人工智能掀起的第四次工業革命浪潮席卷全球，各個國家地區“各顯神通”應對新的挑戰。

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在此背景下，討論各國如何發力人工智能治理，以期為“中國方案”提供經驗和參考具有重要意義。近日，由中國社會科學院法學研究所主辦，中國社會科學院法學研究所網絡與信息法研究室、南財合規科技研究院等共同承辦的“全球治理話語競賽下人工智能立法的中國方案”研討會在北京舉行。多位專家圍繞歐盟、英國及美國的人工智能治理思路做觀點分享。

歐盟：監管體系逐步完善，關鍵概念仍存分歧

“歐盟人工智能立法已經形成了一個體系。”同濟大學法學院助理教授朱悅指出，作為數字立法“老區”，歐盟近些年來已經制定或者正在制定的法律主要包括《通用數據保護條例》、《數字服務法》、《數字市場法》、《數據法》、《人工智能責任指令》、《產品責任指令》等條例和指令，雖然并未全部落地施行，但已經從個人信息、平臺、數據、網絡等多方面對人工智能企業的全生命周期做出規制。

而具體到人工智能專項立法，朱悅指出，歐盟人工智能立法自2020年啟動至今已歷經多輪討論，今年六月以來，歐盟理事會和議會針對《人工智能法案》條文的談判，在接近三分之二的內容上已經達成一致，但是其中部分關鍵的規則仍存在較大爭議。

“不過，與人工智能相關的一些新的技術概念在目前已經有了一致意見，而歐盟人工智能立法內容在國際上也有更廣泛的共識，這些已經達成的共識可以為我們未來的探索提供借鑒。”朱悅指出。他還介紹道，最近美國出臺的相關行政令中，就采納了和歐盟《人工智能法案》一致的對人工智能的定義。

有共識，自然也有分歧。朱悅介紹道，當前各界對通用目的人工智能如何規范、人工智能治理機構的問題、基本權利影響評估的適用范圍、監管沙箱是否能夠在真實世界重開展試點、高風險人工智能的定義和清單等關鍵性問題仍存有政治層面和技術層面的分歧。

因此，他建議未來應對歐盟人工智能立法的后續舉措和相應監管行動保持關注。“一是在全球競爭體系中，了解歐盟立法的進展和節奏，這可以讓我們更加明確自身的目標；二是歐盟提出的《人工智能法案》是目前全球范圍內較為成體系的法案，我們可以從它的立法當中的價值取舍和技術運用中獲得立法資源。”他指出。

英國：跨部門監管采用“非法定形式” 保證監管靈活性

雖然也地處歐洲，但脫歐之后，英國正試圖走出自己的人工智能監管路徑。

在南財合規科技研究院首席研究員王俊看來，英國人工智能監管發展可以整體分為三個階段：邁向國家戰略、英國發布專門的國家人工智能發展戰略、聚焦促進創新的監管三個階段，從重視人工智能治理，到提出舉措應對相應風險，最終提出監管框架鞏固支持創新的監管思路。

“針對ChatGPT引發的新一輪人工智能革命，英國在今年有密集的監管行動回應。”王俊介紹道，3月，英國政府推出《一種支持創新的人工智能監管方法》白皮書，與企業、行業協會交流溝通，構建針對人工智能監管的理想框架；5月，英國首相相繼會見AI龍頭企業CEO，探討AI的風險與治理。在全球治理話語的競賽中，英國也在積極尋求他們的位置，比如英國政府宣布將在今年下半年舉行世界首個人工智能峰會，呼吁人工智能監管。

參考英國的監管實踐可以發現，當前英國以場景和結果為依據開展監管活動，不同監管機構根據特定場景下人工智能對個人群體和企業的影響，采取各異的監管對策。《一種支持創新的人工智能監管方法》白皮書中設置了多種監管路徑，比如跨部門監管時采用“非法定形式”，這樣既保證監管的靈活性，又可以減輕企業的負擔。

英國政府提供支持人工智能監管框架的“中樞職能”這一創新點也值得注意。“他們有不干預、不改變的問責傾向，把法律責任分配給更能夠有效識別風險的參與者。”王俊介紹道，政府通過宏觀調控，給監管機構提供中央支持的職能，同時引入外部的行業組織討論協調，保持治理體系有效性和一致性，也能夠及時評估人工智能的影響以及和國外制度、標準的互操作性。

監管沙盒也是英國采用的方法之一，利用沙盒機制能夠很好地平衡創新與風險。“英國政府提出的初步建立單一行業、多個監管機構的沙盒：一個行業創新者與一個或多個監管機構互動，可以起到新產品、服務快速推向市場；測試監管框架運作方式，解決創新障礙等作用。”王俊指出。

“當前英國立法對我國未來建構人工智能治理體系有幾點啟示。”王俊指出，首先是應當審慎推進人工智能綜合性立法。其次是建立基于應用場景的監管制度。人工智能應用中的風險非常復雜，單一的治理技術和多元治理場景存在矛盾和沖突。因此，未來應當基于場景嘗試更精細化的監管，區分不同技術路線、應用模式和責任主體，針對不同場景，對不同的風險點進行差異化監管。

美國：權利、治理、促進三大體系并行

作為AI頭部公司的聚集地，大洋彼岸美國的AI治理有何特點？工業和信息化法治戰略與管理重點實驗室研究員傅宏宇介紹，美國人工智能立法體系主要分為三大塊，即權利體系、治理體系和促進體系。他認為，從立法統合的思路出發，我國人工智能立法也應包含這三個類型的體系。

談及美國AI治理權利體系，傅宏宇表示，美國立法是分散式的，這與美國立法組織模式、州法與聯邦法之間的分權關系是相關的，但權利體系構成了底座，成為美國各個法律、各個職能部門認知的基礎，也是美國未來面向下一代人工智能立法最基本的判斷。

“美國權利體系構架包含了基本權利保護、用戶權益保護和財產權益保護。”傅宏宇解釋，基本權利保護機制通過透明度實現人類中心價值目標，在核心場景中保護基本權利，例如過濾氣泡透明度法案、AI權利法案藍圖都以透明度這個詞作為立法重要的抓手。在用戶權益保護方向，基于隱私法的私人訴訟和沿用保護特定人群的專門法是兩個重點，財產權益保護則主要涉及兩個重要的問題，即訓練過程的版權侵權和生成內容的版權保護。

“基于上述權利體系，美國還衍生出了對應性的治理體系。”傅宏宇介紹，美國治理體系主要包括技術風險治理、內容風險治理、競爭風險治理和企業協同治理。其中，技術風險治理強調可問責性，同時強調了有限度的技術穿透監管，對避風港制度進行調整，提高AI風險管理能力。內容風險治理方面，美國立法強調技術控制手段，對特殊場景進行內容限制，較有代表性的是《深度偽造問責法案》。在競爭風險治理方面，美國重點關注大模型提供商的市場能力以及AI技術對競爭的影響。

“自美國的ChatGPT問世以來，人工智能企業也成為了AI協同治理的重要角色。相關企業參與治理目標設定，使治理融入技術發展路徑，推動安全技術標準化，同時主動停止研發，留下監管空間。”

美國AI治理能給我國帶來哪些啟示？傅宏宇認為，一是在治理目標上，人類中心價值的權利基礎明確，AI風險認知清晰。二是在監管方式上，結合現有治理能力，復用治理工具，抓大留中放小。三是在協作參與上，讓更多社會公眾和企業通過訴訟、自律機制來提高社會參與，以安全技術推動治理與發展融合。

（文章來源：21世紀經濟報道）

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