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全球AI治理的政治制度基础、治理逻辑、立法结构和治理工具

梳理全球AI治理的三条主路径，比较不同政治制度下的治理逻辑、立法结构与工具组合，并聚焦生成式AI、深度合成与算法透明度的差异化监管。

2026/01/20 29 分钟阅读
全球治理AI政策立法结构治理工具比较研究

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人工智能（AI）的飞速发展引发了全球范围内对AI治理的高度关注，各国纷纷探索适合自身国情的治理模式。在2024年至2025年间，欧盟、美国、中国等主要经济体以及国际组织相继推出了新的AI法规和政策框架，预示着全球AI治理进入关键阶段。

总体来看，当前全球出现了几种主要的AI治理路径：一是以框架原则为导向的软性治理模式，二是通过统一立法实施全面监管的模式，三是针对分领域重点场景进行强力监管的模式。

本文将深入解读这三种治理路径的政治制度基础、治理逻辑、立法技术结构与具体治理工具，并对各国在生成式AI、深度合成（deepfake）以及算法透明度与责任机制方面的异同进行对比分析。在保证信息密度的同时，力求语言平实易懂，帮助AI从业者和政策观察者全面理解全球AI治理的新格局。

三种全球AI治理路径

各国在社会文化、法律传统和科技发展阶段方面存在差异，因此在AI治理上呈现出不同的逻辑导向和立法模式。总体而言，可以概括为三种主要路径：

  • 框架/原则导向型（软法先行）：通过发布原则、指南等非强制性手段引导AI发展和治理。
  • 统一立法型（综合立法）：制定专门的AI法律，对AI进行统一、垂直的全面规制。
  • 分领域强监管型（场景化立法）：针对特定应用场景或行业领域制定专项法规，辅以强力执法。

需要说明的是，一国的治理实践往往不是单一模式的纯粹体现，而是可能几种路径交叉融合。下文分别对上述三种路径进行分析，并穿插2024–2025年各国及国际组织的新法规或政策实例加以说明。

1. 框架原则导向型：软法优先的灵活治理

政治制度基础与治理逻辑：框架原则导向型路径通常出现于重视市场活力和技术创新的国家。这些国家的政策文化倾向于信任市场力量，强调企业自律，政府在早期更多扮演指导者而非强制监管者的角色。政治上往往是法治成熟的开放经济体，对于新兴技术采取审慎包容的态度，优先促进发展、避免过度干预。这体现出“技术发展导向”的治理逻辑：希望通过宽松环境保持本国在AI领域的创新领先，同时逐步探索必要的安全规范。

立法技术结构：*此路径下通常*不急于出台严格的AI专门法律，而是以“软法”（Soft Law）为先导。软法指不具有国家强制力的规范，如战略规划、伦理准则、行业指南等，与之相对的是具备约束力的“硬法”。采用软法优先意味着政府主要通过发布非约束性的原则框架、指导意见，鼓励行业根据指南自我管理，在必要时再考虑立法介入。这类模式立法技术上具备灵活调整的特点：政策文件可以较快出台和修订，以跟上技术演进节奏。

