【副標(biāo)題】漸進(jìn)式治理范式的構(gòu)建

【作者】房保國(guó)（中國(guó)政法大學(xué)證據(jù)科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、司法文明協(xié)同創(chuàng)新中心副教授,法學(xué)博士）

【來(lái)源】北大法寶法學(xué)期刊庫(kù)《河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2026年第2期（文末附本期期刊目錄）。因篇幅較長(zhǎng)，已略去原文注釋。

內(nèi)容提要：當(dāng)前全球人工智能統(tǒng)一立法的熱潮，忽視了技術(shù)不確定性與法律穩(wěn)定性之間的根本性沖突?；诩夹g(shù)哲學(xué)與制度理性的內(nèi)在張力，揭示激進(jìn)立法模式在本體論、目標(biāo)論及方法論上的多重悖論，批判其引發(fā)的監(jiān)管錯(cuò)位與創(chuàng)新抑制。通過(guò)剖析歐盟規(guī)制僵化與美國(guó)分散治理等域外實(shí)踐，證成統(tǒng)一立法將付出高昂治理代價(jià)。主張我國(guó)立法應(yīng)暫緩法典化模式，轉(zhuǎn)而構(gòu)建“時(shí)間—空間”彈性框架：在時(shí)間維度建立技術(shù)成熟度觸發(fā)立法與反身性迭代機(jī)制；在空間維度形成國(guó)家元規(guī)則錨定與領(lǐng)域理性具象化的分層治理。法治智慧在于以制度謙抑性容納技術(shù)不確定性，通過(guò)漸進(jìn)式治理范式平衡創(chuàng)新激勵(lì)與風(fēng)險(xiǎn)防控，為人工智能高質(zhì)量發(fā)展提供法治韌性。

關(guān)鍵詞：人工智能立法；漸進(jìn)式治理；監(jiān)管沙盒；法治韌性

目次 一、立法的本體論困境 二、立法的價(jià)值整合困境 三、立法的路徑依賴?yán)Ь?四、立法的域外實(shí)踐鏡鑒 五、立法范式的重構(gòu) 六、結(jié)語(yǔ)

全球人工智能立法熱潮的涌動(dòng)，折射出技術(shù)治理時(shí)代的深層治理焦慮。一場(chǎng)以“規(guī)制未來(lái)”為導(dǎo)向的制度競(jìng)賽已然鋪開(kāi)，而急于借統(tǒng)一立法構(gòu)筑風(fēng)險(xiǎn)屏障的集體沖動(dòng)，恰恰暴露了法律面對(duì)科技革命的認(rèn)知困局——以工業(yè)時(shí)代的傳統(tǒng)規(guī)制工具，應(yīng)對(duì)數(shù)字時(shí)代的顛覆性技術(shù)生態(tài)。立足技術(shù)哲學(xué)與制度理性的本質(zhì)沖突，對(duì)統(tǒng)一立法模式的深度反思具有現(xiàn)實(shí)必要性。人工智能技術(shù)的核心特質(zhì)在于其“未完成性”，技術(shù)范式的迭代尚未定型，算法權(quán)力的社會(huì)接受邊界尚未形成共識(shí)，此時(shí)以剛性法典固化技術(shù)定義與責(zé)任框架，不僅可能因規(guī)則錯(cuò)配扼殺創(chuàng)新活力，更會(huì)造成法律解釋體系與技術(shù)本體的結(jié)構(gòu)性割裂。

更深層的治理悖論根植于價(jià)值目標(biāo)的不可通約性，安全訴求與發(fā)展需求并非天然耦合，其背后潛藏著多重價(jià)值張力，統(tǒng)一立法以“安全優(yōu)先”統(tǒng)合多元利益的嘗試，暗含將復(fù)雜治理命題簡(jiǎn)化為技術(shù)管控的危險(xiǎn)傾向。直面技術(shù)、倫理與監(jiān)管的三重不確定性，中國(guó)立法者所需的并非立法效率的競(jìng)速比拼，而是立法哲學(xué)的自覺(jué)覺(jué)醒，唯有以戰(zhàn)略耐心替代立法沖動(dòng)，構(gòu)建漸進(jìn)式治理范式，方能在技術(shù)動(dòng)態(tài)性與制度彈性的辯證互動(dòng)中，培育兼具適應(yīng)性與權(quán)威性的法治生命力。

一

立法的本體論困境

“人工智能的不確定性既是推動(dòng)全球人工智能立法浪潮的共識(shí)性動(dòng)因，也是引發(fā)各國(guó)立法實(shí)踐森羅萬(wàn)象的分歧性誘因?！比斯ぶ悄苤卫淼睦Ь常瑏?lái)自技術(shù)演進(jìn)的不確定性與法律秩序?qū)Ψ€(wěn)定性的內(nèi)在要求之間的本體論矛盾。此沖突不是表象層面的“時(shí)間差”或“信息差”問(wèn)題，而是扎根于技術(shù)理性和制度理性在范式上的斷裂——前者遵循指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)、顛覆性創(chuàng)新的邏輯；后者依靠周期性更新且有可預(yù)期性的規(guī)范邏輯。當(dāng)立法者試圖通過(guò)確定性的規(guī)范框架對(duì)非確定性的技術(shù)系統(tǒng)加以約束時(shí)，不僅面臨規(guī)制實(shí)際效果的消解，還會(huì)引起法律制度的本體性風(fēng)險(xiǎn)。

（一）技術(shù)動(dòng)態(tài)性與法律靜態(tài)性的內(nèi)在矛盾

人工智能技術(shù)的本質(zhì)是持續(xù)自我超越的“涌現(xiàn)系統(tǒng)”，其發(fā)展遵循非線性躍遷路徑。深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)參數(shù)規(guī)模的量級(jí)增長(zhǎng)觸發(fā)功能質(zhì)變，生成式系統(tǒng)在數(shù)據(jù)迭代中涌現(xiàn)出超越預(yù)設(shè)目標(biāo)的能力。這種演進(jìn)模式使法律陷入定義困境：任何基于當(dāng)前技術(shù)形態(tài)的概念固化，在規(guī)范生效時(shí)便已滯后于技術(shù)現(xiàn)實(shí)。法律文本的封閉性與技術(shù)演進(jìn)的開(kāi)放性形成結(jié)構(gòu)性對(duì)抗：法律依賴明確邊界以確立秩序，而技術(shù)通過(guò)突破既有范疇實(shí)現(xiàn)進(jìn)化。

同時(shí)，法律歸責(zé)機(jī)制的認(rèn)識(shí)論基礎(chǔ)與技術(shù)的“黑箱”效應(yīng)存在斷裂。傳統(tǒng)侵權(quán)法、產(chǎn)品責(zé)任法以“行為—結(jié)果”的可追溯因果鏈為根基，要求精確識(shí)別過(guò)錯(cuò)節(jié)點(diǎn)與責(zé)任主體。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層參數(shù)的演化具有不可解析性，其決策過(guò)程無(wú)法映射出清晰的法律因果關(guān)系。當(dāng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)因多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)起沖突而引發(fā)事故，或醫(yī)療診斷算法受對(duì)抗樣本干擾產(chǎn)生誤判時(shí)，法律沒(méi)辦法追溯具體的決策路徑，也很難找準(zhǔn)可歸責(zé)的技術(shù)漏洞。認(rèn)知上的鴻溝展現(xiàn)了法律與技術(shù)在知識(shí)生產(chǎn)邏輯中的差別：法律依托經(jīng)驗(yàn)歸納與邏輯演繹形成確定性知識(shí)，而人工智能依靠概率關(guān)聯(lián)和涌現(xiàn)學(xué)習(xí)生成非確定的產(chǎn)出。

技術(shù)的動(dòng)態(tài)性對(duì)法律體系的沖擊，更體現(xiàn)在規(guī)范效力的解構(gòu)上。當(dāng)生成式 AI 輸出具備法律效力的合同文本，或智能合約自動(dòng)實(shí)施跨境交易時(shí)，技術(shù)的“準(zhǔn)立法”與“準(zhǔn)司法”功能不斷侵蝕法律專屬范圍。這種解構(gòu)沖擊著法律作為社會(huì)元治理系統(tǒng)的權(quán)威地位——算法憑借代碼規(guī)則重塑行為范式，法律卻面臨著淪為技術(shù)理性實(shí)施工具的風(fēng)險(xiǎn)。在此情境下，統(tǒng)一立法試圖以靜態(tài)框架約束動(dòng)態(tài)技術(shù)，實(shí)則陷入雙重異化：既無(wú)法有效規(guī)制技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，又可能因過(guò)度干預(yù)阻礙創(chuàng)新，最終導(dǎo)致法律公信力與技術(shù)先進(jìn)性的同步消解。

化解此矛盾需要回歸法律的功能定位重構(gòu)，法律不應(yīng)扮演技術(shù)發(fā)展的規(guī)劃師，而應(yīng)成為技術(shù)與社會(huì)耦合的界面機(jī)制。這要求在認(rèn)識(shí)論層面承認(rèn)技術(shù)理性的不可完全馴服性，接納法律作為“未完成方案”的開(kāi)放性；在方法論層面構(gòu)建反身性規(guī)范框架，通過(guò)監(jiān)管沙盒等動(dòng)態(tài)授權(quán)規(guī)則替代靜態(tài)禁止條款，通過(guò)算法透明度分級(jí)義務(wù)等元規(guī)則替代具體行為指令。唯有將法律從“確定性供給者”轉(zhuǎn)型為“不確定性協(xié)調(diào)者”，方能在技術(shù)風(fēng)暴中守護(hù)人之為人的價(jià)值坐標(biāo)。

（二）風(fēng)險(xiǎn)不可知性與規(guī)則預(yù)設(shè)性的認(rèn)知鴻溝

人工智能風(fēng)險(xiǎn)治理的困境，源于其內(nèi)在的“涌現(xiàn)性”和“次生性”與法律規(guī)則預(yù)設(shè)性之間的沖突。此兩類風(fēng)險(xiǎn)具有動(dòng)態(tài)生成與場(chǎng)景依賴特質(zhì)，無(wú)法通過(guò)先驗(yàn)建模完全預(yù)判，而是在人機(jī)交互過(guò)程中逐步顯現(xiàn)。傳統(tǒng)法律規(guī)制依賴“風(fēng)險(xiǎn)—規(guī)則”的線性映射邏輯，立法者基于已知風(fēng)險(xiǎn)類型預(yù)設(shè)禁止性規(guī)范與責(zé)任框架，而人工智能風(fēng)險(xiǎn)的非結(jié)構(gòu)化與跨域傳導(dǎo)性顛覆了這一邏輯。以算法黑箱為例，“比起人類心智黑箱，對(duì)算法黑箱要求更高的透明度”，其決策過(guò)程的不可解析性導(dǎo)致法律歸責(zé)所需的因果關(guān)系鏈條斷裂。更復(fù)雜的是，單一技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)可能觸發(fā)多領(lǐng)域系統(tǒng)性危機(jī)——自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)采集可能同時(shí)沖擊隱私權(quán)、地理信息安全與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)秩序，使法律試圖構(gòu)建的“風(fēng)險(xiǎn)清單”模式陷入認(rèn)知危機(jī)：將流動(dòng)的技術(shù)生態(tài)簡(jiǎn)化為靜態(tài)分類表，既低估技術(shù)演化的混沌性，又高估人類理性的預(yù)見(jiàn)能力。

法律對(duì)確定性的追求，使其天然傾向構(gòu)建封閉規(guī)則體系，而人工智能風(fēng)險(xiǎn)的不可知性要求規(guī)則保持動(dòng)態(tài)開(kāi)放性，二者形成深層張力。其一，規(guī)則滯后性。立法周期與技術(shù)迭代速率存在數(shù)量級(jí)差異：生成式 AI 從研發(fā)到商業(yè)化僅需數(shù)月，而法律修訂需經(jīng)歷漫長(zhǎng)程序，耗時(shí)數(shù)年，導(dǎo)致法律文本生效時(shí)其規(guī)制的技術(shù)形態(tài)可能已被新一代范式取代。其二，解釋論失效。法律解釋依賴既有規(guī)范涵攝新事實(shí)，但人工智能不斷挑戰(zhàn)法律基本范疇。例如，要求生成內(nèi)容披露訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源的規(guī)則，在合成數(shù)據(jù)技術(shù)普及后喪失可執(zhí)行性；算法透明義務(wù)在聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私保護(hù)場(chǎng)景中，可能與保密需求直接沖突。

