加快完善人工智能法律法规体系
作者：张婉婷 李忠夏《光明日报》（ 2025年09月18日 06版）
【学思践悟】
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生着重大而深远的影响，也带来了一系列治理挑战。习近平总书记在主持中共中央政治局第二十次集体学习时指出，“要把握人工智能发展趋势和规律，加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则”。2025年8月国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，要“完善人工智能法律法规、伦理准则等，推进人工智能健康发展相关立法工作”。如何构建科学有效的人工智能法律法规体系，既促进人工智能创新发展又防范安全风险，是当前亟待关注的重要课题。
一
法治具有固根本、稳预期、利长远的保障作用。当前，相较于人工智能快速发展引发的安全风险、伦理风险以及各种不确定的风险，人工智能立法速度则相对迟缓，面临着技术动态性与法律滞后性的结构性矛盾。以人工智能推进高质量发展，要充分认识和评估人工智能可能存在的治理风险，加强对人工智能的战略研究、前瞻预防和约束引导，通过加强人工智能立法，确保人工智能安全、可靠、可控。
完善人工智能法律法规体系是减少技术风险、确保安全可靠的有效手段。随着人工智能在各个领域的迅猛发展，人工智能的系统性风险也呈现多样化、复杂化趋势。必须高度重视管理技术风险，提高人工智能系统的安全性和可靠性。只有牢牢把握人工智能发展趋势和规律，构建人工智能法律法规体系，加快推进国家层面关于人工智能的综合性立法和制度建设，才能协调好技术发展与制度回应之间的关系，从根本上厘清技术发展的目标与路径，加强制度化治理、系统性监管和全链条规范。同时，通过完善人工智能法律法规体系，有助于在法律法规、伦理约束、行业自律与公众监督等层面协同发力，提升国家在人工智能技术领域的治理能力和主动权，引导人工智能技术在规范有序的轨道上健康发展。
完善人工智能法律法规体系，能够营造更加稳定、透明、公平的技术发展环境，有助于推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，为人工智能高质量发展提供助力。人工智能是提升国家竞争力、维护国家安全的重要抓手。当前，世界主要国家加紧出台人工智能领域相关规划和政策，力图在新一轮国际科技竞争与全球发展变局中掌握主导权。完善人工智能法律法规体系，有助于提升人工智能治理能力，通过强化标准制定、产业引导和国际规则参与，有效增强我国在人工智能全球治理中的话语权和影响力。
二
近年来，我国人工智能法律法规体系建设正在加速推进，《新一代人工智能发展规划》《新一代人工智能伦理规范》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》等一系列政策文件的发布，为人工智能技术的发展和应用提供了指引。《互联网信息服务算法推荐管理规定》《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》等法律法规的出台，构筑起我国数据治理和伦理审查的制度基石，有效促进人工智能治理体系和治理能力的提升。但与人工智能安全监管日益增长的法治需求相比，现有的人工智能立法还不够完善，缺少人工智能安全监管的专门法律，在一些促发展、保安全的关键问题上还存在空白。同时，还面临现有规则过于分散、规则之间相互协调衔接不足等问题。比如，数据安全法、个人信息保护法等法律主要侧重于单一要素监管，而地方性法规位阶相对较低，难以应对人工智能技术跨区域应用的复杂性。为此，需要从以下几个方面发力，加快完善人工智能法律法规体系。
首先，以统筹安全和发展为基本导向。人工智能产品和服务日益商业化、大众化、普及化，潜在安全风险更加突出，对立法提出了更高要求。坚持以习近平法治思想为指引，统筹安全与发展，基于制度环境、技术产业基础与发展目标，明确人工智能技术研发、使用、治理应当遵循的理念和基本法律原则，为人工智能法律法规的解释适用和完善发展提供价值指引。坚持以增进民生福祉为宗旨，以保障公民基本权利为基础，建立完善人工智能设计、评估、测试、监督、责任等制度，营造有利于人工智能高质量发展的良好法治环境，确保在法治稳定性与新兴技术治理灵活性之间保持平衡。
其次，立足现实需要，构建体系化的人工智能法律保障制度。人工智能发展将带来的法律法规变革，涉及人工智能法律属性、管理体制、法律责任等问题。从立法趋势上看，在当前全球科技竞争背景下，人工智能领域的高位阶立法仍是人工智能领域法律制度建设的重中之重。要总结人工智能治理经验，加快人工智能立法进程，制定出台人工智能促进法，明确人工智能发展的基本原则、监管框架与促进措施，增强人工智能立法的系统性、整体性、协同性。积极引入适应性治理理念，容纳技术发展带来的高度不确定性与未知前景，为技术进步预留发展空间并划定安全底线。同时，根据人工智能技术发展的趋势，明确不同阶段的政策目标和实现路径，确保相关的要素法与领域法协同配合。