**治理工具与实践：**框架原则型治理运用了多种非强制性工具：

  • 伦理原则与指导准则：通过高层发布AI伦理原则或治理框架，为行业确立愿景和底线。例如，联合国教科文组织在2021年发布《AI伦理准则》，经济合作与发展组织（OECD）制定了促进可信任AI的原则，各国纷纷表示遵守以确保AI“值得信赖、尊重人权和民主价值观”。日本早在2019年就提出《AI指导原则》，并在此后更新指导方针，引导企业预防风险、鼓励自律。
  • 政府战略与标准指引：出台国家AI战略、政府白皮书等顶层设计文件。如英国在2023年3月发布了《促进创新的AI监管方式》白皮书，提出灵活“比例监管”的五项原则，使英国走在美欧之外的“第三条道路”，希望成为“基础AI企业的最佳根据地”。新加坡发布模型AI治理框架并建立“AI Verify”体系，为企业提供算法测试标准。2024年5月，新加坡的AI Verify基金会还发布了《生成式人工智能治理模型框架》，从问责、数据、可信研发与部署、事件报告、测试与保障、安全、内容溯源等九个维度提出治理标准。
  • 行业自律与自愿承诺：*政府鼓励并促成行业自律措施。典型如美国白宫在2023年7月召集OpenAI、谷歌等7家AI头部公司发布*自愿承诺，企业承诺加强AI安全措施（如对AI模型进行红队测试、水印标识合成内容等），以强化行业自我监管意识。这种做法在没有立法约束力的同时，通过公共承诺的形式提升了企业责任感。
  • **监管沙盒（Sandbox）：**在法律框架未明晰前，通过沙盒机制允许AI产品在受控环境中测试。英国金融行为监管局等机构已运用“监管沙盒”帮助金融AI创新在可控条件下试验。此举在框架治理模式下是一种平衡风险与创新的工具，先试点后规范。

典型实例：*框架原则型路径的代表包括*美国、英国、新加坡等。美国联邦层面迄今没有综合性AI法律，更多是通过总统行政令、联邦指南来体现治理意图。例如，拜登政府于2022年发布了《AI权利法案蓝图》（政策建议）和《国家安全中的AI治理框架》（2023年)，到2023年10月又签署了首项AI安全行政令（详见后文），这些文件本身不直接创造硬性义务，但为各机构和行业确立了原则指引。英国选择不立“AI法案”，而由现有监管机构依据灵活原则各施其职，并于2023年11月举办全球AI安全峰会（布莱切利公园峰会），发布《布莱切利宣言》凝聚各国对AI基础安全共识。新加坡则自2019年起推出**《AI治理和道德指南》**等系列软法文件，2022年开源了AI验证工具包“AI Verify”，并在2023-2024年继续完善软性治理框架。

*这种软法优先的模式具有*敏捷性和包容性。优点在于政府角色灵活，不束缚新技术手脚，能够边发展边调整治理措施。对于AI从业者来说，这种环境鼓励创新试错，降低了合规负担。然而，其不足在于法律强制力缺失，当行业自律不足或市场失灵时，可能出现监管真空和风险外部化问题。因而我们观察到一些采取软法路径的国家也在密切关注风险动态，逐步强化治理：例如美国虽然宽松，但其监管机构（如FTC、FDA等）已表态会严查AI引发的欺诈、歧视等行为；2023年后美国国会也提出多项关于AI问责和安全的法案（尚未通过）。总体而言，框架原则型路径为AI治理提供了一个循序渐进的思路，以非强制手段先行，视情况再转向硬法约束。

2. 统一立法型：全面立法的强监管路径

政治制度基础与治理逻辑：*统一立法模式往往出现在*注重安全和权利保护、具有完善立法机制的国家或地区。此类地区通常对新技术可能带来的安全和伦理风险高度敏感，倾向以预防性、系统性的方式加以规范。政治上，立法机关和监管者有意通过一部综合法律来确立AI治理的权威框架。在国际数字竞争中，这也被视为一种确立规则领导力的途径——欧盟即是典型例子。欧盟自身数字产业实力不及美中，但凭借严格立法输出治理规则，意在维护“数字主权”，对跨国科技公司实施有效监管。这种逻辑体现为“安全规制导向”：即宁可先立规矩防范风险，再让产业在规则下发展，以确保AI向善、安全可控。

