來源 | 法治周末報、法學學術(shù)前沿

人工智能法治研究的十大議題（2026）

2026年是人工智能技術(shù)深度迭代、應(yīng)用場景全面拓展的關(guān)鍵之年，也是人工智能法治體系加快完善、理論研究縱深推進的攻堅之年。為緊扣國家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略與法治建設(shè)需求，錨定學術(shù)研究與實務(wù)痛點，破解AI治理中的前沿法律難題，3月19日，在“探尋人工智能法治研究的真問題（第二季）”研討會上，《2026年人工智能法治研究十大議題》正式發(fā)布。

自“探尋人工智能法治研究的真問題（第一季）”發(fā)布以來，AI善治學術(shù)工作組聚焦該研究倡議，廣泛開展學術(shù)探討，組織系列碩博士論文研習，持續(xù)輸出研究成果，發(fā)布年度研究觀察。在上述體系化科研成果學術(shù)閉環(huán)的基礎(chǔ)上，2026年AI善治學術(shù)工作組再次邀請長期活躍在人工智能法治研究與產(chǎn)業(yè)實踐一線的多位專家學者，共同研究提出《人工智能法治研究十大議題（2026）》。相較于原則性、框架性、學理性討論，2026年度議題更加注重問題導向與現(xiàn)實針對性，緊密圍繞人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)最新發(fā)展而設(shè)置，全面聚焦人工智能法治領(lǐng)域核心命題、前沿難點與實踐堵點，為學界研究、實務(wù)探索與制度完善指明方向，凝聚人工智能法治建設(shè)的學術(shù)共識與實踐合力。

一、智能體的行為邊界、授權(quán)機制與競爭治理

當前智能體技術(shù)快速落地應(yīng)用，自主決策、交互執(zhí)行能力持續(xù)升級，隨之引發(fā)的行為邊界模糊、授權(quán)機制缺失、市場競爭失序等問題日益凸顯。智能體在多大程度上可以被視為中立技術(shù)工具，其行為邊界的設(shè)定、用戶授權(quán)與系統(tǒng)控制之間的責任配置，以及在智能體跨平臺、跨系統(tǒng)運行的背景下，現(xiàn)有競爭規(guī)則與監(jiān)管框架如何應(yīng)對新型市場秩序問題。此外，在智能體廣泛參與代理買賣活動中，如何認定其法律效力，如何防范其法律風險，都亟需法律作出調(diào)整與回應(yīng)。

二、人工智能擬人化互動的法律風險及回應(yīng)

隨著AI擬人化交互技術(shù)普及，虛擬陪伴、智能客服、擬人化營銷等場景不斷拓展，由此引發(fā)的人格權(quán)侵權(quán)、情感欺詐、隱私泄露、虛假承諾等法律風險持續(xù)顯現(xiàn)?，F(xiàn)行法律應(yīng)當如何建立規(guī)制框架，以防范具有現(xiàn)實危害可能性的風險；如何明確產(chǎn)品設(shè)計義務(wù)、風險提示義務(wù)或更高層級的合規(guī)要求；以及如何調(diào)整圍繞明確可預(yù)見損害和侵權(quán)行為建立的侵權(quán)責任制度，并建立有效的救濟制度體系，是本議題關(guān)注的核心內(nèi)容。

三、生成式人工智能幻覺致?lián)p風險防范與責任承擔

當前，人工智能幻覺問題的主要法律問題，已經(jīng)從生成內(nèi)容本身是否為違法不良信息，轉(zhuǎn)向錯誤信息在被用戶采信后所引發(fā)的人身、財產(chǎn)或其他損害，由信息虛假、事實錯誤、內(nèi)容失真引發(fā)的侵權(quán)、誤導決策、經(jīng)濟損失等糾紛頻發(fā)；算法輔助或代替決策行為致?lián)p也時有發(fā)生，現(xiàn)有責任認定規(guī)則難以適配。如何防范上述損害風險，發(fā)生損害應(yīng)如何歸責，是值得深入研究和探討的問題。

