孫瑜晨 | 邁向軟硬法均衡：人工智能治理中軟法依賴的隱憂及其應(yīng)對(duì) | 行政法學(xué)研究202603

【作者】孫瑜晨（中國(guó)政法大學(xué)民商經(jīng)濟(jì)法學(xué)院副教授）

【來(lái)源】北大法寶法學(xué)期刊庫(kù)《行政法學(xué)研究》2026年第3期（文末附本期期刊目錄）。因篇幅較長(zhǎng)，已略去原文注釋。

內(nèi)容提要：規(guī)范人工智能的部門(mén)規(guī)章及學(xué)者建議稿的軟度測(cè)評(píng)、主題為人工智能治理的3706篇文獻(xiàn)的詞頻分析顯示，人工智能治理存在軟法依賴現(xiàn)象。環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、金融風(fēng)險(xiǎn)、壟斷風(fēng)險(xiǎn)等傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的治理實(shí)踐警示：軟法主導(dǎo)的流動(dòng)秩序無(wú)法控制“被規(guī)制風(fēng)險(xiǎn)”和“規(guī)制本身風(fēng)險(xiǎn)”。因?yàn)楸灰?guī)制者可能實(shí)施規(guī)制俘獲、標(biāo)準(zhǔn)劫持、倫理漂洗等，而規(guī)制者可能利用軟法空筐結(jié)構(gòu)實(shí)施硬監(jiān)管、濫用軟法產(chǎn)業(yè)工具逐底競(jìng)爭(zhēng)等。盡管軟法依賴需要被修正，但絕不能矯枉過(guò)正而追求硬法全景統(tǒng)御，而是應(yīng)建立硬法提供保障基本權(quán)和控制系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的框架秩序、軟法在圍欄內(nèi)展其所長(zhǎng)以提高治理系統(tǒng)適應(yīng)性的均衡構(gòu)造。具體路徑為：制定統(tǒng)一的人工智能法，并明確其底線法而非促進(jìn)法的定位，建構(gòu)與憲法價(jià)值對(duì)齊的基本原則體系，置入“人在環(huán)上”的硬性規(guī)則，以及完善覆蓋規(guī)制主體、市場(chǎng)主體、自我規(guī)制單元的梯度問(wèn)責(zé)體系。

關(guān)鍵詞：人工智能；軟法；科技倫理；促進(jìn)型法；基于原則的監(jiān)管

目次

一、問(wèn)題的提出

二、人工智能治理中軟法依賴的雙維考據(jù)

三、軟法依賴的發(fā)生學(xué)闡釋與缺陷分析

四、實(shí)現(xiàn)軟硬法均衡的人工智能立法邏輯

一

問(wèn)題的提出

人工智能是浮士德的交易，既能帶來(lái)顛覆性創(chuàng)新，又蘊(yùn)含風(fēng)險(xiǎn)。此利弊的共存導(dǎo)致很多國(guó)家同時(shí)進(jìn)行著技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)和規(guī)則競(jìng)爭(zhēng)。后一競(jìng)爭(zhēng)體現(xiàn)出國(guó)別差異性：歐盟是硬法治理的典范，特朗普2.0時(shí)期的美國(guó)則奉行柔性監(jiān)管。我國(guó)雖尚未制定綜合性人工智能法，但踐行小、快、靈的立法邏輯，出臺(tái)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《生成式暫行辦法》）《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《深度合成規(guī)定》）《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》）等，甚至一些要素性立法領(lǐng)先世界。然而，憑此仍不足以把我國(guó)歸入“積極規(guī)制型的強(qiáng)監(jiān)管模式”。相反，本文認(rèn)為在對(duì)科技創(chuàng)新一貫珍護(hù)的路徑依賴下，我國(guó)存在軟法依賴。