立法技术结构：*统一立法模式的核心是在*单一法律中覆盖AI治理的主要方面。立法技术上具有全面性和体系性的特点，包括明确AI的法律定义、适用范围、主管机构、风险分类、合规义务以及法律责任等。一部统一的AI法案通常采取风险分级监管框架：根据AI系统可能造成的危害程度，将其划分为不同风险等级，逐级设定监管强度。例如，欧盟《人工智能法案》（AI Act）将AI系统分为四类：不可接受风险（直接禁止)、高风险（严格监管)、有限风险（一般约束)和最低风险（鼓励自律)。这种立法技术方案保证了法律对AI应用“广覆盖、分层次”，既避免一刀切，又提供明确的遵循标准。

在立法效力上，统一立法属于硬法，具有法律强制力。一旦通过立法程序，这类法规对政府、企业和相关主体均具有约束力，违法将面临严厉处罚。例如欧盟AI法案就规定了最高可达年营业额6%的巨额罚款上限，以确保法律具有震慑力（类似于GDPR的处罚机制）。

治理工具与实践：统一立法型路径下，治理工具往往内嵌在法律条文和配套机制中，包括但不限于：

  • 明确定义和禁止清单：*法律首先明确AI系统的定义范围，然后规定*禁止事项清单。欧盟AI法案中率先禁止了数类被视为不可接受风险的AI应用，例如通过潜意识手段操纵人类、社会评分以及实时远程生物识别（公共场所人脸识别）等。这些禁令奠定了AI应用的“红线”。
  • 高风险系统许可与备案：*对判定为高风险的AI，法律要求开发者或部署者遵守*准入前审查程序，包括风险评估、符合性测试与认证。欧盟规定高风险AI系统在投放前需通过合格评估并取得CE合格标识，相关信息需录入欧盟数据库备案，供监管机构监督。一些国家如韩国也在其《AI基本法案》（2023年《人工智能发展和建立信任法》）中要求境外提供高风险AI服务的厂商在本国设立代表并履行合规义务。
  • 分责机制：*统一立法通常建立*责任分配体系。例如，欧盟AI法案区分了提供者、部署者、进口商、分销商等角色，分别规定其在生命周期中的责任义务（如提供者须确保模型训练数据治理、记录保存和透明解释等）。这样在出现AI事故或侵权时，可以明确追责主体，保障受害人救济权利。此外，欧盟还同步提出《AI责任指令》和修改产品责任指令，以解决因AI技术导致损害的举证责任和赔偿问题，强化问责与追偿机制。
  • 合规标准与评估：*为辅助法律实施，监管者会制定技术标准和指南细则。例如欧盟将出台协调标准，指导高风险AI如何满足安全、透明等要求，并成立*欧洲人工智能办公室协调各成员国执法。统一立法模式也常鼓励监管沙盒试点，在法律框架下允许企业在监管机构监督下测试创新AI应用，从而在硬法之外保留一定灵活度（欧盟AI法案就包含支持成员国建立AI沙盒的条款）。

典型实例：*欧盟是*统一立法型的代表。其《人工智能法案》从2021年提案到2023年底达成最终协议，预计于2024年正式颁布，成为全球首部全面规范AI的法律。法案采用风险分级方式细化监管规则，对不可接受风险的应用实施禁止，对高风险AI设定严格合规要求，包括数据治理、技术文档、透明度、AI生成内容标识义务等。例如，根据欧洲议会在2023年6月通过的版本，生成式AI系统必须标识其生成的内容，涉选举影响的AI被归为高风险。2024年7月欧盟正式发布AI法案文本，标志着欧盟在AI整体监管方面走在前列。

欧盟之外，加拿大也在推进类似的综合立法——《人工智能和数据法案（AIDA）》旨在建立AI系统分级、影响评估和罚则机制（截至2025年仍在立法程序中）。越南则于2025年12月颁布了《人工智能法》，成为亚洲首个AI综合立法国家。该法采用风险分级+促进发展的框架立法技术，对高风险、低风险AI分别设置监管要求，并引入受控沙盒和国家AI基金等工具，在安全与创新间寻求平衡。这些实践表明，统一立法正成为一股全球趋势——越来越多国家意识到通过一部综合性法律来规范AI的重要性。当然，各国立法内容会有侧重：欧盟模式偏重伦理和安全，而一些后续效仿者（如越南、韩国）则尝试在借鉴欧盟的同时，降低部分义务强度并强化对创新的激励。

