日前，欧(ou)盟理事会就一项简化部(bu)分人工智能监管规则(ze)的提案达成同等，主要(yao)触(chu)及精(jing)简欧(ou)盟人工智能监管框架(jia)、减轻企(qi)业合规负担、克制(zhi)利用(yong)人工智能天生色情(qing)内(nei)容等。欧(ou)盟理事会表示，该(gai)提案是欧(ou)盟委员(yuan)会“综合简化一揽子计划”立法计划中的一部(bu)分，是对欧(ou)盟《人工智能法案》部(bu)分内(nei)容作出的调整。

与此同时，美(mei)国多个(ge)州也出台(tai)针对专(zhuan)门场景的立法。据美(mei)媒报导，纽约州议会拟出台(tai)法案，克制(zhi) AI 聊天机器人供应法律或医疗(liao)建议，允许用(yong)户对违(wei)规的聊天机器人运营方提起诉讼(song)。另(ling)据美(mei)国《新闻周刊》网站报导，美(mei)国多个(ge)州今年还将公布立法，请求(qiu)AI陪(pei)伴(ban)系统(tong)履行安全信息(xi)披露责任并建立防护机制(zhi)。

近期，多国也离(li)别(bie)公布AI相(xiang)关立法与治理措施。3月1日，越南(nan)《人工智能法》正式(shi)见效。外媒报导称，该(gai)法为东南(nan)亚首个(ge)以专(zhuan)门立法方式(shi)确立的较为完(wan)整的人工智能监管框架(jia)。此外，1月22日，针对AI智能体安排后(hou)的潜(qian)正在(zai)风险，新加坡(po)正在(zai)瑞士达沃(wo)斯世界经济论坛期间公布《智能体人工智能治理示范(fan)框架(jia)》。同一日，韩国也正式(shi)宣布实(shi)施《关于人工智能进展和(he)构建信赖(lai)基础(chu)的基本(ben)法》，请求(qiu)企(qi)业与开发者对“高(gao)风险”领域应用(yong)AI模型时采(cai)取(qu)严格措施。

我国现代国际干系研究院科技与网络安全所(suo)所(suo)长(chang)、研究员(yuan)李艳接受(shou)本(ben)报记者采(cai)访时表示，以后(hou)国际AI治理仍处于探索初期，这切合AI技能与应用(yong)的客观节(jie)奏。从技能演进看，AI仍正在(zai)快速迭(die)代，技能路(lu)线和(he)应用(yong)场景远未到达完(wan)全稳定与明晰的成熟阶(jie)段。这意味着，初期的治理面对“科林格里奇困(kun)境(jing)”与“步骤难题”，即规制(zhi)的机会与力度一旦把握恰当，过早、过严大概抹杀技能立异、限制(zhi)产业进展；反之则(ze)难以无(wu)效管控风险，或极大推升治理成本(ben)与难度。

“正在(zai)此阶(jie)段，各国AI治理浮现鲜明的聚集化与异质化特性。从治理路(lu)径看，还没有统(tong)一模板，各国均正在(zai)探索切合本(ben)身国情(qing)与进展定位的治理模式(shi)，开端形成了(le)‘监管偏(pian)好型’‘进展优先型’‘进展与安全平衡型’等差别(bie)化治理路(lu)径。”李艳说。

复旦大学进展研究院副教(jiao)授、全球(qiu)人工智能立异治理研究中心研究员(yuan)江天骄对本(ben)报记者表示，以后(hou)，各国正在(zai)AI治理路(lu)径上表现出不同政策取(qu)向(xiang)。尽管路(lu)径多元(yuan)，但如安正在(zai)不挫伤立异活(huo)力的同时筑(zhu)牢安全底线，平衡好进展与安全的干系，正成为各方推进AI治理的共同追求(qiu)。

“立法追不上代码”引耽忧

进入2026年，AI治理面对的挑衅愈发庞大多元(yuan)。从“AI投毒”到各种应用(yong)场景风险，既(ji)有治理框架(jia)面对不少新挑衅。年初以来，AI智能体OpenClaw（俗称“龙虾”）的快速进展，也让“立法追不上代码”的耽忧再度升温。