盡管軟法現(xiàn)象及理論已被越來(lái)越多的學(xué)者認(rèn)可，但對(duì)軟法概念的界定卻莫衷一是。本文并不嘗試進(jìn)入“定義叢林”，而是將軟法范疇分成“核心區(qū)+外圍帶”。有行為約束力且配置明確法律責(zé)任的規(guī)范為硬法，無(wú)任何法律責(zé)任規(guī)定、不依靠國(guó)家強(qiáng)制力但對(duì)行為人有約束力的規(guī)范屬于核心區(qū)軟法，這兩類(lèi)規(guī)范相對(duì)穩(wěn)定且共識(shí)程度相對(duì)較高。需要說(shuō)明的是，不是所有“無(wú)法律責(zé)任”的規(guī)范都是軟法。因立法技術(shù)問(wèn)題，法律中常常存在說(shuō)明性條款、解釋性條款、職權(quán)劃分條款等無(wú)責(zé)任規(guī)范，但它們不具有對(duì)行為人的約束力（即無(wú)行為規(guī)范意義），進(jìn)而不會(huì)涉及效力的硬軟評(píng)價(jià)，因此通常不是軟法理論關(guān)注的對(duì)象，亦不是本文研究對(duì)象。然而，在具有行為約束力的規(guī)范中，還需留意一些介于軟、硬法之間的灰色規(guī)范，本文稱(chēng)其外圍帶軟法，其“無(wú)對(duì)應(yīng)法律責(zé)任”的狀態(tài)可能是模糊、動(dòng)態(tài)或暫時(shí)性的。隨著法律的適用、配套規(guī)定的完善、行政或司法解釋的補(bǔ)充抑或法院裁判的確認(rèn)，其法律責(zé)任有可能得以明確進(jìn)而重獲強(qiáng)制力。因此，外圍帶軟法是變動(dòng)和不穩(wěn)定的，也是最具爭(zhēng)議性的。本文將研究焦點(diǎn)主要置于核心區(qū)軟法，因?yàn)榱⒎ㄐ砸?guī)定中的軟法規(guī)范（如倡導(dǎo)、宣示性條款）、倫理規(guī)范、自律規(guī)范、技術(shù)規(guī)范等典型軟法是當(dāng)下治理人工智能的重要力量。聚焦于此，足以剖析軟法依賴問(wèn)題。糾纏于外圍帶的邊界問(wèn)題，會(huì)阻礙軟法分析工具進(jìn)一步適用。

不可否認(rèn)，軟法在收集信息、探索試錯(cuò)等方面有比較優(yōu)勢(shì)，在環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、金融風(fēng)險(xiǎn)、衛(wèi)生風(fēng)險(xiǎn)、競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)等治理實(shí)踐中得到廣泛應(yīng)用，但其也存在實(shí)效赤字、執(zhí)行無(wú)力、問(wèn)責(zé)真空等缺陷。上述傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的治理經(jīng)驗(yàn)也表明：硬法才能塑造底線秩序、保障基本法益及控制系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，軟法“喧賓奪主”不僅無(wú)助于解決監(jiān)管步調(diào)，反因監(jiān)管留白和裁量恣意而讓軟法（soft law）淪為軟專(zhuān)制（soft despotism）。孫斯坦將風(fēng)險(xiǎn)分為“被規(guī)制的風(fēng)險(xiǎn)”和“附加性風(fēng)險(xiǎn)”（即規(guī)制本身引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)）。軟法在雙重維度上均可能失靈：既無(wú)法控制市場(chǎng)主體濫用技術(shù)霸權(quán)造成的算法歧視、虛假偽造、技術(shù)壟斷等風(fēng)險(xiǎn)，也無(wú)法應(yīng)對(duì)政府主體選擇性執(zhí)法、地方保護(hù)、監(jiān)管競(jìng)次等附屬性風(fēng)險(xiǎn)。下文首先對(duì)人工智能立法文本和學(xué)術(shù)文獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)估，嘗試證成軟法依賴現(xiàn)象已經(jīng)形成，再剖析其潛存的負(fù)面效應(yīng)，最后提出平衡方案。

二

人工智能治理中軟法依賴的雙維考據(jù)

美國(guó)亞利桑那州立大學(xué)古鐵雷斯等在全球范圍內(nèi)確定了634個(gè)軟法項(xiàng)目，但主要聚集于社會(huì)性軟法之上。事實(shí)上，除了行使社會(huì)權(quán)力的組織會(huì)生產(chǎn)大量軟法（如《生成式人工智能行業(yè)自律倡議》），公權(quán)力主體在制定法中也注入了大量軟法，人工智能規(guī)章及其他立法性規(guī)定都成為軟法的“棲息所”。除了反思社會(huì)性軟法的泛化，下文將指出國(guó)家法中存在軟法依賴的證據(jù)，并在后文證明隱藏于“科層制陰影”的國(guó)家軟法洪流同樣具有危險(xiǎn)性。

