当前，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正全方位渗透到经济生产、社会生活、公共治理、民生服务等各领域，在推动产业数字化升级、提升政务服务效能、优化社会治理模式、便利群众日常生活的同时，算法运行不透明、个人数据滥用、深度伪造泛滥、伦理边界模糊等新型风险持续凸显。实践证明，技术创新离不开制度约束，智能发展必须坚守安全底线。加快健全人工智能现代化治理体系，统筹发展与安全、创新与规范、效率与公平，以法治护航技术向善向好发展，已成为数字时代推进国家治理体系和治理能力现代化的重要命题。
一、技术挑战：多重风险交织凸显治理紧迫性
人工智能凭借迭代速度快、应用场景广、社会影响深等特点，在持续释放技术红利、赋能社会进步的同时，公平性缺失、安全隐患突出、权责界定模糊等多重问题也集中显现，为传统社会治理模式和既有法治体系带来全新考验。
一是算法偏见与公平性风险难以规避。人工智能决策逻辑高度依赖海量训练数据，一旦数据样本存在偏差、标签设置不够科学、算法设计存在固有缺陷，就极易在就业招聘、信贷授信、教育资源分配、公共服务供给等现实场景中产生隐形算法歧视，进而损害社会公平正义。
二是深度伪造与数据安全隐患加剧。随着生成式AI、深度合成技术应用门槛持续降低，普通主体即可快速制作高度仿真的虚假图文、音视频信息，极易被不法分子利用开展网络造谣、恶意诽谤、电信诈骗、舆论操控等违法活动，严重扰乱网络空间秩序与现实社会稳定。
三是法律责任界定存在现实困境。人工智能具备自主学习、自主判断、自主迭代的能力，部分行为具备一定自主属性，当出现算法出错、生成违法违规内容、造成人身财产损害等情形时，技术研发方、平台运营方、实际使用者之间的责任边界较为模糊。当前，存在平台主体审核义务、追责标准、惩戒方式不够细化，侵权纠纷中易出现责任推诿、追责困难等问题，传统法律责任框架难以完全适配智能时代的新型治理需求。
二、治理现状：多措并举构建初步监管体系，短板问题仍需破解
近年来，我国始终坚持安全可控、包容审慎、创新赋能的治理原则，从顶层政策规范、制度体系建设、常态化执法监管等多个层面协同发力，加快搭建具有中国特色的人工智能治理整体框架，治理体系逐步成型，但对标技术快速迭代发展态势，仍有不少短板弱项亟待破解。
一是专项政策密集出台，清晰划定技术行为底线。国家先后出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等部门规章，明确要求AI生成内容应显著标识、规范算法运行规则、划定禁止性使用情形，有效遏制了大数据杀熟、算法滥用、流量绑架等行业乱象，从制度层面划定了技术应用红线，规范了行业发展秩序。
二是顶层立法持续推进，整体法治供给仍有不足。我国现有《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》多为聚焦单一领域规范、缺少统领全局的人工智能基础法律，制度碎片化、分散化问题较为突出。地方层面出台的治理条例普遍层级偏低，约束力有限，难以有效应对跨区域、跨行业、跨领域的人工智能治理难题，专门立法进程仍需加快推进。
三是执法监管逐步落地，严厉打击技术滥用行为。各级监管部门常态化开展人工智能领域专项整治行动，依法办理AI外挂、深度伪造诈骗、数据非法交易等典型案件，以司法实践明确违法边界、释放治理信号，也通过同时同步运用智能监测、大数据筛查等技术手段，实现了以技治技，有效提升了风险识别和处置精准度，持续震慑各类违规违法行为。
四是行业整体治理短板较为突出。当前监管专业人才储备不足、技术支撑能力有限，面对层出不穷的新型应用易出现监管滞后问题；部分科技企业合规意识薄弱，内部伦理审查、风险防控、自查自纠机制不健全；跨部门协同监管机制不够顺畅，监管标准不统一、权责衔接不紧密，整体治理效能有待进一步提升。