*统一立法路径的优势在于*系统性和权威性：一次立法即可为AI治理提供清晰完备的法律框架，增强法律确定性和国际影响力。对于企业而言，清楚了解何种应用属高风险、需履行哪些合规义务，有利于预先规范研发方向。该模式也彰显了政府保护公众权益和防范风险的决心。然而，其挑战在于立法周期相对漫长，法律内容难免滞后于技术演进；且法规过严可能被诟病为扼杀创新（欧盟即受到过“监管过度”的争论）。为此，一些统一立法往往设计动态更新和豁免机制（如授权监管部门通过附属法规及时调整高风险清单、提供沙盒和试点豁免等），以提高适应性。总体而言，统一立法型路径体现了“先立规、后发展”的治理哲学，以法律硬约束确保AI沿着可信安全的轨道前进。

3. 分领域强监管型：重点场景专项规制

政治制度基础与治理逻辑：*分领域强监管模式多出现于*行政主导型治理体系或联邦制国家的部门监管实践中。其特征是在缺少统一AI基本法的情况下，由各主管机关针对特定高风险领域或应用场景出台专项法规和规章，并通过强力执法确保落地。此路径的治理逻辑是问题导向、快速响应：哪里出现了AI新应用引发的突出问题，就优先在哪里制定规则加以约束，做到“小切口、快出台”。这种模式特别强调执行力度，以及时防控风险蔓延。例如，一些国家在面部识别、深度伪造等单一技术领域实施禁令或许可证制度，就是典型的场景监管思路。

立法技术结构：*分领域模式下，立法活动通常表现为*部门规章、行业规范或对现行法律的修订补充。它不同于统一立法的全面覆盖，而是碎片化、渐进式地构建规则体系。立法技术上灵活机动，往往以行政权力为依托：监管机构在授权范围内制定技术标准、管理办法等，对某类AI应用设定准入条件和运行规范。这种模式的优点是在法律层面“ 小快灵 ”——规则推出速度快，针对性强，可及时填补监管空白；但缺点是规则可能缺乏统一性，不同行业标准不一致，企业需应对多头监管。

治理工具与实践：*由于是面向具体场景，所采用的治理工具也具有*针对性，常见的包括：

  • 许可准入与备案：*对特定AI服务实行许可或备案管理。例如*中国针对生成式AI服务推出了事前管理措施：2023年《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求向公众提供生成式AI服务的企业需履行算法备案、安全评估等程序，特别是涉及可能影响舆论的模型需通过国家网信部门的安全审查后方可上线。又如中国更早的《推荐算法规制》和《深度合成管理规定》也要求相关算法在主管部门备案，以便监管机关掌握底数。
  • “禁止清单”及内容审查：*在具体领域明确*禁止行为，强化内容监管。例如中国规定生成式AI不得生成违法有害信息，并设立涵盖政治、暴力、谣言等方面的禁止内容清单；《深度合成规定》禁止利用AI生成虚假新闻或借深度伪造侵犯他人权益。美国一些州也有针对性禁令，如伊利诺伊和德克萨斯分别立法禁止未经同意使用AI生成他人逼真影像用于选举或色情等用途。此类禁令为特定风险场景划定法律红线。
  • 标签与透明度义务：*要求在特定AI应用中*提示和标识，提高透明度和可辨识性。比如中国《深度合成规定》要求AI生成的合成影像必须显著标识为算法合成。欧盟AI法案也将强制要求AI生成内容（如deepfake）添加标识（除非出于艺术等豁免情形）。再如美国联邦贸易委员会（FTC）指导企业不得用AI隐瞒广告意图，要求透明告知消费者。这些规定旨在赋能用户识别AI产出，防范欺骗。
  • 责任认定与追责：*在分领域规制中，法律会明确AI服务提供者在该领域的责任。如中国生成式AI办法强调提供者需对输出内容的合法性负责，若出现侵权或安全问题需承担相应法律责任。美国则通过执法实践表明，即便没有AI专法，也会用*现有法律追责，如利用反欺诈、反歧视等法律框架对涉AI违规行为执法（FTC曾警告禁止“不负责任的AI”商业行为）。这种通过其他法律“借法执法”的方式体现了融合立法的特征。
  • 行业标准和技术指南：监管机构针对具体AI技术发布指南细则，方便企业遵循。例如美国食品药品监督管理局（FDA）发布医疗AI算法的批准指导原则、交通监管部门制定自动驾驶测试标准等。这些工具虽非立法但具有准约束力，为特定行业AI应用设定准绳。