（一）立法中的軟法依賴

有論者初步統(tǒng)計(jì)，在國(guó)家立法的法律、法規(guī)和規(guī)章中，軟法條款占21.3%，這類(lèi)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)雖較為直觀，但運(yùn)用到人工智能立法之中并不容易。因?yàn)槠浜芏喾l處在軟法外圍帶，要么軟、硬法共存（如部分條文是硬法而部分是倡導(dǎo)規(guī)定），要么軟、硬法混淆（如適用前提含糊不清而不易明確法律責(zé)任）。并且，立法者對(duì)法律責(zé)任采用引致適用等策略性模糊技術(shù)，形成了“轉(zhuǎn)致迷宮”。除了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《算法推薦規(guī)定》）第31條明確規(guī)定違反本規(guī)定的法律責(zé)任，《生成式暫行辦法》第21條和《深度合成規(guī)定》第22條要求依照有關(guān)法律、行政法規(guī)的規(guī)定予以處罰，《內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》第13條還要求依照有關(guān)部門(mén)規(guī)章的規(guī)定予以處理。此時(shí)，不能僅因找不到本法責(zé)任就得出目標(biāo)條款屬于軟法的結(jié)論，還需努力去“有關(guān)規(guī)定”中尋找能與之聯(lián)結(jié)的責(zé)任條款。比如，深度合成服務(wù)提供者違反《深度合成規(guī)定》第9條，向未進(jìn)行真實(shí)身份信息認(rèn)證的深度合成服務(wù)使用者提供信息發(fā)布服務(wù)的，有可能要承擔(dān)《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《網(wǎng)絡(luò)安全法》）第64條規(guī)定的法律責(zé)任。然而，由于“有關(guān)規(guī)定”曖昧不明，仍有不少條款的他法責(zé)任難以確定。例如，如果該提供者違反《深度合成規(guī)定》第10條未健全用于識(shí)別不良信息的特征庫(kù)，承擔(dān)何種責(zé)任就不是很明確。因此，“軟法條款占比”這類(lèi)二分指標(biāo)并不可靠，得出的結(jié)論也總是伴隨爭(zhēng)議。

有鑒于此，本文嘗試用人工智能立法的“軟度”這一加權(quán)指標(biāo)。統(tǒng)計(jì)學(xué)上，如果對(duì)軟度、硬度這類(lèi)抽象概念進(jìn)行量化研究，需要編碼化處理。本文采取如下編碼規(guī)則：（1）編碼化只面向會(huì)對(duì)接受規(guī)整之人相關(guān)行為產(chǎn)生影響的有行為規(guī)范意義的法條，其決定一部法律是軟或硬的效力評(píng)價(jià)。有研究得出某部門(mén)法軟法占比超過(guò)70%的不合理結(jié)論，原因可能就在于把說(shuō)明性條款、解釋性條款、職權(quán)劃分條款等非完全法條歸入軟法。（2）如果判斷某一法條具有“宣示性”“倡導(dǎo)性”“訓(xùn)示性”或“反身性”特征且無(wú)法律責(zé)任規(guī)定，則賦值1，表征典型的核心區(qū)軟法。（3）如果是通過(guò)“法律懲罰裝置”禁止或命令特定行為且有明確法律責(zé)任的法條，則賦值0，表征硬法。（4）如果某一法條的法律責(zé)任確實(shí)難以被確定，抑或硬軟法夾雜（如《深度合成規(guī)定》第14條第1款為軟法，而第2款為硬法），則賦值0.5，表征介于軟、硬法之間的半軟法（即外圍帶軟法）。相比0或1的二分，0、0.5和1的有序賦值更能準(zhǔn)確反映規(guī)范效力強(qiáng)度的復(fù)雜和動(dòng)態(tài)性，還能對(duì)軟法的邊界、外圍帶的范圍等爭(zhēng)議進(jìn)行模糊邏輯處理，以使后續(xù)量化分析成為可能。（5）不同法條乘以對(duì)應(yīng)賦值并加總求和，再除以總的法條數(shù)，得出整部法律的軟度指數(shù)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，規(guī)范人工智能的四部規(guī)章軟度為35.7%～52.1%。最為綜合的《生成式暫行辦法》軟度為52.1%，《內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》《深度合成規(guī)定》《算法推薦規(guī)定》的軟度分別為35.7%、38.0%和35.7%。凝聚學(xué)界智慧的《人工智能法（學(xué)者建議稿）》和《人工智能示范法3.0》的軟度分別為45.8%和39.7%。

