当前，人工智能浪潮席卷全球，该行业逐步具备了规模化、产业化的特征。然而，人工智能的突飞猛进式发展也带来了数据隐私与安全、算法偏见与歧视、人机关系复杂化等问题，这些问题不断冲击着现有的社会秩序与立法体系。8月1日，全球首部全面监管人工智能的法规——欧盟《人工智能法案》正式生效。该法案在维护民主、人权和法治的同时，旨在推动普及值得信赖的人工智能。实际上，在全球范围内，许多国家和地区都在努力寻求人工智能技术与人类社会的最佳相处模式，积极制定人工智能管制规则。例如，我国的《生成式人工智能服务管理暂行办法》、新加坡的《模范人工智能治理框架》、印度的《负责任人工智能》等。
我国人工智能治理迈向新阶段
近年来，我国高度重视人工智能的发展和治理问题，“人工智能法草案”已经连续两年被列入预备提请全国人大常委会审议项目，人工智能法学者建议稿的讨论不断。中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，当前国内人工智能治理不断迈向创新发展阶段，尤其是制定并公布了世界上第一部生成式人工智能治理法规——《生成式人工智能服务管理暂行办法》。客观上，我国已经是世界范围内唯一一个系统建设覆盖政策规划、科技伦理、法律、行政法规、部门规章与技术标准全位阶多层次人工智能治理制度的国家。
随着我国人工智能治理进程的不断加快，有学者认为，我国人工智能领域的立法目前呈现“小步快跑”的趋势。也有学者表示，当前我国已经形成了法律与规章相结合的多层次人工智能合规体系。对于现阶段我国人工智能领域立法呈现出的新特点，中国法治现代化研究院副院长龚廷泰提出，当前我国人工智能领域的立法主要呈现出体系化、法治与德治相统一、国内法治和涉外法治统筹推进三大趋势。从国内法治和涉外法治统筹推进层面来看，人工智能的迅速发展是全球发展的机遇与挑战，需要全球性的法治应对。因此，把国内法治与涉外治结合起来，是人工智能全球治理的有效手段。我国已经提出《全球数据安全倡议》《全球人工智能治理倡议》，积极参与和推动《区域全面经济伙伴关系协定》《布莱奇利宣言》等国际人工智能合作文件的协商和出台。国内法治与涉外法治统筹推进，是构建人类命运共同体、推进人工智能治理和人工智能立法的全球大趋势。
中国社会科学院法学研究所网络与信息法研究室副主任周辉认为，要通过建立面向特定人工智能技术应用的制度，回应技术发展带来的新问题、新挑战。在具体的法律条文上，应更侧重于通过确定人工智能技术研发者、服务提供者的义务和责任，把可能出现的技术风险纳入现有的网络安全审查、互联网信息服务安全评估等制度框架内。
学界积极探讨人工智能立法
我国积极推进人工智能法律体系的建设，但从现实情况来看，我国人工智能立法仍存在非体系化特征明显、内容衔接不畅、法律位阶冲突、法律文件碎片化等问题。为此，理论界对人工智能立法进行了积极回应。目前，学界已公开发布了两版“人工智能法”，一版是由中国社会科学院法学研究所等单位发布的《人工智能法（示范法）》2.0，另一版是由中国政法大学数据法治研究院等单位发布的《中华人民共和国人工智能法（学者建议稿）》。
关于两版“人工智能法”的共同点，周辉表示，二者都对促进人工智能发展的相关制度给予了较大关注，提出了从训练数据使用、算力供给和算法模型创新等方面支持人工智能产业，关注对公共资源的合理利用，并提出了发展人工智能开源生态等措施。同时，两者也明确区分了人工智能的研发者（开发者）、提供者和使用者等主体，并有针对性地设计了相应的制度规则。
同时，两版“人工智能法”的不同之处在于对人工智能具体治理方案的不同见解。周辉举例说明，《人工智能法（示范法）》2.0提出设立专门的人工智能主管机关，更集中统一地负责人工智能治理工作，并主张通过由主管机关牵头制定负面清单的方式对需要进行事前监管的人工智能研发、提供活动进行许可。这样可以增强人工智能产业发展、技术应用的可预期性，降低合规成本，也确保在有监管能力的领域进行严格监管，避免监管的不确定性。此外，《人工智能法（示范法）》2.0还针对开源、安全投入的税收优惠抵免进行了创新性制度设计，以更好地实现人工智能高质量发展和高水平安全的深度融合。
两版建议稿都旨在进一步回应人工智能技术产业发展的诉求，聚焦理论与实务界重点关切的问题，推动中国人工智能立法制度的共识形成。张凌寒表示，两版学者建议稿最大的不同之处在于，《中华人民共和国人工智能法（学者建议稿）》在人工智能监管制度上设置了关键人工智能和特殊应用领域人工智能监管制度。不同于负面清单制度的事前许可审批制度，关键人工智能并没有设置事前准入门槛，相关主体仅在接收到被主管部门认定为关键人工智能的通知后，才需履行监管平台备案等义务。特殊领域的人工智能则根据不同的应用场景，分别进行有针对性的安全义务加码。《中华人民共和国人工智能法（学者建议稿）》希望通过这一制度设计，为产业创新减轻事前的准入负担，在确保安全需求的同时，促进我国人工智能产业的健康发展。
北京航空航天大学法学院副教授赵精武认为，从实践情况来看，未来人工智能立法需要立足于安全风险预防和促进科技创新两个立法目的，适当增加促进型、产业鼓励型法律条款。同时，在立法架构层面，围绕影响人工智能产业创新的数据、算力和算法三个核心要素，着重在提升训练数据高质量供给、算力资源统一规划和算法自主创新三个方面细化具体规定。
