国外AI立法如何平衡创新与风险？

以下是对国外主要国家和地区AI立法情况的梳理，分为“综合性立法”、“重点领域立法”和“行业/公司自律”三个层面,并附上趋势分析和总结。

综合性立法框架

这是目前全球AI立法的核心和前沿,旨在为整个AI生态系统设定一套全面的基本规则。

欧盟：全球最全面的AI监管框架

欧盟是全球AI立法的先行者，其立法理念是基于“风险分级”的监管，即根据AI应用可能带来的风险程度,采取不同强度的监管措施。

• 核心文件：《人工智能法案》
  • 立法理念： “风险为本”（Risk-Based Approach），将AI应用分为四个风险等级：
    1. 不可接受的风险: 明确禁止，利用AI进行社会评分（用于决定社会地位）、操纵人类行为以造成伤害的“潜意识”技术、实时生物识别监控（在公共场所，有例外）等。
    2. 高风险: 严格监管，这类AI系统如果失效，会对安全、健康、基本权利等造成严重损害，包括：
       • 关键基础设施（如交通、能源）。
       • 产品安全（如机械、玩具）。
       • 就业、教育、准入服务（如招聘、大学录取、信贷评分）。
       • 执法（如犯罪预测、评分）。
       • 移民管理（如边境控制、签证审核）。
       • 司法行政（如风险评估）。
       • 高风险AI系统必须满足严格的透明度、数据治理、准确性和人工监督要求,并进行合格评估。
    3. 有限风险: 要求履行透明度义务，聊天机器人必须声明自己是AI；生成式AI（如ChatGPT）必须披露其内容是由AI生成的,并防止生成非法内容。
    4. 最小风险: 基本不受监管，鼓励创新，AI在垃圾邮件过滤、视频游戏或AI驱动的推荐算法中的应用。
  • 现状： 《人工智能法案》已于2025年6月14日正式通过，预计将在未来几个月内分阶段生效，它将成为全球首个全面监管AI的“横向”法律,具有极强的示范效应。

美国：基于“创新优先”的碎片化监管

美国的立法思路与欧盟截然不同，更倾向于鼓励创新，避免过早的、过于严苛的联邦监管，美国缺乏统一的联邦AI法案，但通过行政命令、立法提案和现有机构监管的组合拳来推进。

• 核心文件：
  • 《拜登政府关于安全、可靠和值得信赖的人工智能的行政命令》
    • 这是美国在AI领域的最高级别政策指导，不具法律约束力但影响力巨大，要求：
      • 安全与测试： 要求开发最强大AI模型的公司必须向政府测试其结果,并与政府共享安全测试结果。
      • 隐私保护： 推动制定保护美国人隐私的立法,并加强联邦机构的隐私保护力度。
      • 消费者和工人保护： 防止AI算法在住房、医疗保健等领域产生歧视,保护工人免受AI技术的不利影响。
      • 促进公平与公民权利： 确保AI系统在司法、医疗等领域不会加剧歧视。
      • 创新与竞争： 吸引全球AI人才,促进小企业创新。
  • 立法提案： 国会已提出数百项AI相关法案，但尚未有综合性法案成为法律，这些提案涵盖了从AI问责制、版权、联邦政府AI使用到国家安全等方方面面,反映了立法上的激烈博弈。
  • 机构监管： 美国政府机构（如FTC、FDA、EEOC）利用现有法律（如《民权法案》、《平等信贷机会法》）来监管AI应用,例如禁止AI算法中的歧视行为。

英国：轻触式监管与“原则导向”

英国脱欧后，正在走一条不同于欧盟的“监管沙盒”和“原则导向”的路线。

• 核心文件：《人工智能监管白皮书》
  • 立法理念： 不设立新的AI监管机构，而是由现有监管机构（如金融行为监管局FCA、信息委员会办公室ICO）根据各自领域的具体情况，采取“比例原则”和“风险为本”的方法来监管AI。
  • 核心原则： 提出了五条跨领域原则，供监管机构参考：
    1. 安全、安保和稳健。
    2. 适当透明度和可解释性。
    3. 公平性。
    4. 问责制。
    5. 可解释性。
  • 特点： 强调监管的灵活性，避免扼杀创新，为企业提供确定性,英国政府计划在2025年之前对这些原则的实施情况进行评估。