軟度指數(shù)不僅使法律的軟硬程度變得可統(tǒng)計(jì)描述，還能與其他風(fēng)險(xiǎn)立法進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋耘袛嗳斯ぶ悄芰⒎ㄊ欠瘛斑^(guò)軟”。基于下述理由，本文選取針對(duì)藥品、轉(zhuǎn)基因、環(huán)境等傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管立法作為參照。第一，盡管人工智能風(fēng)險(xiǎn)有其特性，但與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)也有如下共性：一是不可預(yù)測(cè)性。人工智能風(fēng)險(xiǎn)難以預(yù)測(cè)，但人類(lèi)經(jīng)歷的很多風(fēng)險(xiǎn)都是不易精算的。氣候變暖、轉(zhuǎn)基因等風(fēng)險(xiǎn)迄今仍遭一些技術(shù)精英否認(rèn)，但并不妨礙監(jiān)管決策，因?yàn)楸O(jiān)管者在科學(xué)不確定性條件下處置風(fēng)險(xiǎn)已是常態(tài)。二是高傳遞性。判別式到生成式技術(shù)的躍遷大幅增強(qiáng)了人工智能風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散率，但一些新冠病毒的基本再生系數(shù)R0高達(dá)18，短時(shí)間內(nèi)曾引發(fā)系統(tǒng)性衛(wèi)生風(fēng)險(xiǎn)，一次次擠兌危機(jī)說(shuō)明金融流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳播亦迅猛異常。三是不可追責(zé)性。吉登斯將風(fēng)險(xiǎn)分為規(guī)則性的外在風(fēng)險(xiǎn)與難以預(yù)測(cè)的人為風(fēng)險(xiǎn)（尤指科技帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)），后者因人的主觀性嵌入、歸因的非線性等因素而出現(xiàn)過(guò)“歸責(zé)危機(jī)”。人工智能確實(shí)對(duì)問(wèn)責(zé)體系帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，但恐怕不是前所未有的。第二，這些共性的存在意味著很多風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制邏輯是可以通約的，如人工智能規(guī)章引入的標(biāo)識(shí)制度就被“食品安全領(lǐng)域尤其是轉(zhuǎn)基因食品領(lǐng)域較多采用”。因此，人工智能立法和傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)立法具備了一定的可比性基礎(chǔ)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，作為應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)基因風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)法的《農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)基因生物安全管理?xiàng)l例》軟度為3.7%，應(yīng)對(duì)藥品風(fēng)險(xiǎn)的《中華人民共和國(guó)藥品管理法》軟度為9.0%，《中華人民共和國(guó)環(huán)境保護(hù)法》軟度為21.4%，《中華人民共和國(guó)生物安全法》軟度為18.8%。傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)立法3.7%～21.4%的軟度與人工智能立法35.7%～52.1%的軟度兩檔數(shù)值間有明顯差距，人工智能立法軟度的中位值（43.9%）幾乎是傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)立法（12.6%）的3.5倍，一定的爭(zhēng)議或誤差并不能動(dòng)搖人工智能軟法依賴性更強(qiáng)的結(jié)論。

（二）文獻(xiàn)中的軟法依賴

軟法依賴不僅存在于立法之中，還體現(xiàn)在學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中；前者是軟法依賴癥的表征，后者對(duì)軟法理論的偏向與辯護(hù)則是推因。本文以“人工智能治理”為檢索詞在中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索，對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行篩選并剔除會(huì)議紀(jì)要等，最終確定3706篇文獻(xiàn)；再提取標(biāo)題、關(guān)鍵詞和摘要作為數(shù)據(jù)源，使用文獻(xiàn)分析軟件CiteSpace進(jìn)行詞頻分析。CiteSpace提取的關(guān)鍵詞是對(duì)文獻(xiàn)的研究主題及論點(diǎn)進(jìn)行集中描述、高度概括的詞組，其頻數(shù)大小能反映研究的焦點(diǎn)。經(jīng)分析，頻數(shù)排名前21的關(guān)鍵詞中多達(dá)10詞與軟法相關(guān)：數(shù)據(jù)治理（147次）、社會(huì)治理（127次）、倫理治理（69次）、技術(shù)治理（62次）、智能治理（57次）、數(shù)字治理（56次）、協(xié)同治理（50次）、算法治理（43次）、教育治理（36次）、敏捷治理（35次）。

