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[智能应用]人工智能数字空间秩序的法律构建 [复制链接]

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只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 昨天 19:55
近年来,我国对人工智能治理与高质量发展立法模式的探索,本质上就是通过规则供给重塑数字空间秩序的过程。国家网信办等七部门联合印发的《生成式人工智能服务管理暂行办法》将“生成式人工智能服务提供者”明确为维护网络安全法律责任主体,设定了生成内容标识等具体义务;2026年1月1日,新修订的网络安全法正式生效,将总体国家安全观、数字中国与法治中国建设目标内嵌于人工智能治理的规范框架。面向未来,以法律方式实现人工智能数字空间实时响应、算法正义、数据可信与伦理共识等新的秩序要求,还需进一步明确法律关系、基本原则与可行路径。

数字空间秩序关涉的法律关系

  人工智能治理的规则本质上是回应技术发展的产物,其没有颠覆法律规范中“主体—客体”的基本逻辑,而是通过功能性拟制、范畴性拓展、风险性预防,建立起一套适应数字空间的规范体系。这套规则超越了单纯用法律术语重新命名数字存在,而是在技术带来的混沌中,创造出一种可以被清晰描述、表达和治理的秩序。

  功能性主体的创设。传统法律主体理论建立在“意志”与“责任能力”基础之上,并以意志作为责任能力的前提。然而,人工智能具有自主学习和决策能力,不同于自然人的生物意志或法人的拟制意志,因此对其治理的重点并非纠结于其是否具有法律主体地位,而在于如何在功能与关系中对其进行法律建构。我国立法设定“生成式人工智能服务提供者”这一新型法律主体身份,目的并非承认人工智能具有独立人格,而是以“责任者身份”先于“人格者身份”的法律设定逻辑,以“谁能够”作为“谁应当”的主要依据。这标志着法律关系的中心从过去由外向内的意志性还原,转向由内向外关注行为控制的功能性考量。

  系统化数字存在的拓展。人工智能技术所依赖的数据流、大模型与系统行为,具有无形、可复制和动态演化的特征,较之于传统客体相对明确的物理形态和边界,更强调系统性:数据价值取决于在模型中的处理以及在平台中的适用;算法输出由用户行为、平台规则、训练模型等共同构成;数字身份在不同平台、场景交互中持续构建和确认。相应地,法律规制也呈现出系统性拓展的特点。例如,在涉及关键性基础设施的重要数据、核心数据时,法律规制超越静态资源价值,也指向国家安全和公共属性;在对算法进行安全评估、备案与透明性解释时,法律审查对象不是表达形式,而是其作为独立表达系统的功能和效果;在规制系统性行为时,法律不限于追究背后自然人或法人的意图,而是更直接着眼于对行为模式的预防,如通过对“深度合成”“自动决策”等场景设定场景标识与合规义务,防止虚假信息传播,为法律客体的行为化和场景化拓展提供规范依据。

  以关系型网络实现系统性风险的控制。无论是法律主体的功能性转向,还是法律客体的数字化系统存在,都从强调个体性与静态性,转向对复杂关系网络与系统性风险的调控。这既是对法律框架的拓展,也是对关键治理要素的回归,更加关注法律关系的构造效果。法律关系需要应对法律事件在时间上并发与循环,因果关系不再单一线性发展而呈网络涌现,法律行为自主生成且与环境交互,法律价值与风险同时出现分层。例如,在人工智能运行所涉及的技术开发者、部署者、平台、用户等多方主体构成的网络中,法律既尊重既有的权责关系,又明确“生成式人工智能服务提供者”这一关键节点,实现通过节点治理网络的治理策略。同时,通过安全可控、防范歧视、保障公平等原则,法律为整个治理网络设定了清晰的价值锚点,引导各方在技术创新与风险防控之间实现动态平衡。

数字空间秩序法律构建的基本原则

  在人工智能数字空间秩序的法律构建中,安全与发展、权力与透明、责任配置三组规范关系应当遵循何种基本原则,构成了制度设计的重点和难点。

  在安全与发展的关系上,以“安全可控”为原则。长期以来,安全与发展的关系被置于科技伦理与技术治理的对立框架之中:发展侧重效率、创新与竞争优势,体现技术理性;安全侧重风险防控、权利保护与社会稳定,体现规范理性。但在治理实践中,偏重任何一端都将引发系统性失衡。确立“安全可控”作为元价值,本质是通过构建风险可预测、责任可追溯、权利可救济的制度体系,为技术发展提供可持续的合法性基础,使发展目标能够在安全边界内运行。