四、人工智能時代個人信息保護制度的結(jié)構(gòu)性沖突與制度調(diào)適

人工智能技術(shù)研發(fā)高度依賴海量個人數(shù)據(jù)支撐，與現(xiàn)行個人信息保護制度存在數(shù)據(jù)利用需求與權(quán)益保護、數(shù)據(jù)流通與安全管控等結(jié)構(gòu)性沖突。該議題聚焦AI場景下個人信息收集、使用、加工、流轉(zhuǎn)流程與個人信息保護制度的結(jié)構(gòu)性矛盾，聚焦知情同意規(guī)則優(yōu)化、敏感個人信息特殊保護、數(shù)據(jù)利用合規(guī)邊界、制度動態(tài)調(diào)適路徑等核心內(nèi)容，推動個人信息保護制度與人工智能發(fā)展需求精準適配，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值釋放與權(quán)益保護雙向共贏。

五、人機協(xié)同場景下知識產(chǎn)權(quán)等權(quán)屬與利益分配規(guī)則

人機協(xié)同創(chuàng)作、研發(fā)、生產(chǎn)等場景日益廣泛，AI生成內(nèi)容、協(xié)同創(chuàng)新成果的知識產(chǎn)權(quán)歸屬、利益分配、侵權(quán)認定等問題，成為知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的前沿難點。該議題聚焦人機協(xié)同場景下成果屬性界定、權(quán)利歸屬劃分、利益共享機制構(gòu)建，致力于探索適配人機協(xié)同模式的新型規(guī)則體系，劃定清晰權(quán)屬、制定利益分配規(guī)則，在兼顧創(chuàng)作者、AI研發(fā)方、平臺方等多方主體合法權(quán)益的同時，激發(fā)創(chuàng)新活力與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

六、前沿人工智能安全保障與極端風險防控的法治進路

隨著人工智能系統(tǒng)在模型規(guī)模、自治水平與社會嵌入深度達到前所未有的高度，可能引發(fā)的風險呈現(xiàn)出由局部性、可控風險向系統(tǒng)性、極端性風險擴展的趨勢，算法安全、數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)安全及技術(shù)濫用、失控等極端風險不容忽視。應(yīng)立足AI安全治理全局，聚焦前沿技術(shù)安全標準、風險預(yù)警機制、應(yīng)急處置流程、極端風險追責、全生命周期安全監(jiān)管等，探索法治化防控路徑，補齊AI安全治理制度短板，筑牢人工智能發(fā)展的安全底線，防范化解重大技術(shù)與社會風險。

七、人工智能產(chǎn)業(yè)政策的法治調(diào)控

當前，公共機構(gòu)持有的數(shù)據(jù)資源、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能力以及合規(guī)治理工具，正在成為支撐大模型訓練、應(yīng)用落地與風險防控的重要制度要素。本議題聚焦公共機構(gòu)持有數(shù)據(jù)用于大模型訓練的規(guī)則及機制，以及人工智能公共基礎(chǔ)設(shè)施及社會生態(tài)建設(shè)，推動產(chǎn)業(yè)政策從行政引導邁向法治調(diào)控，保障人工智能產(chǎn)業(yè)在法治軌道上高質(zhì)量發(fā)展。

八、人工智能企業(yè)出海的法律問題

隨著國際化布局加快，我國人工智能企業(yè)產(chǎn)生依賴海外市場的現(xiàn)象，可能會產(chǎn)生人工智能主權(quán)沖突等一系列問題。同時，企業(yè)出海也面臨海外市場準入、數(shù)據(jù)跨境合規(guī)、地緣法律風險等問題成為出海核心阻礙。本議題梳理全球主要市場AI監(jiān)管規(guī)則差異，研究數(shù)據(jù)跨境合規(guī)路徑、跨境糾紛解決機制、海外合規(guī)風控體系構(gòu)建，為AI企業(yè)合規(guī)出海、參與國際競爭提供法治指引，助力我國AI產(chǎn)業(yè)國際化發(fā)展。

九、人工智能技術(shù)標準、倫理準則與法律規(guī)則的體系協(xié)調(diào)

當前人工智能領(lǐng)域技術(shù)標準、倫理準則、法律規(guī)則三者存在銜接不暢、邊界模糊、效力沖突等問題，難以形成協(xié)同治理合力。上述三類規(guī)則亟需厘清規(guī)則定位、建立銜接機制，推動技術(shù)標準落地法治化、倫理準則轉(zhuǎn)化制度化；要構(gòu)建“標準+倫理+法律”三位一體的協(xié)同治理體系，實現(xiàn)剛性法律約束、柔性倫理引導、技術(shù)標準規(guī)范的有機統(tǒng)一，提升AI治理整體效能。