上述10詞即代表10種治理模式，以“技術(shù)—方法”為基準(zhǔn)可分為兩組。第一組是技術(shù)型治理模式（包括數(shù)據(jù)治理、技術(shù)治理、數(shù)字治理、智能治理、算法治理），其強(qiáng)調(diào)運(yùn)用數(shù)據(jù)、算法、技術(shù)等，以“技”治“技”。無(wú)論運(yùn)用大數(shù)據(jù)、算法技術(shù)抑或其他智能技術(shù)，都要求治理者保持較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，依靠職業(yè)協(xié)會(huì)、技術(shù)企業(yè)、開(kāi)源社區(qū)等知識(shí)單元形成技術(shù)規(guī)范、專(zhuān)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等來(lái)彌補(bǔ)自身的知識(shí)短缺，這決定了技術(shù)型治理“對(duì)軟法有著非常大的需求”。第二組是方法型治理模式（包括社會(huì)治理、協(xié)同治理、敏捷治理、教育治理、倫理治理），其強(qiáng)調(diào)用社會(huì)合作、多元協(xié)同、倫理教化、敏捷回應(yīng)等方法，以“術(shù)”治“技”。諸方法的踐行同樣需要推動(dòng)治理架構(gòu)向強(qiáng)調(diào)合作、激勵(lì)、多中心的軟法范式轉(zhuǎn)變。以倫理治理為例，抽象性的倫理規(guī)范（如增進(jìn)人類(lèi)福祉、可控可信）只能靠行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、行為指南等軟法工具來(lái)落實(shí)，訴諸硬法可能會(huì)產(chǎn)生較高的執(zhí)行成本，還可能對(duì)一些創(chuàng)新產(chǎn)生“寒蟬效應(yīng)”。總之，技術(shù)型、方法型治理與軟法構(gòu)成目標(biāo)和手段的關(guān)系，追求這些治理范式必然會(huì)在手段選擇上更依賴軟法。

除了統(tǒng)計(jì)文獻(xiàn)詞頻，筆者也對(duì)文獻(xiàn)觀點(diǎn)進(jìn)行粗略梳理，發(fā)現(xiàn)一些論者認(rèn)為剛性立法應(yīng)緩行，主張依靠反身法、制度試驗(yàn)、行業(yè)自律、監(jiān)管沙盒等軟法工具，這些“讓子彈繼續(xù)飛”的觀點(diǎn)可能也是軟法依賴的一種表現(xiàn)。在世界范圍內(nèi)，一些國(guó)家顯現(xiàn)軟法偏好，比如2025年通過(guò)《人工智能相關(guān)技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用推進(jìn)法》的日本較具代表性，可能也會(huì)對(duì)國(guó)內(nèi)軟法支持論產(chǎn)生一定的強(qiáng)化效應(yīng)。

三

軟法依賴的發(fā)生學(xué)闡釋與缺陷分析

軟法偏好并不是空穴來(lái)風(fēng)，行政法學(xué)者早已指出軟法的優(yōu)勢(shì)，包括制度變革的回應(yīng)性、創(chuàng)制過(guò)程的協(xié)商性、制度安排的合意性、實(shí)施方式的溫和性等。人工智能治理中軟法更是憑借其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)嶄露頭角，但傳統(tǒng)治理也警示軟法依賴可能產(chǎn)生抵消其優(yōu)勢(shì)的治理缺陷。

（一）軟法涌現(xiàn)的發(fā)生學(xué)機(jī)理

人工智能治理領(lǐng)域出現(xiàn)軟法依賴由來(lái)有自，經(jīng)文獻(xiàn)梳理可總結(jié)出四點(diǎn)原因：

第一，彌補(bǔ)監(jiān)管者理性不足。人工智能的涌現(xiàn)性、黑箱性、不可解釋性導(dǎo)致監(jiān)管者想要追蹤人工智能科技前沿變得艱難。在涉及陡峭學(xué)習(xí)曲線且監(jiān)管者尚未理解新興技術(shù)特性的情況下，貿(mào)然使用硬法，可能阻礙技術(shù)的探索與創(chuàng)新。軟法能利用公私合作、自律機(jī)制、制度試驗(yàn)等方式克服信息困境，給監(jiān)管者提供“從做中學(xué)”的機(jī)會(huì)。

