以法治护航颠覆性技术创新

　　2023年9月，习近平总书记在考察黑龙江期间首次提出“新质生产力”概念，并在新时代推动东北全面振兴座谈会上强调，“积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业，积极培育未来产业，加快形成新质生产力，增强发展新动能。”2024年1月，习近平总书记在二十届中共中央政治局第十一次集体学习时指出，“发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点，必须继续做好创新这篇大文章，推动新质生产力加快发展。”党的二十届三中全会《决定》提出，“健全相关规则和政策，加快形成同新质生产力更相适应的生产关系，促进各类先进生产要素向发展新质生产力集聚，大幅提升全要素生产率。”新质生产力已上升为我国实现高质量发展的关键引擎，成为经济社会深层结构转型的重要制度抓手。

　　从本质上看，新质生产力以高科技、高效能、高质量为显著特征，这决定了科技创新在其生成与演进过程中的核心驱动作用。颠覆性技术作为兼具前沿性与突破性的技术形态，具备推动产业重构与模式更迭的内在潜力，应被置于发展新质生产力的关键位置。

　　2023年12月，习近平总书记在中央经济工作会议上强调，“要以科技创新推动产业创新，特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力。”党的二十届三中全会《决定》提出，“加强关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新”“引导新兴产业健康有序发展”，再次凸显颠覆性技术在未来产业战略中的核心地位。2025年3月，习近平总书记在参加十四届全国人大三次会议江苏代表团审议时强调，“科技创新和产业创新，是发展新质生产力的基本路径。”2025年4月，习近平总书记在部分省区市“十五五”时期经济社会发展座谈会上指出，“十五五”时期，必须把因地制宜发展新质生产力摆在更加突出的战略位置。

　　习近平总书记关于新质生产力的重要论述，不仅厘清了科技创新与新质生产力之间的逻辑关系，也进一步揭示了颠覆性技术的制度价值与发展意义。科技创新是发展新质生产力的核心要素，而颠覆性技术则是促进生产力发展的关键变量。新质生产力之“新”，不仅源于科学研究与技术发明的积累，更根植于通过颠覆性技术打破原有路径依赖、重构生产范式的能力。将科技成果特别是前沿技术成果高效转化并嵌入产业链条，正是推动新质生产力形成与跃迁的根本动力所在。

　　

　　

　　当前，颠覆性技术在新质生产力的发展进程中被广泛嵌入并发挥关键作用。在人工智能与机器人领域，以人工智能、区块链以及全息图等为代表的颠覆性技术快速迭代，正深刻重塑传统产业结构与生产模式，成为支撑新质生产力形成的中坚力量。在人机交互与仿生领域，情绪识别、仿生医学以及脑机接口等技术突破，已逐步进入工业制造、医疗康复与社会服务等多元场景，在提升人机协同效率和拓展智能感知边界方面展现出巨大潜能。此外，基因编辑、生物打印、3D/4D打印、自愈材料等颠覆性技术也在生物制造、个性化医疗、材料科学等领域不断取得突破，加速推动新质生产力发展。

　　然而，技术革新的跃进并不必然带来线性收益。颠覆性技术因其本身高度的非连续性和不确定性，往往伴随着复杂的法律风险与制度挑战。总体来看，可大致归类为三个环节风险：前端的数据处置风险、中端的算法运行风险，以及后端的劳动就业风险，三者构成一个相互交织的风险链条。

　　在前端数据处置环节，颠覆性技术对数据高度依赖，常涉及超大规模的数据采集与处理，易引发一系列风险。例如，在数据收集阶段，普遍存在过度采集倾向；在数据传输环节，面临敏感信息泄露等安全隐患；在数据使用过程中，易出现未经授权使用、用途变更与目的外利用等滥用问题，严重时可能侵害个人信息权和人格尊严。在中端算法运行环节，算法作为颠覆性技术的底层驱动机制，因其内在的“黑箱性”与“不可解释性”，可能演化为新型的权力表达形式，导致算法歧视、算法偏见以及算法不正义等现象。在后端劳动就业环节，随着颠覆性技术加速嵌入各类产业场景，劳动力市场正在经历深刻变革。部分岗位因自动化与智能化被技术替代，引发失业风险；新兴技术对劳动力提出更高的技能要求，易导致技术鸿沟和“就业错配”。

　　因此，颠覆性技术在赋能新质生产力发展的过程中，应以问题为导向，精准识别法律风险类型并加快制度回应，推动技术发展与法治秩序之间的良性互动。应当在法律规范层面构建与新质生产力发展相适应的规则体系，着重强化权力控制与权益保障，从而实现颠覆性技术治理的法治协同。