典型实例：*中国是*分领域强监管模式的突出代表。一方面，中国尚未颁布统一的AI基本法，但另一方面，中国近年密集出台了一系列部门规章和规范性文件来监管AI关键环节，形成了“小切口、全链条”的治理体系。例如：

  • 2022年生效的《互联网信息服务算法推荐管理规定》，聚焦推荐算法领域，要求算法提供者备案、公开算法基本原理、保障公平且不得妨碍社会秩序等。
  • 2023年1月起施行的《深度合成管理规定》，专门规范深度伪造技术应用，要求内容标识、用户实名、信用评估以及建立辟谣机制等。
  • 2023年8月实施的《生成式人工智能服务暂行办法》，是全球首部针对生成式AI服务的行政规章，从数据来源合规、算法偏见消除、内容安全审核、个人信息保护等方面对ChatGPT类服务提出具体义务。该办法引用《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等上位法律作为依据，明确了提供者的法律责任。这一系列快速出台的措施展现出中国科技监管**“及时响应、强力执行”**的特点。

再看美国，虽然整体上没有统一AI法，但在特定领域已经有所动作，可视为场景监管的集合。例如：联邦层面通过对自动驾驶汽车、医疗AI软件分别采取现有机动车安全法和医疗器械法规进行监管；州层面立法禁止雇主滥用AI面试或禁止警察使用人脸识别等。这些零散举措反映出美国事实上也是根据需要在不同领域填补AI监管规则，只不过没有中央集权式的统一协调。另一个例子是欧盟成员国有各自领域禁令，如部分国家明令禁止执法部门使用人脸识别，这些也属分领域强监管范畴，只是在欧盟法案生效后将被统一替代。

*分领域强监管模式的*显著优点在于务实高效：针对具体问题快速建立规矩，把风险控制在萌芽阶段。例如，深度伪造技术一出现各国即纷纷出台措施要求标识，就是防止其用于大规模虚假信息的及时之举。在这样的模式下，AI治理能够紧跟技术步伐，不断通过“补丁式立法”完善规则。另外，分领域的专业监管更具针对性，执法者往往对该领域技术比较熟悉，执行效果有保障。中国在这方面的经验表明，强势监管确实可以在短期内整顿AI乱象（如清理非法深度fake视频、规范算法推荐内容导向等）。

然而，该模式的不足也不容忽视：由于缺乏统一框架，不同规则之间可能标准不一、衔接不足，甚至出现监管漏洞。同时，多头监管增加了企业合规成本——一家跨领域AI公司可能需要应对多部门的要求。在国际合作层面，分领域模式的规则输出性不如统一立法模式（统一立法往往可成为国际标准蓝本）。因此，一些国家在实践场景监管的同时，逐步考虑整合：例如中国官方研究机构也提出要在完善专项规章的同时，加快推动AI立法，将已有规定上升固化为法律。总体看，分领域强监管体现了一种**“先局部后整体”**的路径：以点带面解决燃眉之急，最终可能走向制度化整合。

