一种融合了DIKWP语义模型与区块链技术的新型框架。其核心思想是将区块链上存储的每条内容划分为数据、信息、知识、智慧、意图五个层级进行结构化表达。也就是说，一条记录不仅包含原始数据，还关联相关语境信息（信息层）、由数据提炼出的知识规则（知识层）、基于这些知识形成的洞见或决策建议（智慧层），以及决策背后的目标意图（意图层）。通过这种五层结构，每条链上记录都带有丰富的语义元数据和上下文，使机器能够“读懂”区块链上的内容含义，而不仅是存储比特数据。该语义区块链实质上构建了一个去中心化的语义内容账本，是对传统只存储不透明数据的区块链系统的重大升级。其优势包括：链上实现数据-信息-知识-智慧-意图的统一表示，增强了可追溯性（可完整追踪数据演化过程）、赋予知识产权及权益管理能力（可为不同贡献者在各层次指派所有权与使用权），并由于附带语义标注，使机器能够自动推理和高级查询，实现跨组织的语义互操作与智能合约的语义执行。这一框架在纵向上刻画了单个内容从数据到意图的语义链路，在横向上连接不同内容在相同层级的关联，被形象地称为“语义维与信任维的融合”，打造了既可信又可懂语义的智能账本系统。
DIKWPaaS 平台（语义主权平台即服务）：该平台以云服务形式提供DIKWP模型各层功能。它体现了从“一切皆服务（XaaS）”到“一切皆数据、信息、知识、智慧与意图（XaaDIKWP）”的理念扩展。简单来说，DIKWPaaS将数据处理、信息分析、知识管理、智慧决策和意图控制等功能模块化，作为通用服务供各类用户按需调用。不同应用无需从零开发复杂的语义处理体系，只需接入统一平台即可利用DIKWP模型的能力。在语义主权体系中，DIKWPaaS充当“底座平台”角色，为各行业实现语义主权提供技术支撑和工具集。平台通常包含数据服务（数据采集、存储、清洗等）、信息分析服务（提炼信息模式）、知识管理服务（知识图谱构建、本体管理）、智慧决策服务（可解释的AI决策）以及意图管理与个性化服务（理解并融入用户目标意图）等核心模块。通过组合这些层级服务，DIKWPaaS打通了“从数据到意图”的完整链路，成为一个全功能的语义处理工厂，为使用者输出具有针对性的智慧决策，实现预设目标。
DIKWP模型与AI测评体系：DIKWP模型为语义主权理论提供了框架基础。 基于此，段教授团队还提出了DIKWP白盒AI测评体系。这一体系将AI模型的内部认知过程分为数据、信息、知识、智慧、意图五层进行剖析，通过白盒评测识别各层面的性能和偏差。与传统只关注输入输出的黑盒测评不同，DIKWP测评使AI的语义加工过程透明化、可审计化，有助于及时发现并纠正算法的潜在偏见。该评测体系强调语义的可解释性和伦理一致性，为“可信赖且符合本国价值的主权AI”提供理论和工具支持。
语义主权体系建设需要结合具体领域开展试点与示范。一方面，可以在产业应用中逐步落地：例如工业互联网领域，制定统一的工业数据语义标准，建立行业知识图谱并与语义区块链联动。在供应链协同场景中，可构建联盟链形式的DIKWP语义区块链，各方在上链时提交数据及其提炼出的知识，共同实现跨企业链上数据与知识的透明共享。例如，上游供应商上传产品检测数据（数据层）及判定结果（知识层），下游厂家根据链上信息自动推理调整生产（智慧层），目标（意图层）是优化供应链效率与质量。区块链不可篡改特性则保障了数据真实性和各方责任归属。此外，在工业AI应用场景中，通过边缘计算部署DIKWP小型引擎和白盒测评机制，对传感器数据实时进行知识推理与诊断决策，并对AI算法进行多层次监控，可确保智能控制系统决策的可解释、可控，满足安全生产语义要求。
另一方面，可选取数字经济和数据流通试验区进行创新实践。例如在海南自由贸易港或雄安新区，可以建设基于DIKWP的语义数据交换平台，并应用语义区块链管理跨境数据要素。政府和企业向平台开放数据，并按统一语义标准交换使用，验证语义区块链在数据确权和可信流通方面的效果。这类示范工程将语义主权理念渗透到智能制造、数据交易、智慧城市等领域，为形成可复制的经验积累数据要素价值和技术治理路径。政务AI领域也应推广语义主权：要求政府决策系统具备语义透明和白盒审计能力，实现公共决策过程的可监督与责任可追溯，从而提升政府治理的公正性和效率（可参考相关实践案例）。
