转自：法治日报
□ 张欣 人工智能治理已从技术和产业层面的竞争扩展至法律制度层面的全球竞争。国际趋势显示，人工智能治理以分类分级为核心，强调软硬法衔接和跨域协同。我国已形成以安全为核心、分类分级为基础、主体责任为支点、权利保护为约束的特色治理模式。在迈向系统化立法的新阶段，可从多维协同分级治理、软硬法深度融合以及监管智能化等方面提升治理效能。
人工智能治理的全球变革
人工智能技术在带来巨大发展机遇的同时，也引发了一系列亟待解决的治理难题。面对技术应用中的失序现象和潜在风险，全球主要国家和地区已将人工智能规制纳入正式立法议程。这标志着人工智能治理从企业自我规制阶段逐步迈向政府主导监管的全球化时代。当前的全球治理实践呈现三个主要特征。 首先，以分类分级为核心推进精准治理。这种方法能够有效应对人工智能的动态性和不确定性特征，已成为国际社会的广泛共识。目前，全球监管实践主要采取三种路径：一是从技术架构维度对人工智能模型进行分类分级，如欧盟和美国分别依据具体指标对模型实施差异化监管；二是从应用场景和影响维度进行分类分级，如欧盟和加拿大据此构建风险分类体系，中国则依据算法场景和行业特点构建分类治理体系；三是聚焦技术主体开展分类分级治理，如美国采用量化指标进行分类，欧盟采用定量与定性相结合的方式，中国则从平台企业的连接属性和主要功能出发，综合考虑用户规模、业务种类、企业规模等指标开展分级治理。 其次，推动软法与硬法的深度融合。面对传统硬法监管存在的滞后性和僵化性局限，软法治理凭借其独特优势逐渐成为重要补充。全球人工智能软法治理主要通过四个层面展开：一是制定技术标准，为治理提供基础支撑；二是发布合规指南，有效弥补硬法在技术细节和实施方法上的不足；三是发挥技术社群与企业的协同治理作用，如设立伦理委员会、将伦理准则纳入合同条款、开发审计认证程序等；四是推进伦理与法律的协同治理，通过法律将伦理要求转化为强制性义务，同时利用伦理规范填补法律滞后的空白。 最后，通过监管架构改革推进一致性治理。鉴于人工智能技术的复杂性，传统监管架构因信息孤岛、流程封闭、碎片化等问题而难以发挥有效监管效能。目前主要形成三种改革模式：一是以联合国为主导的国际协调模式，虽已推出相关文件，但因各国尚存在分歧，实际效用仍有待观察；二是以欧盟为代表的新模式，通过构建二元监管框架，设立专门机构并建立中央数据库、监管沙盒等机制推进协调监管；三是以美国为代表的强化模式，在维持现有架构基础上，通过设立跨部门咨询机构和首席人工智能官等方式提升监管协调性。 这些治理趋势和实践反映了全球对人工智能有效监管的共同探索，为各国完善治理体系提供了重要参考和借鉴。通过分类分级实现精准治理、软硬法融合强化治理效能、改革监管架构提升协同性，人工智能治理正逐步形成更加成熟和系统的框架。这不仅有助于防范技术风险，也为人工智能技术的健康发展创造了良好的制度环境。
我国人工智能治理的迭代逻辑和构建机理
在科技创新和数字化转型的推动下，我国人工智能治理框架逐步形成，呈现从“1.0时代”向“2.0时代”的演进趋势。这一演进过程展现了中国特色的治理路径和制度创新。在“1.0时代”，治理以分散化规制为主要特征。这一阶段始于对算法应用的规制，逐步扩展至多个领域。从电子商务法首次确立算法选择退出权，到《网络信息内容生态治理规定》等部门规章的出台，形成了初步的规制框架。这一时期的特点是各监管机构分而治之，以场景化治理推动事后监管，政策指引性较强但具体规定相对原则化。进入“2.0时代”后，治理框架以“小快灵”立法为主要特征，呈现四个关键特点： 第一，以人工智能安全为核心构建综合治理体系。从微观层面关注算法和模型的稳定性，到中观层面聚焦应用风险的可控性，再到宏观层面强调技术研发和运行生态的安全可信，形成了多层次的安全治理框架。第二，通过分类分级实现精准治理。《互联网信息服务算法推荐管理规定》等部门规章根据算法服务的舆论属性、社会影响力、用户规模等指标实施分类分级管理，将有限的监管资源精准配置到关键领域。第三，以安全主体责任为支点构建问责制。服务提供者需要在技术、应用和生态层面履行安全治理义务，责任体系贯穿技术生命周期，突破了传统的技术中立观念。第四，构建新型权利体系作为外部约束。通过赋予用户算法知情权、选择权、退出权等权利，激发用户参与治理的积极性。这些权利的设置既借鉴国际经验，又结合中国实际，展现了在保护用户权益与促进技术发展之间寻求平衡的立法智慧。这一演进过程体现了我国人工智能治理的系统性思维和创新性实践，为构建负责任的人工智能发展提供了中国方案。通过建立多层次的治理框架，在促进技术创新的同时，有效防范各类风险，推动人工智能健康有序发展。
我国人工智能治理效能的提升与优化
随着人工智能技术的迅速发展，其治理已超越单纯技术层面，成为国家治理和社会治理的重要命题。虽然我国在“小快灵”立法思路指引下实现了初步法治化，但当前治理模式仍存在横向协同不足、规范位阶不高等局限。在人工智能法正式出台前，有必要从优化现有治理方案入手，探索提升治理效能的具体路径。 首先是构建多维协同的分类分级治理机制。这一机制应从四个维度展开：基于领域的分类分级重点关注市场秩序、社会秩序、传播秩序和生态秩序；基于主体的分类分级针对不同规模企业采取差异化监管；基于结构的分类分级聚焦人工智能技术堆栈的层级特征，从硬件层到应用层实施全面治理；基于技术的分类分级则关注人工智能系统的能力边界和潜在影响范围。 其次是打造软法与硬法深度耦合的规则体系。一方面要加快构建技术标准体系，特别是在基础层、框架层、模型层等薄弱环节；另一方面要推进人工智能伦理法治化，通过将伦理价值融入法律规则、发挥行业组织桥梁作用、落实科技伦理审查等方式，实现伦理规范与法律规则的有效衔接。 最后是推动监管的智能化转型。这需要发展监管的数字化表达技术，将监管规则代码化，建立覆盖全生命周期的数字化监管基础设施。同时构建精准化、智能化的监管工具体系，包括完善监管沙盒、构建跨机构数据共享平台、开发风险预警技术等，打造全面感知、智能研判、统筹协调的综合治理体系。 这些优化路径的实施将有助于推动我国人工智能治理走向更高水平，为未来人工智能法的制定积累宝贵经验，同时确保人工智能在促进创新发展的同时保持风险可控。 （原文刊载于《华东政法大学学报》2025年第1期）
