完善与人工智能发展相契合的立法框架
当下，人工智能技术正加快更新演进，已经广泛融入生产生活、社会治理和产业转型等多个方面，成为推动经济高质量发展的重要动力，同时也伴随着诸多法律问题和治理挑战。人工智能立法作为引导技术进步、预防潜在风险、维护社会公正的重要工具，其必要性、目标、难点以及路径选择等议题，都有深入研究的价值。
治理现实呼唤加快人工智能立法进程
从我国当前的发展情况来看，人工智能技术正处在快速推广和持续升级的重要阶段。实践中，AI幻觉引发的民事侵权争议、算法歧视造成的机会失衡、数据泄露带来的隐私侵害、违规GEO系统通过“数据投毒”扰乱市场秩序等现象屡有出现，这不仅直接损害公民的人身权、财产权等合法权益，也对人工智能产业的健康有序发展形成制约，迫切需要借助立法加以规范和引导。全国人大常委会2025年度立法工作计划已将人工智能健康发展相关立法纳入预备审议项目，多位人大代表也提交了制定人工智能法的议案，充分表明人工智能立法具有很强的现实紧迫性和实践必要性，也反映出国家层面对人工智能法治治理的高度关注。
从国际竞争和国家战略的角度观察，人工智能已经成为全球科技竞争的关键赛道，世界主要司法辖区都在积极布局人工智能发展战略，加快探索相关法律制度建设，全球人工智能立法也正由源头治理转向综合治理，由粗线条治理迈向精细化治理，逐步形成各具特点的治理路径。美国坚持鼓励创新、审慎包容的治理取向，持续强化顶层战略政策引导，不断更新国家人工智能战略，动态评估并调整人工智能优先事项，紧密贴合产业发展的现实需求，同时通过总统行政令、行业自愿承诺等“软法”工具与联邦法规相结合，搭建更具弹性的治理框架。欧盟则强调成员国协同推进，把立法重点更多放在人工智能伦理规范与标准体系建设上，推出《人工智能法案》这一全球首部全面规制人工智能的法规，通过风险分级监管机制，加强对高风险AI应用的约束，着力巩固其在新兴产业国际规则中的话语地位。在全球人工智能治理竞争与合作并存的背景下，我国加快推进人工智能立法，既是回应国内治理需求的必然举措，也是参与全球规则竞争、维护国家科技竞争力的重要选择。
不过，人工智能技术发展变化极快，其在不同应用场景中的规则体系尚未完全成型，不同领域的风险层级和治理需求差异显著。在这种情况下，并不适宜制定一部高度体系化的人工智能法。体系化立法虽然具有较强的稳定性和整体性，但难以匹配人工智能技术快速迭代与场景灵活延展的现实需要，若勉强推出，反而可能因条文过于原则化而缺乏可操作性，或者因规则固化滞后而束缚产业创新，因此应立足产业发展实际，构建更加灵活适配的人工智能立法体系。
技术特征使立法面临多重考验
人工智能技术本身所具有的特殊性和复杂性，决定了其立法进程会遭遇诸多难题，关键挑战主要集中在技术属性与治理需求之间的张力，以及发展与规范之间的平衡等方面，具体可归纳为以下四个层面。
其一，如何妥善协调人工智能技术的不可预见性与立法治理的规范性、前瞻性和滞后性之间的冲突。人工智能技术具有迭代迅速、应用场景丰富、行为结果不确定等特征，特别是智能体等新业态的出现，使其风险呈现出更强的隐蔽性和传导性。而立法本身具有规范性和稳定性特征，既要明确治理规则，又需要保持一定的前瞻性，避免因技术快速更新而使法律条文失效；同时，立法又不可避免存在滞后，容易陷入“立法跟不上代码”的难题。因此，怎样实现技术发展与法律规范之间的动态匹配，成为立法首先需要破解的问题。