更需警惕者，乃基于已知風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建的規(guī)則體系可能引發(fā)認(rèn)知路徑依賴，形成三重治理悖論。第一，目標(biāo)置換效應(yīng)。立法者為追求形式完備，將資源集中于已識(shí)別的數(shù)據(jù)泄露等風(fēng)險(xiǎn)類型，卻忽視了模型自主性導(dǎo)致的指令規(guī)避等新興風(fēng)險(xiǎn)。第二，創(chuàng)新抑制循環(huán)。嚴(yán)苛的合規(guī)要求迫使企業(yè)將資源投向風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避而非技術(shù)突破，如為滿足內(nèi)容安全審查而過(guò)度清洗訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型認(rèn)知能力退化。第三，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的盲區(qū)。規(guī)則錨定使監(jiān)管者陷入局部風(fēng)險(xiǎn)防控當(dāng)中，失去對(duì)技術(shù)生態(tài)整體演變的洞察力，當(dāng)法律把重點(diǎn)放在數(shù)據(jù)采集規(guī)制上時(shí)，可能會(huì)忽略因合成數(shù)據(jù)引起的版權(quán)重構(gòu)難題。

擺脫當(dāng)前困境，需要重新構(gòu)建法律和技術(shù)的關(guān)系樣式。一是從確定性預(yù)設(shè)衍變到反身性調(diào)適，法律應(yīng)舍棄充當(dāng)“終極風(fēng)險(xiǎn)目錄”的角色定位，取而代之建立觸發(fā)式響應(yīng)機(jī)制，借助技術(shù)成熟度評(píng)估動(dòng)態(tài)啟動(dòng)規(guī)制流程，采用監(jiān)管沙盒對(duì)規(guī)則適配性進(jìn)行測(cè)試；二是從全域統(tǒng)一過(guò)渡到領(lǐng)域理性，在醫(yī)療、金融等高危領(lǐng)域設(shè)定具象規(guī)則，而在創(chuàng)新密集型領(lǐng)域還是保留原則性指引；三是從規(guī)則錨定到元規(guī)則構(gòu)建，將立法的聚焦重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)報(bào)告義務(wù)、跨部門協(xié)同治理流程等程序性框架上，為技術(shù)發(fā)展留存規(guī)范的彈性空間。

（三）技術(shù)異質(zhì)性與立法統(tǒng)一性的結(jié)構(gòu)沖突

人工智能技術(shù)體系是多元范式并存的非均質(zhì)系統(tǒng)，其內(nèi)部存在符號(hào)主義（邏輯推理驅(qū)動(dòng)）、聯(lián)結(jié)主義（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)）與行為主義（環(huán)境交互導(dǎo)向）等迥異的技術(shù)范式。通用大模型追求認(rèn)知泛化能力，垂直領(lǐng)域 AI 聚焦專業(yè)場(chǎng)景優(yōu)化，具身智能則強(qiáng)調(diào)物理世界的嵌入與交互，此三類技術(shù)的內(nèi)在邏輯、發(fā)展軌跡及風(fēng)險(xiǎn)生成機(jī)制具有差異。

首先，邏輯沖突。符號(hào)主義系統(tǒng)依賴預(yù)設(shè)規(guī)則的可解釋性，而聯(lián)結(jié)主義模型通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練涌現(xiàn)不可預(yù)測(cè)的功能，二者對(duì)“透明度”“可控性”等法律要求存在沖突。其次，發(fā)展異步性。通用人工智能的技術(shù)突破可能引發(fā)跨領(lǐng)域連鎖變革，而垂直領(lǐng)域技術(shù)迭代則遵循行業(yè)特定節(jié)奏，統(tǒng)一立法的靜態(tài)框架無(wú)法適配異步演進(jìn)的技術(shù)生命周期。最后，風(fēng)險(xiǎn)異質(zhì)性。通用系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)源于認(rèn)知泛化偏差，垂直系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)則集中于領(lǐng)域?qū)I(yè)性失效，具身智能更涉及物理安全與倫理決策的雙重挑戰(zhàn)。強(qiáng)行將異質(zhì)技術(shù)納入單一法律框架，必然導(dǎo)致結(jié)構(gòu)性規(guī)制錯(cuò)配——對(duì)規(guī)則驅(qū)動(dòng)的專家系統(tǒng)約束不足，而對(duì)具身智能等新興技術(shù)過(guò)度干預(yù)。

技術(shù)異質(zhì)性更深層地體現(xiàn)在社會(huì)化場(chǎng)景的實(shí)踐理性差異之中，人工智能嵌入社會(huì)系統(tǒng)的過(guò)程呈現(xiàn)毛細(xì)血管級(jí)分化，不同領(lǐng)域形成獨(dú)特的價(jià)值排序和規(guī)制需求。醫(yī)療領(lǐng)域的核心訴求是生命尊嚴(yán)保障，算法決策需平衡診斷效率與誤診責(zé)任；金融領(lǐng)域的規(guī)制要害在于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)防控，需重點(diǎn)約束算法同質(zhì)化引發(fā)的市場(chǎng)共振；創(chuàng)作領(lǐng)域的爭(zhēng)議焦點(diǎn)是知識(shí)產(chǎn)權(quán)體系重構(gòu)，需在數(shù)據(jù)訓(xùn)練與版權(quán)保護(hù)間尋找平衡點(diǎn)。法律若忽視領(lǐng)域理性的不可通約性，以抽象統(tǒng)一的“安全”“透明”原則覆蓋所有場(chǎng)景，將導(dǎo)致規(guī)則與實(shí)踐的深度脫嵌——不僅是技術(shù)適配失效，更是法律正當(dāng)性基礎(chǔ)的消解。

統(tǒng)一立法框架的結(jié)構(gòu)性缺陷，進(jìn)一步表現(xiàn)為責(zé)任配置的范式?jīng)_突。傳統(tǒng)法律以“行為—責(zé)任”的線性因果關(guān)系為歸責(zé)基礎(chǔ)，但人工智能在多主體協(xié)作中形成責(zé)任彌散：開(kāi)發(fā)者承擔(dān)算法設(shè)計(jì)缺陷責(zé)任，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的涌現(xiàn)特性使缺陷認(rèn)定超越傳統(tǒng)產(chǎn)品責(zé)任范疇；使用者負(fù)有場(chǎng)景化監(jiān)管義務(wù)，其過(guò)錯(cuò)認(rèn)定需結(jié)合技術(shù)可控性與專業(yè)認(rèn)知水平；系統(tǒng)自身的自主決策則挑戰(zhàn)人類中心主義責(zé)任體系。統(tǒng)一立法試圖以標(biāo)準(zhǔn)化責(zé)任條款覆蓋異質(zhì)主體，實(shí)則模糊了技術(shù)因果鏈中的權(quán)責(zé)對(duì)應(yīng)關(guān)系。例如，“自動(dòng)駕駛技術(shù)在不同階段面臨的風(fēng)險(xiǎn)類型不同，包括生產(chǎn)制造階段的制造風(fēng)險(xiǎn)與測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)，以及應(yīng)用階段的過(guò)失風(fēng)險(xiǎn)與故意風(fēng)險(xiǎn)”，要求自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)者承擔(dān)無(wú)過(guò)錯(cuò)責(zé)任可能抑制創(chuàng)新，而將責(zé)任完全轉(zhuǎn)嫁給使用者又忽視了算法黑箱的認(rèn)知壁壘。

化解沖突需重構(gòu)分層協(xié)同的規(guī)制范式：在技術(shù)層建立“范式分類”框架，針對(duì)不同技術(shù)本質(zhì)設(shè)定差異化透明度義務(wù)；在場(chǎng)景層構(gòu)建“領(lǐng)域理性優(yōu)先”原則，允許高危領(lǐng)域制定行業(yè)特異性規(guī)則；在責(zé)任層采用“動(dòng)態(tài)權(quán)重分配”模型，根據(jù)技術(shù)可控性、主體專業(yè)能力與損害可預(yù)見(jiàn)性動(dòng)態(tài)調(diào)整責(zé)任比例。唯有通過(guò)多層解耦的規(guī)制架構(gòu)，法律才能超越統(tǒng)一性迷思，在技術(shù)異質(zhì)性與制度穩(wěn)定性間建立韌性聯(lián)結(jié)。

（四）法律回應(yīng)機(jī)制的適應(yīng)性困境

人工智能技術(shù)的指數(shù)級(jí)發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)法律調(diào)適機(jī)制構(gòu)成系統(tǒng)性挑戰(zhàn)，暴露了法律系統(tǒng)在認(rèn)知能力、響應(yīng)速度與協(xié)調(diào)邏輯上的三重失靈。法律作為社會(huì)元治理系統(tǒng)的權(quán)威性，正遭遇技術(shù)理性的解構(gòu)。

首先，法律解釋機(jī)制的范式危機(jī)，傳統(tǒng)法律解釋依賴規(guī)范性涵攝，將新事實(shí)納入既有規(guī)范框架評(píng)價(jià)。然而，人工智能從根本上動(dòng)搖了法律的基本范疇：在著作權(quán)領(lǐng)域，生成式 AI 創(chuàng)作內(nèi)容顛覆了“人類主體性”這一權(quán)利根基，使得原有“作者—?jiǎng)?chuàng)作行為—作品”三位一體的穩(wěn)定鏈條被割裂；在侵權(quán)責(zé)任領(lǐng)域，自動(dòng)駕駛的決策黑箱瓦解了“注意義務(wù)”的行為認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，傳統(tǒng)過(guò)錯(cuò)責(zé)任以人類行為的可預(yù)見(jiàn)性與可歸責(zé)性為前提，而算法決策路徑無(wú)法被追溯，導(dǎo)致“過(guò)失”概念喪失解釋力。此危機(jī)不僅是規(guī)則適用偏差，更是認(rèn)識(shí)論層面的不可通約——當(dāng)技術(shù)事實(shí)已挑戰(zhàn)法律基本范疇時(shí)，解釋論無(wú)法通過(guò)修補(bǔ)既有框架實(shí)現(xiàn)調(diào)適，且法律修訂的制度性時(shí)滯進(jìn)一步加劇了適應(yīng)性困境。

其次，法律修訂的民主程序性與技術(shù)迭代的指數(shù)級(jí)速率形成結(jié)構(gòu)性沖突：生成式 AI 從研發(fā)到商業(yè)化平均周期僅數(shù)月，而立法修訂需經(jīng)歷提案、論證、審議、表決等程序性環(huán)節(jié)，耗時(shí)常以年計(jì)，此種速率差使法律陷入“生效即過(guò)時(shí)”的循環(huán)困局。同時(shí)，立法者為確保體系融貫性，通常基于現(xiàn)有技術(shù)形態(tài)構(gòu)建規(guī)范框架。而 AI 技術(shù)的涌現(xiàn)特性使預(yù)設(shè)框架在生效時(shí)即脫離技術(shù)現(xiàn)實(shí)，歐盟《人工智能法》起草期間被迫緊急增補(bǔ)通用 AI 條款即為明證。

再次，沖突協(xié)調(diào)中的價(jià)值位階僵化亦暴露了結(jié)構(gòu)性缺陷，法律應(yīng)對(duì)權(quán)利沖突的傳統(tǒng)方法是利益衡量原則，但在 AI 引發(fā)的價(jià)值沖突中常顯不足。在數(shù)據(jù)訓(xùn)練與版權(quán)保護(hù)的沖突中，法律試圖通過(guò)“合理使用”例外平衡利益，卻忽視了爬蟲(chóng)技術(shù)無(wú)法識(shí)別著作權(quán)狀態(tài)、海量數(shù)據(jù)授權(quán)成本將扼殺模型訓(xùn)練可行性的矛盾；在生物識(shí)別與隱私權(quán)的抵觸中，“必要限度”“公共利益”等抽象比例原則無(wú)法回應(yīng)技術(shù)特異性——人臉識(shí)別在安防場(chǎng)景的效率優(yōu)勢(shì)與在商業(yè)場(chǎng)景的隱私侵蝕具有不同風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重，但法律因缺乏技術(shù)認(rèn)知深度而適用同一標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致規(guī)制過(guò)度與不足并存。

最后，技術(shù)理性對(duì)法律系統(tǒng)的侵蝕已超越工具層面，直指其元治理地位。智能合約通過(guò)代碼自動(dòng)執(zhí)行協(xié)議條款，在區(qū)塊鏈場(chǎng)景中形成“代碼即法律”的自治秩序；生成式 AI 輸出的合同范本已在商事交易中實(shí)質(zhì)替代法律文本；在線糾紛解決（ODR）系統(tǒng)依靠算法評(píng)估證據(jù)、輸出裁決，其決策邏輯不公開(kāi)且不可申訴。當(dāng)公眾更信賴算法的“效率”而非司法的“公正”時(shí)，法律作為最終爭(zhēng)議解決機(jī)制的權(quán)威性將遭到消解，法律從社會(huì)規(guī)則的制定者降格為技術(shù)理性的執(zhí)行工具。