  在权力与透明的平衡中,以“对算法黑箱进行认知性规制”为原则。算法黑箱造成的知识不对称与权力集中,导致决策难以解释、责任难以认定、权利难以救济等问题。认知性规制并非简单的信息披露义务扩张,而是通过设定可解释性标准、建立审计机制、推动技术接口治理等方式,重塑算法权力的可见性与可问责边界,使公共权力与平台权力在透明框架下接受法治约束,从而避免技术理性对程序正义与实体正义的侵蚀。

  在责任配置方面,以“网络性适配”为原则。人工智能系统的分布式行动特征,使传统以单一主体为中心的责任模式面临失配风险。责任的网络性适配要求将研发者、部署者、运营者、数据提供者以及平台治理者等共同纳入协同责任结构,并借助过错推定、风险责任、合规免责、保险机制等制度工具,实现责任在技术链条中的合理分配与动态调整。这种模式并非弱化责任,而是通过网络化配置提升治理的整体稳定性与激励相容性。

数字空间秩序法律构建中的张力弥合

  在构建人工智能数字空间的法治秩序时,不仅需要准确把握法律关系的关键要素,确立稳固的基本原则,还必须有效化解多对结构性张力,推动数字空间实现持续健康的发展。

  权威规范与动态技术之间的张力。传统法律规范以既往经验为基础,追求稳定和可预期;而技术发展则以突破为导向,不断推陈出新、快速迭代。为化解这一张力,数字空间治理在注重实体规则完备的同时,也应追求程序机制的敏捷性与适应性。当前,“实验性治理”与“学习型法律”已经通过监管沙盒、标准动态更新、年度影响评估等报告工具得到一定程度的实施。过去人们常用“软法”或者“硬法”来形容和区分治理规则的效力,这是一种平面化或者静态意义上的评价,当下我国人工智能治理规则正通过框架立法、动态标准和持续反馈机制,推动规则体系向具备感知、学习与适应能力的“智能规则体”演进。

  主权边界与全球网络之间的张力。人工智能治理规则的域外适用,反映了国家主权在数字领域的延伸,这是主权国家对管辖范围内数字活动行使最高权威的体现。与此同时,服务器域外部署、开发者身份匿名、分布式网络服务的存在,对以地域管辖权为基础的规则、司法与执行提出新的挑战。国家主权在传统领域强调绝对控制,在数字领域强调规范竞争与协调能力。正如中国通过巨大的数字经济市场吸引跨国企业主动遵循治理规则,促进人工智能监管标准域外拓展,不断扩大合作性共识,逐步推动先进的治理理念转化为普遍标准,并为条约化进行准备,为全球治理提供有效经验。

  统一规范与场景多元之间的张力。法律作为公共产品,必须为社会确立基本的行为预期与价值共识。然而,人工智能在不同应用场景中的风险性质、伦理关切与社会影响差异显著。例如,自动驾驶直接关涉生命安全,需应对瞬息万变的物理环境;而生成式人工智能则更聚焦于知识产权、隐私与意识形态风险。因此,基于场景的差异化规制成为必然选择。调和统一规范与多元场景这对张力,要求治理体系建立一种架构性分层机制,授权监管机构与行业组织根据不同场景的技术逻辑、风险谱系与伦理敏感度,制定相适应的标准、工具与合规路径,在统一法治框架下实现精准、灵活的制度供给。

  以网络安全法的修订为代表的一系列数字空间立法举措,为我国数字空间治理确立了初步的规范基准与制度框架。这些立法并不旨在构建一套封闭的治理体系,而是在坚守安全可控底线的基础上,以足够的制度智慧、伦理自觉与协作精神,推动兼具韧性、公正与活力的数字文明秩序的长期健康发展。
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只看该作者 沙发  发表于: 昨天 20:55
核心内容提炼与分析
一、我国人工智能治理立法的核心逻辑:重塑数字空间秩序
1. 规则供给的双重目标  
秩序重构:通过立法回应技术发展,建立适应数字空间的规范体系(如《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确服务提供者责任)。  
价值内嵌:将总体国家安全观、数字中国与法治中国目标融入治理框架(如2026年新修订的《网络安全法》)。  

