段玉聪（“语义主权”理论首创者）

当前，人工智能（AI）技术蓬勃发展，在经济社会各领域广泛应用。然而，在人工智能治理过程中，正出现一系列 语义层面的系统性风险，主要表现在：“语义黑箱”、“语义偏见”、“价值误读”等问题。

l “语义黑箱”问题： 许多人工智能模型尤其是大模型的决策过程缺乏可解释性，其内部语义推理链路对人类而言近乎不可见。现有AI往往只能输出结论，而无法清晰呈现其语义理解和推理的过程，导致监管者和公众难以判断AI决策的合理性与可信度。这种语义不透明状态被形象地称为“黑箱”，如果任其发展，将削弱公众对AI系统的信任基础，并使AI决策难以追责。

l “语义偏见”问题： 人工智能模型在训练中往往继承甚至放大语料库中所隐含的历史偏见和歧视。例如，大模型的训练数据可能带有种族、性别或意识形态倾向，AI在生成内容时可能重现这些倾向，形成对某些群体或观念的不公平语义偏见。此外，模型设计者在选择训练语料时本应中立，但事实上不可避免地体现出价值立场。结果是，不同国家和文化的语义体系可能被他国算法的偏见所侵扰、扭曲，使得弱势语言文化在数字空间中被淹没。正如段玉聪教授指出的，如果各国不能掌握自主的语义技术和AI模型，就难以在全球语义体系中拥有发言权，其本民族的语言文化可能淹没于他国训练模型的偏见之中。

l “价值误读”问题： 不同文化背景下同一语义可能有迥异的价值内涵。目前的AI系统缺乏对这种差异的敏感度，容易在跨文化语境中产生价值观的误判或误读。例如，一些西方训练的语言模型在回答涉及东方伦理、传统时，可能由于缺乏相应语料和价值标注而产生偏颇理解。这种价值观层面的语义误读将导致AI决策不符合本土伦理规范，甚至引发文化误解。随着生成式AI拆除语言与价值之间的藩篱，多语种大模型的应用既促进了全球化也使国家主权和文化安全面临新挑战。如何避免AI输出违背我国主流价值观、错误解读政策法律，已经成为人工智能治理亟待解决的问题。

面对上述风险，国际社会纷纷探索人工智能治理的新理念。“语义主权”概念正是在这一背景下应运而生。该概念由海南大学段玉聪教授率先提出，旨在提升国家在人工智能语义层面的自主权与控制力，维护数字时代的文化安全与话语权。“语义主权”可以定义为：一个国家或地区对其自身语言、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。这一概念是对传统“数据主权”的战略升维——从关注数据本身，上升到关注数据背后的语义与价值。简而言之，数据主权侧重于“数据”的掌控，而语义主权则进一步强调对“数据所承载的意义”的掌控。段玉聪教授的研究指出，语义主权体现了语言权利的人权维度、文化主权的价值维度和数字主权的技术维度在数字话语领域的交叉融合，直接回应了数字时代关于“谁有权定义和解释数字空间中的意义”这一核心问题。在国家安全和数字治理层面，语义主权的重要性不亚于数据主权——如果说数据主权确保国家对数据资源的管辖，那么语义主权则确保国家对AI理解与输出的含义及价值取向拥有终极决定权。它旨在让我们的语言文化不被外部算法的偏见误解所左右，确保AI体系能够正确传递本国的语义和价值观。因此，将“语义主权”纳入国家人工智能战略，对于防范AI潜在风险、构建健康有序的数字生态具有重大意义。

“语义主权”要落地为可操作的治理体系，离不开新型理论方法和技术体系的支撑。段玉聪教授团队围绕语义主权，原创发展出一套系统性的技术框架，包括 DIKWP认知模型、“白盒”测评体系、语义区块链 和 DIKWPaaS平台。这些要素共同构成了语义主权的技术底座，为我国AI系统在语言、知识、价值、文化层面提升主权性、自主性与可信度提供了保障。下面对其理论依据和功能加以阐述：