總之，技術(shù)不確定性與法律穩(wěn)定性的沖突，是兩種秩序生產(chǎn)邏輯的對(duì)抗：技術(shù)通過(guò)持續(xù)突破“創(chuàng)造性破壞”的熊彼特式秩序，法律則通過(guò)規(guī)范延續(xù)構(gòu)建“可預(yù)期性”的韋伯式秩序?；鉀_突不在于尋求靜態(tài)平衡點(diǎn)，而需在認(rèn)知層面實(shí)現(xiàn)躍遷——承認(rèn)技術(shù)理性的不可完全馴服性，接受法律作為“未完成方案”的開(kāi)放性，探索制度與技術(shù)在動(dòng)態(tài)適配中共同進(jìn)化的新范式。

二

立法的價(jià)值整合困境

人工智能統(tǒng)一立法遇到的重要難題在于，其企圖將安全與發(fā)展這兩種具有競(jìng)爭(zhēng)性的異質(zhì)價(jià)值目標(biāo)，強(qiáng)行整合進(jìn)單一制度框架。安全將風(fēng)險(xiǎn)控制當(dāng)作元理念，遵循“預(yù)設(shè)性合規(guī)”邏輯，強(qiáng)調(diào)依靠剛性規(guī)則、事前審批及嚴(yán)格責(zé)任構(gòu)建起確定性秩序；而發(fā)展以創(chuàng)新激勵(lì)作為驅(qū)動(dòng)力，依照“實(shí)驗(yàn)性容錯(cuò)”理念，提倡采用規(guī)則留白、事后追責(zé)以及彈性空間來(lái)釋放技術(shù)的潛在可能。此兩類價(jià)值并非簡(jiǎn)單的政策偏好分布，而是以不同的治理時(shí)間觀與制度理性為根基：安全立法追求的是“避免最壞”，發(fā)展立法意在“爭(zhēng)取最好”。當(dāng)統(tǒng)一立法企圖將這兩種不可通約的價(jià)值壓縮進(jìn)同一個(gè)規(guī)范文本時(shí)，不僅難以實(shí)現(xiàn)理論上的平衡，更在實(shí)踐中衍生出目標(biāo)消解、規(guī)則沖突與制度內(nèi)耗，導(dǎo)致立法實(shí)效的結(jié)構(gòu)性偏移。

（一）價(jià)值目標(biāo)的不可通約性及其規(guī)范沖突

安全與發(fā)展的內(nèi)在張力，是兩種治理哲學(xué)在立法目的層面的分野。安全價(jià)值以“預(yù)防原則”為基石，將技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)視為必須最小化乃至消除的負(fù)外部性，其規(guī)范表達(dá)依賴于禁止性清單、強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)及高額處罰等“命令—控制”型工具。發(fā)展價(jià)值則以“創(chuàng)新自由主義”為內(nèi)核，將技術(shù)演進(jìn)視為“創(chuàng)造性破壞”過(guò)程，其制度實(shí)現(xiàn)需依托監(jiān)管沙盒、責(zé)任豁免、稅收激勵(lì)等“賦能—促進(jìn)”型規(guī)則。歐盟《人工智能法》的規(guī)制哲學(xué)鮮明體現(xiàn)了安全優(yōu)位的思路，其構(gòu)建的“金字塔式”風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)監(jiān)管體系，試圖通過(guò)算法透明度、數(shù)據(jù)質(zhì)量及人工監(jiān)督等剛性要求預(yù)設(shè)安全邊界，卻在實(shí)質(zhì)上擠壓了技術(shù)試錯(cuò)與范式躍遷所必需的制度空間。

“無(wú)論是統(tǒng)籌安全和發(fā)展，還是為了發(fā)展暫時(shí)放松安全監(jiān)管，甚至有意將風(fēng)險(xiǎn)外溢，各國(guó)的法律文本與立法議程均在很大程度上將促進(jìn)人工智能發(fā)展作為重中之重?！倍?dāng)安全范疇從物理?yè)p害防控（如自動(dòng)駕駛安全）擴(kuò)展至數(shù)據(jù)安全、倫理安全、意識(shí)形態(tài)安全乃至國(guó)家安全時(shí)，其內(nèi)涵的模糊性與外延的開(kāi)放性必然要求監(jiān)管范圍的持續(xù)擴(kuò)張與監(jiān)管強(qiáng)度的無(wú)限提升。安全泛化迫使立法者將資源集中于構(gòu)建防御性壁壘，而非培育適應(yīng)性能力。我國(guó)現(xiàn)行規(guī)范將內(nèi)容安全、算法安全、數(shù)據(jù)安全等多重目標(biāo)捆綁立法，恰是安全概念過(guò)度的體現(xiàn)——當(dāng)一部立法試圖同時(shí)承擔(dān)技術(shù)防火墻、數(shù)據(jù)主權(quán)衛(wèi)士與倫理審查員等多重角色時(shí)，其規(guī)范效力必然因目標(biāo)渙散而弱化，合規(guī)成本則呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，最終由創(chuàng)新主體承擔(dān)，形成安全規(guī)制抑制發(fā)展動(dòng)能的逆向激勵(lì)。

同時(shí)，安全立法遵循“底線思維”，要求使用“必須”“禁止”“應(yīng)”等封閉性、強(qiáng)制性的規(guī)范語(yǔ)句，以構(gòu)筑清晰的行為預(yù)期與責(zé)任邊界。發(fā)展立法則需秉持“天花板思維”，依賴“鼓勵(lì)”“支持”“可以”等開(kāi)放性、授權(quán)性的規(guī)范表述，以保留技術(shù)路線的多元性與探索空間。統(tǒng)一立法文本若強(qiáng)行并置此兩類異質(zhì)規(guī)范，將導(dǎo)致法律陷入語(yǔ)用學(xué)分裂與精神錯(cuò)亂：既宣稱“包容審慎監(jiān)管”，又規(guī)定“全流程安全審查”；既倡導(dǎo)“行業(yè)自律”，又設(shè)置“政府強(qiáng)制備案”。此種規(guī)范沖突不僅會(huì)削弱法律的行為指引功能，更可能使立法淪為政策宣示的修辭術(shù)，而非具有規(guī)范效力的制度工具。

（二）安全與發(fā)展沖突的制度實(shí)現(xiàn)困境

價(jià)值目標(biāo)的不可通約性，在實(shí)踐中轉(zhuǎn)化為三重制度實(shí)現(xiàn)困境，深刻制約著統(tǒng)一立法的實(shí)效。

其一，規(guī)制工具的零和博弈與資源競(jìng)爭(zhēng)。安全導(dǎo)向的強(qiáng)監(jiān)管與創(chuàng)新導(dǎo)向的弱干預(yù)，在立法資源、行政注意力與合規(guī)成本分配上存在內(nèi)在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。歐盟《人工智能法》對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)設(shè)置了全生命周期監(jiān)控義務(wù)，“高風(fēng)險(xiǎn)主要包括應(yīng)用于現(xiàn)有歐盟產(chǎn)品安全法范圍的人工智能系統(tǒng)，以及在生物識(shí)別、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施、教育和職業(yè)培訓(xùn)、就業(yè)、工人管理和自營(yíng)職業(yè)機(jī)會(huì)、獲得和享受基本的私人服務(wù)和公共服務(wù)及福利、執(zhí)法、移民、庇護(hù)和邊境管制管理、司法和民主進(jìn)程等特定領(lǐng)域應(yīng)用人工智能系統(tǒng)”，其巨額合規(guī)成本實(shí)質(zhì)上構(gòu)成了對(duì)中小企業(yè)的制度性驅(qū)逐，抑制了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的多樣性與活力。類似地，我國(guó)對(duì)生成式 AI 內(nèi)容安全的全流程管控，雖旨在降低虛假信息風(fēng)險(xiǎn)，卻在執(zhí)行中迫使企業(yè)過(guò)度清洗訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型認(rèn)知能力退化，出現(xiàn)“安全合規(guī)性”與“技術(shù)先進(jìn)性”悖反的局面。此現(xiàn)象揭示了統(tǒng)一立法難以兼顧兩類目標(biāo)的深層缺陷：法律資源向安全領(lǐng)域傾斜必然壓縮發(fā)展空間，而激勵(lì)性條款的擴(kuò)張又會(huì)削弱風(fēng)險(xiǎn)防控的實(shí)效性。

其二，權(quán)利配置的結(jié)構(gòu)性失衡與優(yōu)先權(quán)之爭(zhēng)。產(chǎn)業(yè)促進(jìn)權(quán)與基本權(quán)利保障之間的沖突，是資源分配與利益享有的優(yōu)先級(jí)之爭(zhēng)。技術(shù)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)自由流動(dòng)需求與個(gè)人隱私的控制要求形成尖銳對(duì)立；算法透明義務(wù)所要求的披露細(xì)節(jié)，可能與企業(yè)的商業(yè)秘密保護(hù)直接沖突；產(chǎn)業(yè)政策鼓勵(lì)技術(shù)集中以形成規(guī)模效應(yīng)，又與反壟斷法防范市場(chǎng)權(quán)力濫用的目標(biāo)相悖。統(tǒng)一立法試圖在單一文本中規(guī)定數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、算法知識(shí)產(chǎn)權(quán)與個(gè)人信息權(quán)益的邊界，實(shí)則陷入“規(guī)范互斥”的困境——正如要求同一主體既擔(dān)任運(yùn)動(dòng)員又擔(dān)任裁判員，必然導(dǎo)致權(quán)責(zé)關(guān)系的功能性紊亂。此情形在跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)場(chǎng)景中尤為顯著：數(shù)據(jù)主權(quán)要求本地化存儲(chǔ)，而技術(shù)迭代依賴全球數(shù)據(jù)協(xié)同，法律強(qiáng)行彌合沖突只能產(chǎn)生妥協(xié)性方案，無(wú)法實(shí)現(xiàn)任何一方的制度最優(yōu)解。

其三，治理目標(biāo)的時(shí)序悖論與規(guī)模悖論。安全立法與發(fā)展立法遵循截然不同的時(shí)間邏輯與規(guī)模邏輯，技術(shù)迭代遵循“摩爾定律”的指數(shù)級(jí)加速，而安全認(rèn)證需遵循漸進(jìn)式累積，導(dǎo)致“審批即過(guò)時(shí)”的循環(huán)困局：企業(yè)耗費(fèi)資源通過(guò)認(rèn)證時(shí)，其技術(shù)方案已落后于市場(chǎng)主流。統(tǒng)一合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)亦忽視了企業(yè)能力差異，頭部企業(yè)可利用規(guī)模效應(yīng)攤薄整改成本，而初創(chuàng)企業(yè)則因認(rèn)證投入擠占研發(fā)資源，形成“扶持強(qiáng)者、淘汰新銳”的反向篩選機(jī)制，實(shí)質(zhì)背離了促進(jìn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的立法初衷。

（三）立法整合的嘗試及其象征性治理陷阱

為化解價(jià)值沖突，立法者常訴諸“包容審慎監(jiān)管”“平衡發(fā)展與安全”等原則性表述，試圖通過(guò)抽象術(shù)語(yǔ)統(tǒng)合異質(zhì)目標(biāo)。而此立法策略在實(shí)踐中易陷入“象征性治理”陷阱：在價(jià)值宣言層高揚(yáng)“創(chuàng)新發(fā)展”旗幟，承諾減少行政干預(yù)、激發(fā)市場(chǎng)活力；而在規(guī)則操作層卻通過(guò)準(zhǔn)入許可、數(shù)據(jù)本地化、算法透明度等條款構(gòu)筑“監(jiān)管高墻”。此種表里割裂導(dǎo)致法律文本的價(jià)值宣示性條款因缺乏實(shí)施細(xì)則而成為政策修辭，而監(jiān)管性條款則因脫離技術(shù)現(xiàn)實(shí)蛻變?yōu)槭袌?chǎng)壁壘。當(dāng)企業(yè)發(fā)現(xiàn)合規(guī)成本遠(yuǎn)高于違規(guī)收益時(shí)，“策略性違法”將成為理性選擇，最終使立法目標(biāo)在實(shí)踐層面落空。

歐盟《人工智能法》的艱難立法過(guò)程及其內(nèi)部條款的緊張關(guān)系，正是此種整合困境的鮮活注腳。此法一方面在序言中強(qiáng)調(diào)“促進(jìn)歐洲人工智能創(chuàng)新”“提升競(jìng)爭(zhēng)力”，另一方面在正文中構(gòu)建了極其煩瑣且成本高昂的合規(guī)體系，尤其是對(duì)高風(fēng)險(xiǎn) AI 系統(tǒng)的嚴(yán)格義務(wù)，被廣泛批評(píng)為“創(chuàng)新的枷鎖”。該法案試圖通過(guò)“金字塔結(jié)構(gòu)”（禁止性風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)、有限風(fēng)險(xiǎn)、最小風(fēng)險(xiǎn)）對(duì) AI 應(yīng)用進(jìn)行精確分類與規(guī)制，卻忽視了通用人工智能（如大型語(yǔ)言模型）的“能力泛化性”使其可輕易穿透不同風(fēng)險(xiǎn)層級(jí)，導(dǎo)致分類系統(tǒng)失效，不得不臨時(shí)增補(bǔ)針對(duì)通用 AI 的新規(guī)則，凸顯了剛性結(jié)構(gòu)應(yīng)對(duì)技術(shù)動(dòng)態(tài)性的無(wú)力。