2. 未来挑战  
需进一步明确法律关系、基本原则与可行路径,以实现实时响应、算法正义、数据可信与伦理共识等新秩序要求。
二、数字空间秩序的法律关系:从静态到动态的范式转型
1. 功能性主体的创设  
传统逻辑:法律主体基于“意志”与“责任能力”(如自然人、法人)。  
数字空间突破:  
人工智能的自主性使其法律地位争议聚焦于“功能建构”而非“人格承认”。  
我国立法通过“生成式人工智能服务提供者”等新型主体,以“责任者身份”优先于“人格者身份”,实现从意志性还原到行为控制的功能性转向。  

2. 系统化数字存在的拓展  
传统客体:物理形态明确、边界清晰(如土地、房屋)。  
数字空间挑战:  
数据流、大模型与系统行为具有无形、可复制和动态演化特征,法律规制需超越静态资源价值,转向系统性风险防控(如关键数据涉及国家安全、算法审查关注功能效果)。  

3. 关系型网络的风险控制  
治理重点:从个体转向复杂关系网络(如技术开发者、部署者、平台、用户等多方主体)。  
策略:  
明确关键节点(如服务提供者)实现网络治理。  
通过安全可控、防范歧视等原则设定价值锚点,平衡技术创新与风险防控。
三、数字空间秩序法律构建的基本原则:平衡三组核心关系
1. 安全与发展:以“安全可控”为元价值  
矛盾:发展追求效率与创新,安全侧重风险防控与权利保护。  
解决路径:构建风险可预测、责任可追溯、权利可救济的制度体系,确保发展在安全边界内运行。  

2. 权力与透明:以“认知性规制”破解算法黑箱  
问题:算法黑箱导致决策不透明、责任难认定。  
解决路径:  
设定可解释性标准、建立审计机制、推动技术接口治理。  
重塑算法权力的可见性与可问责边界,避免技术理性侵蚀程序与实体正义。  

3. 责任配置:以“网络性适配”实现协同治理  
挑战:人工智能分布式行动特征使单一主体责任模式失效。  
解决路径:  
将研发者、部署者、运营者等纳入协同责任结构。  
借助过错推定、风险责任等工具实现责任动态分配,提升治理稳定性与激励相容性。  
四、数字空间秩序法律构建的张力弥合:三大结构性矛盾的化解
1. 权威规范与动态技术:从“静态硬法”到“智能规则体”  
矛盾:传统法律追求稳定,技术发展快速迭代。  
解决路径:  
通过监管沙盒、标准动态更新等工具实现程序敏捷性。  
推动规则体系向具备感知、学习与适应能力的“智能规则体”演进。  

2. 主权边界与全球网络:从“绝对控制”到“规范竞争与协作”  
矛盾:国家主权在数字领域面临域外适用挑战(如服务器部署、开发者匿名)。  
解决路径:  
通过数字经济市场吸引力推动跨国企业遵循治理规则。  
扩大合作性共识,逐步将先进治理理念转化为全球标准。  

3. 统一规范与场景多元:从“一刀切”到“架构性分层”  
矛盾:法律需统一价值共识,但人工智能应用场景风险差异显著(如自动驾驶关涉生命安全,生成式AI聚焦知识产权)。  
解决路径:  
建立分层机制,授权监管机构与行业组织根据场景制定差异化标准。  
在统一法治框架下实现精准、灵活的制度供给。  
五、我国数字空间立法的实践意义:构建韧性、公正与活力的数字文明秩序
1. 规范基准与制度框架:以《网络安全法》修订为代表,确立安全可控底线,为治理提供初步依据。  
2. 治理智慧:  
伦理自觉:将算法正义、数据可信等伦理要求融入立法。  
协作精神:通过实验性治理、学习型法律等机制,推动多方主体共同参与。  
3. 长期目标:实现数字空间秩序的持续健康发展,为全球治理提供中国方案。  
总结
我国人工智能治理立法通过重塑法律关系、确立基本原则、弥合结构性张力,构建了适应数字空间的规范体系。其核心逻辑是从“技术回应”转向“秩序重构”,在安全与发展、权力与透明、责任配置等维度实现动态平衡。未来,需进一步推动规则体系的智能化、全球化与场景化,以制度智慧引领数字文明向韧性、公正与活力的方向演进。

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