1. DIKWP认知模型：语义主权的理论基石。 DIKWP模型是段玉聪教授原创提出的人工智能认知框架，在经典的DIKW模型（即数据-信息-知识-智慧层次模型）基础上增加了最高层的“P层”——意图（Purpose）层。由此，DIKWP代表数据（Data）-信息（Information）-知识（Knowledge）-智慧（Wisdom）-意图（Purpose）五个层级的完整认知体系。DIKWP模型的引入，突出强调了人工智能决策的目标导向：通过在最高层显性加入“意图/目的”，AI系统能够在认知过程中考虑最终的目标和动机。不同于传统线性层级，DIKWP采用网状交互结构，各层之间可以双向反馈、迭代更新：高层的知识、智慧和意图会影响低层数据和信息的选择加工，从而实现主观意图驱动的认知循环。这种设计使AI的决策过程既包含客观数据的提炼，也融入了主体目的与价值观的引导。段玉聪教授指出，DIKWP模型为人机构建了共同的“认知语言”，使得AI每一步决策均可追溯和解释；特别是通过嵌入关键的“目的”层，确保AI系统始终服务于人类的价值观和安全需求。这一模型在学术上具有里程碑意义，为解决当前大模型的语义黑箱和价值对齐难题提供了全新思路。

2. “白盒”测评体系：AI语义可解释性的保障。 基于DIKWP模型，段玉聪教授团队构建了人工智能白盒测评体系（又称DIKWP White-Box Evaluation），对AI的各语义层面能力进行全方位诊断。“白盒”的含义是在评测时不仅关注输入输出，还打开AI内部，将模型的认知处理过程分解到数据、信息、知识、智慧、意图五个环节逐一考察。通过这种从底层感知到高层意图的全链路检查，可发现模型在任一语义层次存在的缺陷和偏差。例如，白盒测评能够发现某模型在处理特定概念时存在误解或偏见，并及时提醒开发者纠正。再比如，在司法领域对AI进行白盒测评，可检查其法律推理每一步是否符合法理；在医疗AI中，则可逐层验证诊断推理的合理性，保证“知其然并知其所以然”。这种测评方式突破了传统只侧重输入输出的黑箱测试模式，能够全方位解析模型的感知、推理与决策过程，为人工智能领域树立全新标杆。今年发布的《全球首个大语言模型意识水平“识商”白盒DIKWP测评2025报告》就是这一体系的实践成果。该报告由世界人工意识协会DIKWP测评标准委员会组织全球十余国机构共同完成，构建了从数据、信息、知识、智慧、意图五个方面衡量大模型认知水平的量化指标。测评结果证明，“白盒”体系可以有效评估不同模型在各层次的强项与短板，为改进模型提供了透明依据。在技术实现上，白盒评估相当于在AI内部嵌入一个“语义显微镜”或“语义操作系统”：将大模型原本隐蔽的推理链路拆解为可监控的语义单元，并辅以数学化的语义表示与一致性校验（即段玉聪团队提出的“语义数学”方法），确保AI输出的每一步都有据可查、可解释。实践表明，通过这一系列措施，我们可以让AI系统的语义决策过程变得透明可控，从而大大增强AI体系的可信度和可监管性。白盒测评体系正成为全球AI治理的新工具，并已在我国部分行业试点应用，例如用于对政务问答AI的合规性评估等。它为维护语义主权提供了技术抓手，使我们有能力“看清AI脑子里在想什么”，从而更好地控制AI输出符合我们的价值要求。