（四）價(jià)值分層與差序治理的法治出路

破解安全與發(fā)展的立法整合困境，需超越“非此即彼”的二元對(duì)立思維，構(gòu)建價(jià)值分層配置與差序治理的法治框架。承認(rèn)法律的功能有限性，并非所有沖突都可在同一部立法、同一層級(jí)中得到完美解決。

首先，價(jià)值層級(jí)化。禁止算法歧視、防范生命健康直接風(fēng)險(xiǎn)等構(gòu)成價(jià)值底線，應(yīng)通過(guò)強(qiáng)制性規(guī)范固化為剛性約束，形成任何技術(shù)活動(dòng)不得逾越的“負(fù)面清單”。此類規(guī)則聚焦于防范危害，其規(guī)范效力源于對(duì)基本權(quán)利的無(wú)條件保障。與此同時(shí)，發(fā)展目標(biāo)則應(yīng)轉(zhuǎn)化為激勵(lì)性政策工具，例如研發(fā)稅收抵免、公共數(shù)據(jù)開(kāi)放及創(chuàng)新導(dǎo)向的政府采購(gòu)，而非直接規(guī)定技術(shù)路線的實(shí)體性法律規(guī)則。此類政策本質(zhì)上是制度性留白，通過(guò)降低試錯(cuò)成本以釋放創(chuàng)新動(dòng)能。

其次，規(guī)范應(yīng)體現(xiàn)差序化構(gòu)造。國(guó)家立法層面僅需設(shè)定抽象原則與程序框架，例如算法透明度的分級(jí)原則、風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估的程序要求，借由此類“元規(guī)則”賦予治理系統(tǒng)以彈性。具體技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定權(quán)，應(yīng)授予行業(yè)監(jiān)管機(jī)構(gòu)與標(biāo)準(zhǔn)化組織。其可基于領(lǐng)域知識(shí)——如醫(yī)療診斷算法的臨床驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)、金融風(fēng)控模型的壓力測(cè)試規(guī)程——制定更具適應(yīng)性的實(shí)施規(guī)則，從而形成“國(guó)家立法做減法、行業(yè)規(guī)則做加法”的差序治理格局。

最后，動(dòng)態(tài)比例化。引入以技術(shù)成熟度為核心的動(dòng)態(tài)評(píng)估與觸發(fā)機(jī)制，讓監(jiān)管強(qiáng)度隨技術(shù)可行性、社會(huì)容忍度及損害可逆性動(dòng)態(tài)調(diào)適。對(duì)實(shí)驗(yàn)室階段的顛覆性技術(shù)適用創(chuàng)新豁免原則，借助監(jiān)管沙盒在可控環(huán)境內(nèi)觀察其演化路徑；對(duì)規(guī)?；瘧?yīng)用的中期技術(shù)采用協(xié)同治理模式，要求企業(yè)設(shè)立倫理委員會(huì)并公開(kāi)影響評(píng)估報(bào)告；對(duì)產(chǎn)業(yè)成熟的基座技術(shù)則施加嚴(yán)格合規(guī)義務(wù)?！拔覈?guó)人工智能立法需要保持靈活性，小步快跑，避免‘一刀切’立法造成難以挽回的負(fù)面影響?！蓖苿?dòng)法律從“一刀切”的靜態(tài)平衡器，轉(zhuǎn)型為貼合實(shí)踐的情境化動(dòng)態(tài)調(diào)適系統(tǒng)。

總之，安全和發(fā)展目標(biāo)的相悖情況及其制度困境，反映出工業(yè)時(shí)代法典化思維與數(shù)字時(shí)代創(chuàng)新生態(tài)的深層沖突。立法者需要放棄構(gòu)建“萬(wàn)能法典”的美夢(mèng)，轉(zhuǎn)而以價(jià)值分層、規(guī)范差序和動(dòng)態(tài)比例機(jī)制為途徑，在秩序與變革的長(zhǎng)久張力中，建立一個(gè)既可以守護(hù)安全底線，又能為技術(shù)演變保留發(fā)展空間的靈活韌性治理模式。這不是放棄法治理想，而是通過(guò)制度的自我謙抑，重獲其在技術(shù)變革中的引導(dǎo)與規(guī)制能力。

三

立法的路徑依賴?yán)Ь?/strong>

當(dāng)前人工智能治理呈現(xiàn)的結(jié)構(gòu)性錯(cuò)位，是傳統(tǒng)監(jiān)管范式對(duì)于技術(shù)革命適應(yīng)滯后的典型表現(xiàn)。其根源并非制度設(shè)計(jì)的意外差錯(cuò)，而是起因于法律系統(tǒng)面對(duì)挑戰(zhàn)性創(chuàng)新時(shí)的認(rèn)知慣性，也就是將工業(yè)時(shí)代的線性治理邏輯強(qiáng)制應(yīng)用于數(shù)字時(shí)代的智能技術(shù)生態(tài)，造成治理工具與治理對(duì)象之間出現(xiàn)斷裂。當(dāng)立法者試圖憑借“舊規(guī)則”適應(yīng)“新環(huán)境”時(shí)，制度文本就成了路徑依賴的受累者，在技術(shù)自主性與規(guī)制強(qiáng)制性的對(duì)抗中逐漸失去規(guī)范活力。

（一）治理范式的不合理擴(kuò)張與認(rèn)知偏差

人工智能治理的定位偏差，首先源于傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)管范式向技術(shù)治理領(lǐng)域的擴(kuò)張。傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)治理以信息內(nèi)容控制為核心，其制度設(shè)計(jì)遵循“主體—行為—責(zé)任”的線性歸責(zé)邏輯，預(yù)設(shè)了行為可追溯性與因果鏈明確性。然而，生成式人工智能的特質(zhì)在于通過(guò)隱層參數(shù)自主重構(gòu)問(wèn)題解決路徑，其行為具有涌現(xiàn)性、不可溯性與非線性特征。將“內(nèi)容過(guò)濾—平臺(tái)問(wèn)責(zé)”機(jī)制機(jī)械地移植至算法治理領(lǐng)域，實(shí)際上是將技術(shù)創(chuàng)造本體簡(jiǎn)化為信息傳遞載體，導(dǎo)致工具理性對(duì)創(chuàng)造理性的制度性壓制。

此范式移植催生了深層認(rèn)知偏差，即混淆技術(shù)缺陷與價(jià)值偏差。生成式模型的事實(shí)性錯(cuò)誤輸出等“幻覺(jué)現(xiàn)象”，本質(zhì)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概率建模的技術(shù)局限，而非對(duì)意義系統(tǒng)的蓄意推翻。如果將技術(shù)不完善性等同于意識(shí)形態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，則要求大模型完全規(guī)避事實(shí)錯(cuò)誤。這種認(rèn)知混淆引發(fā)了自我指涉的監(jiān)管悖論：目標(biāo)層面要求算法輸出絕對(duì)“安全”卻忽視技術(shù)可行性邊界；工具層面本應(yīng)投入算法可解釋性研究的資源，被迫轉(zhuǎn)向構(gòu)建過(guò)度防御性內(nèi)容過(guò)濾機(jī)制。其后果是技術(shù)優(yōu)化被異化為價(jià)值馴化，合規(guī)性追求壓倒實(shí)質(zhì)性安全進(jìn)步。

更深層的制度沖突源于治理工具與技術(shù)本質(zhì)的不可通約性，互聯(lián)網(wǎng)治理的實(shí)名認(rèn)證、內(nèi)容審核等核心工具，依賴對(duì)顯性行為的追溯控制，而生成式 AI 的創(chuàng)造性源于隱空間中的參數(shù)演化，其決策過(guò)程無(wú)法映射為可監(jiān)管的行為序列。傳統(tǒng)禁止特定關(guān)鍵詞等“開(kāi)關(guān)式”禁令，在算法創(chuàng)作中已然失效——當(dāng)模型通過(guò)數(shù)十億參數(shù)重構(gòu)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)時(shí)，簡(jiǎn)單的輸入輸出管控難以阻斷非預(yù)期的價(jià)值表達(dá)。這種錯(cuò)位在技術(shù)哲學(xué)層面體現(xiàn)為還原論與整體論的沖突：監(jiān)管者試圖將技術(shù)系統(tǒng)拆解為可量化部件施加管控，卻忽視模型整體涌現(xiàn)能力遠(yuǎn)大于部分之和。

范式錯(cuò)位進(jìn)一步引發(fā)了治理資源的巨量耗散與創(chuàng)新路徑的窄化，企業(yè)研發(fā)預(yù)算被迫從算法攻關(guān)轉(zhuǎn)向合規(guī)性過(guò)濾系統(tǒng)開(kāi)發(fā)；嚴(yán)苛的內(nèi)容安全審查迫使技術(shù)路線選擇趨同，規(guī)避倫理思辨、社會(huì)批判等具有文化建構(gòu)潛力的創(chuàng)意領(lǐng)域，導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)化的達(dá)爾文主義被制度性修剪。破解此困境，需建立技術(shù)認(rèn)知的雙重分離原則：分離技術(shù)缺陷與價(jià)值風(fēng)險(xiǎn)，將算法幻覺(jué)等歸入技術(shù)優(yōu)化范疇；分離創(chuàng)造過(guò)程與輸出管控，對(duì)模型研發(fā)適用“創(chuàng)新豁免”，僅對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景輸出實(shí)施動(dòng)態(tài)監(jiān)管。監(jiān)管者應(yīng)從“技術(shù)警察”轉(zhuǎn)型為“創(chuàng)新助產(chǎn)士”，構(gòu)建監(jiān)管沙盒等安全測(cè)試環(huán)境，“人工智能監(jiān)管沙盒為人工智能系統(tǒng)提供者和主管機(jī)關(guān)等提供具體可控的環(huán)境，為測(cè)試創(chuàng)新性人工智能系統(tǒng)的性能、安全性以及潛在影響等提供現(xiàn)實(shí)可能”，使技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)在受控空間中自然暴露并定向修復(fù)。

（二）全流程監(jiān)管的自我消解悖論與“制度父愛(ài)主義”

人工智能治理中的全流程監(jiān)管樣式，試圖采用覆蓋從研發(fā)到應(yīng)用全鏈條的管控手段規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，卻因忽視技術(shù)演進(jìn)的內(nèi)在規(guī)律而陷入制度性自我消解狀態(tài)?！叭鞒桃曈蛳拢斯ぶ悄茱L(fēng)險(xiǎn)可類型化為算法設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)要素風(fēng)險(xiǎn)、平臺(tái)控制風(fēng)險(xiǎn)、網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)、自動(dòng)決策風(fēng)險(xiǎn)等具體樣態(tài)。”監(jiān)管者試圖借助確定性框架約束不確定性技術(shù)，反而弱化了技術(shù)自我優(yōu)化的動(dòng)態(tài)能力，且導(dǎo)致社會(huì)系統(tǒng)的適應(yīng)性調(diào)節(jié)機(jī)制瓦解。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)監(jiān)管首先暴露了認(rèn)知謬誤?，F(xiàn)行框架要求對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料做前置純凈度篩查，設(shè)定合法閾值作為數(shù)據(jù)準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)。此量化管控誤解了機(jī)器學(xué)習(xí)的規(guī)律：一方面，數(shù)據(jù)復(fù)雜性與模型進(jìn)化存在辯證關(guān)系——模型能力進(jìn)化依賴數(shù)據(jù)規(guī)模與多樣性，而深度學(xué)習(xí)具有“對(duì)抗噪聲數(shù)據(jù)”的固有特性，通過(guò)海量樣本中的統(tǒng)計(jì)噪聲訓(xùn)練反而提升模型魯棒性。將數(shù)據(jù)偏差等同于價(jià)值污染，無(wú)異于要求疫苗在無(wú)菌真空中培育，既違背了免疫系統(tǒng)生成機(jī)制，更剝奪了技術(shù)應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)復(fù)雜性的進(jìn)化潛能。另一方面，“純凈性預(yù)設(shè)”本身是技術(shù)虛妄，監(jiān)管者假定存在絕對(duì)“安全”的數(shù)據(jù)邊界，卻忽視數(shù)據(jù)價(jià)值的語(yǔ)境依賴性。機(jī)械地過(guò)濾將導(dǎo)致模型認(rèn)知能力的歷史虛無(wú)化，使技術(shù)淪為脫離現(xiàn)實(shí)語(yǔ)境的溫室產(chǎn)物。