十、人工智能法律治理的新型工具

人工智能時代，傳統(tǒng)法律治理手段已難以適配當前技術(shù)的迭代速度與復雜特性，研發(fā)數(shù)字化、智能化、專業(yè)化的法律治理新型工具成為必然趨勢。本議題關(guān)注AI治理合規(guī)檢測工具、風險預(yù)警工具、糾紛調(diào)處工具、證據(jù)固定工具、監(jiān)管科技工具等研發(fā)與應(yīng)用，探索新型治理工具的法律定位、適用邊界、效力認定與推廣路徑，推動人工智能法律治理從傳統(tǒng)模式向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，提升AI治理的精準性、高效性與時效性，為人工智能法治建設(shè)提供技術(shù)支撐與工具保障。

本次十大議題的發(fā)布，緊扣國家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略與法治建設(shè)全局需求，全部源自行業(yè)實務(wù)痛點與學術(shù)研究前沿，兼具理論深度與實踐價值，打破了高校、科研院所、行業(yè)機構(gòu)之間的研究壁壘，形成了跨地域、跨學科、跨領(lǐng)域的協(xié)同研究格局。后續(xù)，各主辦單位將圍繞十大議題開展系列深度研究、學術(shù)研討與實務(wù)調(diào)研，持續(xù)推動人工智能法治理論創(chuàng)新、制度完善與實踐落地，為我國人工智能治理現(xiàn)代化、法治體系完善貢獻堅實力量。

AI在給人類帶來巨大紅利的同時，也向數(shù)據(jù)安全、算法權(quán)責、法律適用等法治領(lǐng)域提出挑戰(zhàn)。在這種背景下，3月19日，“探尋人工智能法治研究的真問題（第二季）”研討會順利舉辦，會議同步發(fā)布了《人工智能法治研究十大議題（2026）》。

中國政法大學法學院教授舒國瀅在研討會上表示，新修訂的網(wǎng)絡(luò)安全法已增設(shè)了AI專項條款，從國家層面上確立了發(fā)展和安全并重、創(chuàng)新與規(guī)范協(xié)同的總基調(diào)。

此次發(fā)布的十大議題均是當前AI領(lǐng)域發(fā)展的最前沿、最迫切、最具有爭議的法律難題。

“法治是人工智能健康發(fā)展的底線、邊界和保障。目前面臨日新月異的技術(shù)變革，我們需要以法治明確三大方向：

第一，要以法治來定分止爭，厘清開發(fā)者、運營者、使用者、監(jiān)管方的權(quán)利和責任，讓行為有規(guī)可依、責任可追；第二，要以法治防控風險，防范技術(shù)濫用、算法歧視和深度偽造帶來的社會風險；第三，要以法治護航創(chuàng)新，堅持發(fā)展與安全并重，為技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)升級提供穩(wěn)定可預(yù)期的制度環(huán)境?！笔鎳鵀]說。

中國政法大學人工智能法研究院院長張凌寒表示，建議業(yè)界、學界以人工智能十大議題為抓手，努力產(chǎn)出真正立足實踐、引領(lǐng)未來的富有價值的法治研究成果，既為我國人工智能善治提供理論支撐，也為全球人工智能治理貢獻中國方案、中國智慧。

《法治周末》記者了解到，《人工智能法治研究十大議題（2026）》包括：智能體的行為邊界、授權(quán)機制與競爭治理；人工智能擬人化互動的法律風險及回應(yīng)；生成式人工智能幻覺致?lián)p風險防范與責任承擔；人工智能時代個人信息保護制度的結(jié)構(gòu)性沖突與制度調(diào)適；人機協(xié)同場景下知識產(chǎn)權(quán)等權(quán)屬與利益分配規(guī)則；前沿人工智能安全保障與極端風險防控的法治進路；人工智能產(chǎn)業(yè)政策的法治調(diào)控；人工智能企業(yè)出海的法律問題；人工智能技術(shù)標準、倫理準則與法律規(guī)則的體系協(xié)調(diào)；人工智能法律治理的新型工具。