日前，哈佛大学、麻省理工学院等多所(suo)高(gao)校联合多家机构公布《混沌智能体》研究呈报。研究团队正在(zai)摹拟真实(shi)企(qi)业生产情(qing)况中安排智能体，结果短短两周内(nei)便触(chu)发并纪录下(xia)11起严重安全毛病(bing)案例。呈报认为，超六成企(qi)业面对失控的智能体缺(que)乏(fa)无(wu)效停止本(ben)领，AI安全治理体系建设迫正在(zai)眉睫。

美(mei)国纽约大学教(jiao)授玛(ma)哈·侯(hou)赛因·阿齐兹也撰文警(jing)告称，智能体大概遭不法份子大范(fan)围利用(yong)，网络安全风险进入全新阶(jie)段。

江天骄表示，智能体激发更多关于数据安全、隐私保护、网络攻击、歹意滥用(yong)等连锁风险的耽忧。这些风险场景已超出传统(tong)治理框架(jia)的覆盖范(fan)围。当用(yong)户为了(le)服从而向(xiang)智能体让渡(du)权限，一旦出现安全风险，责任应如何认定？当不法份子滥用(yong)智能体实(shi)施网络攻击、精(jing)准欺骗并催生黑灰产业链时，亟须一整套(tao)从数据到智能体、从责任界定到落实(shi)执法的综合治理框架(jia)。

香港中文大学信息(xi)工程系副教(jiao)授周亚金对本(ben)报记者表示，初期AI立法主要(yao)围绕模型本(ben)身展开，重点存眷模型如何处理数据、应用(yong)于何种场景。彼时，责任主体相(xiang)对单一，主要(yao)指向(xiang)模型供应厂商。但是，跟着技能演进、智能体出现，往常的AI已不再范(fan)围于单一模型，而是逐渐进展为庞大的生态系统(tong)，涵盖模型供应者、工具开发商、应用(yong)开发者、最终(zhong)安排者（如云服务供应商等）等多个(ge)角色，触(chu)及众多企(qi)业和(he)主体。

“正在(zai)此背景下(xia)，责任链条正变得模糊不清。”周亚金表示，庞大系统(tong)下(xia)，不同角色应当承担何种责任，成为初期立法与相(xiang)关治理措施未能预感(gan)的问题。尽管立法过程当中能够尝试(shi)对模型供应者、应用(yong)开发者、安排者等角色进行笼统(tong)界定，但AI生态进展速渡(du)过快，今日笼统(tong)出的角色分类，不久(jiu)后(hou)大概就会被新业态突破。立法一直滞后(hou)于应用(yong)生态演进，这是无(wu)法躲避的现实(shi)，也是以后(hou)AI治理面对的凸起挑衅。

李艳表示，2026年，AI治理的核心问题已从技能层面转向(xiang)更加综合的规则(ze)制(zhi)定与次序构建，浮现三大凸起挑衅：一是进展与安全的平衡难题。技能的急迅(xun)迭(die)代与治理的滞后(hou)性形成庞大张力，“治理追不上代码”已成为各国面对的共同难题。如安正在(zai)立异盈余与算法黑箱、数据保守、深度伪造等风险之间划线，成为各国监管面对的最大考验(yan)；二是急迅(xun)性治理本(ben)领不敷。AI技能跨地域、跨场景的快速扩散，超出了(le)传统(tong)行政监管的响应速度，跨国数据流(liu)动与算法模型的无(wu)边界性也使国家无(wu)法以一己之力解决问题；三是权力与责任的界定模糊。算法责任归属、平台(tai)合规责任、通用(yong)人工智能风险预案等核心议题，至今仍缺(que)乏(fa)全球(qiu)公认的基准，治理之路(lu)任重而道远。

对话合作仍是必选项

尽管风险挑衅频现，各国正在(zai)“边探索、边应对”的过程当中，仍涌现出不少立异型治理理论。

其中，监管沙(sha)盒(he)作为一种弹性监督工具，正被越来越多国家采(cai)纳。欧(ou)盟《人工智能法案》明白请求(qiu)建立人工智能监管沙(sha)盒(he)机制(zhi)。西班牙于2023年11月率先启动欧(ou)盟首个(ge)AI监管沙(sha)盒(he)试(shi)点。目前，欧(ou)洲多国也正在(zai)积(ji)极推进相(xiang)关探索。