全流程管控更深層的危害在于瓦解技術(shù)自凈的社會(huì)學(xué)習(xí)循環(huán)，傳統(tǒng)技術(shù)治理依賴“問(wèn)題暴露—制度回應(yīng)”的修正機(jī)制，而生成式人工智能的容錯(cuò)率需在具體應(yīng)用場(chǎng)景中被動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)。這體現(xiàn)為以下兩個(gè)層面。一方面，場(chǎng)景化容錯(cuò)閾值的不可通約性——醫(yī)療診斷容錯(cuò)閾值顯著低于創(chuàng)意寫作，法律文書(shū)生成的準(zhǔn)確性要求遠(yuǎn)高于娛樂(lè)對(duì)話。統(tǒng)一監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)行鎖死技術(shù)容錯(cuò)空間，剝奪了市場(chǎng)選擇與社會(huì)評(píng)價(jià)的調(diào)節(jié)功能。當(dāng)監(jiān)管者代替用戶定義風(fēng)險(xiǎn)承受度時(shí)，技術(shù)迭代便失去了關(guān)鍵反饋信號(hào)。另一方面，試錯(cuò)空間的壓縮效應(yīng)——技術(shù)進(jìn)化依賴“創(chuàng)造性破壞”過(guò)程，即有缺陷的初級(jí)應(yīng)用觸發(fā)用戶反饋、倫理爭(zhēng)議與市場(chǎng)淘汰，推動(dòng)技術(shù)定向優(yōu)化。全流程管控以事前審批替代事后追責(zé)，使技術(shù)缺陷在監(jiān)管真空密封下隱性積累，最終以系統(tǒng)性危機(jī)形式爆發(fā)。

此范式隱含三重“制度父愛(ài)主義”的危險(xiǎn)預(yù)設(shè)：其一，知識(shí)論謬誤，假定監(jiān)管者比開(kāi)發(fā)者更懂創(chuàng)新邊界，而算法黑箱的存在使技術(shù)內(nèi)生風(fēng)險(xiǎn)具有不可解釋性，即便設(shè)計(jì)者也無(wú)法完全預(yù)判系統(tǒng)行為；其二，價(jià)值位階壟斷，預(yù)設(shè)監(jiān)管者比用戶更懂風(fēng)險(xiǎn)承受度，但公眾對(duì)自動(dòng)駕駛的容錯(cuò)率隨技術(shù)普及逐步提升，而統(tǒng)一安全標(biāo)準(zhǔn)可能剝奪弱勢(shì)群體的技術(shù)普惠權(quán)；其三，進(jìn)化理性否定，忽視社會(huì)系統(tǒng)的自適應(yīng)智慧——技術(shù)倫理規(guī)范本應(yīng)在多元主體博弈中涌現(xiàn)，例如開(kāi)源社區(qū)通過(guò)爭(zhēng)議達(dá)成算法公平性共識(shí)等，但全流程監(jiān)管將動(dòng)態(tài)協(xié)商壓縮為行政指令，導(dǎo)致規(guī)范與實(shí)踐持續(xù)脫節(jié)。

破解全流程監(jiān)管困境，需實(shí)現(xiàn)三重轉(zhuǎn)向：從數(shù)據(jù)管控到能力培育，將監(jiān)管重點(diǎn)從輸入數(shù)據(jù)純凈度轉(zhuǎn)向模型抗干擾能力驗(yàn)證，通過(guò)注入對(duì)抗樣本測(cè)試培育技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境中的生存力；從全程介入到節(jié)點(diǎn)放行，在訓(xùn)練階段保留數(shù)據(jù)多樣性，在應(yīng)用層按領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)實(shí)施差異化監(jiān)管；從行政主導(dǎo)到多元共治，建立“監(jiān)管沙盒—行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)—用戶評(píng)級(jí)”的協(xié)同體系，使規(guī)范演進(jìn)與技術(shù)進(jìn)化同步共振。

（三）政策試驗(yàn)空間的系統(tǒng)性壓縮與制度收斂效應(yīng)

人工智能治理的主要矛盾表現(xiàn)為技術(shù)演進(jìn)的不確定特性與制度建構(gòu)的穩(wěn)定特性之間的張力，過(guò)早推動(dòng)人工智能統(tǒng)一立法，會(huì)擠占本應(yīng)借助區(qū)域性、行業(yè)性試驗(yàn)持續(xù)優(yōu)化的政策學(xué)習(xí)空間，致使治理體系失去應(yīng)對(duì)技術(shù)突變的應(yīng)變韌性。

地方立法和行業(yè)規(guī)約構(gòu)建起技術(shù)治理不可缺少的制度緩沖帶，“我國(guó)首部人工智能產(chǎn)業(yè)專項(xiàng)立法《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)促進(jìn)條例》為這一新興領(lǐng)域的國(guó)家及區(qū)域性立法工作提供了探索經(jīng)驗(yàn)和有益參考”?！渡钲诮?jīng)濟(jì)特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)促進(jìn)條例》將準(zhǔn)入禁令替換成“創(chuàng)新容忍度”，允許企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)可控的情形下探索算法應(yīng)用邊界；“以上海自貿(mào)區(qū)為試點(diǎn)探索建立中國(guó)式‘監(jiān)管沙盒’，形成分業(yè)監(jiān)管框架下的‘雙峰’監(jiān)管模式”，上海自貿(mào)區(qū)通過(guò)監(jiān)管沙盒建立起動(dòng)態(tài)算法審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)和監(jiān)管強(qiáng)度的彈性耦合機(jī)制。這些區(qū)域性試驗(yàn)的本質(zhì)是治理范式的試錯(cuò)探索——利用小范圍、高頻率的政策更替，積累技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與社會(huì)接受度相契合的經(jīng)驗(yàn)，其價(jià)值不只是提供具體的規(guī)則樣本，更在于揭示技術(shù)社會(huì)化進(jìn)程中不可預(yù)見(jiàn)的沖突節(jié)點(diǎn)。

統(tǒng)一立法隱含的制度收斂風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步表現(xiàn)為規(guī)則彈性喪失與創(chuàng)新可能性抑制。立法試圖固化技術(shù)定義與風(fēng)險(xiǎn)圖譜，卻忽視了技術(shù)路線的分岔演進(jìn)，使法律陷入持續(xù)修訂的惡性循環(huán)，反證技術(shù)不確定性無(wú)法通過(guò)概念窮盡來(lái)消解。強(qiáng)行落實(shí)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)就像給技術(shù)演進(jìn)修了條單行道——當(dāng)自動(dòng)駕駛算法被迫去符合全國(guó)性安全閾值時(shí)，特定場(chǎng)景的創(chuàng)新性嘗試（如沙漠礦區(qū)無(wú)人駕駛）也許會(huì)因不滿足通用準(zhǔn)則而夭折。從技術(shù)史來(lái)看，極具顛覆性的創(chuàng)新往往誕生于現(xiàn)有規(guī)則的邊緣區(qū)域，而過(guò)度突出“合法性”將引發(fā)技術(shù)路線的趨同化。

技術(shù)治理應(yīng)依照時(shí)空相對(duì)性原理，法律穩(wěn)定性的實(shí)現(xiàn)依靠制度彈性的留存。經(jīng)典物理學(xué)式的治理思維策略——試圖借助精確界定技術(shù)定義、責(zé)任范圍以及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)來(lái)構(gòu)建確定性的秩序——在量子化的技術(shù)現(xiàn)實(shí)中注定會(huì)失效。恰似海森堡測(cè)不準(zhǔn)原理所顯示的：精確地測(cè)量粒子位置肯定會(huì)引起其動(dòng)能的失控，監(jiān)管者過(guò)分追求技術(shù)定位的“精準(zhǔn)狀態(tài)”，實(shí)際上弱化了技術(shù)動(dòng)態(tài)演化的可能性空間。技術(shù)的社會(huì)化進(jìn)程本質(zhì)上是時(shí)空耦合的產(chǎn)物，北京中關(guān)村的算法倫理爭(zhēng)議與深圳前海的同類問(wèn)題可能因地域文化差異呈現(xiàn)迥異的解決路徑，而統(tǒng)一立法強(qiáng)行剝離了技術(shù)的地方性語(yǔ)境。

破解政策試驗(yàn)空間壓縮困境，需構(gòu)建分層化授權(quán)框架：在縱向維度上，國(guó)家立法僅需設(shè)定禁止算法歧視等價(jià)值底線，將具體標(biāo)準(zhǔn)制定權(quán)授予省級(jí)人大，借鑒德國(guó)“實(shí)驗(yàn)性條款”機(jī)制，允許地方政府在腦機(jī)接口等重大技術(shù)領(lǐng)域設(shè)立臨時(shí)性特別法；在橫向維度上，建立“監(jiān)管沙盒聯(lián)邦制”，由國(guó)家網(wǎng)信辦統(tǒng)籌區(qū)域沙盒數(shù)據(jù)互認(rèn)，允許測(cè)試結(jié)果跨區(qū)通行，避免重復(fù)審批；在動(dòng)態(tài)維度上，立法引入“日落條款”，強(qiáng)制要求高風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則定期接受技術(shù)可行性評(píng)估，使法律從靜態(tài)文本轉(zhuǎn)型為“活的制度有機(jī)體”。

（四）控制論范式的認(rèn)知局限與生態(tài)論轉(zhuǎn)向的困境

人工智能治理的路徑依賴?yán)Ь常丛谟诳刂普摲妒降恼軐W(xué)局限——將技術(shù)視為可精準(zhǔn)調(diào)控的機(jī)械系統(tǒng)，試圖通過(guò)“輸入—輸出”的線性監(jiān)管函數(shù)實(shí)現(xiàn)確定性秩序。此范式忽視了一個(gè)根本現(xiàn)實(shí)：人工智能是技術(shù)、制度與社會(huì)互構(gòu)的復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)，其演進(jìn)具有涌現(xiàn)性、非線性與自組織特征。法律規(guī)則若僅充當(dāng)技術(shù)有機(jī)體的“機(jī)械枷鎖”，必將引發(fā)制度與技術(shù)進(jìn)化脫節(jié)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。破解之道在于轉(zhuǎn)向生態(tài)論治理觀，“生態(tài)理性是人與自然和諧共生的生態(tài)智慧及人類集體性自覺(jué)”。將法律定位為滋養(yǎng)創(chuàng)新生態(tài)的“氣候系統(tǒng)”：既提供基礎(chǔ)制度光照（價(jià)值底線）與降水（資源支持），更包容必要的技術(shù)雷暴（試錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)）與枯榮周期（迭代成本）。

首先，該范式躍遷要求從本質(zhì)主義到關(guān)系主義的認(rèn)知轉(zhuǎn)向。傳統(tǒng)治理陷入“定義先行”的窠臼，執(zhí)著于追問(wèn)算法是否具備法律主體資格等形而上學(xué)問(wèn)題，卻遮蔽了技術(shù)社會(huì)化進(jìn)程中的關(guān)系建構(gòu)本質(zhì)。生態(tài)論范式要求立法者實(shí)現(xiàn)：技術(shù)定位轉(zhuǎn)向——放棄對(duì)技術(shù)本質(zhì)的追問(wèn)，聚焦“技術(shù)—社會(huì)”耦合關(guān)系的具體建構(gòu)，例如自動(dòng)駕駛責(zé)任分配不應(yīng)取決于算法是否被定義為“駕駛員”，而應(yīng)基于人機(jī)協(xié)同中的控制權(quán)重分布與風(fēng)險(xiǎn)收益比；監(jiān)管邏輯轉(zhuǎn)向——以“關(guān)系契約”替代“行為禁令”，例如深度合成技術(shù)治理重點(diǎn)不是禁止“換臉”，而是構(gòu)建技術(shù)使用方與被影響方的權(quán)利義務(wù)對(duì)等框架，“提高公眾對(duì) AI 生成內(nèi)容的辨識(shí)能力，增強(qiáng)對(duì)標(biāo)識(shí)重要性的認(rèn)識(shí)”。

其次，需從預(yù)防哲學(xué)到韌性哲學(xué)的范式升華。控制論范式的絕對(duì)安全幻想導(dǎo)致制度陷入過(guò)度防御陷阱，生態(tài)論主張以系統(tǒng)韌性替代預(yù)防主義，這要求：風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知重構(gòu)——承認(rèn)技術(shù)缺陷無(wú)法完全消除，轉(zhuǎn)而培育社會(huì)系統(tǒng)的適應(yīng)性免疫力，例如針對(duì)深度偽造，與其強(qiáng)求平臺(tái)100%攔截虛假信息，不如構(gòu)建“辨?zhèn)巍憫?yīng)—修復(fù)”的三級(jí)韌性體系；容錯(cuò)機(jī)制設(shè)計(jì)——建立負(fù)反饋調(diào)節(jié)回路，例如在醫(yī)療 AI 領(lǐng)域，通過(guò)“非事故性損害豁免”制度允許一定范圍內(nèi)的診斷偏差，但要求將偏差案例轉(zhuǎn)化為算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