相關(guān)專家學者在發(fā)布議題的同時，也深度解讀了議題的核心內(nèi)涵、研究價值與破題方向。

據(jù)悉，本次研討會由中國政法大學人工智能法研究院、西南政法大學科技法學研究院、華東政法大學數(shù)字法治研究院、中南財經(jīng)政法大學知識產(chǎn)權(quán)研究中心、西北政法大學人工智能法治研究中心、中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟政策法規(guī)工作組、工業(yè)和信息化智慧法治工信部重點實驗室、AI善治學術(shù)工作組聯(lián)合主辦。

記者梳理了十大議題中的部分內(nèi)容，與讀者共享。

文｜《法治周末》記者 肖莎

責任編輯｜戴蕾蕾

視覺編輯 | 王雪

PART.01

智能體的行為邊界、授權(quán)機制與競爭治理

對外經(jīng)濟貿(mào)易大學教授許可透露，把智能體的行為邊界、授權(quán)機制和競爭治理作為第一個議題，因為和當前非常熱門的“養(yǎng)龍蝦”有關(guān)聯(lián)。

“OpenCLaw這么一個小小的放在我們電腦上的智能體，目前已經(jīng)成為全民熱炒的一個話題。通過這么一個小小的agent我們可以做各種各樣的事情，幫我們發(fā)消息、做決策、談合作、做風控。用戶對于agent授權(quán)的邊界在哪？agent作為一個代理人，它的行為的邊界又在哪？當它去訪問第三方的網(wǎng)站、第三方的App的時候，如果出現(xiàn)了一些錯誤的行為，那所有的責任都是由用戶來去承擔嗎？agent是不是我們所說的完全的用戶的代理人？對于這些問題，可能在實踐中有大量的需要去討論的地方?！痹S可表示，行為邊界問題、授權(quán)機制問題，人工智能體的市場競爭規(guī)則與合作生態(tài)建設(shè)問題也是無法繞開的根本性的大問題。

浙江大學數(shù)字法治研究院研究員李汶龍也談到，OpenCLaw這種智能體的出現(xiàn)，打破了現(xiàn)在的競爭生態(tài)。此前很多的應(yīng)用自成體系，在某種程度上導致數(shù)據(jù)不流通。智能體的出現(xiàn)，其實把這樣的一個圈子打破了。這一事實遠遠超出我們的預(yù)期，甚至超出整個行業(yè)的預(yù)期。在這個意義上，我們也有很多的議題需要去攻堅，以確保在新生態(tài)構(gòu)建的過程中，產(chǎn)業(yè)能夠公平有序地發(fā)展。

PART.02

人工智能擬人化互動的法律風險及回應(yīng)

“人工智能擬人化互動的法律風險及回應(yīng)”是此次活動發(fā)布的第二項議題。

中國人民公安大學法學院教授蘇宇在發(fā)布該項議題時說，人工智能不僅是提高生產(chǎn)效率的功能性工具，也在交互界面、語言表達和長期記憶等機制上實現(xiàn)了深度的擬人化互動，目的是為了提高用戶體驗，增強產(chǎn)品粘性，但這背后可能引發(fā)過度信賴、情感依賴、操縱、欺詐乃至關(guān)系替代等新型風險。有些風險具有隱蔽性、漸進性和難以量化的特征，而且實踐中已經(jīng)出現(xiàn)了一些相關(guān)案例，比如用戶聽從智能助手的建議，給陌生賬戶轉(zhuǎn)賬被騙，AI誘導青少年自殺的事件在全世界范圍內(nèi)也已發(fā)生。

“這些現(xiàn)象正是我們法律規(guī)制面臨的嶄新挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)的AI風險治理框架中，我們的目光大多聚焦在算法歧視、自動化決策的不透明或者數(shù)據(jù)權(quán)益的侵害上。然而，擬人化互動帶來的風險更為隱蔽，它作用于個體的認知防線與心理層面，可能導致用戶形成深度沉迷與過度依賴?！敝袊畔⑼ㄐ叛芯吭赫吲c經(jīng)濟研究所主任工程師程瑩補充說。

