如何与AI共创未来
编者的话 人工智能（AI）已成为引领科技革命和产业变革的战略性技术，正在深刻改变全球经济格局和竞争态势，引发普遍关注。
在上海举办的世界人工智能大会（WAIC）是为各国共商规则、消弭分歧的治理舞台。2025世界人工智能大会以“智能时代 同球共济”为主题，发布的《人工智能全球治理行动计划》提出6项原则、13项行动，并倡议成立世界人工智能合作组织。2026世界人工智能大会将于7月17日—20日举行，主题为“智能伙伴 共创未来”。
本刊编辑部联合上海社会科学院党委宣传部、上海社会科学院信息研究所，聚焦AI带来的风险与挑战以及如何治理等议题，推出一组科普文章，供读者参考。
法律与治理如何跟上AI发展的脚步
丁波涛
当前，生成式人工智能（AI）已深度融入社会各个角落。新技术在带来便利的同时，也带来了新的法律难题。例如，在自动驾驶车辆追尾、碰撞行人等事故中，责任划分始终争议不断，事故诱因究竟是驾驶员操作失误、算法存在缺陷还是车企训练数据不足，往往难以界定。又如，AI绘画抄袭原创作品、利用AI进行洗稿等事件频发，我国著作权法还没有明确AI生成内容的权利归属，也没有界定训练数据的版权边界，权利人常因难以证明AI作品与原作存在实质性相似，维权陷入困境。法律与治理为何始终跟不上AI创新的脚步？
技术发展速度与立法周期存在天然的错位。如今，AI技术以“月”为单位快速更新，头部企业的模型训练周期甚至已从数月缩短至数周，技术水平约每4个月实现一轮跃升。立法工作讲究严谨、稳定与协调，一部法律从调研、起草、审议、征求意见到正式出台，往往需要数年时间。经常出现法律草案尚在审议流程中，技术形态已经发生巨大变化、新问题接连涌现，草案部分条款刚一拟定便已滞后。目前，全球仅有韩国、欧盟等少数国家和地区出台了综合性AI法规，且相关法律自落地起便不断修订，难以形成稳定完备的规则体系。
AI的跨界属性打破了传统法律的部门边界。AI相关法律问题涉及技术、数据、伦理、民事、刑事等多个维度，但法律体系往往按领域划分、彼此相对独立，监管条文较为分散。各部门监管标准不一、执法衔接不畅，容易出现监管空白、重复监管、各自为政等问题，无法形成系统化的治理合力。以自动驾驶为例，其运行管理涉及道路交通、产品质量、地理信息、数据安全等多个领域的法律法规，监管职责分属工信、公安、网信、交通等多个部门。
AI治理始终面临着创新与安全的平衡难题。过早出台严苛法律，可能压制产业发展；放任行业无序发展，又会导致风险失控。当前，全球AI产业竞争日趋激烈，各国都在抢占技术高地。若法律监管尺度过严，给企业设置过重责任，可能导致中小企业不敢创新、大型企业缩手缩脚；若监管过于宽松，又会让数据滥用、算法歧视、内容侵权等问题愈演愈烈。这种两难处境让立法者不得不审慎观望，进一步拉大了法律规则与技术发展之间的时差。
面对AI的飞速发展，治理步伐既不能停滞，也不能“一刀切”。近年来，我国已迈出关键步伐，网络安全法、数据安全法、个人信息保护法等法律相继落地，《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》等规章陆续实施，逐步搭建起AI治理的四梁八柱。上海作为国内AI产业高地，积极探索独具特色的AI治理“上海模式”。针对医疗、司法、自动驾驶等高风险AI应用，落实严格审查与强制备案要求；针对娱乐、辅助工具等低风险AI产品，简化审批流程、鼓励创新发展。同时，搭建监管“沙盒”，允许企业在可控环境中测试新技术，既鼓励创新探索，也能及时排查潜在风险。这套模式为平衡产业创新与风险防控提供了宝贵经验，走出了一条宽严相济的治理路径。
破解AI治理滞后的问题，需要构建硬软结合、技术支撑、多方协同的综合治理体系。在立法层面，加快推进人工智能基础性立法，明确算法责任、版权归属、数据使用边界，细化自动驾驶、生成式AI等重点领域规则，填补法律空白；在监管层面，建立分级分类、动态调整的监管机制，避免一管就死、一放就乱；在技术层面，探索“以AI治理AI”，研发算法透明化、AI鉴伪、数据溯源等技术，让AI不仅是监管对象，也成为监管手段，提升监管效能；在行业层面，督促企业强化自律，建立内部伦理审查机制，主动公开算法原理与数据来源，切实履行社会责任；在社会层面，普及人工智能知识，提升公众AI素养，帮助大众了解算法原理、掌握AI安全防护技巧。
法律与治理节奏慢半拍是新技术发展过程中必然出现的阶段性矛盾。要坚守以人为本、智能向善的原则，以法治筑牢安全防线、防范AI滥用风险，以包容姿态鼓励创新、激发产业活力，让AI在法治的轨道上稳步发展。
（作者为上海社会科学院信息研究所研究员）
本文刊于《上海宣传通讯》
2026年第13期“专题”栏目
