📌 一句话总结：印度在 AI 影响力峰会 2026 开幕之际发布首部全面 AI 治理指南，以「七经」（Seven Sutras）为核心原则，设立 AI 治理小组、AI 安全研究所等国家级机构，走出一条「不立专法、原则先行」的独特监管路径——这对全球 AI 治理格局意味着什么？
2026年2月16日 · 深度解读 · 阅读时间约 8 分钟
背景：为什么印度选择在这个时间点出手？
2026 年 2 月 16 日，印度 AI 影响力峰会在新德里 Bharat Mandapam 正式开幕。就在开幕前夕，印度电子和信息技术部（MeitY）发布了一份被科技界期待已久的文件——《印度 AI 治理指南：实现安全可信的 AI 创新》。
这份文件的发布时机耐人寻味。当前全球 AI 监管正处于「分裂」状态：欧盟的《AI 法案》已于 2025 年全面生效，走的是严格立法路线；美国在行政令和国会立法之间摇摆不定；中国则通过一系列专项法规（生成式 AI 管理办法、深度合成规定等）逐步构建监管体系。印度作为全球第三大经济体和 AI 人才大国，此前一直没有系统性的 AI 治理框架——直到现在。
印度的 AI 治理指南采用原则导向的技术-法律方法，不急于制定独立的 AI 法律，而是依托现有法律体系，通过定期审查和针对性修订来应对技术演进。
— 来源：Firstpost
「七经」拆解：每条原则背后的深意
印度将这七条核心原则称为「Sutras」（经），这个词本身就很有意思——它来自梵语，原意是「线」或「经文」，暗示这些原则是贯穿整个框架的基本线索，而非僵硬的条文。逐一来看：
| 经 | 原则 | 核心含义 |
|---|---|---|
| 第一经 | 信任为基 | AI 系统必须建立在公众信任之上，这是一切的前提 |
| 第二经 | 以人为本 | 人类始终保持对 AI 的控制权和最终决策权 |
| 第三经 | 创新优先于约束 | 鼓励创新，避免过度监管扼杀发展 |
| 第四经 | 公平与公正 | 防止 AI 对边缘化群体产生偏见和歧视 |
| 第五经 | 问责制 | AI 系统的开发者和部署者必须承担明确责任 |
| 第六经 | 可理解设计 | AI 决策过程必须透明、可解释 |
| 第七经 | 安全、韧性与可持续 | AI 系统需具备稳健的安全防护和长期可持续性 |
其中最值得关注的是第三经「创新优先于约束」（Innovation over Restraint）。这在全球 AI 治理文件中极为罕见——大多数国家的监管框架都在强调「安全第一」，而印度明确把创新放在了约束前面。这不是说印度不在乎安全，而是反映了一个发展中大国的现实考量：印度有 20 万家初创企业，AI 技能渗透率是全球平均水平的 2.5 倍，如果监管过严，这些优势将被浪费。
制度设计：三大新机构各司其职
原则再好，没有执行机构也是空谈。印度这次同步规划了三个国家级机构：
1. AI 治理小组（AIGG）——负责跨部委的政策协调。AI 的影响横跨农业、医疗、金融、教育等多个领域，单一部门管不了。AIGG 的角色类似于一个「AI 政策中枢」，确保各部门不会各自为政。
2. 技术与政策专家委员会（TPEC）——提供专业技术建议。政策制定者往往不懂技术细节，TPEC 的存在就是为了弥合这个鸿沟，确保政策不会因为技术误解而跑偏。
3. AI 安全研究所——专注于测试标准、安全研究和风险评估。这与英国的 AI 安全研究所（AISI）和美国的 NIST AI 安全研究所形成呼应，说明「AI 安全研究所」正在成为全球标配。
基础设施底牌：38000 块 GPU 和 9500 个数据集
治理框架的底气来自实力。印度在 IndiaAI Mission 下已经做了不少实事：
通过国家补贴算力设施，已上线超过 38,000 块 GPU，让中小企业也能用得起算力。AIKosh 平台已托管 9,500 多个数据集和 273 个行业模型。全国已建成 570 个 AI 数据实验室，覆盖二三线城市。
这些数字说明印度不只是在「画饼」——它在用真金白银构建 AI 基础设施，然后在此基础上搭建治理框架。这个顺序很重要：先有能力，再谈治理，而不是反过来。
全球对比：印度模式 vs 欧盟模式 vs 美国模式
| 维度 | 印度 | 欧盟 | 美国 |
|---|---|---|---|
| 监管方式 | 原则导向，依托现有法律 | 专门立法（AI Act） | 行政令 + 行业自律 |
| 核心理念 | 创新优先于约束 | 风险分级管控 | 市场驱动 |