3. 语义区块链：语义内容的可信溯源与确权。 为保障主权AI所依托语义内容的真实性、完整性和责任可追溯性，段玉聪团队将区块链技术引入了语义治理，提出了“语义区块链（Semantic Blockchain）”的概念。语义区块链的核心思想，是在传统区块链分布式账本上引入语义标注和追踪机制，为AI数据和知识增加不可篡改的“语义标签”和“价值签名”。具体而言，每当有新的数据、信息或知识进入AI系统，语义区块链都将记录其语义关键信息（如出处、含义、适用范围、价值偏好等）并写入链上。由于区块链具有去中心化和不可篡改的特性，这意味着任何语义内容一旦上链，其来源和语义注释就不可被伪造或删除。这为语义治理带来两大好处：其一，语义内容全流程可追溯。监管者可以通过区块链追踪AI输出背后的每一条知识和数据来源，明确是从何种语料、何种模型训练而来，进而厘清责任归属。其二，数据与知识确权。通过语义区块链，把DIKWP模型各层产出的语义内容作为数字资产进行上链存证，就如同给每条数据和知识颁发“数字产权证书”。链上记录可以证明某项语义资源的原创性和归属权，避免本国重要语义资产被篡改、抄袭或滥用。这对保护我国数字文化遗产、传统知识和语言资源具有战略意义。此外，语义区块链还能服务于跨机构、跨行业的语义协同：在工业互联网等场景中，不同行政或企业节点可通过语义区块链共享数据，在确保含义一致和不可篡改的前提下开展协作。总之，语义区块链为语义主权提供了可信账本和技术背书，它把“主权AI”的语义流程全程留痕，使得任何语义偏差都可以被追查和纠正，在技术层面保障了主权范围内数字协作的可信度。目前，我国研究团队已在探索制定语义区块链相关标准和实现方案，将其与DIKWP模型相结合，打造出一个既具备语义表达能力又具备防篡改可信机制的新型区块链系统。这将使我国在全球AI治理的技术赛道上占据主动。

4. DIKWPaaS平台：语义主权技术体系的落地载体。 上述DIKWP模型、白盒测评和语义区块链等技术，需要一个集成的平台来服务各行各业。为此，段玉聪教授团队提出建设 DIKWPaaS（DIKWP as a Service）平台。简而言之，DIKWPaaS就是一个基于云端的语义服务操作系统，将DIKWP全栈能力通过标准接口输出给各种应用场景。其体系结构可以分为与DIKWP五层对应的五大模块：数据层模块负责多源数据接入与预处理，信息层模块负责信息抽取与语义一致性检查，知识层模块集成多学科知识图谱和决策支持系统，是平台的核心“智囊”，智慧层模块承担复杂情境下的决策优化与问题求解，意图层模块则面向最终用户，负责制定和调控AI服务的目标。这五层模块在云端集成为一体化的平台，并通过API接口对接各行业应用，如政务系统、医疗系统、教育平台等，提供即插即用的智能语义服务。举例来说，医院信息系统可以调用DIKWPaaS的平台服务来对接医院的电子病历和诊疗知识库，实现医疗AI的语义推理；政府部门可以接入该平台，以标准化方式获取政务问答AI的语义解析和白盒测评能力；企业也可依托平台快速构建符合语义主权要求的行业AI应用，而无须从头开发复杂的语义技术。DIKWPaaS的建立，有望大幅降低语义技术的使用门槛，让语义主权框架像水和电一样，以公共服务形式输送到各个领域。段玉聪教授团队在“主动医学”领域已经给出了DIKWPaaS的原型设计：他们构建了一个面向医疗健康的DIKWPaaS信息调节服务体系，把中医和西医的知识通过语义空间无缝融合，并以意图驱动的方式为医生和患者提供个性化决策支持。这个案例证明了DIKWPaaS的巨大潜力，即只要搭建起通用语义底座，各行业就能快捷地嫁接本体语义资源，打造出符合本国语义规范的AI系统。这对于增强我国AI系统的自主性、降低对国外模型和数据的依赖、提高本土AI应用的可信度，具有不可替代的意义。