三、立法执法探索：健全制度供给，创新监管实施路径
围绕人工智能“研发、运营、应用、监管”全生命周期，我国不断完善法律法规体系，创新现代化监管方式，构建覆盖数据安全、算法合规、内容治理的闭环治理体系。
《生成式人工智能服务管理暂行办法》聚焦智能大模型等前沿技术应用，压实平台主体责任，明确训练数据合规要求、知识产权保护规则、安全评估与备案管理等硬性要求，有效填补生成式AI领域监管空白。《中华人民共和国个人信息保护法》严格约束智能技术对个人信息的收集、使用、存储行为，切实保障公民知情权、选择权、拒绝权，防范自动化决策侵害个人合法权益。《中华人民共和国数据安全法》全面推行数据分类分级保护制度，强化重要数据风险评估，筑牢人工智能技术发展的数据安全防线。
监管层面积极推行柔性治理新模式，探索落地“监管沙盒”制度，在风险可控范围内开展新技术、新场景试点测试，在守住安全底线前提下积累治理经验。同时健全网信、公安、工信、司法等多部门联动机制，强化信息共享、联合执法、线索互通，做到风险早发现、早预警、早处置，实现刚性监管约束与柔性包容发展有机结合。
四、地方实践：因地制宜先行先试，打造区域治理样板
各地立足自身数字产业布局、应用场景特点，开展差异化治理探索，为全国人工智能治理体系建设提供可复制、可推广的实践经验。
北京市率先落地人工智能“监管沙盒”机制，围绕自动驾驶、智慧医疗、智能大模型训练等重点领域，划定安全可控的测试范围，引导企业在监管框架内开展技术迭代，实现创新活力与安全底线双向平衡。
上海市出台全国省级层面人工智能产业发展专项法规，以立法形式规范产业发展边界，同步开放城市道路开展无人驾驶常态化试点，形成技术创新与安全监管同步推进的治理模式。
深圳市聚焦智能网联汽车、智慧政务、智慧服务等领域推行试点容错机制，鼓励企业在法律空白区域先行探索，为国家层面完善治理规则积累鲜活实践样本。
五、政策建议：完善治理体系，护航智能时代行稳致远
针对当前人工智能治理存在的短板弱项，应坚持以人为本、科技向善、安全优先原则，统筹创新发展与安全底线，从顶层立法完善、伦理规范约束、产业健康引导、全球治理协同等方面系统施策。
一是加快完善顶层法治体系。加快推进人工智能专门立法进程，整合现有政策规章，构建统一完备、层级清晰的法律规范框架。建立风险分级分类监管制度，对医疗健康、自动驾驶等高风险领域从严管控，对普惠便民、基础服务类应用适度包容；清晰厘清研发方、平台方、使用者权责边界，完善侵权救济、违法惩戒制度，夯实法治根基。
二是强化科技向善伦理约束。制定全国统一的人工智能伦理准则与行业规范，督促企业建立常态化内部伦理审查、风险评估机制，从源头规避算法歧视、伦理失范问题。引入第三方专业机构开展重大项目合规评估，面向社会开展科普宣传，提升群众隐私保护意识、虚假信息辨别能力，营造良好社会治理氛围。
三是引导产业合规创新发展。完善配套监管实施细则，健全AI安全评估、合规认证体系，强化核心算法、关键数据安全审查。持续优化监管服务模式，扩大“监管沙盒”试点范围，给予创新企业合理容错空间，避免过度监管抑制产业创新活力，推动技术在规范约束中迭代升级。
四是主动参与全球治理合作。立足人工智能跨国化、全球化特征，践行我国全球智能治理倡议，积极参与国际规则制定，推动形成公平合理的全球治理准则。加强跨境数据安全、技术治理领域国际交流，合理借鉴国际成熟治理经验，贡献中国治理方案，共同防范跨境智能技术安全风险。
六、结语
人工智能既是新一轮科技革命的重大发展机遇，也带来了全新的社会治理挑战，技术创新越迅猛，越需要法治规范保驾护航。面向未来，只有持续健全现代化治理体系，精准平衡技术创新活力与安全稳定底线，坚守科技向善的价值导向，才能充分释放人工智能技术红利，为建设数字中国、智慧社会提供坚实法治支撑，助力经济社会高质量发展。
（作者单位：包头铁道职业技术学院）