其他国家

• 加拿大： 发布了《人工智能与数据法案》，作为《数字宪章 Implementation Act》的一部分，重点监管对个人有“重大不利影响”的AI系统,强调透明度和问责制。
• 新加坡： 推出了《人工智能治理实践指南》（如“模型治理框架”和“可验证AI框架”），强调“以人为本、价值驱动”的原则，采用软法形式,鼓励企业自愿遵守。
• 日本： 采取了相对宽松的监管态度，旨在成为AI创新中心，2025年，日本内阁通过了《生成式AI开发与使用指南》，要求企业在使用生成式AI时进行信息披露、防止滥用,并建立响应机制。

重点领域的立法

除了综合性框架,各国也在AI应用的具体领域进行立法。

1. 生成式AI：

   • 欧盟： 《AI法案》将生成式AI（如ChatGPT）定义为“有限风险”，要求其遵守透明度义务（披露AI身份）和版权保护义务（训练数据需披露，并尊重版权）。
   • 意大利： 在ChatGPT爆发初期，曾以数据保护为由短暂封禁，并要求OpenAI进行整改,这反映了各国对数据安全和内容合规的高度关注。
   • 中国： 2025年8月实施的《生成式人工智能服务管理暂行办法》是全球首个专门针对生成式AI的强制性法规，要求服务提供者进行安全评估、对生成内容进行标识,并强调符合社会主义核心价值观。

2. 面部识别与生物识别技术：

   • 欧盟： 《AI法案》原则上禁止在公共场所使用“实时”远程生物识别系统（如人脸识别）,但在特定严重犯罪调查等情况下允许例外。
   • 美国： 没有联邦层面的禁令，但城市层面（如旧金山、波士顿）已通过法律，禁止政府使用面部识别技术,国会有相关提案在讨论中。

3. AI与版权：

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 全球趋势： 这是当前的热点争议，主要问题包括：AI训练数据是否构成“合理使用”？AI生成内容的版权归谁？
   • 美国： 美国版权局已裁定，纯AI生成的作品不受版权保护,但由人类AI协作创作的作品可以申请版权。
   • 日本： 2025年修改版权法，允许在非商业目的下使用受版权保护的作品来训练AI,为AI发展扫清了障碍。

行业与公司自律

立法之外,行业自律和公司承诺也扮演着重要角色。

• 美国白宫自愿承诺： 2025年，白宫与OpenAI、Google、Microsoft、Anthropic等主要AI公司达成自愿承诺，承诺在产品发布前进行安全测试、为生成式AI添加水印、分享AI安全研究等。
• 欧盟《人工智能法案》的影响： 欧盟的立法压力也促使全球科技巨头采取更严格的内部治理措施,因为他们的产品一旦进入欧盟市场就必须遵守欧盟标准。

趋势分析与总结

1. 从“无”到“有”，全球立法进入快车道： 全球AI监管已从讨论阶段全面进入立法和实施阶段,未来几年将是各国法规落地和磨合的关键时期。

2. 两大监管模式的博弈：

   • 欧盟模式（“布鲁塞尔效应”）： 强调权利保护、风险分级和严格监管，追求“可信赖AI”，其标准可能成为事实上的全球标准,影响其他国家的立法和企业的全球产品策略。
   • 美国模式： 强调创新驱动、市场主导和灵活监管,更关注AI的经济和国家安全利益。

3. 从“技术中立”到“场景规制”： 立法越来越关注AI的应用场景和潜在影响，而不是技术本身,对高风险场景的严格监管已成为共识。

4. 监管与创新的平衡是核心挑战： 所有国家都在努力寻找既能防范风险（如偏见、滥用、失业），又能不扼杀技术进步和经济活力的平衡点,过于严苛的监管可能导致创新外流。

5. 国际合作与竞争并存： 各国在AI治理上进行合作（如G7、OECD的讨论），同时也存在激烈的竞争，都想在未来的AI产业格局中占据主导地位，这导致全球AI治理规则可能走向“碎片化”。

国外的AI立法呈现出“欧盟领跑、美国跟进、各国探索”的态势。 欧盟的《人工智能法案》为全球树立了标杆，而美国则通过行政命令和现有法律体系进行灵活应对，对于企业和个人而言，密切关注这些动态，特别是欧盟法规的落地,将是未来合规和发展的关键。

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