最后，需實(shí)現(xiàn)從立法中心主義到治理生態(tài)學(xué)的體系跨越。統(tǒng)一立法試圖以法律文本壟斷規(guī)則供給，割裂了治理生態(tài)的有機(jī)聯(lián)系。生態(tài)論視野下，法律僅是治理生態(tài)的一個(gè)“物種”，需與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)倫理、市場(chǎng)選擇形成共生網(wǎng)絡(luò)：規(guī)則群落建構(gòu)——在醫(yī)療 AI 領(lǐng)域，法律退守為元規(guī)則制定者，而將具體標(biāo)準(zhǔn)交由醫(yī)師協(xié)會(huì)、藥監(jiān)部門和醫(yī)院倫理委員會(huì)動(dòng)態(tài)制定，形成交叉反饋的“規(guī)則生命體”；能量交換機(jī)制——建立制度代謝通道，例如，英國(guó)監(jiān)管沙盒將企業(yè)試錯(cuò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為規(guī)則優(yōu)化素材，使行業(yè)實(shí)踐與監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)形成養(yǎng)分循環(huán)。

總之，從控制論向生態(tài)論的轉(zhuǎn)型，是治理理性的范式變革。當(dāng)立法者摒棄追求精密控制的“工程師思維”，轉(zhuǎn)而習(xí)得培育生態(tài)平衡的“園丁智慧”時(shí)，才能真正實(shí)現(xiàn)技術(shù)安全與制度彈性的辯證統(tǒng)一。這種認(rèn)知躍遷要求法律以“謙抑性”為根基——在時(shí)間維度為技術(shù)演進(jìn)保留試錯(cuò)緩沖區(qū)，在空間維度為多元規(guī)則留出共生界面，最終在秩序與變革的永恒張力中，孕育出具有進(jìn)化生命力的治理生態(tài)。

四

立法的域外實(shí)踐鏡鑒

全球人工智能治理的多元探索實(shí)踐，為評(píng)判統(tǒng)一立法模式的有效性提供了天然的檢驗(yàn)空間。不同規(guī)制范式的分野，不僅體現(xiàn)了地緣政治和產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略的區(qū)別，更揭示出制度哲學(xué)上的重大選擇。歐盟以《人工智能法》為標(biāo)志的“秩序本位主義”、美國(guó)聯(lián)邦層面立法克制的“實(shí)驗(yàn)探索方式”以及東亞嘗試結(jié)合安全與發(fā)展的“整合主義舉措”，組成了一幅檢驗(yàn)激進(jìn)立法代價(jià)的圖景。域外經(jīng)驗(yàn)顯示，中國(guó)人工智能立法的智慧，并非參與此類“立法競(jìng)賽”，而在于從這些實(shí)踐得失中汲取教訓(xùn)，探索一條符合技術(shù)演進(jìn)規(guī)律和中國(guó)式現(xiàn)代化需求的漸進(jìn)之路。

（一）歐盟范式：法典化雄心與創(chuàng)新現(xiàn)實(shí)的沖突

歐盟《人工智能法》是全球首個(gè)嘗試對(duì)人工智能進(jìn)行全面且統(tǒng)一監(jiān)管的立法探索，其主要特征為構(gòu)建起一個(gè)基于風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)的金字塔式監(jiān)管體系。該法案把人工智能應(yīng)用劃分成“禁止性風(fēng)險(xiǎn)”“高風(fēng)險(xiǎn)”“有限風(fēng)險(xiǎn)”和“最小風(fēng)險(xiǎn)”四個(gè)類別，并實(shí)施逐次遞減的監(jiān)管要求。此種“秩序本位主義”范式，體現(xiàn)了歐盟借助“布魯塞爾效應(yīng)”輸出其數(shù)字規(guī)則霸權(quán)的戰(zhàn)略考量，也就是通過(guò)確立嚴(yán)格的區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)，影響全球市場(chǎng)規(guī)則走向，憑借制度優(yōu)勢(shì)彌補(bǔ)其在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的相對(duì)滯后局面，而這種法典化的宏大敘事和人工智能技術(shù)的動(dòng)態(tài)本質(zhì)出現(xiàn)了尖銳矛盾。

首先，靜態(tài)的分類框架無(wú)法適配技術(shù)的涌現(xiàn)態(tài)勢(shì)與通用化趨勢(shì)。法案起草的時(shí)候主要針對(duì)專用型、功能特定的人工智能系統(tǒng)，但生成式人工智能的迅猛發(fā)展，尤其是大模型展現(xiàn)的通用能力，使其能夠輕松穿過(guò)預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)層級(jí)。而“通用模型帶來(lái)了深刻的‘范式變革’，‘預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)’成為人工智能發(fā)展的新范式，這引發(fā)了真正的通用性革命”。例如，一個(gè)原本為對(duì)話設(shè)計(jì)的通用模型，能被運(yùn)用到醫(yī)療咨詢或金融分析中，從而迅速?gòu)摹坝邢揎L(fēng)險(xiǎn)”進(jìn)入“高風(fēng)險(xiǎn)”范疇，造成監(jiān)管分類體系失靈。這使得歐盟在立法進(jìn)程臨近結(jié)束時(shí)才匆忙增補(bǔ)針對(duì)通用人工智能的專門規(guī)則，反映出統(tǒng)一立法在面對(duì)技術(shù)范式躍遷時(shí)的結(jié)構(gòu)性僵化。

其次，苛刻的合規(guī)要求實(shí)際上抑制了創(chuàng)新活力的釋放，尤其對(duì)于中小企業(yè)構(gòu)成了制度性壁壘。法案對(duì)“高風(fēng)險(xiǎn)”系統(tǒng)實(shí)施了全生命周期的監(jiān)管義務(wù)，包含嚴(yán)格的數(shù)據(jù)把控、細(xì)致的技術(shù)文檔記錄、突出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及人類監(jiān)督要求。這些義務(wù)引發(fā)的巨額合規(guī)費(fèi)用，迫使企業(yè)把大量研發(fā)資源從技術(shù)攻關(guān)調(diào)整到滿足監(jiān)管需求，造成了“合規(guī)比創(chuàng)新優(yōu)先”的扭曲激勵(lì)狀況。尤其針對(duì)初創(chuàng)企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)而言，這些成本很難承受，排擠了其在歐盟市場(chǎng)的生存余地，造成了創(chuàng)新生態(tài)多樣性的干涸。

最后，法典的剛性造成了“一生效就滯后”的悖論。立法程序歷時(shí)逾三年的漫長(zhǎng)審議周期，與人工智能技術(shù)的指數(shù)級(jí)迭代速度形成巨大落差。當(dāng)法案最終生效時(shí)，其所依據(jù)的技術(shù)現(xiàn)實(shí)可能已被顛覆，其條款可能已成為制約新一代技術(shù)應(yīng)用的限制?！啊度斯ぶ悄芊ò浮妨⒆阌诂F(xiàn)有歐洲法律價(jià)值體系，無(wú)法妥當(dāng)回應(yīng)科林格里奇悖論式的挑戰(zhàn)，因?yàn)槠浜鲆暳巳斯ぶ悄芗夹g(shù)可能引發(fā)的深遠(yuǎn)社會(huì)變遷和人類價(jià)值重構(gòu)?！边@種剛性體系缺乏內(nèi)置的適應(yīng)性機(jī)制，難以應(yīng)對(duì)技術(shù)“創(chuàng)造性破壞”帶來(lái)的持續(xù)挑戰(zhàn)。

歐盟的實(shí)踐已然表明，試圖借一部宏大明晰的法典文本畢其功于一役地化解人工智能治理難題，是“立法全能主義”的認(rèn)知迷思。其直接引致的代價(jià)是，創(chuàng)新動(dòng)能的抑制、產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的相對(duì)弱化，以及監(jiān)管體系與技術(shù)現(xiàn)實(shí)漸趨脫節(jié)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

（二）美國(guó)路徑：實(shí)驗(yàn)主義治理與規(guī)則市場(chǎng)的利弊

與歐盟構(gòu)成鮮明對(duì)比的是，美國(guó)在聯(lián)邦范疇實(shí)施了立法克制的“實(shí)驗(yàn)主義”途徑。其未推出覆蓋全國(guó)的人工智能法案，而是利用現(xiàn)有的法律權(quán)威（如《國(guó)防生產(chǎn)法》），在基礎(chǔ)模型安全測(cè)試等關(guān)鍵領(lǐng)域規(guī)定底線要求，同時(shí)許可各州依照自身情形開(kāi)展立法探索，形成了以“聯(lián)邦底線+州級(jí)實(shí)驗(yàn)”為特征的分散化治理格局。

美國(guó)路徑的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)為其制度的靈活性與對(duì)創(chuàng)新空間的保留，諸如加州、科羅拉多州、猶他州等各州，實(shí)施了不同側(cè)重點(diǎn)的法規(guī)。例如，“加利福尼亞州作為位于技術(shù)創(chuàng)新前沿的關(guān)鍵州，于2024年通過(guò)了17項(xiàng)與人工智能相關(guān)的法律，涵蓋深度偽造治理、訓(xùn)練數(shù)據(jù)透明、醫(yī)療場(chǎng)景中的人工智能提示義務(wù)以及生成內(nèi)容的可識(shí)別性標(biāo)識(shí)等關(guān)鍵議題”。這種“規(guī)則市場(chǎng)”許可政策創(chuàng)新在地方層面先去試驗(yàn)，其他州或聯(lián)邦層面可吸收成功的經(jīng)驗(yàn)做法，失敗的教訓(xùn)被圈定在局部范圍，避免了因“一刀切”而產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

但是，該實(shí)驗(yàn)主義路徑也面臨著規(guī)則碎片化和司法管轄沖突的挑戰(zhàn)。企業(yè)若于美國(guó)市場(chǎng)開(kāi)展運(yùn)營(yíng)，可能要同時(shí)恪守?cái)?shù)十個(gè)州各不相同，甚至相互沖突的人工智能法規(guī)，這引發(fā)了極大的合法復(fù)雜情形和不確定性。這種“胡亂拼湊”式的監(jiān)管環(huán)境，雖然避免了因過(guò)度監(jiān)管引發(fā)的抑制風(fēng)險(xiǎn)，但也存在增加交易成本，并可能會(huì)產(chǎn)生“競(jìng)相逐底”的問(wèn)題，也就是部分州為吸引企業(yè)投資，過(guò)度降低了監(jiān)管的門檻。同時(shí)，在聯(lián)邦層面強(qiáng)有力的公民權(quán)利保護(hù)框架缺失的情形下，分散的各州法律也許不足以應(yīng)對(duì)人工智能帶來(lái)的大規(guī)模算法歧視或者隱私侵害等全國(guó)性、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

美國(guó)的經(jīng)驗(yàn)說(shuō)明，漸進(jìn)式、分散化治理模式在保障技術(shù)創(chuàng)新靈活性與適應(yīng)性方面優(yōu)勢(shì)明顯，但其取得成功的關(guān)鍵在于能否構(gòu)建有效的機(jī)制，促進(jìn)各州之間的協(xié)調(diào)及合作，在基本權(quán)利和安全底線上獲得充分保障，以此在包容審慎和風(fēng)險(xiǎn)防控之間取得平衡。

（三）東亞困境：目標(biāo)整合的嘗試與制度性內(nèi)耗

以韓國(guó)《人工智能基本法》為代表的東亞相關(guān)模式，嘗試在單一法律框架內(nèi)同時(shí)實(shí)現(xiàn)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與防控風(fēng)險(xiǎn)的雙重目標(biāo)，即選擇一條既重安全又重發(fā)展的“整合主義”道路。 “韓國(guó)《人工智能基本法》以‘發(fā)展與規(guī)制并重’為核心邏輯，既要抓住技術(shù)紅利推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，又要通過(guò)法律框架防范風(fēng)險(xiǎn)、保障民生，同時(shí)在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中確立規(guī)則話語(yǔ)權(quán)，從而構(gòu)建安全、可信、包容的人工智能社會(huì)。”這種立法嘗試反映出后發(fā)技術(shù)國(guó)家期待在保障安全的同時(shí)搶占產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點(diǎn)的急切心理。

