建章立制護航人工智能產業

　　數據顯示，2025年，我國人工智能企業數量超過6000家，核心產業規模預計突破1.2萬億元。目前，人工智能應用已覆蓋鋼鐵、有色、電力、通信等重點行業，逐漸深入產品研發、質量檢測、客戶服務等重點環節。作為引領新一輪科技革命的技術，人工智能正深刻重塑經濟形態與社會治理模式。加快構建與之相適應的法治框架，是保障其行穩致遠的關鍵舉措。

　　從全球視野觀察，人工智能治理呈現出多元化思路。歐盟通過的《人工智能法案》確立了基于風險分級的監管模式，建立了禁止類、高風險類、有限風險類和最小風險類的四級監管體系。美國采取創新導向的監管策略，在《人工智能行政命令》中，注重通過標準化建設和行業自律推動創新。而我國治理路徑的特色體現在“發展與安全并重、創新與規范協同”這一理念上，創新探索出數據權益分配與流通利用機制，既保障了數據安全，又暢通了數據要素市場循環，為全球人工智能治理提供了有益借鑒。

　　也要清醒認識到，我國人工智能法治建設仍面臨諸多挑戰。在立法層面，專門性法律缺位，網絡安全法、數據安全法等法律之間的協調配套尚不完善。在監管實施中，部門職責不清晰、交叉與標準不統一的問題依然存在，算法透明度要求與商業秘密保護之間的關系需要更好平衡。在技術治理層面，數據質量參差不齊、算法偏見難以清除、責任界定模糊等問題仍待破解。此外，在知識產權保護、跨境數據流動等領域，還存在規制滯后現象。面向“十五五”，要從多角度施策，建章立制護航人工智能產業。

　　在立法進程上，構建以分級分類監管制度為核心、以技術標準體系為支撐的規范系統。在監管創新方面，建立跨部門協同監管平臺，統一執法標準，在自動駕駛等特定領域推行“監管沙盒”機制，設立創新實驗區，在保障安全的前提下促進創新。

　　在數據治理上，突破產權界定難題，可構建包括數據持有權、加工使用權和數據產品經營權在內的綜合制度安排。建立覆蓋數據收集、使用、銷毀等全生命周期的管理機制，特別是在訓練數據質量評估、數據標注規范等方面建立統一標準。

　　在算法問責上，建立覆蓋設計、開發、部署全流程的問責機制，特別是在高風險領域設置強制性評估要求。引入算法影響評估制度，要求開發者在系統部署前進行公平性、透明度、安全性評估，并賦予用戶解釋請求權和異議權。

　　此外，強化企業主體責任，推動倫理審查內化為研發流程，鼓勵設立算法治理委員會。指導行業協會制定更高水平的行業準則和技術規范，建立人工智能倫理認證體系。完善公眾參與機制，通過聽證會、專家評議、民意調查等方式凝聚社會共識，確保技術發展符合公共利益。積極參與全球規則制定，推動建立公平、包容、可持續的全球人工智能治理秩序。（本文來源：經濟日報 作者：朱寶麗）