　　

　　

　　颠覆性技术赋能新质生产力的法律规范需回应新质生产力发展的法治需求，既确保颠覆性技术创新合法合理，打造颠覆性技术创新生态体系，又可以维护社会公平正义，保障各主体间的正当权益，促进经济社会可持续发展。相关法律规范完善应具备多维度、前瞻性和包容性。

　　立足行业特性和风险类型，构建精准化、差异化的法律规则。由于不同类型颠覆性技术在数据利用、伦理考量、制度嵌入等方面存在显著差异，法律制度不宜“一刀切”，而应以典型应用领域为单位，分层分类设置规范路径。目前，各领域的主要风险集中表现为人工智能算法的滥用问题、自动化系统的安全控制问题、数据隐私与网络安全的权利保护问题，以及基因编辑等生命科学领域的伦理边界问题等。以人工智能领域监管为例，欧盟于2024年8月1日正式施行《人工智能法案》，采取基于风险分级的治理路径，将人工智能系统划分为“不可接受风险”“高风险”“有限风险”与“最小风险”四类，并分别设定禁止、强监管、透明化与自我规制等差异化制度安排。这种以风险为中心的分级治理机制，为我国制度设计提供了参考。

　　我国应结合本国国情，构建适配性强的本土化规则体系。例如，在生成式人工智能领域，可通过发布规范性文件、行业标准或部门规章等方式，重点规范算法黑箱、歧视决策等突出问题，明确算法提供方与使用方的责任边界，设定风险分配的基本原则，提升可控性与合规性，从而实现制度回应与风险防控的统一。

　　坚持“软法先行、硬法跟进”，以柔性规则指导实践发展。软法先行已成为欧美主要国家治理新兴技术的普遍做法。例如，欧盟在正式制定《人工智能法案》《通用数据保护条例》（General 

　　Data Protection Regulation，简称GDPR）之前，先行发布了《人工智能协调计划》《人工智能伦理准则》等软法规范，确立了尊重人类尊严、防止潜在伤害、确保公平性、提升可解释性等核心治理理念。这些软法文件在法律落地之前起到方向导航和风险预判的作用，为硬法设立提供了价值支点。

　　我国也已在人工智能领域启动软法治理的本土探索。2024年2月发布的《生成式人工智能服务安全基本要求》（以下简称《基本要求》），即是一项具有代表性的技术性软法规范。《基本要求》从语料安全、模型训练、系统防护、安全评估等多个维度提出明确标准，为行业实践提供了基本遵循，也为后续立法积累了制度经验。软法的规范灵活性与技术适应性，恰恰能够弥合技术变动性与法律稳定性之间的张力，为法治调适提供过渡路径。

　　总之，构建与颠覆性技术发展相适应的法律规范体系，应以“分类治理、分级设限”为总体思路，以软硬法协同推进为实施路径，既鼓励技术创新，又强化法律约束，从而实现技术活力与制度秩序之间的有机平衡。

　　

　　

　　颠覆性技术赋能新质生产力，既加速了产业创新，也引发了权力关系的重构。前端的数据滥用和中端的算法歧视与算法权力，实质上均源于平台企业在技术开发与运营过程中基于信息不对称与技术优势所形成的权力投射。传统以国家为核心的风险治理模式，难以全面应对由平台主导的技术风险扩散。因此，应从权力控制的视角出发，重构监管逻辑，推动形成“企业治理先行、政府监管跟进”的协同治理框架。

　　企业治理先行，是指将平台企业确立为规避技术风险的首要责任主体，使其在内部制度设计与日常运行中承担前置性合规义务。颠覆性技术的风险往往来源于技术架构与系统逻辑本身，而平台企业正是算法设计者与数据控制者，理应作为风险治理的第一道防线。从实践路径看，应着力推动“外规内化”与“内规外化”双向建设。强化“外规内化”，即将国家法律规范、行业标准与伦理要求转化为企业内部的操作规程和制度文件，引导企业将公共价值嵌入技术架构，实现内部治理的制度化与法治化。通过设定合规专员制度、内部审计机制与责任倒查路径，促使平台企业将外部规范融入技术创新全过程。推动“内规外化”，即鼓励企业利用其在算法、数据和系统设计上的技术优势，主动提出内部合规承诺与行业自治规则，进而上升为可复制、可借鉴的制度经验，反哺外部规范体系的完善。