再次，兼顾多元共治与行业自治，采用“软法先行”立法策略。充分发挥新型举国体制优势，构建跨领域、跨部门的协作机制，明确各部门在人工智能领域的职能与责任，强化整体治理能力。行业自治是化解人工智能发展与风险之间矛盾的关键。《互联网信息服务算法推荐管理规定》第五条规定，鼓励相关行业组织加强行业自律，建立健全行业标准、行业准则和自律管理制度，督促指导算法推荐服务提供者制定完善服务规范、依法提供服务并接受社会监督。提高人工智能行业在制度制定过程中的参与度，对行业标准、伦理指南、技术规范等非强制性规则进行引导，在积累一定治理经验和共识的前提下，再逐步上升为法律，构建“标准—规范—法律”的立体制度体系。
最后，提升我国人工智能立法国际影响力。当前，各国纷纷加快制定完善人工智能相关法律法规，争夺全球人工智能治理主导权。及时关注国际竞争态势，积极参与国际人工智能治理标准与规则的制定，主动贡献具有中国特色的治理方案，为推动全球人工智能治理提供新的框架。推动人工智能国际交流合作，加强与全球领先的人工智能企业、科研机构的技术交流，缩小全球数字鸿沟，避免技术割裂，从而在全球人工智能治理中发挥更大作用。
（作者：张婉婷 李忠夏，分别系首都师范大学科技法中心博士后、中国人民大学法学院教授）
人工智能与现代化产业体系建设
作者：刘 诚 来源：《光明日报》（ 2025年09月18日 06版）
2025中国国际大数据产业博览会在贵州省贵阳市开幕。新华社发
加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。2025年8月国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革。当前，抢抓人工智能发展的历史机遇，加快建设现代化产业体系，已成为重要的时代命题。我们要积极探索以人工智能赋能现代化产业体系建设的路径，为推动中国式现代化注入强劲科技动能。
1.人工智能对我国产业体系的影响正在持续深化
从历史经验来看，历次产业革命通常都始于一些核心产业，这些产业通过引入新技术生产新产品。随后，这种变革通过与其紧密相连产业的互动而逐渐扩散，形成高度协同并具有强烈正向反馈效应的产业集群，进而被越来越多的产业及其市场主体所采纳。当前，人工智能驱动的新一轮科技革命和产业变革的力量将不亚于之前的历次产业革命，其对产业体系的影响也将颇为深远。习近平总书记指出：“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代。”作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能亦能影响当今及未来一段时期的产业现代化水平。从发展阶段来看，人工智能已加速从科技向产业跃迁，且我国在产业应用方面具有较强的比较优势。近年来，我国在人工智能技术不断取得突破、设备设施日益完善、经济社会需求持续增强的拉动下，智能产业异军突起、传统产业加快赋能、实体经济和人工智能深度融合交相辉映，科技创新呈现出明显的应用驱动特征。
一方面，智能产业形成“头雁”效应。习近平总书记指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”恰如从计算机到个人电脑、从手机到智能手机的突变分别给信息化和数字化产业带来历史机遇，当前人工智能技术产业化进程加速，智能产业日益替代数字企业成为产业发展的引领者。由于人工智能技术具有颠覆性、创新性和强大自生成性等特征，它将自发地形成独特的产业体系。类似于数字产业化，人工智能技术领域本身的产业化也是集群式发展的，包括智能算力中心建设、芯片制造、计算能力强化、算法大模型及产业链、数据中心及数据训练、应用软件开发等核心产业，在规模上必然出现一定的集聚效应。而且，人工智能技术具有通用性并呈现出蔓延式发展序列，使其形成了系统性的、相互依赖的伞状产业体系。2024年，中国人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率，产业链覆盖芯片、算力、数据、平台、应用等各相关环节。
另一方面，传统产业享有“人工智能+”赋能效应。应当说，智能产业是距离人工智能前沿技术较近的产业，可以不断形成革命性技术并将其产业化；而传统产业则在智能产业之后加快技术追赶，特别是那些与智能产业的关联度、协同性及产业链配套密切相关的产业。换言之，人工智能可以在传统产业链中嵌入新的智能化服务，并为链上企业提供数据采集和分析服务，提高链上各类资源的配置效率，帮助链上企业提升业务贯通和协同能力，提高全链条、全社会生产效率。而且，作为一项通用技术，人工智能正在扩展传统产业生态系统的边界，为其在智能时代背景下的持续发展开辟了新路径。当前，无论是智能汽车领域的辅助驾驶、金融领域的智能风控，抑或是医疗行业的辅助诊断，传统产业在人工智能的赋能下迸发出新的活力，产业边界持续突围、产业生态日趋扩大。