概括而言，以DIKWP模型为代表的语义主权技术体系，为我们在语言层面实现人机共通语义、打破AI黑箱提供了路径；在知识层面通过白盒评估和知识图谱确保AI依据可靠知识决策；在价值层面通过意图引入和价值标注使AI决策始终与人类价值观对齐；在文化层面通过语义区块链和多语种互操作保证各民族文化语义的平等表达和互信交流。这套技术体系的逐步完善，标志着我国正形成独特的“主权AI语义体系”新范式：一方面掌控AI核心技术，另一方面掌控AI所依托的语义体系。它将有力增强中国AI系统的主权性（不依赖他国语义体系）、自主性（拥有自我进化和自我评估能力）和可信度（决策过程透明、输出语义可控）。这正是我国在迈向人工智能强国过程中，需要牢牢抓住的新优势。

语义主权技术体系具有广泛的应用场景和实践价值。为有效检验并完善这一体系，建议选择若干关键领域开展国家级语义治理试点，通过示范应用带动标准和政策趋于成熟。以下列举四个潜在的应用方向和对应的试点设想：

1. 中医药语义知识工程： 中医药学是中华文明的瑰宝，但其传统理论体系（阴阳五行、经络气血等概念）与西方医学存在语义鸿沟，这给中西医结合和中医现代化带来了障碍。语义主权框架可以在此发挥独特作用：利用DIKWP模型将中医概念映射到统一的语义空间，与西医的数据体系实现无损对接。具体而言，可构建中医药语义知识图谱，将中医经典著作中的症状、诊断、方剂等知识进行语义标注和关联，与现代医学知识图谱链接起来。这一知识工程将使AI能够理解中医语义，例如“辨证论治”背后的语义逻辑，并用于临床决策支持。此外，通过语义区块链，对中医药传统知识进行数字确权和防篡改保护，确保中医语义资产在数字时代的安全传承。建议选择湖南等中医药特色鲜明的地区开展试点：依托当地中医院和科研机构，建立“中医药语义智能实验室”，开发面向临床的中医语义推理AI。在试点中应用白盒测评体系，对中医AI的诊疗过程进行透明化评估，验证其可解释性和安全性。通过该试点，可在传统知识数字化方面树立标杆，并为其他非西方语义体系的AI应用（如藏医、民族医药等）提供示范。试点经验也将反馈完善语义主权技术体系在复杂人文领域的适应性。

2. 政务语义服务与治理： 政务领域的信息服务对准确性和价值导向要求极高。当前，各级政府已经积累了海量政务数据和文件，如果AI对这些内容的语义理解稍有偏差，可能导致政策解读失真，甚至引发社会误解。因此，在政务服务中引入语义主权框架尤为必要。一方面，可建立政务语义资源库，对法律法规、政策文件进行标准化的语义标注和分类，以供AI模型调用，从源头上保证AI有“可信语料”可用。另一方面，部署政务AI白盒评估系统，对上线的政务聊天机器人、智能问答系统定期进行语义检查。例如，审计AI在回答政策咨询时，每一步推理是否基于正确条款，每个术语理解是否准确。这类似为“智慧政府”打造一个语义质检官，确保AI不会曲解政策初衷或产生不当言论。建议在北京等数字政务先行地区试点，将语义主权纳入智慧城市和电子政务建设。在北京市现有政务云平台上，集成DIKWPaaS提供的语义服务接口，让12345热线智能客服、政务网站智能问答全面接入语义主权技术体系。通过试点，有望显著提升政务AI解答的准确率和可信度，减少因AI理解错误引发的舆情事件。同时，北京作为首都，聚集了国家部委和立法机关，政务语义服务的试点经验将为制定“语义治理”相关法规提供直接依据和信心。

