以地方性立法探索推动我国人工智能立法

　　人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，加快推进人工智能立法成为当前我国法治建设的一项重要任务。在全国综合性人工智能立法尚未形成的背景下，地方性立法围绕规范体系整合、场景规制衔接与产业发展促进开展先行探索。深圳、上海率先制定人工智能产业促进类地方性法规，江苏等地相继跟进征求意见稿。推动地方性人工智能立法实践，提炼其中具有共通性和可转化的制度经验，可以为正在推进的全国综合性立法提供重要参照。

　　我国综合性人工智能立法

　　应当回应的主要问题

　　技术发展变化中的规则稳定、应用场景拓展中的分类治理与现有规范体系的整合三类问题日益显现，构成综合性人工智能立法在制度建构中必须回应的主要议题。

　　在规则协调层面，技术演进与规则稳定的平衡关系是综合性人工智能立法推进的重要前提。人工智能技术处于快速发展阶段，模型能力、训练方式与应用形态持续变化，技术迭代速度显著快于既有立法响应的节奏。生成式模型、多模态系统和自动化决策应用的发展，使人工智能治理规则的适用对象不断扩展，传统科技立法中以“技术-经济”为中心的范式难以充分回应人工智能技术快速迭代及其风险外溢引发的治理需求。综合性人工智能立法若对研发、训练、部署、应用和责任承担等不同环节作统一且过度细化的规定，可能忽视各环节在主体结构和风险形态上的差异，导致适用对象过宽，并因技术形态持续变化而影响适用的稳定性。人工智能技术持续迭代，立法如何回应技术演进，成为制度建构中的重要问题。技术持续变化还会使法律概念、监管对象和责任标准面临重新界定，规则过于具体容易随技术演进而失效，规则过于抽象又难以形成有效约束。

　　在场景治理层面，差异化识别应用场景风险是综合性人工智能立法实现有效覆盖的重要要求。人工智能广泛应用于制造、医疗、金融、教育等领域，不同场景的治理需求各不相同，监管要求也需进行相应区分。医疗领域涉及生命健康安全，金融领域强调交易秩序与系统性风险控制，教育领域关注未成年人保护与内容适当性。这种差异源于人工智能技术与具体应用场景的深度耦合，同一人工智能技术在不同场景应用，其风险类型、影响范围和危害程度都会随之改变。综合性人工智能立法需要在统一规则基础上准确识别不同场景中的风险差异，避免用单一规范逻辑处理性质不同的人工智能应用。场景拓展还会放大不同主体之间的责任分配难题，算法开发者、数据提供者、平台运营者和具体应用者在不同场景中承担的控制责任并不相同。若立法不能充分回应应用场景的差异性，可能既难以满足高风险领域的精细化治理需求，又会对低风险领域施加不必要的负担。

　　在体系整合层面，现有规范的有机整合是综合性人工智能立法体系构建的重要支撑。我国已围绕网络安全、数据安全、个人信息保护等领域建立初步规范体系，为人工智能立法活动打下一定基础。现有规范呈现“分领域立法、分阶段推进”特征，涵盖法律、行政法规、部门规章、规范性文件和技术标准，不同规范在效力层级、调整对象和适用范围上各不相同。各项规范在制定时缺乏面向人工智能这一规制对象的整体设计，导致在数据治理、算法规制、安全监管等交叉领域出现规范重复甚至适用冲突的情况。如果不能准确识别既有规范之间的关系，综合性人工智能立法容易陷入规则的机械叠加，难以对规范进行有机整合。综合性人工智能立法需处理多层级规则并存所带来的协调难题，进一步明确各项制度的功能定位、适用范围与责任衔接。

　　地方性人工智能立法的

　　探索和实践

　　地方性人工智能立法主要围绕产业促进、要素保障和场景应用展开制度探索。相较于现有我国人工智能领域相关立法侧重安全保障和风险治理，地方性人工智能立法更加注重结合区域产业结构特点与地方建设主要发力方向，将促进产业发展和激发创新活力作为基本取向。深圳、上海率先制定“产业促进”“产业发展”取向的地方性法规，内容突出要素保障和场景应用，体现产业促进与安全治理并重的特征。

