促進人工智能健康發展的立法建議

促進人工智能健康發展的立法建議

　　□ 時建中 （中國政法大學教授）

　　人工智能作為人類歷史上最具革命性的技術，全方位深刻改變著經濟社會生活的每一個領域，直接關乎國家發展與安全。推進人工智能相關立法，需要在促進與規范之間實現平衡，協調多重利益與價值沖突等復雜關系，以制度創新護航我國在全球人工智能領域的核心競爭力。

　　發展與安全：夯實驅動發展的法治底座

　　人工智能直接關系國家核心競爭力，作為立法的基本原則，統籌發展與安全不能“脫實向虛”。促進發展的制度要“實”，既要彰顯促進人工智能發展的鮮明態度，更要圍繞研發、融資、人才、應用等關鍵環節，構建具體的激勵機制；規范發展的制度同樣要“實”，體現為科學配置權利、義務與責任，推動人工智能在法治軌道上開展研發應用。關于人工智能安全，立法應特別注意兩種傾向：一是“虛”化安全，安全制度“落不下、穩不住”；二是“泛”化安全，將所有風險，甚至一般技術及應用風險，均視為國家安全隱患，放大安全焦慮。立法對“安全”的關注，應以總體國家安全觀為遵循，對風險、應用場景等進行多維分類分級，聚焦威脅國家安全的重大風險，圍繞核心領域構建防控體系，做到發展有動力、安全有保障。

　　技術與制度：功能分界下的雙向塑造

　　立法必須厘清技術與法律的功能邊界。法律的功能是解決技術引發的社會問題，技術與法律的關鍵鏈接就是責任分配。無論是研發環節還是應用階段，凡是有可能損害國家利益和社會公共利益的，法律就應在不同環節、不同主體之間配置不同的權利、義務與責任予以規制。立法還應注意技術與制度之間“雙向塑造”的深層關系：人工智能既會給法治帶來新挑戰，也會成為賦能法治的新工具。例如，人工智能可以輔助裁判，提升司法效率；同時，不同的制度安排也會影響技術演進方向。合理的責任配置可以倒逼研發者重視算法公平性，推動可解釋AI的發展。立法應關注這種雙向互動，既不越位干預技術研發，又不缺位忽視技術風險。

　　政策與法律：功能互補的協同治理

　　人工智能的治理，政策與法律既缺一不可，又不能相互替代。一方面，立法不可能一蹴而就，面對技術快速迭代帶來的新問題，需要通過政策的靈活性、前瞻性予以及時響應。促進人工智能健康發展的導向性政策，可以為科學立法探索路徑、積累經驗；另一方面，法律具有穩定性、強制性的優勢，能夠將經過實踐檢驗的成熟政策，通過立法程序轉化為長效規則，為產業發展提供穩定預期。政策與法律協同的重點，是構建“政策推動—經驗積淀—法律固化”的循環機制。促進人工智能健康發展，既要重視政策的先導作用，又要強化政策的制度轉化，確保政策與法律在價值導向、主要目標等方面保持一致，形成推動人工智能發展的合力。

　　抽象與具體：以問題為導向的規則構建

　　促進人工智能健康發展的立法，必須堅持“問題導向”與“目標導向”的統一，確保法律規范針對性強、實施效果好，切忌陷入“概念化、標簽化、抽象化”的誤區。人工智能帶來的挑戰紛繁復雜，立法不能止于抽象的“人工智能”。因此，立法的首要任務之一，就是清晰界定“人工智能”的概念，采用“概括+列舉”的方式明確其內涵、外延，避免因概念模糊導致法律制度及適用的紊亂。通過調研、歸納、提煉等方法，發現并聚焦具體要素、環節、場景的真問題，抓住人工智能發展與治理的本質，將制約人工智能健康發展的問題類型化，把抽象的法律原則轉化為可操作的行為規范，形成針對性的解決方案，概括為普適性規則。促進人工智能發展的制度需要具體針對關鍵要素予以構建：數據層面，規范采集、存儲、使用、流轉全流程；算法層面，關注公平性、透明度與可追溯性；算力層面，平衡合理配置與高效利用；能源層面，銜接綠色發展要求。