3. 司法AI解释性评估： 人工智能在司法领域的应用（如智能辅助判案、法律检索等）正逐步展开。然而，司法活动对决策解释性要求极高。如果AI无法解释其法律推理过程，将无法取得法官和公众的信任。语义主权框架能够为司法AI提供可解释性和公正性保障。一方面，通过DIKWP白盒测评，对法律AI模型在“语义-法理”层面进行严格评估：例如，检查模型引用法律条文是否正确，推理逻辑是否符合法理学原则，价值判断是否符合社会主义法治理念等。发现问题及时反馈，防止出现“AI黑箱法官”。另一方面，利用语义区块链建立司法AI推理链条存证机制，将AI辅助决策每一步的语义依据（如引用的证据、法条和过去案例等）记录在链，供法院审查和当事人查验。这相当于为AI做出的每个判断都留下“语义审计日志”，方便事后追责与监督。建议选择已经开展“智慧法院”建设的地区（如上海、北京的部分法院）开展试点：在现有审判辅助系统中，嵌入语义主权模块，对若干真实案件进行AI辅助审理试点，并由法官对AI的语义解释进行反馈验证。通过试点，可评估语义主权框架提高司法AI透明度、公正性的效果，摸索AI参与司法的规范流程。这将为未来司法AI立法（如明确AI辅助裁判的法律地位、责任等）提供实践依据，有利于在全球率先建立人工智能司法应用的语义治理规范。

4. 医疗语义推理与“主动医学”： 医疗是AI应用最有前景也最具挑战的领域之一。患者症状、诊断过程蕴含大量“语义信息”，如何让AI真正读懂医学语义、做出符合医学伦理的决策，是当前医学AI的瓶颈。段玉聪教授团队提出的“主动医学”理念，正是希望通过语义主权框架实现中西医知识融合，赋予医疗AI以“主动语义理解”能力。具体设想是，打造一个医疗语义智能平台（基于DIKWPaaS架构），汇聚西医的循证医学数据和中医的经验知识，用语义数学方法构建统一的五层医学语义空间。AI在此基础上，不仅能读取检验报告等“数据”，还理解患者描述的症状含义（信息层）、调用医知识库推理（知识层）、综合经验作出诊疗建议（智慧层），更能结合患者意愿和生命伦理（意图层）调整方案。这种AI将不再是被动问诊工具，而是具备一定“医者意识”的主动助手。例如，对于一名兼顾中医调理需求的患者，AI既能根据西医指南给出处方，也能建议相应的中医药调理方案，真正实现中西医语义融合的联合决策。建议在海南等医疗和健康产业开放先行区进行试点：依托博鳌乐城国际医疗旅游先行区，引入语义主权框架开发“智能全科医生”原型，为游客和当地居民提供中西医结合的健康咨询服务。海南自贸港具有人才引进和数据开放的政策优势，可作为主动医学AI的实验特区。试点过程中，重点评估AI给出的诊疗建议在语义层面的准确率（是否误解症状、误用术语）和安全性（是否违背医学伦理）。通过监管沙箱机制，在确保安全前提下让AI参与部分诊疗决策，由医生把关并持续训练改进。该试点有望验证语义主权体系在医疗领域提升AI可靠性和人文关怀能力的价值。一旦成功，将为全国医疗AI应用树立样板，同时积累医疗AI语义标准制定的数据和经验，使我国在全球医疗AI治理中抢占话语权。

除此之外，语义主权框架还可逐步推广到教育文化、新闻传播、国际传播等领域。在教育领域，可建设教育语义服务平台，确保AI教学系统正确理解教材语义和育人价值观；在媒体领域，可部署内容生成语义审核，用白盒测评甄别AI写作中的偏颇言论；在对外传播上，可打造多语种语义互操作平台，实现“一带一路”沿线国家数字内容的语义联通和文明互鉴。为统筹推进这些探索，建议依托若干先行地区建立“语义主权”实验区。例如：海南可侧重国际交流和数字贸易场景，上海聚焦金融科技和工业互联网语义标准，湖南（马栏山等）偏重文化传媒语义应用，北京则综合政务、司法和科研标准制定。通过区域先行先试，总结可复制经验，再逐步推广至全国各领域，确保语义主权理念真正融入我国AI发展的肌理，成为数字中国建设的新支柱。