蘇宇表示，將沉迷、過度依賴等問題，轉(zhuǎn)化為法律可討論的風險類型，是構(gòu)建法律回應(yīng)機制的前提。除此以外，當前我們對生成式人工智能的主要監(jiān)管工具包括算法備案、算法透明、強制標識輸出、結(jié)果審查等，這些監(jiān)管工具能否實現(xiàn)對擬人化互動服務(wù)的有效監(jiān)管？如何規(guī)范人工智能的擬人化互動？如何更新監(jiān)管工具箱，應(yīng)對新型風險？如何針對特殊群體，構(gòu)建特殊的規(guī)制機制？既保護用戶權(quán)益，又不阻礙技術(shù)創(chuàng)新？擬人化智能體的互動邊界，應(yīng)該劃在哪里？有哪些不可忽視的倫理問題，其中哪些又必須在法律層面加以解決？

在程瑩看來，還有很多更具體的問題值得探討：如何及時發(fā)現(xiàn)和防范用戶可能面臨或制造的重大風險？如何有效防止人工智能模擬排他性的情感關(guān)系，實施情感操縱？尤其是在面向未成年人、老年人等特殊群體提供服務(wù)的場景中，擬人化互動存在哪些特殊風險？

“法律需要通過建立強制性的風險提示、動態(tài)的交互干預(yù)機制，或者制定更具針對性的產(chǎn)品設(shè)計準則，來化解擬人化互動中的風險問題。此外，我們還要調(diào)整圍繞明確的可預(yù)見損害和侵權(quán)行為建立的侵權(quán)責任制度，并建立有效的救濟制度體系?！背态撜J為，智能有溫，服務(wù)有度，期待通過討論，以法治的確定性，為人工智能的溫情脈脈劃定理性的邊界。

PART.03

生成式人工智能幻覺致?lián)p風險防范與責任承擔問題

西北政法大學人工智能法治研究中心教授楊建軍在研討會上表示，隨著生成式人工智能技術(shù)迭代升級，尤其是智能體信息工作流逐步成熟，用戶對AI輸出內(nèi)容的依賴度呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。與之對應(yīng)的，是普通用戶自主審查核驗生成內(nèi)容真實性與準確性的能力持續(xù)弱化。這一現(xiàn)實轉(zhuǎn)變，直接讓人工智能幻覺致?lián)p的法律核心矛盾發(fā)生了根本遷移。

“我們過去關(guān)注的是生成內(nèi)容本身是否違法，是否屬于不良信息。而當下更需要直面的是用戶基于合理信任采信錯誤內(nèi)容后引發(fā)的人身損害、財產(chǎn)損失乃至各類衍生風險?！睏罱ㄜ娬J為，這也讓“合理信賴標準”的界定，成為當前法律適用和風險防范的核心問題。當AI的專業(yè)性不斷逼近甚至超越普通用戶的認知時，法律層面的合理性究竟該如何界定？用戶到底能否對AI生成內(nèi)容形成合法的合理信賴？又在哪些前提下，信賴才能被認定為合理？這是我們破解后續(xù)責任認定難題的邏輯起點。

楊建軍強調(diào)，更關(guān)鍵的是，醫(yī)療診斷、法律研判、金融投資等高風險決策場景和普通日常應(yīng)用場景的風險等級天差地別。這些場景下，用戶對AI輸出的專業(yè)可信度要求極高，合理性的標準顯然不能一刀切，必須做出差異化的適配。與此同時，實踐中大量AI服務(wù)提供者都會通過免責聲明或風險提示告知用戶，生成內(nèi)容僅供參考，不能替代專業(yè)意見。這類條款能否直接作為幻覺致?lián)p后免除責任的依據(jù)，也存在巨大爭議。如果一概認定告知有效，將相對弱化平臺方的內(nèi)容管控義務(wù)；如果一概否定告知的效力，又會過度限制AI產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

“我們需要明確合理性的適用邊界，平衡用戶權(quán)益保護與產(chǎn)業(yè)發(fā)展，既不讓用戶盲目承擔AI幻覺的全部風險，也不讓合理的風險提示完全失去效力。這是本議題需要深入探討、凝聚共識的核心方向?！睏罱ㄜ娬f。