第二，克服“監(jiān)管步調(diào)”難題。面對(duì)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的高度迭代，硬法易引發(fā)“箭射靶離”的實(shí)效難題。相較之下，制定程序便捷靈活、試錯(cuò)成本較低的軟法能緊跟技術(shù)的演進(jìn)并及時(shí)因應(yīng)不同場(chǎng)景的治理需求，保持法律系統(tǒng)的彈性；同時(shí)，模糊性、描述性、協(xié)商性的規(guī)范語(yǔ)言能為新興技術(shù)和產(chǎn)業(yè)預(yù)留發(fā)展空間。

第三，形成多中心分布式治理結(jié)構(gòu)。人工智能大模型具備極強(qiáng)的泛化能力，可以嵌入千行百業(yè)，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)無(wú)處不在，硬法的中心化邏輯可能不敷使用。而軟法將監(jiān)管權(quán)社會(huì)化，形成多中心治理網(wǎng)絡(luò)。行業(yè)協(xié)會(huì)、企業(yè)組織、其他利益攸關(guān)者在軟法提供的溝通平臺(tái)上進(jìn)行試驗(yàn)、對(duì)話與合作，有助于消弭監(jiān)管分歧并凝聚利益共識(shí)。

第四，促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。軟法能靈活因應(yīng)產(chǎn)業(yè)調(diào)整需求，有降低交易成本、解決集體協(xié)調(diào)困境等優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。有學(xué)者主張人工智能立法應(yīng)采促進(jìn)型立場(chǎng)，要提高產(chǎn)業(yè)發(fā)展的比重，結(jié)果必然導(dǎo)致軟法增長(zhǎng)。

（二）硬法缺位的功能性缺陷

事實(shí)上，上述諸優(yōu)勢(shì)已在傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)治理中得到了展現(xiàn)進(jìn)而促成不同類(lèi)型的軟法依賴癥候，但也引發(fā)了一系列負(fù)面效應(yīng)。盡管人工智能治理與傳統(tǒng)治理存在區(qū)別，但過(guò)往經(jīng)驗(yàn)仍有巨大參考價(jià)值，因?yàn)闊o(wú)論技術(shù)如何迭代，背后涉及的社會(huì)關(guān)系、法益平衡、權(quán)利保障等法認(rèn)知是相對(duì)穩(wěn)定的。龍衛(wèi)球借用維特根斯坦提出的“繩索論”形容人工智能立法和傳統(tǒng)法律的關(guān)系，即每一截新繩索與前一截并不相同卻相互聯(lián)系著，呈“家族相似性”。我們應(yīng)秉持此“聯(lián)系”思維，既要支持人工智能治理對(duì)傳統(tǒng)治理的正向價(jià)值萃取，也要警惕傳統(tǒng)治理因依賴軟法而產(chǎn)生的下述失靈。

第一，針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)制本身就會(huì)造成損害，致使監(jiān)管失靈。在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)，我們不僅要控制“被規(guī)制的風(fēng)險(xiǎn)”（如燒煤引發(fā)的空氣污染），還須應(yīng)對(duì)“附屬性風(fēng)險(xiǎn)”，即規(guī)制本身（如相關(guān)行政管理措施）引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。例如，環(huán)境治理領(lǐng)域有兩個(gè)特征：一是在缺少硬法約束的情況下，軟性的人工智能地方立法難以給予規(guī)制機(jī)關(guān)充分的環(huán)境執(zhí)法依據(jù)和保障，規(guī)制機(jī)關(guān)可能陷入“規(guī)制失靈”困境，導(dǎo)致環(huán)境法律的實(shí)施出現(xiàn)選擇性和碎片化問(wèn)題。二是在外部壓力機(jī)制下，規(guī)制機(jī)關(guān)可能采取不符合比例原則的規(guī)制措施，致使監(jiān)管失度。過(guò)去一段時(shí)期，一些地方環(huán)保部門(mén)或采取以停代治的措施，要求生產(chǎn)企業(yè)關(guān)停廠房設(shè)備，在一定程度上影響了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)。因此，生態(tài)環(huán)境部曾專(zhuān)門(mén)制定《禁止環(huán)保“一刀切”工作意見(jiàn)》，防止一些地方要求企業(yè)集中停工停業(yè)停產(chǎn)。在軟法主導(dǎo)的秩序中，倘若發(fā)生工業(yè)機(jī)器人傷害工人、聊天機(jī)器人致人死亡（如美國(guó)Character. AI案）等事件，規(guī)制機(jī)關(guān)在缺乏硬法規(guī)定的情況下，就可能會(huì)因恐慌而采取不符合比例原則的措施。