语义主权不仅具有国内治理意义，更代表了我国对全球AI治理范式的新贡献。在国际层面，我们需充分认识到语义层面的竞争与合作正在成为人工智能时代大国博弈的新焦点：未来的AI竞争不再仅仅是算力和算法之争，更将是语义和智慧之争。谁能够掌握并主导AI的语义体系，谁就能在新一轮国际话语权的博弈中抢占先机。对此，中国有必要在全球率先提出语义主权理念，与现有国际治理框架形成对标与互补，提升我国在数字规则制定中的影响力。

首先，对标欧盟的《人工智能法案》（AI Act）。欧盟AI法案是全球首个针对AI系统全面立法的尝试，它采取风险分级监管的模式，将AI系统划分为不可接受、高风险、有限风险等级别，并对高风险AI提出严格的透明、解释和合规要求。这一法案体现了欧洲对AI伦理和人权的重视，但其主要着眼于算法行为和输出后果的监管，尚未涉及对AI语义层面的深度治理。例如，法案要求高风险AI需可解释和无偏，但并未给出如何从语义机理上确保“无偏解释”的方案。中国“语义主权”理念正可弥补这一空白：我们提出从AI设计之初就嵌入语义透明和价值对齐机制（如DIKWP模型和白盒测评），这比事后审查输出更加主动有效。中国可以在与欧盟对话时倡议，将“语义透明”“文化多样性保护”写入国际AI治理准则，丰富风险治理的内涵。欧盟一贯强调多元文化和语言多样性，中国语义主权理念与之契合，都是为了防止“一刀切”的AI规则损害少数文化。段玉聪教授亦指出，各国只有掌握自主语义技术，才能在全球语义体系中拥有发言权，不致自身语言文化被淹没于他国模型偏见之中。这一主张将引起欧洲国家的共鸣，有利于促进中欧在AI规则上的共识，形成人类命运共同体视野下的AI文化治理合作。

其次，对标经济合作与发展组织（OECD）的AI治理建议。OECD于2019年发布了AI治理原则，强调包容增长、人权尊重、透明、可解释、稳健、安全、责任等关键点。这些原则宏观上指明了方向，但在具体落实上仍面临技术挑战。例如，“可解释性”原则需要技术手段支撑，否则流于口号。语义主权体系的构建，恰提供了满足这些原则的中国方案——通过白盒测评和语义区块链，实现AI决策全流程留痕与可解释；通过语义模型的价值嵌入，实现对人权和多样性的尊重；通过主权实验区试点，实现AI对社会包容性的验证。中国可以在OECD框架下分享我们的语义主权实践数据，证明可解释的AI是可行的、价值对齐的AI是可实现的，从而推动OECD成员国采纳更具操作性的AI治理措施。此外，在算法责任归属问题上，语义区块链提供了明确的审计线索，这也是对OECD“ AI责任机制”原则的创新响应。通过积极参与OECD等多边对话，中国可以展示我们在AI治理方面的制度自信和技术自信，为全球治理提供公共产品，提升我国软实力。

再次，构建全球人工智能语义治理新范式。语义主权理念具有普适价值，尤其对广大发展中国家而言有较强吸引力。许多“一带一路”沿线国家以及非洲、拉美国家担心在AI时代再次陷入“话语殖民”困境，即本民族语言文化被技术强国训练的模型边缘化。中国主张的语义主权提供了新的希望——我们倡议每个国家都有权发展符合自身文化的AI语义体系，并在全球数字空间中平等对话。为推动这一范式，中国可联合志同道合国家发起“全球语义治理倡议”：例如在联合国教科文组织或G20框架下，提议成立“多语种AI语义治理工作组”，讨论制定国际标准，促进不同语义体系的互认和协同。具体行动上，可由中国牵头在海南举办全球语义主权峰会，邀请东盟、“一带一路”沿线国家参与，交流语义治理经验。在海南自贸港建立多语言语义互操作试验平台，汇集中文、英文以及东南亚、中东、非洲主要语言的知识图谱和训练语料，开发全球共享的多语种语义互操作标准和接口。例如，让一个斯瓦希里语的AI系统也能准确理解中文语境下“仁义礼智信”的含义，反之亦然，实现AI跨文化交流时语义不失真。这将大大促进“一带一路”数字丝绸之路建设中不同国家的数字文明交流互鉴。中国作为倡导者和技术提供者，有望在这一过程中掌握主导权，构筑国际话语权的新高地。