政策建议为推动我国语义主权体系建设行稳致远，亟需采取综合性政策措施，形成全国一盘棋的推进格局。主要建议包括：
顶层规划： 将语义主权纳入国家数字化和人工智能战略顶层设计。在“十四五”数字经济规划和中长期科技规划中增加语义主权专项部署，明确目标和重点任务。发布指导意见，将加强主权AI语义体系建设提到国家层面要求。
跨部门协同： 建立国家层面的语义主权建设协调机制。建议由国务院或中央相关部门牵头，成立“语义主权建设协调小组”，成员包括科技、工信、网信、教育、文化、标委会等单位，以及相关领域专家。该小组负责统筹政策制定、标准研制、试点示范等工作，并下设语义标准、语义安全评估等专业委员会。
科研攻关与人才培养： 加大语义主权关键技术的研发投入。设立“语义主权关键技术”国家重点专项，攻克语义区块链、高效语义推理引擎、白盒测评工具、跨语言知识融合等瓶颈技术。支持组建创新联合体和实验室，鼓励产学研合作。教育部门应推动“语义技术与主权AI”交叉学科建设，培养既懂AI又精通语言语义的复合型人才。
试点示范： 选择条件良好的地区和行业开展语义主权应用试点。在海南自贸港、雄安新区等开展语义数据交换和监管试验；在工业互联网标杆省市（如浙江、广东）试点语义主权工业平台，重点园区或企业引入语义标准和白盒评估流程。在智慧城市试点地区将语义主权框架嵌入城市大脑建设，验证公众参与语义监督的模式。对试点成效显著者给予政策和资金激励，并及时总结推广经验。
标准与认证： 完善语义主权相关标准体系。国家标委会牵头，加快制定涵盖数据、知识、语义区块链、AI测评等方面的国家标准和行业标准。既要主动推进中国方案的国际标准制定，也要及时转化成熟国际规范为国标，确保兼容性和开放性。同时，引入第三方评估制度：支持资质检测机构开展“语义主权符合性评估”，对企业的数据产品和AI系统进行偏见测评与语义安全测试，出具权威报告。可将通过评估作为市场准入或政府采购的参考条件，倒逼产业遵循语义主权要求。
产业生态激励： 引导产业投入语义主权相关产品研发。对开发语义区块链平台、DIKWPaaS平台、知识图谱工具等核心软硬件的企业，在税收优惠、高新认定等方面给予倾斜支持。设立语义技术创新奖，表彰语义主权实践突出贡献者。鼓励大企业开放中文知识图谱和语言模型接口，为中小企业提供支持，营造“头雁领飞、群雁齐进”的产业氛围。政府相关投资基金可设立语义科技专项基金，支持初创企业和项目孵化，丰富产业链条。
国际合作与话语： 积极将语义主权议题带入国际数字治理对话。在联合国、G20、金砖等多边机制下倡议制定“全球语义公平原则”或行动计划，阐明各国维护本民族语义空间的权利。加强与“一带一路”国家在语义技术和标准上的合作，如共建多语言知识库、举办主权AI主题论坛等，扩大“朋友圈”。在国际标准组织争取中国方案的话语权和发言权，推荐中国专家担任相关工作组领导。对外传播中讲好中国保障文化多样性、反对算法偏见的故事，提升软实力，消除外界误解。
法律法规保障： 推动语义主权理念纳入相关法律法规。在修订《网络安全法》《数据安全法》《人工智能治理条例》等时，增加保护语言文字和文化内容准确表达的条款，将语义偏见视为安全风险纳入防范范畴。在著作权、知识产权法律中探索知识图谱与AI生成内容的产权归属和利益分享规则，将数据和知识视作可确权资源，为语义主权提供法律依据。地方层面也可制定配套法规，如要求政务AI决策过程可审计、重大行政AI辅助决策需公示说明等，将有效做法制度化。
语义主权体系建设事关我国数字时代的文化安全、科技主导权和社会公平治理。在概念与技术上，我们已进行了前瞻探索并取得突破，应加快政策落实和国际合作，让语义主权理念在实践中发挥最大效能。只有在主权AI框架下夯实语义主权，才能确保我国在全球数字治理和新一轮话语权竞争中占据有利位置，为实现“数字中国”战略和构建可信AI提供坚实支撑。
作者：段玉聪（海南大学教授）
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