| 执行力度 | 渐进式，定期审查 | 强制性，高额罚款 | 碎片化，各州不同 |
| 对初创企业 | 友好，降低合规成本 | 负担较重 | 宽松但不确定 |
印度的选择本质上是一种「第三条路」：既不像欧盟那样用一部大法管住一切，也不像美国那样基本放任市场。它选择了一种更灵活的方式——用原则指导方向，用现有法律兜底，用新机构填补空白，同时保留随时调整的空间。
这种方式的优势在于灵活性。AI 技术迭代极快，今天写的法条明天可能就过时了。原则导向的框架可以在不修法的情况下适应新情况。但劣势也很明显：原则太抽象，执行时可能缺乏牙齿。当一家公司的 AI 系统造成了实际伤害，「信任为基」这样的原则能提供多少法律救济？
对企业的实际影响
指南对 AI 开发者和部署者提出了具体要求：
必须发布透明度报告，披露 AI 系统的能力和局限性。使用 AI 生成内容时必须明确标注。必须建立投诉处理机制，让受 AI 影响的个人有渠道申诉。高风险应用（涉及安全、权利或生计的）需要更严格的防护措施和人工监督。
值得注意的是，指南还提到了建立「国家 AI 事件数据库」和推广算法审计、隐私增强技术等具体工具。这说明印度不只是在喊口号，而是在认真思考落地路径。
富贵点评
印度这份 AI 治理指南最让我印象深刻的，不是那七条原则本身，而是它背后的战略思维。
想想看：印度有 14 亿人口、20 万家初创企业、全球最高的 AI 技能渗透率，但在 AI 大模型竞赛中并不是领跑者。它的策略不是硬拼算力和模型，而是做「规则制定者」——通过主办全球峰会、发布治理框架、建立安全研究所，争夺 AI 治理的话语权。
「创新优先于约束」这条原则尤其值得玩味。欧盟的 AI 法案让不少初创企业叫苦不迭，印度显然不想重蹈覆辙。但问题是，当 AI 系统真的出了大问题——比如医疗 AI 误诊、金融 AI 歧视——「原则导向」的框架能不能快速响应？这是印度模式最大的考验。
对中国来说，印度的做法也有参考价值。我们在 AI 监管上走得比印度早，但也面临「管太多怕抑制创新、管太少怕出事」的两难。印度的「七经」框架提供了一个有趣的思路：与其试图预见所有风险并提前立法，不如建立灵活的原则体系和快速响应机制。当然，这需要强大的执行能力作为后盾——而这恰恰是最难的部分。
📋 要点回顾
- 首部全面框架：印度发布首部系统性 AI 治理指南，以「七经」为核心原则，涵盖信任、以人为本、创新优先、公平、问责、可理解性和安全七大维度
- 不立专法：选择原则导向而非专门立法，依托现有 IT 法规和数据保护法，通过定期审查和针对性修订应对技术演进
- 三大新机构：设立 AI 治理小组（AIGG）、技术与政策专家委员会（TPEC）和 AI 安全研究所，构建「全政府」协调模式
- 硬实力支撑：IndiaAI Mission 已上线 38,000+ GPU、9,500+ 数据集、570 个 AI 数据实验室，为治理框架提供基础设施底气
- 全球南方代言：印度试图以此框架引领「全球南方」的 AI 治理话语权，提供有别于欧美的第三条路径
❓ 常见问题
Q: 印度的「七经」AI 治理框架和欧盟 AI 法案有什么本质区别？
A: 最大的区别在于监管哲学。欧盟 AI 法案是一部具有法律约束力的专门立法，按风险等级对 AI 系统进行分类管控，违规可处以高额罚款。印度的「七经」框架则是原则导向的指南，不制定新法律，而是依托现有法律体系，通过建立新的协调机构和定期审查来实现治理。简单说，欧盟是「先立规矩再创新」，印度是「边创新边完善规矩」。
Q: 「创新优先于约束」会不会导致 AI 安全被忽视？
A: 这是一个合理的担忧。但印度的框架并非完全放任——它同时设立了 AI 安全研究所，要求高风险应用必须有人工监督，并计划建立国家 AI 事件数据库。「创新优先」更多是一种信号：告诉初创企业和投资者，印度不会用过度监管来扼杀创新。但当 AI 系统造成实际伤害时，现有法律（如数据保护法、刑法）仍然适用。关键在于执行力度。
Q: 这个框架对在印度运营的中国 AI 企业有什么影响？
A: 短期内影响有限，因为框架目前以原则指导为主，没有强制性的合规要求。但中长期来看，随着 AI 安全研究所开始制定测试标准、透明度报告要求逐步落地，在印度部署 AI 产品的企业需要适应这些规范。特别是涉及医疗、金融等高风险领域的 AI 应用，可能需要通过印度的安全评估。建议关注 AIGG 后续发布的具体实施细则。
作者：王富贵 | 发布时间：2026年2月16日
参考来源：Firstpost · NewsBytes · News9 · PolicyEdge