生成式AI、深度合成与算法透明度

在不同治理路径下，各国对具体AI议题的监管着力点也有所差异。以下选取近年AI治理的三个焦点——生成式AI（如ChatGPT类应用）、深度合成（deepfake合成内容）和算法透明度与责任，对主要国家和地区的监管措施进行横向对比分析。

1.生成式AI监管：从鼓励创新到设红线

  • 欧盟：*欧盟将生成式AI纳入统一立法框架中进行规制。欧盟《AI法案》增设了针对*基础模型和生成式AI的条款，要求提供此类模型的开发者采取措施确保模型安全、遵守透明度义务。例如，开发基础模型需对训练数据概述、缓解偏见风险，并在生成内容时标识AI生成。欧盟还将用于影响选举的生成式AI定为高风险，强调特别管控。在法律落地前，欧盟执委会已敦促主要AI企业自愿遵守生成式AI行为准则，并计划与美国共同推动针对大型生成式模型的代码准则。此外，欧盟各国的数据保护机构也关注生成式AI对隐私的冲击（意大利曾于2023年一度下架ChatGPT以调查其合规性）。总体而言，欧盟对生成式AI采取谨慎包容态度：既支持创新（欧洲投融资支持开源大模型），又通过法律预设底线确保“AI向善”。
  • 美国：*在联邦没有专门法律的背景下，美国对生成式AI的监管主要依靠*政策引导和行业自律。2023年10月拜登总统签署的AI行政令要求对最强大的AI模型实施特别管理：开发者需向政府分享安全测试结果和关键信息，确保在训练超大模型时不危及国家安全或公共安全。该行政令还指示制定AI内容水印和鉴别标准，帮助公众识别AI生成内容，防范欺诈。除此之外，美国政府资助建立红队测试基准，由NIST制定严格红队标准对大型模型进行安全评估。在民间层面，OpenAI等公司已推出自律举措（如开放API让用户过滤不当内容，研究“可解释AI”技术等）。可以看到，美国现阶段更多通过自愿承诺+行政指导来促使生成式AI负责任发展，而非硬性限制。这与其鼓励产业领先的思路一致。但需要注意，美国部分议员已提出《生成式AI问责法案》等草案，要求对高影响力的生成式模型进行风险审核，可见未来立法介入的可能性在上升。
  • 中国：*中国对生成式AI采取了较为*全面而严格的专项规制。2023年《生成式人工智能服务管理暂行办法》是全球首个专门规范生成式AI的法规。其中要求：生成式AI服务提供者必须履行算法备案和安全评估；训练数据应合法合规，不得含侵权或违禁信息；生成内容要符合社会主义核心价值观，杜绝违法违规信息输出。办法强调提供者对模型输出负主体责任，需设置用户手动输入的过滤与审核机制，防止生成敏感内容。同时要求明显标识AI生成内容，保护个人隐私和肖像权，禁止利用生成式AI伪造新闻等。中国还通过实名制要求和投诉受理渠道，落实对生成式AI服务的监控管理。可以说，中国为ChatGPT类应用设定了明确红线和准入门槛：既要鼓励创新应用，也要确保其“不触雷”。该办法出台后，多家中国企业（如百度、讯飞等）陆续获得许可上线大模型产品，监管部门也在持续监督模型内容安全。这体现了中国模式下发展与安全并重的治理思路。