其二，如何缓解技术发展与治理能力不同步的矛盾。人工智能技术的突破创新与治理体系的健全完善之间往往存在明显时差，技术应用已延伸至医疗、金融、司法等多个行业，但对应的治理规则和监管工具尚未及时补位。这就要求立法遵循灵活应对的原则，在划定核心底线的同时，为技术创新留下必要空间。例如，可借鉴知识产权领域合理使用四要素原则的思路，在技术应用与权利保护之间寻求平衡，避免过度监管压制创新活力，同时通过“边发展、边治理，边探索、边修正”的敏捷治理方式，实现治理体系与技术进步同步推进。
其三，如何准确拿捏“有所为、有所不为”的立法分寸。人工智能立法既要发挥规范和监管功能，防控技术风险，又要防止过度介入，保留技术创新和产业成长的空间，其中尺度把握尤为重要。实践中，不少原则之间存在潜在张力，例如安全原则与透明度原则之间，为确保AI应用安全，某些场景需要对算法保密，而透明度原则又要求公开算法逻辑，以防止偏见和滥用；再如促进创新与防控风险之间的平衡，如果过度强调风险防控，可能抬高企业合规成本，影响产业发展；若过于放任创新，又可能诱发系统性风险。如何在不同原则之间实现平衡，明确立法边界和重点，成为人工智能立法的核心难题之一。
其四，如何应对超级人工智能可能带来的风险，并破解硅基主体引出的法律责任难题。随着技术不断演进，超级人工智能的出现并非没有可能，其在多主体协同情境下发生侵权时，法律责任应如何分配、风险防控体系应如何构建等问题，目前仍缺乏清晰答案。我国首例因AI幻觉引发的侵权纠纷案件已明确人工智能不具备民事主体资格，其相关责任仍由人类主体承担，但究竟应由智能体服务提供者承担，还是由使用者承担，这关系到人工智能究竟采取宽松发展还是严格监管的制度取向。前者更侧重保护使用者权益，后者则更偏向维护产业发展，立法者最终采取何种立场，不仅取决于法律制度本身的逻辑，也与国家宏观发展战略密切相连。
应避免“一刀切”监管与过度宽松并存的偏差
我国人工智能立法应当坚持“立足国情、适度前瞻、弹性适配、分层推进”的基本原则，科学明确立法定位，防止落入“一刀切”式监管困局，也要避免走向过度放任的治理误区。
首先，不宜制定高强度监管的综合性立法。人工智能技术涉及面广、应用场景复杂，不同领域的技术属性和风险等级差别明显，如果采取统一的强监管综合立法模式，难以兼顾各领域的实际需求，既可能压缩技术创新空间，也可能使监管流于表面。
其次，应优先推动具有原则引导功能的弹性立法。通过确立人工智能基本准则，明确伦理底线和安全红线，树立“以人为本、智能向善”的核心原则，规范人工智能研发、应用和治理的总体方向，为后续具体立法提供依据。此类弹性立法既能够应对技术迭代带来的不确定性，为创新保留空间，又能明确核心治理要求、防控重大风险，更符合人工智能技术发展的现实特征。
再次，可以制定专门的人工智能促进法、发展法、保障法，或者以决定、条例等形式推出宣示性立法。这样的立法模式既能够增强对人工智能产业的扶持力度，明确政府、企业、科研机构等不同主体的责任，也能够通过宣示性条款进一步明确立法导向，凝聚社会共识。
最后，应实行分层立法、分类施策，推动具体应用场景规则不断完善。对于人工智能在医疗、金融、教育、司法、自动驾驶等领域中的特殊问题，应通过部门法和下位法加以规范，并结合不同领域的风险等级，制定有针对性的监管规则和责任划分标准。逐步形成“基本准则+专项立法+部门规章”的多层次立法体系，实现治理的精细化和精准化，既保障技术创新发展，又有效防范各种潜在风险。
总而言之，人工智能立法是一项系统性、长期性的工程，既要充分认识其必要性和紧迫性，也要科学把握立法中的重点难点，明确立法目标，合理确定立法定位，在创新与规范、发展与安全之间实现协调统一。通过构建多层次、弹性化、精细化的法治体系，为我国人工智能技术健康发展提供坚实法律保障，更好推动人工智能服务中国式现代化建设。（作者张平 系北京大学法学院教授、北京大学人工智能研究院AI安全与治理中心主任）