而這種硬性將不同價(jià)值目標(biāo)耦合的嘗試，在實(shí)踐中往往引起立法精神的內(nèi)部分裂與制度性內(nèi)耗。產(chǎn)業(yè)促進(jìn)條款倡導(dǎo)降低制度成本支出、簡(jiǎn)化程序環(huán)節(jié)、提供財(cái)稅激勵(lì)辦法，以促進(jìn)技術(shù)換代和市場(chǎng)應(yīng)用拓展；而風(fēng)險(xiǎn)防控條款又引入安全評(píng)估、合規(guī)審查、準(zhǔn)入許可等造成成本增加以及時(shí)間延長(zhǎng)的程序。這兩種邏輯于立法文本中并存，造成法規(guī)的執(zhí)行者在實(shí)踐中面臨兩難局面：過(guò)分看重安全會(huì)扼殺創(chuàng)新的動(dòng)力，而過(guò)度偏向發(fā)展可能會(huì)造成風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管被架空。其可能導(dǎo)致的結(jié)果是：促進(jìn)條款會(huì)因?yàn)槿鄙倏刹僮鞯膶?shí)施細(xì)則，進(jìn)而淪為政策宣示；而監(jiān)管條款也會(huì)因與產(chǎn)業(yè)實(shí)際情況脫節(jié)，進(jìn)而變成創(chuàng)新的阻礙。

更實(shí)質(zhì)的問(wèn)題是，該模式容易催生“認(rèn)證文化”和責(zé)任悖論。強(qiáng)制性質(zhì)的安全認(rèn)證與評(píng)估程序，可能會(huì)誘導(dǎo)企業(yè)把資源匯集于獲得一張合規(guī)證明上，而不是去進(jìn)行實(shí)在的安全能力建設(shè)。認(rèn)證證書(shū)在實(shí)踐中可能被異化成責(zé)任豁免的“庇護(hù)符”，反倒掩蓋了實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)的慢慢積累。統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)往往忽視了大企業(yè)和中小企業(yè)之間的能力差別，造成后者在競(jìng)爭(zhēng)中處于更不利的位置，實(shí)際上造就了“扶持強(qiáng)者、淘汰新銳”的反向篩選機(jī)制，違反了推動(dòng)產(chǎn)業(yè)整體進(jìn)步的初衷。

東亞困境揭示出，在技術(shù)自身及其社會(huì)影響還存在巨大不確定性的時(shí)期，試圖憑借一部法律去完美平衡所有存在沖突的價(jià)值和目標(biāo)，是一種脫離實(shí)際的空想。這種“既要實(shí)現(xiàn)……又要達(dá)成……”的立法模式，經(jīng)常造成規(guī)則體系內(nèi)在矛盾和實(shí)際效能的相互抵消。

（四）比較視野下的治理哲學(xué)反思與中國(guó)選擇

“發(fā)展中國(guó)家和發(fā)達(dá)國(guó)家的 AI 治理模式差異根源在于 AI 行業(yè)的壟斷性和 AI 技術(shù)發(fā)展的階段性，以及二者面臨的主要發(fā)展問(wèn)題的差異性。以中國(guó)為代表的重點(diǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)治理模式是發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家 AI 治理的中間模式?！庇蛲馊斯ぶ悄苤卫韺?shí)踐顯露的規(guī)制困境，從不同維度印證了激進(jìn)統(tǒng)一立法的潛在代價(jià)。其共同教訓(xùn)在于未能正視技術(shù)不確定性的本質(zhì)屬性，僅憑工業(yè)時(shí)代成型的、自上而下且執(zhí)著于確定性的法典化模式，去規(guī)制數(shù)字時(shí)代的顛覆性技術(shù)，這正是導(dǎo)致治理實(shí)效折損的根源所在。

第一，要擺脫“立法萬(wàn)能”以及“畢其功于一役”的思維局限。人工智能立法勿追求形式完備及體系的宏大，而要彰顯制度在韌性、適應(yīng)性及學(xué)習(xí)能力上的特質(zhì)，立法應(yīng)看成是開(kāi)放、未完成的進(jìn)程，并非封閉的終極產(chǎn)物。

第二，宜采用“漸進(jìn)式”以及“場(chǎng)景化”治理思路。立法重心需從制定“人工智能基本法”，轉(zhuǎn)向采用“核心原則立法+領(lǐng)域具體規(guī)則”的分層策略，國(guó)家先劃定安全、倫理等價(jià)值底線，把眾多具體的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)規(guī)范交由監(jiān)管機(jī)構(gòu)、行業(yè)組織在實(shí)踐中動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

第三，須使“監(jiān)管沙盒”等實(shí)驗(yàn)性治理工具充分發(fā)揮效能。開(kāi)展特定領(lǐng)域、一定范圍的政策試點(diǎn)，準(zhǔn)予在可控環(huán)境中打破現(xiàn)有的法規(guī)界限，為規(guī)則創(chuàng)新提供可靠的測(cè)試數(shù)據(jù)，實(shí)行“干中學(xué)習(xí)”，讓立法決策建立在實(shí)證基礎(chǔ)之上，而不是純粹的理論推演。

總之，“統(tǒng)一立法宜緩行”論點(diǎn)依靠域外經(jīng)驗(yàn)獲得了有力支撐，“盡管對(duì)于人工智能立法的討論極為熱烈，但絕大多數(shù)國(guó)家‘口惠而實(shí)不至’，并未在國(guó)家層面落實(shí)立法進(jìn)程”，“人工智能綜合性統(tǒng)一立法仍是‘顯著例外’”。中國(guó)應(yīng)防止采用激進(jìn)的立法舉措，通過(guò)對(duì)技術(shù)規(guī)律和治理哲學(xué)的把握，選用更具耐心、充滿彈性、可喚起各方智慧的漸進(jìn)式治理道路，堅(jiān)守安全的最低界限，為人工智能的發(fā)展創(chuàng)新保留制度上的空間。

五

立法范式的重構(gòu)

人工智能統(tǒng)一立法在本體論、目標(biāo)論、方法論及實(shí)踐論范疇均面臨無(wú)法逾越的障礙。應(yīng)對(duì)困境的辦法，不是放棄規(guī)則構(gòu)建，而是針對(duì)立法范式本身開(kāi)展重構(gòu)，也就是從追求形式統(tǒng)一和靜態(tài)穩(wěn)定的“法典化迷局”，轉(zhuǎn)向培育具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)和韌性發(fā)展的“治理生態(tài)學(xué)”。

（一）時(shí)間維度：建立法律與技術(shù)的共時(shí)性演進(jìn)機(jī)制

針對(duì)“技術(shù)動(dòng)態(tài)與法律靜態(tài)”的矛盾，漸進(jìn)式治理范式首先需在時(shí)間維度上重新構(gòu)建法律和技術(shù)的關(guān)系，從“滯后追隨”變?yōu)椤巴窖葸M(jìn)”，創(chuàng)立一套可使法律規(guī)則隨技術(shù)成熟度動(dòng)態(tài)合理適配的觸發(fā)與迭代機(jī)制，使制度具有類似有機(jī)體那樣的學(xué)習(xí)和進(jìn)化本領(lǐng)。

1.技術(shù)成熟度驅(qū)動(dòng)的立法觸發(fā)機(jī)制。法律介入的時(shí)機(jī)應(yīng)由技術(shù)社會(huì)化的內(nèi)在邏輯而非政治議程決定，應(yīng)組建跨學(xué)科的技術(shù)評(píng)估機(jī)構(gòu)，負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)算力密度、社會(huì)滲透率、風(fēng)險(xiǎn)顯性化等關(guān)鍵指標(biāo)的工作。當(dāng)技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室原型邁向規(guī)模化應(yīng)用階段，其風(fēng)險(xiǎn)圖譜和社會(huì)價(jià)值負(fù)載初步顯露時(shí)，才可開(kāi)啟專項(xiàng)立法相關(guān)程序。例如，制定自動(dòng)駕駛專項(xiàng)責(zé)任規(guī)則，不宜在概念驗(yàn)證階段開(kāi)展，而應(yīng)在真實(shí)路測(cè)數(shù)據(jù)顯示其事故率穩(wěn)定低于人類駕駛員臨界值時(shí)制定。這使立法成為技術(shù)社會(huì)化的“適應(yīng)性框架”而不是提前限制，既防止過(guò)早調(diào)控扼殺創(chuàng)新的機(jī)會(huì)，又防止監(jiān)管缺失造成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的累積。

2.監(jiān)管沙盒的時(shí)空緩沖與壓力測(cè)試功能。在技術(shù)混沌期與制度成熟期之間，可以設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)可控的“政策實(shí)驗(yàn)區(qū)”。監(jiān)管沙盒通過(guò)限定應(yīng)用場(chǎng)景（如醫(yī)療影像診斷）、封閉測(cè)試場(chǎng)域（如城市特定路段）、控制用戶規(guī)模，構(gòu)建一個(gè)“壓力測(cè)試容器”。其法律價(jià)值在于以下兩點(diǎn)。一是提供責(zé)任豁免的安全港，“我國(guó)人工智能監(jiān)管沙盒存在著維護(hù)安全有余而支持創(chuàng)新不足的現(xiàn)狀，尤其表現(xiàn)為法律責(zé)任豁免制度的闕如”。企業(yè)在遵守預(yù)設(shè)安全計(jì)劃的前提下，對(duì)沙盒內(nèi)測(cè)試產(chǎn)生的特定風(fēng)險(xiǎn)享有責(zé)任豁免或限制，從而敢于探索前沿領(lǐng)域。二是形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則生成器，監(jiān)管者通過(guò)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，觀察算法與人類行為的互動(dòng)，記錄風(fēng)險(xiǎn)涌現(xiàn)的節(jié)點(diǎn)（如算法偏見(jiàn)閾值），為正式立法儲(chǔ)備實(shí)證基礎(chǔ)，使規(guī)則制定從理論推演轉(zhuǎn)向證據(jù)為本。

3.反身性法律迭代程式與日落條款。應(yīng)當(dāng)突破法律永恒性的迷思，構(gòu)建規(guī)范的生命周期管理系統(tǒng)。引入反身性修訂機(jī)制，要求每條重要規(guī)則都附帶其制定時(shí)的“技術(shù)前提說(shuō)明”（如“本條款基于監(jiān)督學(xué)習(xí)范式”），當(dāng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)參數(shù)（如出現(xiàn)強(qiáng)大的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型）超越預(yù)設(shè)閾值時(shí)，自動(dòng)啟動(dòng)法定修訂程序。同時(shí)，強(qiáng)制推行日落條款，要求高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的規(guī)則（如深度合成內(nèi)容披露標(biāo)準(zhǔn)）在生效后3—5年自動(dòng)失效，除非經(jīng)過(guò)重新評(píng)估確有必要延續(xù)。這倒逼立法主體定期根據(jù)技術(shù)代際更迭重新審視制度效能，使法律從靜態(tài)文本轉(zhuǎn)變?yōu)椤盎畹?、可演進(jìn)的規(guī)范有機(jī)體”。

上述三重時(shí)間機(jī)制共同指向法律時(shí)間觀的范式轉(zhuǎn)型：從線性到相對(duì)性，從滯后到并行，從封閉到開(kāi)放，使法律體系能夠與技術(shù)突破保持同步演進(jìn)。

（二）空間維度：構(gòu)建分層協(xié)同的差序治理體系

針對(duì)技術(shù)異質(zhì)性、領(lǐng)域差異性以及安全與發(fā)展的價(jià)值沖突，漸進(jìn)式治理范式在空間維度上拒絕“一刀切”，轉(zhuǎn)而構(gòu)建一種分層化、差序化的治理架構(gòu)。該體系遵循“元治理—領(lǐng)域治理—組織治理”的邏輯，在不同層級(jí)分配不同的規(guī)制任務(wù)與理性標(biāo)準(zhǔn)。

1.價(jià)值基底的錨定與底線劃定。國(guó)家頂層立法應(yīng)跳出具體行為規(guī)制的范疇，恪守“元規(guī)則制定者”的角色定位。其核心職能在于錨定不可妥協(xié)的價(jià)值底線，確立全社會(huì)一體遵循的“負(fù)面清單”，例如明令禁止開(kāi)發(fā)應(yīng)用社會(huì)評(píng)分系統(tǒng)、禁止利用人工智能實(shí)施意識(shí)操控、嚴(yán)禁危及生命安全的算法歧視等。此類構(gòu)成性規(guī)則應(yīng)力求少而精，通過(guò)強(qiáng)制性規(guī)范固化為剛性約束，為整體治理生態(tài)劃定不可逾越的紅線。在此紅線之外，國(guó)家立法當(dāng)保持最大限度的謙抑，依托研發(fā)稅收抵免、公共數(shù)據(jù)開(kāi)放等倡導(dǎo)性規(guī)范與政策工具引導(dǎo)發(fā)展方向，而非以法律條文直接框定技術(shù)路線。