正在(zai)我国，2025年12月，国家互联网信息(xi)办公室(shi)起草了(le)《人工智能拟人化互动服务经管暂行办法（征求(qiu)意见稿）》，首次正在(zai)部(bu)分规章层面明白“监管沙(sha)盒(he)”制(zhi)度，允许企(qi)业正在(zai)监管机构的监督指导下(xia)展开立异试(shi)点和(he)安全测试(shi)。

江天骄表示，正在(zai)欧(ou)盟、英国、新加坡(po)等地，AI监管沙(sha)盒(he)正从试(shi)点工具向(xiang)长(chang)时间制(zhi)度化安排进级。这类机制(zhi)为自动驾驶、AI医疗(liao)等特定领域供应了(le)正在(zai)受(shou)控情(qing)况中测试(shi)技能应用(yong)的法律和(he)制(zhi)度框架(jia)，也为技能风险划定了(le)合理边界。

监管沙(sha)盒(he)以外，场景化的立法也呈快速增长(chang)趋向(xiang)。比方，美(mei)国针对自动驾驶责任、深度伪造离(li)别(bie)立法。正在(zai)我国，今年的全国两会也就AI天生内(nei)容的版权归属、算法卑视等专(zhuan)项立法建议进行了(le)遍(bian)及讨论。

专(zhuan)家指出，多元(yuan)的治理路(lu)径其实(shi)不料味着各行其是，对话与合尴尬刁难全球(qiu)至关紧张。

“人工智能作为新兴(xing)技能，天然具备跨领域、跨版图的特性。一国企(qi)业开发的模型可为全球(qiu)用(yong)户供应服务，若各区域立法差别(bie)过大，企(qi)业合规成本(ben)将急剧攀升。是以，寻求(qiu)对话与合作是必选项。同时，AI带来的诸多问题本(ben)身就需要(yao)跨境(jing)协作。比方，深度伪造的跨国流(liu)传如何惩罚？虚假信息(xi)干预他(ta)国推举(ju)如何应对？利用(yong)AI的网络攻击如何防范(fan)？这些问题正在(zai)AI出现前已亟须国际合作，AI的介入更让这种协作成为必需。”周亚金说。

李艳表示，以后(hou)，多国正正在(zai)探索跨国自愿原则(ze)与技能标(biao)准的融合。历史经验(yan)证明，最佳理论的分享与互鉴是打破治理困(kun)境(jing)的枢纽。是以，国际对话必不可少。唯有通过多边机制(zhi)搭建沟通桥梁，才能弥合不同国家正在(zai)监管认知(zhi)上的鸿沟，推进形成分身各国国情(qing)与全球(qiu)共同利益的治理规则(ze)，避免因治理碎片化激发的失灵甚至失效。

“全球(qiu)AI治理已有原则(ze)性共识，但距稳定成型的治理体系仍有距离(li)。”李艳表示，正在(zai)此背景下(xia)，我国公布《全球(qiu)人工智能治理倡议》，提倡“秉持(chi)共同、综合、合作、可连续的安全观，坚(jian)持(chi)进展和(he)安全偏(pian)重的原则(ze)，通过对话与合作凝结共识”，为国际社会供应了(le)具有紧张参考代价的我国计划。

“从全球(qiu)范(fan)围来看，AI治理的国际对话更加急迫。”江天骄说，无(wu)论是深度伪造、网络攻击，照样不法份子滥用(yong)激发的更为严重的核生化恐怖突击，都使全球(qiu)面对“一损俱(ju)损”的局面。任何一国的监管缺(que)位都大概成为全球(qiu)风险源。是以，各方急需围绕各自的监管立法和(he)治理标(biao)准进行交流(liu)和(he)对话，正在(zai)AI安全与数据流(liu)动等枢纽议题上展开政策协调，渐渐建立标(biao)准互认和(he)联合评价机制(zhi)，推进构建普惠包容的安全与治理体系。（本(ben)报记者 林子涵）