2.深度合成（Deepfake）治理：识别与禁止并举

  • 欧盟：*欧盟将深度合成视为需要高度透明的领域。在AI法案中，凡是用于生成虚假人像、声音等可能欺骗公众的AI系统，都要求*显著标识为AI生成，以防止误导。若利用深度伪造进行社会操纵或违法行为，可能被列为不可接受风险（禁止）或高风险（严格管制）。此外，欧盟已有反虚假信息行为准则（自愿协议），大平台需检测和移除恶意深度fake内容。成员国层面，法国等国计划立法要求新闻传媒如使用AI合成影像须注明出处，防止假新闻扩散。欧盟此方面监管关键词是**“透明”**：允许技术使用，但必须确保输出可被识别、可追溯，以维护信任环境。
  • 美国：*美国尚无联邦层面的deepfake专门法，但利用现有法律对恶意deepfake进行规制。一方面，涉及诽谤、欺诈的深度伪造内容可被现有*刑法、民事法惩处（例如假冒他人身份骗取钱财本就违法）。另一方面，一些州率先立法：如加州禁止在选举前传播针对政治候选人的深度fake影音（除非注明虚假）；弗吉尼亚将未经同意制作发布他人淫秽deepfake视频列为非法。2023年的联邦行政令也提到，要开发技术检测AI生成内容真实性。此外，美国国防部等资助了“深度伪造检测挑战赛”，鼓励研发自动鉴别工具。整体看，美国仍偏重技术手段和事后追惩来应对deepfake威胁，法律提前干预较少。但随着选举安全和网络欺诈担忧增加，美国国会可能推动更明确的联邦法治理深度伪造。
  • 中国：*中国在deepfake治理上走在前列，出台了*专门规章并严格执行。2022年发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》于2023年初生效，这是全球首批深度伪造监管条例。规定要求：提供深度合成服务的应用须进行登记备案；深度合成内容需以显著方式标识为合成，以防止公众误认；不得用于违法用途，包括不得利用AI换脸假冒政府或新闻机构发布信息等。同时要求服务提供者建立内容审核和辟谣机制，及时发现并处理利用深度fake制造谣言的情况。中国警方也对利用AI换脸诈骗、制作淫秽deepfake牟利等案件进行了打击。这体现出中国对deepfake采取强力监管+执法双管齐下：先有明确法规要求标识和禁止滥用，后有公安网信等部门持续打击违规行为。在技术上，中国公司也开发了水印溯源、防伪检测等工具辅助监管。可以说，中国模式为deepfake治理树立了一个“早规制、严执法”的样板。