　　研發與運用：階段差異化的制度設計

　　研發與運用是人工智能發展的兩個主要階段，目標與風險特征截然不同。立法宜采用差異化的制度設計，建立不同的風險歸責原則。針對研發階段的立法，重點是鼓勵創新。人工智能底層技術研發具有高風險、長周期等特征，可控范圍內的試錯是技術成熟的必經之路，需要“制度特區式”的容錯空間。例如，《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》提出的“完善應用試錯容錯管理制度”，尤其值得上升為具體制度規范；針對運用階段的立法，重點是明確權利、義務與責任邊界，強化合規要求、保障應用安全，規范應用秩序。當前，我國在政策層面強調人工智能運用，既符合技術落地的需求，也承載著“以技術應用倒逼基礎研究突破”的迫切期待。面對基礎領域“卡脖子”的困境，拓展應用場景反哺基礎研發成為重要路徑。為此，立法更需立足這一國情與地緣政治現實，設計能用、好用、管用的具體制度，構建“研發階段容錯激勵、應用階段規范引導、應用推動基礎研發”的促進支撐制度體系。

　　比較與借鑒：立足國情的理性吸收

　　人工智能具有全領域普遍賦能的通用性，研發和應用規律的一致性，決定了他國規則的可借鑒性。但是，借鑒國外立法經驗，必須建立在對國外相關制度全面準確認知、客觀理性評價的基礎上，不能淺嘗輒止法律文本表層的差異對比，而應深入剖析背后的政治體制、經濟模式、技術基礎、社會文化等多重原因，避免片面解讀、武斷評判、不當借鑒。立法時，須超越“輕監管”或“重監管”的標簽化認知，借鑒國外人工智能促進發展、體系化治理等合理經驗，聚焦我國“卡脖子”問題與治理需求，而非盲目照搬、排斥。

　　法律與標準：協同發力的治理體系

　　促進人工智能健康發展，離不開法律與標準的協同。立法應強化“標準”的重要作用。無論是研發環節的技術規范，還是應用場景的操作要求，均需政府、行業協會、企業等多方主體共同參與，制定高質量的國家標準、行業標準與企業標準，持續提升我國涉人工智能標準的全球競爭力、引導力。二者的協同，關鍵在于健全互補機制：一方面，將經過實踐檢驗、具有護航競爭力的重要標準，如高風險AI系統的安全評估標準、算法公平性標準等上升為法律規范，增強標準的權威性與強制力；另一方面，立法設置授權條款，為標準的升級預留接口，形成“法律定底線、標準筑防線”的多層次治理體系，提升治理的精準性與有效性。

　　開源與閉源：多元技術路線的平等保護

　　開源與閉源是人工智能發展的兩種重要模式，對應不同的技術路線與生態需求。兩種模式均有不可替代的價值：開源模式通過代碼共享加速技術迭代，尤其適合基礎性、通用性技術研發，能夠快速匯聚創新力量；閉源模式通過技術保密保障商業利益，為企業巨額研發投入提供動力和保障，在高端芯片、專用算法等核心領域具有重要作用。立法是為了構建適宜人工智能發展的制度環境，對不同的技術路線，秉持中立開放態度，只作客觀分類，不作價值評判，通過差異化規制，予以平等保護，激發創新活力。對開源生態，重點規范代碼共享協議的法律效力、貢獻者權利保護及風險責任界定；對閉源技術，聚焦防范技術壟斷、保障數據安全及高風險場景下的必要透明度。

　　當下與長遠：適應技術演進的彈性框架

　　人工智能的快速迭代特性，決定了立法不僅應符合人工智能當前發展需求，而且能適應未來技術演進。立法須謹防“靜態文本”困境，構建“基礎規則+動態調整”的彈性框架。基礎規則層面，以總體國家安全觀、權利保障、創新激勵等為重要原則，筑牢基礎制度，確保法律的穩定性與可預期性，為市場提供明確的行為指引。鑒于人工智能迭代快、應用場景豐富的特點，可采“法律原則+授權條款+配套細則”的立法模式，為技術創新與制度調整預留接口。例如，當前針對通用大模型的規制重點，與未來強人工智能時代的立法焦點必然存在差異，立法需通過彈性條款預先回應技術演進的結構性變化，實現“管當下”與“利長遠”的有機統一。為增強制度的適應性，適配人工智能發展階段性特征、應用場景拓展變化，應建立制度的定期評估機制，及時調整具體規范。

　　綜上，人工智能立法須錨定打造國家競爭力的戰略目標，尊重規律、立足國情，深刻理解制度創新與技術發展的底層邏輯，協調發展與安全、技術與制度、促進與規范等關系，既要破解當前“卡脖子”困境，又要為長遠發展奠定制度基礎。

本文作者時建中，中國政法大學教授。以上內容轉載自法治日報法學院，本文章僅限學習交流使用，版權歸原作者所有。

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