許可在討論這一議題時補充，當幻覺在技術(shù)層面上無法被消除的情況下，如何合理劃定注意義務(wù)的尺度，以及如何準確認定相關(guān)的責任方，是生成式人工智能幻覺致?lián)p的核心難題。同時應(yīng)該看到，生成式人工智能往往涉及到模型的研發(fā)者、系統(tǒng)部署的運營方、插件及工具的提供者等多個主體，各方在技術(shù)掌控能力、風險預(yù)見可能性、實際介入系統(tǒng)運營的深度上都有著明顯的差異。因此，在設(shè)計激勵相關(guān)方做好風險防范的制度安排時，必須綜合考慮不同主體的實際控制力、獲利程度、風險預(yù)見能力，細化責任邊界，既要壓實各方的風險防控責任，守住用戶的合法權(quán)益，又要為產(chǎn)業(yè)發(fā)展預(yù)留空間。

PART.04

個人信息保護制度的結(jié)構(gòu)性沖突與制度調(diào)試

關(guān)于人工智能時代的個人信息保護，程瑩在研討會上描述了這樣一個事實：人工智能的發(fā)展讓個人信息保護變得越來越難。比如，早期的AI推薦算法，只有在收集到我們的瀏覽記錄、興趣偏好等個人信息之后，才能夠為我們推薦喜歡的內(nèi)容；而現(xiàn)在爆火的智能體，為了執(zhí)行用戶的模糊指令，可能需要自主調(diào)用各類插件、跨越多個應(yīng)用，采集盡可能多的背景信息，才能夠貼合用戶需求，這在無形當中增加了個人信息濫用、泄露等風險。

“這些風險體現(xiàn)了個人信息權(quán)益保障和人工智能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展之間的張力，我們亟需在不動搖個人信息保護基本原則的前提下，結(jié)合人工智能的技術(shù)特性，對個人信息界定標準、權(quán)利實現(xiàn)路徑、責任劃分規(guī)則等作出合理解釋或制度調(diào)整?！背态摽偨Y(jié)，因此本次發(fā)布的第四項議題為“個人信息保護制度的結(jié)構(gòu)性沖突與制度調(diào)試”，在這個議題下，如下問題值得探討：人工智能大模型的訓練、部署、應(yīng)用等涉及個人信息處理活動時，應(yīng)適用的個人信息保護規(guī)則是否應(yīng)進行必要調(diào)整？如何在保障個人信息權(quán)益的同時，為人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)健康創(chuàng)新發(fā)展提供空間和彈性？

西南政法大學民商法學院教授鄭志峰補充，大模型的研發(fā)過程中需要海量數(shù)據(jù)，否則很難實現(xiàn)功能的迭代和多場景的適配，但是海量數(shù)據(jù)的利用，就可能與個人信息保護法所要求的“目的明確、范圍限定、最小必要”原則存在沖突。與此同時，微觀層面的個人信息保護規(guī)則和機制，也面臨挑戰(zhàn)。比如，個人信息的刪除權(quán)在大模型的背景下，有時很難真正實現(xiàn)，很多個人數(shù)據(jù)通過模型的訓練已經(jīng)成為數(shù)據(jù)池的一部分，很難在事后從如此龐大的數(shù)據(jù)池中找到特定的數(shù)據(jù)進行刪除。這就導致自然人的個人信息刪除權(quán)、更正權(quán)等核心權(quán)利難以有效實現(xiàn)，該如何應(yīng)對？

“這些困境都需要我們通過制度調(diào)整來解決，對現(xiàn)有的個人信息保護法及相關(guān)制度規(guī)則進行制度調(diào)試，以適配人工智能不同階段的發(fā)展需求?！编嵵痉逭f。

PART.05

人機協(xié)同場景下知識產(chǎn)權(quán)等權(quán)屬與利益分配規(guī)則

中國社會科學院大學副教授、互聯(lián)網(wǎng)法治研究中心主任劉曉春發(fā)布了第五個議題，即人機協(xié)同場景下知識產(chǎn)權(quán)等權(quán)屬與利益分配規(guī)則。

這一議題發(fā)布的背景是，人工智能越來越多地參與到了創(chuàng)作過程中。目前知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域討論的議題集中在：作品創(chuàng)作過程中，人工智能生成或參與生成的內(nèi)容能否獲得著作權(quán)保護，是否對獨創(chuàng)性產(chǎn)生實質(zhì)性影響和挑戰(zhàn)？還有一些討論涉及，如何認定權(quán)利主體，如何評價人機協(xié)同過程中人工智能模型的貢獻度，如何分配相應(yīng)的收益？

