作者：申卫星（清华大学法学院教授）

　　人工智能技术不断迭代更新，正引领着科技革命和产业变革，同时也塑造着智能经济新形态和社会治理新模式。截至2025年底，我国人工智能核心产业规模已超1.2万亿元，生成式人工智能用户超6亿。智能技术从实验室飞入寻常百姓家，全面融入各行各业。然而，技术高速发展的同时，风险也加速显现，加快制定一部《人工智能法》已成为关乎经济社会稳定发展的现实命题。

　　立法当早不当晚

　　在2025世界人工智能大会上，诺贝尔物理学奖得主杰弗里·辛顿曾将人类与人工智能的关系比作“养虎”：幼虎惹人怜爱，但长大后却可能伤人。辛顿直言，我们正创造比人类更聪明的人工智能，而足够聪明的人工智能操纵人类就像成年人哄骗三岁孩童，指望日后轻易关掉它并不现实。在虎崽尚小时建立规矩，远比长成猛虎后再补救更为明智。2026世界人工智能大会上，图灵奖得主约书亚·本吉奥警示，当前的安全措施，已经追不上人工智能能力狂飙的速度。他据此提出，任何系统在部署之前都必须经过验证并确认其安全性。

　　“幼虎比喻”提醒我们应尽早启动监管，但技术哲学中的“科林格里奇困境”揭示了监管介入时机的两难：技术发展早期干预虽易，但应用场景尚未展开，风险难以预见、监管动力亦显不足；待技术成熟扩散、风险逐渐明晰之时，路径依赖和既得利益格局已然形成，再行调整则代价巨大。从技术演进、治理需求和国际态势三个角度看，人工智能立法的最佳时机已悄然到来。

　　从技术演进看，以大语言模型为代表的人工智能技术，自2022年ChatGPT发布，经历了2023年“百模大战”的算力竞逐以及2024年多模态与推理模型的范式探索。2025年以来，以DeepSeek为代表的国产模型取得重大突破，智能体、具身智能及“人工智能+”等垂直领域的场景落地持续深化。当下，正是底层技术创新向规模化应用转型的关键节点。技术形态已趋明朗，产业格局尚未固化，恰是立法介入的良好窗口。

　　从治理需求看，新型风险已逐渐显现。深度合成技术被用于伪造身份、编造舆情、实施诈骗，“有图有真相”正演变为“有视频亦可无真相”；大数据杀熟、不透明自动化决策损害消费者权益；AI换脸、声音克隆引发人格权与著作权纠纷；模型训练中的数据权属争议持续发酵；人工智能对就业的替代效应初见端倪；人工智能与金融、交通、城市治理等关键领域的深度耦合，给国家安全带来的系统性风险不容忽视。上述问题仅靠个案执法难以根本解决，亟须系统性立法回应。

　　从国际态势看，全球人工智能立法已进入规则竞速期。2024年8月，欧盟《人工智能法》生效，以风险分级构建起严密的监管框架，意在形成人工智能领域的“布鲁塞尔效应”；美国的AI政策长期在强监管与促创新之间摇摆，特朗普就任后，废止了前任政府多项监管政令，延续了弱化监管、促进创新的政策取向；日韩等邻国则选择以促进为主、以规则嵌入的“软监管”路径。当前，欧盟法执行受阻、美国立场摇摆、全球规则体系尚未定型。

　　面对人工智能技术快速演进和全球规则持续调整，及时立法与精准治理必须同步推进。我国应抓住历史性机遇，尽快制定一部综合性的《人工智能法》，将中国方案制度化、体系化，引领全球规则制定。

　　法律让技术进步跑得更快

　　对于人工智能立法最普遍的担忧是：立法是否会束缚创新，使我国在全球竞争中落于下风？其实，立法不会给发展设置路障，而是为创新系上“安全带”。

　　明确的规则边界和稳定的制度预期，恰恰是激发创新活力的前提。规则不明时，企业担心“踩雷”而畏首畏尾，投资者因风险难估而望而却步，消费者因心存疑虑而不敢使用。不确定性本身就是对创新的最大制约。立法应当扮演的正是安全带的角色，让创新者清楚哪些不能做、哪些需谨慎、哪些可以放手做，在规则框架内安心施展才华。

