时隔四个月商务部为何再对日本实体升级管制？专家解读

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把鼓励创新支持发展摆在突出位置

人工智能(AI)是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，也是发展新质生产力、推进中国式现代化的重要引擎。

今年5月11日，《国务院2026年度立法工作计划》对外公布，其中提到“完善人工智能治理，加快推进人工智能健康发展综合性立法”；同日，全国人大常委会2026年度立法工作计划公布，其中提到“人工智能健康发展等方面的立法项目，由有关方面抓紧开展调研和起草工作，视情安排审议”。

作为人工智能技术和应用领先国家，我国在推动人工智能健康发展立法方面，适宜采用怎样的立法模式？推进人工智能健康发展立法的重点是什么？围绕这些问题，《法治日报》记者近日专访了享受国务院政府特殊津贴专家、中国社会科学院法学研究所研究员、《网络法治蓝皮书》主编支振锋以及北京大学法学院副院长戴昕。

正推进高质量立法

记者：介绍一下我国在人工智能领域立法的最新进展？

支振锋：最新进展是今年5月公布的《国务院2026年度立法工作计划》和全国人大常委会2026年度立法工作计划。

《国务院2026年度立法工作计划》要求，完善人工智能治理，加快推进人工智能健康发展综合性立法；加快完善保障数据、算力、算法、产权、网络安全、供应链安全等人工智能共性要素及规范重点应用场景方面的立法。全国人大常委会2026年度立法工作计划将“人工智能健康发展等方面的立法项目”纳入预备审议项目。这意味着，我国正在推进高质量人工智能立法，回应时代需求。

记者：我国在人工智能立法方面已经积累了哪些经验？

支振锋：近年来，在党中央集中统一领导下，我国坚持问题导向、目标导向，立足技术发展规律与治理实际，以“小快灵”立法先行、专项规制突破、体系化完善推进，已形成多层次、宽领域、协同化的人工智能立法格局，形成了具有中国特色的人工智能立法先进经验。

民法典、刑法等国家基本法律已经为人工智能提供了整体性监管框架；网络安全法、数据安全法、个人信息保护法等相关法律，为人工智能数据利用、安全保障、创新激励提供了更为具体的规制体系。

其中，网络安全法在修订时新增的人工智能相关条款，已经为人工智能健康发展及相关技术的可信、可靠、可控，提供了坚实的法律依据。

此外，算法推荐、生成式人工智能、深度合成等人工智能应用领域的部门规章，及时解决了人工智能领域新型突出问题。

戴昕：我国当下开展的人工智能治理，精准适配新兴业态，得益于数字法治建设积累的宝贵治理经验。一段时间以来，依托社交媒体、网游、电商等领域积累的监管经验，我国形成了完备、可复用的治理工具与机制，已经走出适配AI技术迭代的高效立法治理路径，这是我国独具优势的立法实践经验。

急用先行成熟先立

记者：根据我国目前积累的人工智能领域立法经验，推进人工智能健康发展立法，比较适宜的模式是什么？

支振锋：对于人工智能这样的前沿技术和产业进行立法，必须坚持发展与安全相统一的辩证法，把握立法的“时、度、效”。实践中，在国家法律体系日益健全的情况下，我国聚焦人工智能治理突出问题，采取急用先行、成熟先立、动态完善的立法策略，解决了算法治理、生成式人工智能风险、人脸识别滥用等问题。

对于立法路径的选择，必须立足自身国情。在立法路径上，我国走的是一条先探索分领域立法、敏捷回应和解决具体问题，待条件具备、时机成熟后制定统一人工智能法的路径。一是我国“小快灵”立法已积累了丰富的实践经验，均能有效回应行业治理现实问题；二是人工智能技术场景高度多元，行业差异显著，分领域立法能够实现更为精准的制度供给，避免综合立法因追求覆盖全面而流于空泛原则；三是通过人民法院实践案例、地方立法或试验型立法的创新探索，可以为未来国家层面综合性统一立法积累充足的经验样本。

记者：什么时候适宜制定国家层面的人工智能综合性法律？

支振锋：何时适宜制定国家层面的人工智能综合性法律，取决于三个方面，一是对人工智能内在规律的认识，也就是能否把握人工智能发展变化的内在规律；二是对人工智能应用场景和产业实践的认识，只有充分把握了应用场景和产业落地实际情况，才能确定立法的规制对象和力度，保证立法的科学性；三是把握当前人工智能相关制度和监管实践。

补足关键制度空白

记者：我国目前的人工智能领域立法重点有哪些？未来应聚焦于哪些方面？

支振锋：当前，我国已初步建立健全全链条、全周期、全覆盖的人工智能风险防控体系。但人工智能技术和产业迭代迅速，必须坚持底线思维，统筹专项立法与执法司法，结合安全评估、备案管理等，用足现行立法守牢安全底线，稳健推动专项立法解决新型问题。

现阶段的立法重点，应是在既有专项立法框架下，着力破除制约人工智能发展的制度障碍，补足数据要素流通、知识产权适配、责任链条划定等关键制度空白。

个人认为，未来三到五年，人工智能法治建设应聚焦以下关键领域。第一，畅通数据、算法、算力等核心要素流通，规范训练数据合法使用，明确数据产权、流通交易、收益分配规则，释放数据要素价值，这是当前制度供给最为短缺、对产业发展制约最为显著的领域；第二，健全算法备案、透明度管理、安全评估等制度，适时将其从现行规章层面提升至更高的法律层级，增强制度权威性与执行效能；第三，明确法律责任边界，厘清研发者、提供者、使用者责任，完善侵权救济与纠纷解决机制，保障公民、法人合法权益；第四，统筹人工智能立法与全球治理体系变革，推动《全球人工智能治理倡议》转化为务实举措，坚持平等开放、互利共赢，在保障国家安全的前提下支持国际交流合作，为全球人工智能治理贡献中国智慧与方案。

记者：我国推进人工智能健康发展立法还要注意哪些问题？

支振锋：立法要把鼓励创新、支持发展摆在突出位置，破除制约人工智能发展的制度障碍。支持基础研究与关键核心技术攻关，明确国家保障人工智能研发投入、保护知识产权、完善人才培养引进机制，推动技术自主可控。优化创新生态，落实包容审慎监管，推行监管沙盒、容错纠错机制，为技术试错与场景落地提供制度空间。

应注意强化个人信息保护与隐私安全，严格规范人工智能场景下个人信息收集、使用、存储、传输，禁止非法获取、滥用个人信息。防范算法歧视、算法滥用，保障公平就业、公平服务、公平待遇，维护社会公平正义。推动人工智能普惠共享，让技术成果惠及全体人民。

戴昕：立法的重心应当放在顶层制度框架搭建上，这里的框架分为议题框架与治理框架两层，议题框架旨在引导或要求人工智能全行业各类主体共同重视关键社会价值与权益议题；治理框架则清晰划定各类治理事项对应的决策权责分配与规范程序。

此外，推进人工智能立法，需要兼顾稳定性与灵活性。对内，立法在划定安全底线的基础上，可为产业创新预留适度试错空间，从数据、算法模型、落地应用等多个层面，为市场主体划定清晰可循的合规路径；同时配套完善社会保护机制，维系公众对人工智能技术与产业发展的信任与支持。对外，我国需深度参与人工智能研发、应用与治理的全球协作，搭建起一套完备科学、务实成熟的法律法规与治理框架，这也是我国在人工智能领域树立国际公信力的重要基础。

本报记者 陈磊