但在劉曉春看來，這個議題不僅僅是作者權(quán)益的保護問題，還涉及整個內(nèi)容產(chǎn)業(yè)、科技產(chǎn)業(yè)本身，以及在人工智能參與下的創(chuàng)新激勵和權(quán)利保護之間的平衡。“如果缺乏對相關(guān)問題的明確指引，就有可能在一定程度上抑制創(chuàng)新主體的積極性，或者抑制創(chuàng)新主體運用人工智能的積極性?！?/p>

在這個基礎(chǔ)之上，劉曉春提出了三個問題。

第一個就是，傳統(tǒng)的以人類作者或者發(fā)明人為中心的權(quán)屬認定規(guī)則是否需要調(diào)整？在人機協(xié)同的場景之下，這一規(guī)則的適用空間有多大？

目前比較常見的是簡單的人機協(xié)同，由人輸入指令、提示詞，由人工智能輸出結(jié)果。但未來人工智能會進一步融入到各種產(chǎn)業(yè)化的應(yīng)用中，這其中可能不只有一個主體，可能有多名主體，也可能有多個AI模型共同進行創(chuàng)作，因此其中涉及的具體問題（權(quán)屬認定、利益分配）值得深入研究。

第二個問題是，人工智能的利益分配與平衡問題。

隨著人工智能參與創(chuàng)造過程的復雜化，多個層次的問題會浮現(xiàn)出來。比如，人機協(xié)同創(chuàng)作中，如何明確人工智能的貢獻比例，如何平衡模型研發(fā)者、使用者、具體創(chuàng)新實施者之間的收益分配。目前這類問題大多是通過合同的方式來實現(xiàn)的，但合同之外可能會衍生出其他的爭議，這也需要我們進行進一步研究。

第三個問題是，當出現(xiàn)跨平臺的數(shù)據(jù)交互需求時，用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的權(quán)屬問題。

PART.06

前沿人工智能的安全保障與極端風險防控

中國人民大學未來法治研究院執(zhí)行院長張吉豫教授表示，科學界在反復警示前沿人工智能的安全問題，并預(yù)見隨著人工智能系統(tǒng)在模型規(guī)模、自治水平與社會嵌入深度等方面達到前所未有的高度，人工智能可能引發(fā)的風險呈現(xiàn)出由局部性、可控風險向系統(tǒng)性、極端性風險擴展的趨勢。因此，推動從以事后責任追究為中心，向以事前預(yù)防為核心的風險應(yīng)對路徑轉(zhuǎn)型，成為我們亟需回應(yīng)的突出問題。

湘潭大學法學學部副教授文禹衡從已經(jīng)出現(xiàn)的人工智能勒索、自主逃逸等極端風險出發(fā)展開探討。文禹衡表示，人工智能自我保全、自我改進、從部署環(huán)境中逃逸和嘗試影響乃至控制人類的案例數(shù)量，或?qū)⑷找嬖黾印?/strong>這種極端風險可能是技術(shù)層面的，比如AI失控、算法崩潰導致工業(yè)生產(chǎn)、交通出行等領(lǐng)域出現(xiàn)安全事故；也可能是社會層面的，比如AI被用于惡意攻擊、虛假信息傳播甚至危害國家安全。

“設(shè)想一下，如果自主決策AI被用于軍事領(lǐng)域，出現(xiàn)失控，自主發(fā)起攻擊，該如何防控？這就是我們要面對的極端風險之一?！蔽挠砗庋a充，前沿人工智能的安全保障面臨著兩個主要問題：

一是“風險不可預(yù)測”，前沿AI的技術(shù)復雜度極高，很多風險在技術(shù)研發(fā)初期無法預(yù)判，等到發(fā)現(xiàn)風險時，可能已經(jīng)造成了嚴重的損害；二是“現(xiàn)有法治體系滯后”，我們目前的安全保障法律規(guī)則，大多是針對傳統(tǒng)AI技術(shù)制定的，面對前沿AI的極端風險，缺乏有效的防控手段和法律依據(jù)。

基于此，文禹衡認為如下兩個問題值得深入探討：第一個是前沿人工智能極端風險的識別評估與法律監(jiān)管，這也是風險防控能力建設(shè)的重要環(huán)節(jié)；第二個是如何構(gòu)建前沿人工智能極端風險的多元治理體系。