　　产业促进是地方性人工智能立法的基本取向。地方性人工智能立法重点在于回应技术研发、成果转化和产业集聚中的现实需求。在国家人工智能战略指引下，地方性人工智能立法针对人工智能产业技术快速迭代、应用场景持续拓展的现实特点，旨在促进产业发展和激发创新活力，建立系统化产业促进体系。《深圳经济特区人工智能产业促进条例》（以下简称“深圳条例”）和《上海市促进人工智能产业发展条例》（以下简称“上海条例”）第1条均将促进人工智能产业高质量发展确立为立法目的，深圳条例突出应用导向与包容审慎，上海条例强调要素配置与系统集成。截至2026年7月，江苏省及南京市和苏州市、广东省及广州市均就人工智能产业发展和创新应用促进地方性立法征求意见。上述地方性人工智能立法以发展促进为制度起点，通过具体规定回应人工智能产业发展的地方需求。

　　要素保障与场景应用是地方性人工智能立法的重要内容。地方性人工智能立法的重要内容，集中体现为人工智能产业发展所需的关键要素保障和应用场景供给。人工智能技术研发和产业化高度依赖数据、算力、人才和资金等要素支持，地方性人工智能立法结合本地产业布局，对算力基础设施建设和中小企业算力支持等内容进行规定，推动算力由分散建设转向统筹供给。同时，知识积累、人才支撑和资本投入等要素供给直接影响人工智能技术研发与成果转化。现有地方性立法较多关注高层次人才引进，对于人才留用、培养评价和长期发展机制的规定有进一步完善空间。场景应用是地方性立法促进人工智能技术转化和产业落地的重要路径，地方政府可以依托城市治理、交通、医疗、教育、政务服务等公共应用场景，通过需求清单、示范项目、试点应用和真实场景测试等方式，为人工智能技术提供验证和推广空间。深圳条例设专章规定“应用场景拓展”，上海条例设专章规定“应用赋能”，体现出以场景开放和应用推广促进人工智能产业发展的立法思路。

　　风险治理与安全保障是地方性人工智能立法的重要内容。尽管我国地方性人工智能立法一般采用“产业”“促进”的发展导向立法命名，但也需要兼顾安全保障和风险治理。当前，我国人工智能治理体系仍处于不断完善阶段，风险防控的敏捷性和有效性有待提升。地方性人工智能立法可以在人工智能应用过程中落实安全治理规定，通过场景管理和监督机制提升人工智能应用的可控性。深圳条例设专章规定“治理原则与措施”，上海条例也对安全管理、伦理规范和风险防控作出相关规定，体现地方性立法在产业促进中嵌入风险治理的基本思路。具体而言，对于技术研发和基础创新活动，坚持包容审慎原则，为前沿探索预留空间；对于医疗、交通、金融等风险较高的应用领域，可以根据风险等级配置相应的评估、管理和监督要求。分类分级风险规制、算法治理和伦理治理共同构成地方性人工智能立法中安全治理的重要内容，分别回应风险识别、技术运行约束和伦理价值引导等问题。地方性人工智能立法将以人为本、公平公正和可解释性等伦理要求转化为具体规定。

　　地方性人工智能立法

　　为全国综合性立法提供实践参照

　　地方性人工智能立法的价值，不仅在于回应本地人工智能产业发展的现实需求，更在于为全国综合性人工智能立法提供可转化的制度经验。综合性人工智能立法需要在技术快速演进、应用场景复杂和既有规范分散的情况下进行统筹，地方性立法通过区域范围内的制度试验，将抽象的立法议题转化为具体的制度安排。深圳、上海等地开展先行探索，为全国性规定提供了实践基础。立法机关在维护国家法制统一的前提下，适当吸收其中具有借鉴价值的规定，推动全国统一立法与地方性先行立法探索协调互动。