第二，存在空筐結(jié)構(gòu)的軟法并不能帶來(lái)多中心協(xié)作治理，反而可能產(chǎn)生讓資本或技術(shù)強(qiáng)勢(shì)者實(shí)施“軟專(zhuān)制”的扭曲激勵(lì)。互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管教訓(xùn)值得參考。以金融抑制為特征的壓力型監(jiān)管因阻礙創(chuàng)新而屢遭非議，于是面對(duì)“個(gè)人對(duì)個(gè)人網(wǎng)絡(luò)借貸”（P2P）這一新事物時(shí)，監(jiān)管者選擇了以金融包容為特征的軟法路徑，當(dāng)時(shí)十部委聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》中“絕大多數(shù)是宣示性意義濃烈的監(jiān)管原則和倡導(dǎo)性條款”。在上位硬法缺位的環(huán)境中，行業(yè)協(xié)會(huì)開(kāi)始爭(zhēng)奪規(guī)則話語(yǔ)權(quán)，試圖用“自律”推動(dòng)“他律”，《小額信貸信息中介機(jī)構(gòu)（P2P）行業(yè)自律公約（修訂版）》的公布即為標(biāo)志之一。但在巨利誘惑下，一些網(wǎng)貸平臺(tái)鋌而走險(xiǎn)甚至操縱龐氏騙局，輕觸式的軟法體系對(duì)此毫無(wú)辦法，最終“個(gè)人對(duì)個(gè)人網(wǎng)絡(luò)借貸”在運(yùn)動(dòng)式整治下退出歷史舞臺(tái)。軟法支持者期望通過(guò)民主過(guò)程形塑協(xié)調(diào)性秩序，但忽略了前提——先要為不同利益攸關(guān)者的平等地位和表達(dá)通路提供硬性的制度保障。在人工智能領(lǐng)域，因?yàn)橄乃懔湍茉吹娜斯ぶ悄苤饾u被數(shù)據(jù)寡頭壟斷，在硬法闕如的非對(duì)稱(chēng)性賽博空間里，多中心協(xié)作可能只是烏托邦式構(gòu)想。

因缺乏必要公眾和知情利益相關(guān)者而導(dǎo)致協(xié)作治理難以成功的現(xiàn)象被索洛-尼德曼稱(chēng)為“公—私困境”，其在下述三類(lèi)軟法中都有體現(xiàn)。一是人工智能行業(yè)自律規(guī)范。“行業(yè)參與者不可避免地會(huì)優(yōu)先考慮自身利益，行業(yè)自律可能存在利益偏向”，導(dǎo)致自律規(guī)范難以形成協(xié)作治理格局；而且一些行業(yè)協(xié)會(huì)對(duì)大企業(yè)存在財(cái)務(wù)依附，通過(guò)自律規(guī)范驅(qū)逐僭越軟法的強(qiáng)勢(shì)企業(yè)可能面臨經(jīng)濟(jì)阻礙。二是被技術(shù)企業(yè)家視為效率性治理工具的人工智能標(biāo)準(zhǔn)。由于不同攸關(guān)方的利益訴求得不到充分表達(dá)和考量，一些標(biāo)準(zhǔn)的普適性大打折扣。有學(xué)者直言：“相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)組織在制定標(biāo)準(zhǔn)時(shí)通常依賴業(yè)界‘圈子’人脈進(jìn)行內(nèi)部討論……中小企業(yè)無(wú)法充分參與其中……”三是人工智能倫理規(guī)范。由于缺少有效的實(shí)施保障機(jī)制和外部監(jiān)督機(jī)制，實(shí)踐中一些倫理規(guī)范成為大企業(yè)掩蓋技術(shù)歧視和剝削、轉(zhuǎn)移公眾關(guān)切、逃避公共責(zé)任及延遲實(shí)質(zhì)性監(jiān)管的漂洗工具。