与此同时，“实智融合”将不断走深走实。比起传统信息技术，新一代信息技术在对产业的扩散、渗透和外溢方面，表现得更为突出，由此带来的产业融合也更加深入，并在很大程度上形成一种数字化、网络化、智能化的产业发展形态。相比较而言，数字技术的应用路径主要是将一些交易或流通环节信息化、数字化、平台化，必然出现产业数字化滞后于数字产业化、制造业数字化滞后于服务业数字化的结果；而智能技术则相对更偏向于制造业以及生产性服务业，促进服务型制造发展，从而加快对实体经济的渗透。从生产设备或工具层面来看，智能机器是智能技术融入制造业的典型领域。实际上，制造业与人工智能技术结合较为紧密，工业机器人开发的历史相对悠久，其应用场景业已包罗万象。2025年上半年，人形机器人训练场等落地运营，开源550多万条训练数据，加快在多领域应用，工业机器人、服务机器人的产量同比分别增长35.6%和25.5%。从生产过程来看，智能技术在智能制造和定制化生产方面表现愈发突出。凭借智能制造技术，制造商能迅速响应消费者的个性化需求，灵活调整设计方案，实现小批量甚至单件产品的高效生产，满足市场的多样化需求。目前，中国已培育421家国家级智能制造示范工厂，并在工业制造、能源电力、智能网联汽车等重点行业加快人工智能应用。此外，从生产辅助系统来看，新材料开发、供应链管理、库存管理等领域也在不断加强对智能技术的应用。
2.为人工智能形塑现代化产业体系创造良好条件
从产业发展规律来看，科技革命到产业变革并非一帆风顺，需要依赖一定的经济社会条件。技术决定了现代化水平的上限，以及产业组织和社会规则的演化方向，但不一定带来现代化的结果。智能技术革命到产业变革能否顺利推进，依赖于数据、设备设施、市场化、社会规则等因素，只有在这些方面积极作为，才能有效推动人工智能技术的产业化落地及现代化产业体系的形成。
创新利用数据要素，为智能技术创新和产业发展提供动力。习近平总书记指出：“谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。”可以说，智能技术创新的核心在于数据采集、处理及算法学习，这标志着它与工业创新的显著区别。人工智能属于数据科学，相较于实验科学、理论科学、计算科学，数据科学强调利用仪器收集或仿真计算产生的大量数据进行分析与知识提取，更加突出数据在发现规律和形成理论中的作用。实际上，自动驾驶、可穿戴设备、智能机器人等都具有典型的数据密集型特征。因此，应进一步支持建设人工智能领域基础数据库和专题数据库，扩大面向人工智能应用的公共数据供给范围，鼓励引导相关主体开展高质量数据的采集、存储、交易及其与人工智能技术的协同研发，服务算法设计、模型训练、产品验证、场景应用等实际需求。
提高设备设施智能化，为智能技术产业化发展提供基础条件。生产设备设施的更新换代是新技术走出实验室、在企业厂房落地投产的重要前提。人工智能技术及其相关产业发展中，涉及从传感器等小型设备到道路交通等大型基础设施的智能化改造，以及算力中心、数据交易中心、卫星、光纤电缆等智能化基础设施的新建或升级。尤其是由于技术的通用性、相应设备设施的弹性以及组织的灵活性，使得人工智能技术革命引入生产领域变得相对容易，换言之，其投资乘数效应更大，对社会发展的基础支撑作用更显著。因此，要进一步加快智能化设备设施的研发创新，突破芯片、GPU等领域的技术难题，并加快相关技术及其设备设施在各行业的低成本应用普及。
充分发挥市场需求牵引作用，为智能技术规模化扩大再生产提供商业支撑。产业革命往往涉及上下游产业的配合，一项技术不可能孤零零地突然冒出来，它能够被大规模采用，一定是理顺了上下游产业链关系。技术通过市场化才能转变为规模化的产业，这一市场化过程并非依赖于传统产业的既有需求，而是更多地受到新技术和新产品所激发的新兴市场需求驱动。其中，企业作为市场响应主体，能够在动态市场环境中进行资源配置优化与战略调适，依据新出现的需求信号调整其创新投入方向与产品结构，实现对新兴市场的适应与拓展。因此，要加快推进人工智能技术较成熟、产业关联度较高和协同性较强、已有数据积累量较大的重点产业发展，如工业机器人、自动驾驶汽车、低空经济等，发挥市场需求牵引作用，使之与智能产业形成互相支撑的网状体系。
建立相应制度规范，为智能技术创新和现代化产业体系建设创造条件。根据“技术—经济”范式理论，社会规则的演进是促进“技术”到“经济”范式转化的重要内涵。这与马克思主义的经典论断是一致的，即生产关系对生产力具有能动作用。所以，社会规则对新技术愈是包容审慎，愈是适合人工智能发展需要，愈能推动产业现代化发展。因此，要积极建立适合人工智能发展并赋能现代化产业体系建设的制度体系，进一步优化服务，不断提升市场活力。
（作者：刘 诚，系中国社会科学院习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员、财经战略研究院研究员）