　　同时，还应在合规义务中明确风险评估和应对机制。平台企业应围绕高风险技术场景，如人工智能决策系统、自动驾驶平台、生命技术工具等，建立覆盖全生命周期的风险识别、响应与整改机制。例如，在人工智能领域，应针对算法失控、黑箱运行、模型歧视等典型风险设定事前评估、事中监测与事后修复的联动机制，并明确由企业承担相应技术审计责任。而针对生物技术领域的潜在伦理风险，应在合规手册中纳入伦理审查制度与专家咨询程序，确保风险判断的合法性与科学性。

　　政府监管跟进，是指当处于第一层级的企业自我规制无法实现既定规制目标时，再由政府采取规制措施。传统全过程行为规制模式强调事前许可与事中控制，虽有利于稳定风险预期，但在面对高度动态、快速迭代的颠覆性技术时，存在响应滞后的情况，不利于颠覆性技术的创新发展。因此，应当转向跟进性监管模式，将政府监管聚焦于技术落地后的合规成效与社会影响。

　　在制度操作上，可参考欧盟《人工智能法案》采用的风险分级治理逻辑，结合我国实际，对不同技术场景按风险高低设定差异化监管标准与合规义务。对于高风险领域，例如公共安全、金融、教育等环节嵌入颠覆性技术的场景，应由监管机关设定严格的合规要求，包括技术说明、透明度报告、外部审计与应急响应预案等，确保企业在投入应用前已完成一整套风控准备。对于风险较低的技术应用，则可主要依赖企业治理与行业自律，通过简化行政流程减少不必要的合规负担，实现监管资源的精准配置。

　　跟进监管框架下，建议政府建立以评估结果为中心的正负激励机制。对合规表现优良、履责主动的企业应予以政策支持、信用加分、市场准入便利等正向激励；对违反合规义务、造成重大社会风险的企业则应依法追责，如公开惩戒、强制整顿、限制技术资格等，双管齐下构建激励与规制并重的责任闭环。通过结果导向型监管模式的推行，可有效倒逼平台企业强化合规意识，推动从被动接受规制向主动参与治理转变。

　　

　　

　　面对颠覆性技术赋能新质生产力过程中带来的用工形式和用工要求的转变，应通过法治方式保障劳动者相关权益。一是应加强职业教育体系与技能培训机制建设，提升劳动者的适应性与转型能力。颠覆性技术广泛应用往往引发岗位替代与职业分化，传统技能结构与新兴岗位需求之间的错配问题日益凸显。对此，建议通过法律手段强化政府与企业在职业培训方面的制度责任，推动建立覆盖不同行业与人群的再培训体系，助力劳动者跨越技术鸿沟，实现平稳转型。二是应以规范性文件形式明确平台企业在技术替代背景下的社会责任，防范由自动化、智能化带来的结构性失业风险。特别是在技术升级前后阶段，企业应依法承担过渡安置义务，例如提供合理的适应期、设立再就业培训计划或协助转岗安置等，从而缓冲因岗位消失所造成的社会震荡。政府则可通过财政支持、税收减免等激励手段，引导企业主动履行社会责任，推动劳动力平稳流动。三是进一步完善失业人员的社会保障制度，特别是针对“零工经济”与平台劳动者群体的权益保护。建议修订相关社会保障法规，扩大参保范围，增强流动性适应性，确保非标准劳动者享有基本社会保障、医疗保障与劳动安全保护。

　　应通过法治方式保障颠覆性技术创新发展，构建技术保护、共享与许可机制。健全专利、版权和商业秘密等法律制度，明确颠覆性技术在申请、评审和维权方面的专属路径，为技术成果提供有力保护；鼓励平台企业探索开放式创新路径，采用开源模式或组建技术联盟，在符合安全与竞争政策的前提下，推动关键技术有条件共享。

　　平台企业可通过明确接口协议、界定共享范围、规范责任义务，保障共享技术的安全可控与公平可得。同时，应探索灵活的技术许可机制，根据应用场景、用户类型和市场需求，设置免费许可、特许许可与合作开发许可等不同模式，并通过规范性文件予以制度化，合理分配技术使用成本与责任，实现技术持有方与使用方之间的利益均衡。

　　〔作者系江南大学法学院讲师，东南大学江苏省地方立法研究基地研究员。本文系中国法学会2025年度部级法学研究课题“脑机接口技术的分层监管模式研究”的阶段性成果，项目编号CLS（2025）D38。〕

　　● 责任编辑：黄慧