最后，在国际规则和标准制定方面，中国应争取语义主权理念进入主流议程。目前ISO、IEEE等组织在讨论AI标准时，多集中于技术层面（如算法可信、数据质量）。我们可以提议增设“AI语义透明与互操作”标准工作项，将DIKWP白盒测评、语义区块链等我国自主技术纳入国际标准体系。在全球AI治理对话中，中国代表团可以分享语义主权的成功案例和统计数据，例如白盒测评如何发现某国际大模型对发展中国家人物名词的误解，从而证明语义治理的必要性。这些努力将使“中国方案”逐步转化为“国际共识”。总之，以语义主权为抓手，我国可在激烈的AI全球竞赛中走出一条既维护自身文化安全又造福人类文明的新路，为全球数字治理贡献独特的东方智慧和中国力量。

为将语义主权理念融入我国人工智能发展全局，夯实技术基础并完善配套法规，特提出以下政策建议：

1）将“语义主权”纳入国家人工智能战略顶层设计。 建议由科技部、工业和信息化部、国家数据局等牵头，在修订《新一代人工智能发展规划》等纲领性文件时，增加“语义主权”相关内容，明确其战略地位和发展路径。具体措施包括：在国家人工智能治理委员会下设语义治理专项工作组，统筹各部门力量推进语义主权落地；将语义主权纳入数字中国、网络强国战略的考核指标体系，各级政府在智慧城市、电子政务建设中需评估语义安全风险，落实语义主权要求。同时，在每年科技工作会议和数字经济推进会上，单列语义主权议题，交流进展与问题，保持高层关注度。通过顶层设计，将语义主权提升为与数据主权、网络主权同等重要的新型国家数字主权要素，为后续工作提供方向指引和组织保障。

2）设立国家级“语义主权”重大专项或重点研发计划。 为夯实语义主权的技术根基，建议在国家科技计划中增设“语义主权关键技术”专项。该专项由科技部会同自然科学基金委组织，聚焦以下任务：研发DIKWP语义建模、语义数学的先进理论；完善人工意识白盒测评工具集，扩大测评题库覆盖领域；攻关语义区块链的性能和安全问题，研制高效语义存证算法；开发DIKWPaaS平台的标杆应用，形成可复制推广的行业解决方案等。专项应鼓励产学研联合攻关，支持海南大学段玉聪团队等领军单位牵头申报，联合国内顶尖AI企业、高校，共建语义主权技术联盟。经费支持方面，建议“十四五”国家重点研发计划下设立“人工智能语义治理”重点专项，每年投入一定规模资金，用于实验设施、数据资源和人才培养。通过国家专项，高标准打造一批核心技术和示范系统。例如，支持研发中文主导的全球知识图谱，提升我国语义资源话语权；支持构建多语种白盒评测国际基准，由我国发起制定评价标准；支持开发自主可控的语义操作系统，服务政务和关键行业。通过几年的努力，力争形成一批有国际影响力的语义主权科研成果和专利布局（目前段玉聪教授团队已获授权相关发明专利114项，具备良好基础）。这些成果既是我国AI软实力的体现，也将反哺国家安全和产业升级。