　　地方性先行立法为综合性立法积累经验。综合性人工智能立法需要在规则稳定与技术创新之间形成合理平衡。地方性先行立法对于全国综合性立法的支撑，主要体现在通过具体制度运行观察规则设计的可行性。人工智能立法需要统筹产业发展、技术创新和安全治理等目标，全国综合性人工智能立法的调整对象需结合地方性人工智能立法实践进一步明确。地方性人工智能立法通过对要素供给、场景开放和包容审慎监管等内容作出先行规定，呈现相关规则在实际运行中的适用效果。经过地方实践运行，具有共通性和稳定适用价值的规定，可以提炼为全国综合性立法中的一般制度。由此，全国综合性人工智能立法能够在吸收地方先行经验的基础上，形成稳定且与实际相适配的规则体系。

　　场景应用实践为综合性立法提供分类治理的参照依据。人工智能治理规则的有效运行，取决于其能否适应具体应用场景。综合性人工智能立法需要建立统一的基本规则，但不同应用场景的技术条件、风险类型和治理需求并不相同，仅依靠抽象规则难以准确划分风险等级和监管强度。地方性人工智能立法可以依托区域应用场景，检验人工智能规则在具体行业和公共服务领域中的运行情况，为全国综合性人工智能立法构建分类治理规则提供参照。

　　从地方立法实践看，场景应用已经成为地方推动人工智能产业发展的重要抓手。深圳条例和上海条例均强调通过开放公共场景、发布需求清单、建设示范项目和支持真实场景测试等制度，推动人工智能技术从研发验证走向实际应用。公共场景开放和需求清单制度为综合性立法构建公共部门人工智能应用需求发布与场景开放机制提供制度参照；试点示范和真实场景测试为创新试验、风险评估与风险防控程序的完善提供实践依据。

　　地方场景应用实践还可以防止分类治理停留在原则层面。全国综合性立法在吸收地方经验的基础上，按照应用领域和风险程度建立分层分类规则。对于高风险场景，可以强化准入条件、评估程序和安全管理要求；对于一般创新场景，可以适用更具包容性的监管方式；对于公共部门使用人工智能的场景，应突出程序正当、透明度和权利救济。地方性人工智能立法通过场景应用实践，推动分类治理规则从原则表述转向具体适用，有助于全国综合性立法形成层次清晰、适用明确的分类治理结构。

　　规范整合探索为综合性立法奠定体系协调的制度基础。综合性人工智能立法需要在既有的规范基础上，推进人工智能立法的体系化建构。地方性人工智能立法应遵循法律、行政法规和相关地方性法规的规定，并注意与部门规章及其他国家层面监管规则相衔接。不同地方立法主体应当依据其立法权限确定规范内容，设区的市尤其需要避免对数据治理、网络监管和主体责任作出超越地方立法权限的创设性规定。在此基础上，地方性人工智能立法在既有规范体系中明确自身定位，强化规则衔接，防止规范重复和适用冲突，实现对既有规范的协调整合。地方性人工智能立法实践可以反映人工智能规则与既有规范体系之间的衔接状况，为明确全国统一规定与地方性细化补充的边界提供依据。人工智能立法涉及数据、算力、算法、应用场景和伦理治理等多个方面，地方性人工智能立法需要在产业促进中突出安全治理要求，将网络安全、数据安全和个人信息保护等规范内容转化为地方性人工智能产业发展的具体规定。全国综合性人工智能立法的重点不在于规则叠加，而在于通过功能定位和规则衔接提升既有规范体系的协调性。

　　全国综合性人工智能立法可以吸收地方实践中较为成熟的规则，对人工智能的基本原则、管理制度、相关主体义务和法律责任作出规定；对于试点示范和产业发展等与地方资源条件密切相关的内容，可通过授权性或者原则性规定，为地方结合实际细化规则保留空间。由此，地方性人工智能立法的规范整合经验，有助于综合性人工智能立法，推动全国人工智能规则体系的形成。

　　〔王竹系四川大学法学院教授，四川智慧社会智能治理重点实验室主任；庄涵麟系四川大学法学院博士研究生。本文为国家语言文字关键研究领域领航计划“网络空间语言治理”创新团队项目（LH24TD07）的阶段性成果。〕

　　● 责任编辑：孙贺