數(shù)據(jù)顯示，2025年，我國人工智能企業(yè)數(shù)量超過6000家，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)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(yè)，逐漸深入產(chǎn)品研發(fā)、質(zhì)量檢測、客戶服務(wù)等重點環(huán)節(jié)。作為引領(lǐng)新一輪科技革命的技術(shù)，人工智能正深刻重塑經(jīng)濟形態(tài)與社會治理模式。加快構(gòu)建與之相適應的法治框架，是保障其行穩(wěn)致遠的關(guān)鍵舉措。

　　從全球視野觀察，人工智能治理呈現(xiàn)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(jiān)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(jiān)管體系。美國采取創(chuàng)新導向的監(jiān)管策略，在《人工智能行政命令》中，注重通過標準化建設(shè)和行業(yè)自律推動創(chuàng)新。而我國治理路徑的特色體現(xiàn)在“發(fā)展與安全并重、創(chuàng)新與規(guī)范協(xié)同”這一理念上，創(chuàng)新探索出數(shù)據(jù)權(quán)益分配與流通利用機制，既保障了數(shù)據(jù)安全，又暢通了數(shù)據(jù)要素市場循環(huán)，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(shè)仍面臨諸多挑戰(zhàn)。在立法層面，專門性法律缺位，網(wǎng)絡(luò)安全法、數(shù)據(jù)安全法等法律之間的協(xié)調(diào)配套尚不完善。在監(jiān)管實施中，部門職責不清晰、交叉與標準不統(tǒng)一的問題依然存在，算法透明度要求與商業(yè)秘密保護之間的關(guān)系需要更好平衡。在技術(shù)治理層面，數(shù)據(jù)質(zhì)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(chǎn)權(quán)保護、跨境數(shù)據(jù)流動等領(lǐng)域，還存在規(guī)制滯后現(xiàn)象。面向“十五五”，要從多角度施策，建章立制護航人工智能產(chǎn)業(yè)。

　　在立法進程上，構(gòu)建以分級分類監(jiān)管制度為核心、以技術(shù)標準體系為支撐的規(guī)范系統(tǒng)。在監(jiān)管創(chuàng)新方面，建立跨部門協(xié)同監(jiān)管平臺，統(tǒng)一執(zhí)法標準，在自動駕駛等特定領(lǐng)域推行“監(jiān)管沙盒”機制，設(shè)立創(chuàng)新實驗區(qū)，在保障安全的前提下促進創(chuàng)新。

　　在數(shù)據(jù)治理上，突破產(chǎn)權(quán)界定難題，可構(gòu)建包括數(shù)據(jù)持有權(quán)、加工使用權(quán)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)營權(quán)在內(nèi)的綜合制度安排。建立覆蓋數(shù)據(jù)收集、使用、銷毀等全生命周期的管理機制，特別是在訓練數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)標注規(guī)范等方面建立統(tǒng)一標準。

　　在算法問責上，建立覆蓋設(shè)計、開發(fā)、部署全流程的問責機制，特別是在高風險領(lǐng)域設(shè)置強制性評估要求。引入算法影響評估制度，要求開發(fā)者在系統(tǒng)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(quán)和異議權(quán)。

　　此外，強化企業(yè)主體責任，推動倫理審查內(nèi)化為研發(fā)流程，鼓勵設(shè)立算法治理委員會。指導行業(yè)協(xié)會制定更高水平的行業(yè)準則和技術(shù)規(guī)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(diào)查等方式凝聚社會共識，確保技術(shù)發(fā)展符合公共利益。積極參與全球規(guī)則制定，推動建立公平、包容、可持續(xù)的全球人工智能治理秩序。（本文來源：經(jīng)濟日報 作者：朱寶麗）