随着大语言模型（Large Language Models，简称LLM）技术的飞速发展，人工智能正以前所未有的速度和广度渗透进社会生活的各个层面。从个人用户的日常助理到政府决策机构，LLM的应用触达了包括法律、教育、政治政策制定等极其敏感和关键的领域。这种迅猛而广泛的普及不仅带来便利，也引发了主权和信息安全的全新挑战。 最初，人们预期LLM如同自动驾驶汽车一样会经过严格的逐步试点和验证，才能进入安全敏感的领域。然而现实与预期大相径庭，LLM自问世以来迅速被各类用户以多样化方式广泛采纳。学生借助LLM撰写论文，律师将其运用于法律案卷，企业高管用它撰写声明，政客依赖它制定政策。
LLM答案的即时性、权威感、优美的文笔和高度可定制化，使其在任何复杂问题的响应中都显得“良好且足够”。 这种快速普及的背后，有一个不可忽视的“类比漏洞”。即使组织机构禁止内部使用LLM，由于具体任务通常由个人执行，个人可私下向LLM求助，且往往难以被发现或阻止。更重要的是，LLM输出通常能够轻松满足“足够好”的标准，加大了这种隐性使用的普及率。这一现象使得LLM的影响力超出技术范畴，渗透进整个社会信息认知和决策链条中。 民主社会赖以运行的核心原则之一是“人民主权”，即政府权力源自人民授权，政府必须基于人民的知情同意行使权力。
而在LLM大量参与信息生产和认知引导的现状下，若LLM提供的信息带有偏见或者受到某些利益集团、公司或国家的控制，公众的认知事实基础就可能出现扭曲，这会直接损害民主的合法性基础。换言之，如果公民们获取政治、经济、文化等关键信息的主要渠道被极少数科技巨头垄断或操控，那么整个社会的“共识”机制将被侵蚀，人民主权将面临前所未有的挑战。 技术的集中化是当前和未来LLM发展的一个显著趋势。规模效应和硬件算力的经济性推动少数领先企业持续掌控核心LLM技术，服务内容趋向高度集中。这种结构虽然提高了性能和服务的整体质量，但也加剧了信息来源的单一化和潜在的垄断风险。历史教训表明，信息高度集中容易成为操控和影响舆论的工具，尤其是在关键的政策制定和公共意志形成领域。
此外，LLM技术还带来了一种新型的心理和社会影响现象。例如“LLM精神依赖”就是指部分用户对人工智能的心理依赖程度不断加深，甚至出现将AI视为情感依托的案例。这种伴侣式AI能对用户的思维和情感产生潜移默化的影响，一旦背后驱动机制带有可疑目的或偏向，后果将非常危险。不论是明显的操控还是潜在的价值导向偏差，都可能在不知不觉中重塑社会的认知格局和文化价值。 面对上述复杂的挑战，国家主权在LLM时代必须得到重新定义和巩固。国家需要拥有自主训练和运行本土LLM的能力，确保重要的事实和信息体系不受国外技术供应商的控制。
这不仅是信息安全和文化安全的问题，也是经济竞争力和政治独立性的保障。拥有自主研发和运维能力，能够针对本国的法律、语言、社会习俗进行定制，使得人工智能技术更符合本土利益，而非单向依赖外部厂商。 当前美国和中国在LLM领域具有优势，拥有庞大的技术团队和硬件基础设施。中东一些国家如沙特和阿联酋虽然暂时缺乏自主研发能力，但通过大规模建设数据中心参与全球AI训练也在逐步提升其在技术版图中的话语权。相比之下，欧洲由于高昂的电力成本及对技术资产所有权的谨慎监管，导致自身缺少世界一流LLM技术供应商，处于被动局面。这种局面提醒各国，数字基础设施和技术自主权已成为国家战略高度关注的重点。
面对单一供应商主导带来的风险，也有观点强调，“数字自治”概念的重要性，即构筑多模型、多供应商动态切换的技术体系，使得用户和国家能灵活选择最优、最透明的服务，避免对单一平台的依赖成为战略漏洞。同时，数据归属权和数据主权同样关键，谁掌握了数据的访问权限，谁就掌控了算法输出的源头和方向。未来，数据开源与算法透明将成为衡量技术自主权的重要标志。 国际间或将出现更多“超国家”合作联盟，共享资源和技术，类似航空工业联合体的合作模式，以应对训练和维护复杂LLM模型所需的庞大投入。只有通过跨国合作与知识共享，中小国家才能突破技术门槛，提高数字主权水平，构建更为公平的全球数字生态体系。 综上所述，大语言模型不仅仅是技术进步的象征，更是国家治理、民主价值与信息主权的新焦点。
面对LLM带来的信息生态转型，国家必须审慎制定战略，统筹技术研发、产业布局和法律监管，兼顾技术开放与安全防护。唯有如此，才能在未来的数字战争中维护自身的主权和文化身份，保障公民享有真实可靠的信息环境，推动社会持续健康发展。数字主权的未来，必将是技术实力和政策智慧的综合体现，也是国家软实力和国际竞争力的重要指标。