文禹衡等學者前期也和相關(guān)的專家學者、產(chǎn)業(yè)代表進行了充分的討論，達成了一個共識：前沿人工智能的安全保障不能重研發(fā)、輕防控，必須建立全流程法治防控體系，從研發(fā)、測試、應(yīng)用到廢棄，每一個環(huán)節(jié)都要有明確的法律規(guī)則，防范安全風險。

關(guān)于這個議題，文禹衡認為如下問題都值得進一步深入探討：如何界定前沿人工智能的極端風險，最應(yīng)該重點防控的問題是什么？如何完善前沿人工智能安全保護的法律規(guī)則，構(gòu)建有效防控極端風險的法治體系？如何明確各方的安全責任？如何建立全流程風險防控機制？如何實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新和安全防控的協(xié)同發(fā)展，既充分保障科技創(chuàng)新的活力，又能夠通過多元手段的結(jié)合，共同守住人類文明的安全底線？

注：

AI善治學術(shù)工作組成員

張凌寒，中國政法大學人工智能法學院院長、教授、博士生導師；AI 善治學術(shù)工作組召集人，《人工智能法(學者建議稿)》起草專家組牽頭專家。

楊建軍，西北政法大學人工智能法治研究中心教授、博士生導師，《法律科學》主編，AI 善治學術(shù)工作組成員，《人工智能法(學者建議稿)》起草專家組專家。

程瑩，中國信通院政策與經(jīng)濟研究所主任工程師，中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟政策法規(guī)工作組秘書長，AI 善治學術(shù)工作組成員，《人工智能法(學者建議稿)》起草專家組專家。

趙精武，北京航空航天大學法學院副教授、院長助理，工業(yè)和信息化智慧法治工信部重點實驗室執(zhí)行主任，AI 善治學術(shù)工作組成員，《人工智能法(學者建議稿)》起草專家組專家。

鄭志峰，西南政法大學高等研究院院長，民商法學院教授、博士生導師，科技法學研究院副院長，AI 善治學術(shù)工作組成員，《人工智能法(學者建議稿)》起草專家組專家。

韓旭至，華東政法大學數(shù)字法治研究院副院長、法律學院副教授，《數(shù)字法學評論》副主編，AI 善治學術(shù)工作組成員，《人工智能法(學者建議稿)》起草專家組專家。

徐小奔，中南財經(jīng)政法大學知識產(chǎn)權(quán)學院副院長、教授，《法商研究》學科編輯，AI 善治學術(shù)工作組成員，《人工智能法(學者建議稿)》起草專家組專家。

特邀專家（按姓氏拼音排序）

戴昕，北京大學法學院長聘副教授、博士生導師、副院長。

傅宏宇，阿里研究院人工智能治理中心主任、數(shù)據(jù)經(jīng)濟研究中心主任。

劉晗，清華大學智能法治研究院副院長，法學院長聘教授、博士生導師，

文科建設(shè)處副處長。

李汶龍，浙江大學數(shù)字法治研究院研究員。

劉曉春，中國社會科學院大學法學院副教授、互聯(lián)網(wǎng)法治研究中心主任。

齊英程，吉林大學法學院副教授、司法數(shù)據(jù)應(yīng)用研究中心研究員。

蘇宇，中國人民公安大學法學院教授、博士生導師，數(shù)據(jù)法學研究院院

長 。

邰江麗，科技集團法務(wù)副總裁、中國法學會網(wǎng)絡(luò)與信息法學研究會副會

長。

吳少卿，科技公司合規(guī)負責人，中國法學會網(wǎng)絡(luò)與信息法學研究會理事。

文禹衡，湘潭大學法學學部副教授、博士生導師。

許可，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學法學院教授、數(shù)字經(jīng)濟與法律創(chuàng)新研究中心主

任。

徐全全，百度 AI 業(yè)務(wù)法律合規(guī)負責人。

張吉豫，中國人民大學未來法治研究院執(zhí)行院長、法學院教授。

張素華，武漢大學法學院教授、博士生導師，網(wǎng)絡(luò)治理研究院數(shù)據(jù)法治

研究中心主任。

朱悅，同濟大學法學院助理教授、上海市人工智能社會治理協(xié)同創(chuàng)新中

心研究員。

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責任編輯 | 金夢洋

審核人員 | 張文碩

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