人工智能法律治理现状 - 我国已初步构建涵盖多层次、多维度的人工智能法律框架，包括《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等前沿规范，以及《新一代人工智能伦理规范》《人工智能安全治理框架》等制度文件 [2] - 党的二十届三中全会明确提出"完善生成式人工智能发展和管理机制"和"建立人工智能安全监管制度"，为法律治理指明方向 [2] - 《国务院2025年度立法工作计划》和《全国人大常委会2025年度立法工作计划》调整人工智能立法表述为"推进人工智能健康发展"，体现体系化推进思路 [2][3] 人工智能法律治理面临的挑战 - 传统法律框架与技术特性脱节，例如欧盟《人工智能法》的浮点算力阈值标准因技术迭代而争议不断，技术路线和应用场景的变数影响立法体例设计 [6] - 责任追溯机制面临挑战，人工智能价值链涉及多主体与动态环节（如预训练、算法更新），开发者、部署者、使用者责任边界模糊 [7] - 训练数据获取合法性边界不清晰，包括数据爬取、交易法律效力、版权合理使用等问题，制约技术发展 [7][8] - 企业出海面临制度"水土不服"和政治打压，国内产业政策与法律框架衔接不足，数据/算法供给权限缺乏明确界定 [8] 人工智能法律治理的未来方向 - 引入适应性治理理念，建立动态监管和事后响应制度，采用包容性与激励性并存的灵活监管措施 [10] - 构建多元"制度工具箱"，整合算法备案、科技伦理审查等现有工具，发展模型测评、价值对齐等新型工具 [10][11] - 探索多主体责任分担机制，明确开发者、部署者、使用者边界，完善数据爬取、交易等合法性评估框架 [11] - 加强国际合作与全球治理参与，构建涉外法治服务保障体系，推动中国标准"走出去" [12]

人工智能发展现状与战略意义 - 人工智能是全球科技竞争的战略制高点，我国通过完善顶层设计和政策部署推动综合实力实现系统性跃升 [1] - 我国人工智能发展水平稳居世界第一梯队，但基础理论和关键核心技术仍存在短板，大模型数量占比36%落后于美国的44% [4] - 人工智能已深度融入经济社会发展，正深刻改变生产生活方式，成为高质量发展与高水平安全的关键领域 [5] 技术竞争与产业挑战 - 美国对华技术封锁加剧，通过制裁措施限制我国人工智能产业追赶 [4] - 高质量训练数据供给不足是突出瓶颈，数据获取合法性标准模糊制约行业发展 [11] - 关键核心技术"卡脖子"问题亟待突破，需加强基础理论研究和产业化应用 [4] 治理框架与法律体系建设 - 需构建以人为本、智能向善的治理框架，通过法治保障发展与安全的动态平衡 [1][10] - 建议采用"小快灵立法"先行回应基础制度问题，逐步过渡到全面性立法 [13] - 法律体系需覆盖算力、数据、算法等要素法，以及医疗、金融等垂直领域应用规范 [12] 适应性治理与监管创新 - 主张采用包容性灵活监管，为新技术预留容错空间，如设置"暂停运行"弹性机制 [8] - 需建立持续动态监管制度，从事前预防转向损害最小化与快速恢复 [9] - 法律责任认定应考虑技术透明度、主动补救等因素，平衡创新激励与风险防控 [11] 产业生态与资源供给 - 数据资源开发利用制度需明确爬取边界、交易效力和版权使用标准 [11] - 建议在数字经济立法中纳入基础模型研发、传统产业智能化等制度设计 [12] - 辅助驾驶等新兴领域需通过立法修法明确合规要求与事故责任 [12]