　　我国网络数据领域的立法实践已经证明，规则供给与产业发展完全可以相互促进。《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》不仅没有阻碍数字经济的发展，反而为产业健康成长提供了制度保障，我国数字经济规模始终稳居全球前列。安全与发展并非零和博弈，系好法治的“安全带”，中国人工智能产业才能在国际竞争中行稳致远。

　　综合性立法还是分散性立法？

　　当前，我国人工智能治理已从“无规可依”迈向“多规并存”。针对算法推荐、深度合成、生成式人工智能、人脸识别、内容标识、拟人化互动服务等特定场景，部门规章密集出台；部分地方还通过促进条例等方式，积极探索配套制度建设。但是这种按照技术领域的分散立法明显呈现碎片化趋势，下一步应当在现有部门规章的基础上推动综合性《人工智能法》立法，将分散的规则系统化升级。理由在于：其一，部门规章层级较低，难以承载关键制度需求。依据《立法法》，部门规章难以就公民权利义务和民事基本制度作出规定，人工智能治理中的算法决策知情权与解释权、人工智能致害责任分配、训练数据权属界定等问题需要在法律中作出安排。其二，规则衔接不畅易形成“规则丛林”。现有部门规章各有侧重且相互独立，企业同时适用多部规章时易出现监管要求冲突，跨场景的复杂人工智能系统亦缺乏统一指引。其三，既有网络数据领域法律法规的规制对象与人工智能治理存在客体错配，难以全面应对风险。

　　综合性立法并非推倒重来，而是在现有制度基础上纲举目张，形成三点优势：体系上，统一回答“管什么、谁来管、怎么管”等根本问题，增强制度一致性；效率上，为规章制定、地方试点、标准建设提供上位法依据，减少论证和磋商成本；竞争上，高质量综合性法律能成为国际对话基础，增强我国全球治理话语权。在此基础上，部门规章继续发挥规范细化功能，实现“法律定方向、规章管细节”的分工协作。

　　制定一部高质量的《人工智能法》

　　一部高质量的《人工智能法》，要为技术创新提供稳定预期，为公民权益提供有力保障，为产业发展提供清晰指引，为国际竞争提供制度支撑。人工智能综合性立法不必追求对所有问题的精确规制，而应突出框架性、基础性、引领性定位，沿目标、原则、权利和规则四个层次展开设计。

　　总体目标上，可围绕高质量发展、国家安全与社会稳定、公民权益保护、治理能力与国际竞争力提升等作出概括性规定。基本原则上，应系统吸纳国内外共识，包括透明、公平、包容、可控、可问责等。权利保障上，针对新型权利需求作出前瞻性安排，明确公民在人工智能决策和服务场景中享有知情、解释、更正、拒绝及有效救济的权利，在深度合成、身份识别等场景中强化对人格权、平等权、劳动权等基本权利的保护。具体规则上，可围绕四个方向重点设计：一是要素供给。明确数据采集授权、公共算力供给、算法模型流通与开源协同等制度。二是风险治理。以风险分类分级为轴，对高风险及通用人工智能系统设定登记、评估、审计义务，对低风险应用设计豁免和简化程序，建立禁止清单、内容标识、缺陷召回等制度。三是责任配置。根据开发者、运营者、使用者等角色定位明确安全义务与注意标准，通过备案、通报、损害赔偿等机制落实责任。四是组织保障。健全“监管沙箱”运行机制，完善风险监测、标准体系建设，设立专门治理机构。

　　人工智能立法如同“安全带”，看似形成约束，实则为人工智能发展提供保护、增进信任。及时推进人工智能立法，我国有望在新一轮科技革命中形成兼具自身特色与国际影响力的人工智能法治体系，为全球治理贡献中国智慧与中国方案，向世界展示负责任大国担当。