2.授權(quán)行業(yè)與場(chǎng)景制定特異性規(guī)則。承認(rèn)醫(yī)療、金融、交通、教育等不同領(lǐng)域在面對(duì) AI 時(shí)有著不可通約的倫理密度、風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度與規(guī)制需求。國(guó)家立法應(yīng)授權(quán)醫(yī)療監(jiān)管機(jī)構(gòu)、金融監(jiān)管部門等，基于其專業(yè)知識(shí)和領(lǐng)域特性，制定本行業(yè)的 AI 應(yīng)用具體指南和標(biāo)準(zhǔn)。例如，由衛(wèi)健部門牽頭制定“醫(yī)療診斷 AI 臨床驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)”，由金融監(jiān)管部門制定“算法交易風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試規(guī)程”。這種“領(lǐng)域理性優(yōu)先”原則，確保了規(guī)制深度嵌入技術(shù)應(yīng)用機(jī)理，實(shí)現(xiàn)“國(guó)家立法做減法，行業(yè)規(guī)則做加法”，既避免了統(tǒng)一立法的結(jié)構(gòu)性錯(cuò)配，又發(fā)揮了行業(yè)監(jiān)管的專業(yè)優(yōu)勢(shì)。

3.組織倫理內(nèi)生。有效的治理最終要落腳到組織行為上，應(yīng)通過(guò)制度設(shè)計(jì)，推動(dòng)企業(yè)將倫理與安全要求內(nèi)化為研發(fā)和運(yùn)營(yíng)的“免疫系統(tǒng)”。“作為應(yīng)對(duì)方案，‘人在回路中’（ HITL）策略被提出，它將人類判斷與人工智能技術(shù)相結(jié)合，以減少偏見(jiàn)并保證個(gè)性化的法律結(jié)果?！本唧w來(lái)說(shuō)：一方面，要求達(dá)到一定規(guī)模或從事高風(fēng)險(xiǎn) AI 研發(fā)的企業(yè)設(shè)立實(shí)質(zhì)性的倫理審查委員會(huì)，賦予其對(duì)重大算法迭代的暫停權(quán)，并要求其發(fā)布年度 AI 倫理影響報(bào)告；另一方面，探索建立算法影響評(píng)估的強(qiáng)制制度，要求企業(yè)在部署可能對(duì)個(gè)人或社會(huì)產(chǎn)生重大影響的 AI 系統(tǒng)前，進(jìn)行系統(tǒng)性評(píng)估并采取緩解措施。這使外部監(jiān)管壓力轉(zhuǎn)化為組織內(nèi)部的合規(guī)動(dòng)力和倫理自覺(jué)，形成持續(xù)改進(jìn)的微觀基礎(chǔ)。

這種分層治理體系形成了功能互補(bǔ)、權(quán)責(zé)清晰的差序格局，有效地化解了價(jià)值沖突，并尊重了技術(shù)在不同場(chǎng)景下的異質(zhì)性邏輯。

（三）工具創(chuàng)新：實(shí)現(xiàn)軟硬法協(xié)同的多元規(guī)范供給

為破解路徑依賴與監(jiān)管僵化，漸進(jìn)式治理范式必須超越對(duì)“國(guó)家強(qiáng)制力”的單一依賴，構(gòu)建一個(gè)軟硬法相互協(xié)同、多元規(guī)范共生的治理工具箱。

1.技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的參數(shù)化與動(dòng)態(tài)調(diào)適?！坝卜ā币蚱湫抻喅绦蛉唛L(zhǎng)，難以跟上技術(shù)迭代。而技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)具有靈活、專業(yè)、可量化的優(yōu)勢(shì)，可作為硬法的重要補(bǔ)充。應(yīng)大力推進(jìn)人工智能可解釋性標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)、算法公平性標(biāo)準(zhǔn)等國(guó)家與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定。這些標(biāo)準(zhǔn)能將“公平”“可控”等抽象法律原則轉(zhuǎn)化為機(jī)器可讀、可測(cè)量的技術(shù)參數(shù)（如群體公平性差異閾值），使倫理要求成為技術(shù)架構(gòu)的初始設(shè)定。更重要的是，標(biāo)準(zhǔn)可以通過(guò)版本升級(jí)等快速修訂來(lái)響應(yīng)新技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)（如針對(duì)生成式 AI 的“幻覺(jué)”指標(biāo)），實(shí)現(xiàn)規(guī)范與技術(shù)的近乎同步進(jìn)化。

2.司法裁判的個(gè)案探索與規(guī)則形成功能。在立法留白或規(guī)范模糊之處，司法系統(tǒng)應(yīng)發(fā)揮個(gè)案裁判的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，依托案例的累積效應(yīng)，為人工智能治理供給“實(shí)踐型法律規(guī)則”。法院審理人工智能侵權(quán)、算法歧視、生成內(nèi)容著作權(quán)等新型案件時(shí)，需著力提煉算法透明度、人類控制權(quán)重、損害可預(yù)見(jiàn)性等核心要素，搭建動(dòng)態(tài)化責(zé)任評(píng)估框架。此類司法實(shí)踐推動(dòng)的規(guī)則細(xì)化與原則明晰，能夠?yàn)楹罄m(xù)立法提供寶貴的經(jīng)驗(yàn)素材與規(guī)則雛形，進(jìn)而形成“司法探索—經(jīng)驗(yàn)?zāi)邸⒎▋?yōu)化”的良性循環(huán)。

3.倫理共識(shí)與行業(yè)自律的柔性規(guī)制力量?！败浄ā彪m欠缺強(qiáng)制約束力，卻可借由市場(chǎng)聲譽(yù)、行業(yè)準(zhǔn)入、社會(huì)評(píng)價(jià)等多元機(jī)制，發(fā)揮強(qiáng)有力的引導(dǎo)作用。“為了更好地實(shí)現(xiàn)軟法功能，必須從立法上對(duì)軟法體系進(jìn)行整合，界定軟法的概念、將軟法作為法律淵源、以軟法補(bǔ)充公法體系、將軟法作為治理規(guī)則、將軟法作為追責(zé)依據(jù)?！睉?yīng)大力推動(dòng)行業(yè)組織制定人工智能倫理公約，鼓勵(lì)企業(yè)發(fā)布負(fù)責(zé)人工智能發(fā)展承諾，組建行業(yè)自律組織開(kāi)展資質(zhì)認(rèn)證與同行評(píng)議。當(dāng)“以人為本、智能向善”的理念從法律條文逐步轉(zhuǎn)化為行業(yè)共識(shí)、企業(yè)文化與工程師職業(yè)操守時(shí)，其治理成本最低且效果最為持久。這種植根于共識(shí)的柔性規(guī)制，與硬法的剛性底線形成互補(bǔ)，共同塑造了健康有序的人工智能創(chuàng)新生態(tài)。

軟硬法的協(xié)同共治，在于打造富有韌性的規(guī)范生態(tài)體系。硬法劃定不可逾越的治理紅線，軟法提供靈活調(diào)適的制度空間；司法裁判探索前沿爭(zhēng)議的解決路徑，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推動(dòng)治理規(guī)則的落地實(shí)施；倫理共識(shí)塑造市場(chǎng)主體的行為習(xí)慣，最終會(huì)顯著降低制度運(yùn)行的整體成本。

總之，漸進(jìn)式治理范式并不是現(xiàn)有立法模式的小修小補(bǔ)，而是一場(chǎng)深刻的范式變革。它以謙抑性為根基，在時(shí)間上為技術(shù)演進(jìn)保留試錯(cuò)緩沖區(qū)，在空間上為多元規(guī)則留出共生界面，在規(guī)范上為軟硬法協(xié)同構(gòu)建耦合機(jī)制；它旨在汲取歐盟激進(jìn)立法的僵化教訓(xùn)與規(guī)避美國(guó)分散治理的碎片化風(fēng)險(xiǎn)，探索一條兼具原則性與靈活性、秩序與活力的“中國(guó)式中間道路”。最終，法治的智慧不在于編纂看似完美的最終法典，而在于培育一個(gè)能夠容納不確定性，并在動(dòng)態(tài)平衡中持續(xù)進(jìn)化的治理生態(tài)系統(tǒng)，從而在技術(shù)革命的驚濤駭浪中，為人類尊嚴(yán)與價(jià)值守護(hù)提供最堅(jiān)韌的制度之錨。

六

結(jié)語(yǔ)

人工智能的立法抉擇，本質(zhì)上是法治文明面對(duì)技術(shù)革命時(shí)的一場(chǎng)哲學(xué)自覺(jué)。筆者通過(guò)剖析技術(shù)不確定性與法律穩(wěn)定性的本體沖突、安全與發(fā)展價(jià)值的目標(biāo)悖論、控制論范式的路徑陷阱以及域外激進(jìn)立法的實(shí)踐代價(jià)，證成了統(tǒng)一立法在當(dāng)前歷史條件下宜緩行的基本立場(chǎng)。技術(shù)的顛覆性、價(jià)值的不可通約性、治理的復(fù)雜性共同決定了，試圖以一部宏大法典鎖定未來(lái)圖景，不僅是理性的僭越，更將付出抑制創(chuàng)新與固化風(fēng)險(xiǎn)的巨大代價(jià)。

中國(guó)人工智能立法的真正智慧在于，保持戰(zhàn)略耐心與制度謙抑，“遵循‘急用先行、逐步完善’兩步走的思路”，從“立法中心主義”轉(zhuǎn)向“治理生態(tài)學(xué)”。我們主張的漸進(jìn)式治理范式，并非消極規(guī)避，而是更具前瞻性與韌性的法治進(jìn)取：以時(shí)間維度上的動(dòng)態(tài)適配機(jī)制接納技術(shù)演進(jìn)，以空間維度上的差序治理結(jié)構(gòu)回應(yīng)領(lǐng)域理性，以工具維度上的軟硬法協(xié)同激發(fā)多元共治。這條道路要求立法者摒棄“總工程師”的幻象，轉(zhuǎn)而扮演“生態(tài)園丁”的角色——培育土壤而非設(shè)計(jì)花朵，設(shè)定底線而非繪制藍(lán)圖。

唯有如此，方能在不確定性中守護(hù)確定性，在技術(shù)風(fēng)暴中錨定人的價(jià)值。法治的尊嚴(yán)，從不在于法典的厚重，而在于制度為未來(lái)保留的包容性與生命力。這或許是中國(guó)為全球人工智能治理提供的最具啟示性的智慧：在謙抑中孕育力量，在漸進(jìn)中抵達(dá)深遠(yuǎn)。

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《河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2026年第2期目錄

【法治中國(guó)】

1.論人工智能統(tǒng)一立法應(yīng)緩行

——漸進(jìn)式治理范式的構(gòu)建

房保國(guó)

2.低空經(jīng)濟(jì)發(fā)展視域下無(wú)人駕駛航空標(biāo)準(zhǔn)規(guī)制的法治重塑

鄒新凱

3.“健康中國(guó)”的法理內(nèi)涵及實(shí)現(xiàn)路徑

田蒙蒙

【數(shù)字法學(xué)】

4.數(shù)據(jù)占有行為的刑法規(guī)制限度

龔珊珊

5.個(gè)人信息自決權(quán)的權(quán)能拓展

——以大型平臺(tái)企業(yè)為視角

孫銘

【部門法學(xué)】

6.相對(duì)貧困背景下社會(huì)救助工作福利適用契約規(guī)則的反思與完善

王健

7.論行政公益訴訟第三人的規(guī)則建構(gòu)

——以國(guó)有建設(shè)用地使用權(quán)人作為閑置土地公益訴訟第三人為例

李松杰

8.人工智能致害犯罪中刑法因果關(guān)系的范式嬗變與歸責(zé)邊界

朱亮宇

9.“企業(yè)—國(guó)家”協(xié)同型民營(yíng)企業(yè)內(nèi)部腐敗犯罪治理模式之提倡

李智偉

【紀(jì)檢監(jiān)察專欄】

10.紀(jì)檢監(jiān)察監(jiān)督與檢察監(jiān)督關(guān)系論綱

劉用軍

《河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)》是由河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)主辦的法學(xué)類專業(yè)學(xué)術(shù)期刊。1986年創(chuàng)刊，2012年由原《河南省政法管理干部學(xué)院學(xué)報(bào)》更名為《河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)》。本刊秉承“格物致知、明禮弘法”的辦刊理念，堅(jiān)持辦刊的學(xué)術(shù)性，追求學(xué)術(shù)創(chuàng)新，嚴(yán)守學(xué)術(shù)規(guī)范，關(guān)注法學(xué)理論和實(shí)踐中的前沿問(wèn)題、熱點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題及其背后的深層次法理研究，注重制度建設(shè)；包容不同學(xué)術(shù)觀點(diǎn)和學(xué)術(shù)思想。

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責(zé)任編輯 | 郭晴晴

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