3）推进语义主权标准体系建设，争取国际国内双标准话语权。 标准是新兴战略领域竞争的制高点。为巩固语义主权成果，有必要将关键技术规范化、标准化。一方面，在国内，建议由国家标准化管理委员会牵头，会同工信部等制定国家语义主权标准体系规划。优先研制的标准包括：《DIKWP语义模型技术规范》《人工智能白盒测评技术要求》《语义区块链数据格式与接口规范》《多语言语义互操作规范》《AI语义安全评估指南》等。这些标准可先以推荐性国家标准发布，条件成熟时上升为强制性标准或行业准入要求，确保在我国市场运行的AI系统都满足基本的语义透明和语义安全指标。尤其是在涉及意识形态安全和公共服务的领域（如新闻AI、教育AI、司法AI等），应将语义主权标准作为硬约束，定期检测评估。另一方面，积极向国际标准组织输送中国方案。利用我国在ISO/IEC JTC1（信息技术）、ITU等组织的影响力，推动设立“AI语义与知识治理”工作组。由中方专家主导起草国际标准提案，例如《Semantic Transparency for AI Systems》（人工智能语义透明标准）等，融入DIKWP模型的思想和我国测评实践数据。同时，争取将中国与伙伴国共同倡导的“多语种语义互操作”内容写入联合国数字治理相关倡议或文件，提高国际认可度。标准制定过程中，要广泛联合“一带一路”沿线国家参与，形成“中国主导、多国支持”的标准联盟，避免西方国家垄断标准话语权。通过国内国际双轨推进，到2030年左右，使语义主权相关标准体系基本健全，在国内全面实施，并有若干成为ISO/IEC标准，为全球所采纳。标准的落地将进一步巩固我国在语义主权技术上的领先地位。

4）加强法律法规保障，构建“语义治理”法律框架。 技术与标准之外，还需法律制度保驾护航。建议全国政协发挥建言资政作用，推动相关立法和法规修订工作，将语义主权理念融入我国法律体系。具体措施：首先，建议启动对《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等现有法律的修订调研，在其中增加关于AI语义安全与文化安全的条款。例如，在《数据安全法》中明确“国家维护在人工智能语义层面的主权权益，禁止任何组织利用算法歪曲篡改中华文化语义”。在《网络安全法》中增加“关键信息基础设施运营者应确保其人工智能服务语义决策过程可解释、可审计”等要求，以法律形式确立语义主权原则。其次，研究制定专门的《人工智能语义治理条例》或指导意见。该法规可由国务院或网信办发布，内容包括：AI产品和服务提供者的语义合规义务（如定期开展白盒测评、建立语义偏见纠正机制等）；行业监管部门的职责分工（如广电总局监管媒体AI的语义内容，教育部监管教育AI的价值导向）；违规处罚措施（如AI系统因语义误导造成严重后果的追责办法）等。通过行政法规形式，填补当前法律空白，为语义治理提供可执行的依据。再次，全国人大可以将“人工智能（含语义治理）法”列入立法规划长远考虑，在条件成熟时出台上位法，全面规范AI研发生态和语义安全。这部法律可借鉴欧盟AI法案的结构，但融入我国语义主权特色，突出文化安全和价值观引领。从立法技术上，也可先由全国政协组织法律、科技界委员开展专题调研和论证，提出相关立法建议案。最后，在司法层面加强配套：最高人民法院可发布司法解释，明确AI生成内容涉诽谤、歧视等语义侵权如何定责；检察机关探索对危害语义安全的行为提起公益诉讼的途径，等等。通过法律体系的完善，我们将形成“技术+标准+法律”三位一体的语义治理框架，使语义主权理念有章可循、有法可依，长久地嵌入国家治理结构之中，为数字时代保驾护航。

综上所述，“语义主权”代表着人工智能战略的新高地和必争点。我们既要认清其紧迫性——AI语义安全事关文化安全、政治安全，也要看到其可行性——中国已经在语义主权理论和技术上取得了领先成果。本提案由全国政协委员和学界专家联合提出，旨在汇聚政产学研各界共识，将语义主权纳入国家战略体系，抢占未来发展先机。通过政策引导和科技投入，我国有望率先构建起完善的语义主权治理体系，既保障自身语言文化在数字时代的绽放与传承，又为全球人工智能治理贡献“中国智慧”和公共产品，彰显负责任科技大国的担当。我们恳请有关部门高度重视本提案，系统规划，扎实推进，让语义主权成为数字中国的重要基石和我国参与全球数字竞争的制胜法宝。