3.算法透明度与责任机制：加强解释与问责

  • 欧盟：*欧盟在算法透明与问责上构建了较完善的制度组合。首先，*《AI法案》*对高风险AI系统要求提供详尽的技术文件和*合规申明，包括模型用途、设计说明、性能指标、数据治理等，以备监管审查。法案还赋予受影响个人一定知情权，例如与AI交互时有权获知对方是AI系统。其次，欧盟的**《数字服务法》(DSA)已生效，针对大型互联网平台的算法推荐系统提出透明度义务**：平台需向用户披露推荐算法的主要参数，并提供关闭个性化推荐的选项。这意味着无论AI模型还是内容分发算法，都不能是完全黑箱。再者，在责任追究方面，欧盟拟定的AI责任指令将降低受害者举证难度，如果AI系统出现缺陷导致损害，受害人有权从提供者处获得赔偿。这连同现行的产品责任法共同构成AI时代的民事责任框架。此外，各成员国的数据保护法和反歧视法也适用于算法决策过程（如若自动决策不当处理个人数据或造成歧视，可依GDPR和反歧视指令追责）。总体而言，欧盟以立法将算法透明和责任原则固化：高风险算法要可审计、结果要可解释，出了问题有人负责。
  • 美国：*美国目前在联邦层面*没有强制性的算法透明度法律，但通过多个途径推进问责机制。一是监管机构运用现有权力要求企业改进透明度，例如FTC根据其消费者保护职权，可以认定某些AI产品因算法不透明导致用户受误导而违法。FTC主席甚至公开警告AI公司不要散布“算法黑箱”的不负责任产品，否则将采取行动。二是个别领域立法：如纽约市生效了一项法规，要求招聘中使用AI筛选候选人的公司每年进行偏见审核并向候选人披露其使用了自动化工具。这类法规提高了关键领域算法决策的透明度和公平性。三是行业自律与标准：美国的NIST发布了AI风险管理框架(2023)和正在制定的AI治理技术标准，倡导企业在设计AI时考虑透明可解释、建立内部问责流程等。这些标准虽非强制，但被认为是未来立法的基础。问责方面，美国尚未修改法律明确AI产品责任，但已有案例显示AI输出错误信息时公司可能面临诉讼（例如因ChatGPT生成虚假有害内容，OpenAI遭到诽谤诉讼）。值得注意的是，美国法律体系下，网络平台对用户生成内容通常享有免责保护（Section 230条款），但AI模型生成的内容是否属于“用户内容”尚在法律讨论中。如果不适用免责条款，意味着生成式AI公司可能需要为AI输出承担更大责任。总的来说，美国正在通过强化执法和局部立法来改善算法透明度，但整体机制仍以事后追责为主，缺少欧盟那样事前全面的强制披露义务。
  • 中国：*中国在算法透明和责任机制上采取了*监管备案与强制合规并举的方法。一方面，针对影响舆论和公共利益的重要算法实行备案和审查制度。《算法推荐管理规定》要求提供算法服务的互联网平台向监管部门提交算法详情，包括算法类型、功能、机制说明等，以纳入监管视野。这实际上是种向政府透明的措施，确保监管者掌握关键算法的“底账”。另一方面，中国强调向用户的透明度和权益保障。例如规定平台应公示算法功能和意图，让用户了解为何收到某些推荐，并提供关闭个性化推荐的选项（如字节跳动旗下产品已上线“关闭个性化内容”开关以符合法规要求）。在深度合成、生成式AI规章中，同样要求结果标识和适度可解释，以保护公众知情权。关于责任机制，中国法规明确企业主体责任：AI产品和服务提供者必须对其算法造成的后果负责，不能因为是AI自动生成就推卸责任。如果算法在内容审核上失职导致违法信息传播，平台将受罚；又如Deepfake被用于诈骗，提供该技术的平台若未尽审核义务也可能被追究。此外，中国法律还建立了人员可干预和救济渠道：要求重要决策类AI应用中保留人工复核机制，用户有权投诉和请求解释。这与欧盟“以人为中心”的理念相通。但中国的独特之处在于强力执行：监管部门不定期检查算法备案情况，约谈违规企业并公开通报。总体而言，中国通过预先审批+过程审查+严厉处罚相结合，来确保算法运行透明可控、责任落实到位。

趋同与差异并存的全球治理图景

纵观全球，AI治理路径的选择取决于各国的制度环境和价值取向。框架原则型体现了英美等国“先发展后治理”的灵活思路，统一立法型代表以欧盟为首的“用规则驾驭技术”的全面规制，分领域强监管型则是中国等国“抓重点、防风险”的实用路线。

尽管路径不同，各国在许多核心理念上趋于一致：都强调以人为本的AI发展，都认识到需要一定的风险管控来保障安全和公正。然而，不同模式在治理重心和工具上仍存在显著差异，这种差异也反映出全球科技竞争与治理文化的多样性。

可以预见，随着生成式AI等前沿技术的演进，各国政策可能出现一定程度的收敛——软法模式的国家可能加强硬法介入（如美国逐步关注AI安全立法），而强监管模式的国家也会吸收灵活治理经验（如中国探索监管沙盒以促进创新）。

国际层面，G7、联合国等多边机制也在寻求共识，试图制定跨国行为准则和合作框架。对于AI从业者和政策研究者而言，理解这些治理路径及其背后的逻辑，有助于在快速变化的监管环境中保持合规与创新并举。

展望未来，全球AI治理将是在安全与发展之间不断寻求平衡的动态过程，各国的探索和比较将为构建负责任的AI共同体提供宝贵经验。

附录：全球 AI 治理与立法清单

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详细清单可点击下方“阅读原文”。

参考来源：

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