第三，軟法有可能會(huì)弱化立法和司法體系內(nèi)置的平衡機(jī)制。在立法方面，硬法的制定過(guò)程要經(jīng)過(guò)草案的公開(kāi)征求意見(jiàn)、立法聽(tīng)證會(huì)、專(zhuān)家咨詢等環(huán)節(jié)，這“恰恰為多元主體提供了一個(gè)制度化的溝通、博弈與協(xié)商平臺(tái)”。不同主體的多樣性利益訴求能得到充分議論，少數(shù)利益、代際利益等都能被認(rèn)真考量。但是，人工智能軟法的生產(chǎn)過(guò)程缺少這種平衡機(jī)制，制定者通常不是立法機(jī)關(guān)，制定過(guò)程也欠缺公開(kāi)性和可見(jiàn)性，普通公眾也難以參與一些具有專(zhuān)業(yè)壁壘的行業(yè)規(guī)范或標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的決策過(guò)程。這導(dǎo)致缺少外部約束的軟法有可能被夾雜行業(yè)利益、壟斷企業(yè)利益等，也容易陷入只重視短期利益而忽視長(zhǎng)期利益的“阿瑪拉陷阱”。在司法方面，如果個(gè)體因人工智能開(kāi)發(fā)者、提供者實(shí)施違反倫理規(guī)范等軟法的行為而受到損害，“民眾一般無(wú)法從司法渠道獲得有效救濟(jì)”，因?yàn)榭稍V性、原告資格、因果關(guān)系等方面可能會(huì)存在一定的障礙。再者，以“謝弗林原則”為代表的行政法尊重學(xué)說(shuō)表明，在新興技術(shù)這一不確定領(lǐng)域，司法機(jī)關(guān)通常會(huì)尊重行政機(jī)關(guān)沒(méi)有明顯違反法律、非任意和反復(fù)無(wú)常的政策決斷，這意味著被規(guī)制者不易通過(guò)司法程序監(jiān)督軟法性質(zhì)的人工智能行政規(guī)定或決定。

第四，軟法依賴可能會(huì)引發(fā)國(guó)家間的逐底性規(guī)則競(jìng)爭(zhēng)，進(jìn)而可能造成全球人工智能治理的“公地悲劇”。當(dāng)下，日本有可能在亞太地區(qū)掀起一場(chǎng)軟法競(jìng)爭(zhēng)，其制定的《人工智能相關(guān)技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用推進(jìn)法》未設(shè)置任何法律責(zé)任條款。日本總務(wù)省發(fā)布的《信息通信白皮書(shū)》承認(rèn)日本在人工智能的研發(fā)和應(yīng)用方面比較落后，指出2024年只有約26.7%的被調(diào)查者用過(guò)生成式人工智能，而中國(guó)被調(diào)查者的使用比例高達(dá)81.2%。這或許從一定側(cè)面部分解釋了為何日本比較徹底地轉(zhuǎn)向軟法一元論。但軟法主導(dǎo)模式會(huì)導(dǎo)致監(jiān)管缺失引發(fā)的算法歧視、數(shù)據(jù)泄露、深度偽造、認(rèn)知操縱等風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)空間向其他國(guó)家轉(zhuǎn)嫁，最終可能導(dǎo)致全球人工智能治理秩序的碎片化。與日本不同的是，我國(guó)是一個(gè)人工智能高滲透率國(guó)家，人工智能不再是一種行業(yè)級(jí)技術(shù)，而是融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)秩序末梢的技術(shù)基座，整個(gè)社會(huì)所面臨的人工智能風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)模性和廣泛性是低滲透率國(guó)家難以比擬的。這要求我國(guó)既需要運(yùn)用軟法的適應(yīng)性和靈活性推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，又必須通過(guò)硬法為人工智能研發(fā)和應(yīng)用劃定行為底線、保障公民基本權(quán)、為軟法提供“規(guī)范的規(guī)范性”。作為負(fù)責(zé)任大國(guó)，我國(guó)一貫堅(jiān)持安全與發(fā)展并重的理念，可以利用世界人工智能合作組織等多邊機(jī)制輸出“軟法和硬法均衡、安全與發(fā)展統(tǒng)籌兼顧”的中國(guó)方案。

四

實(shí)現(xiàn)軟硬法均衡的人工智能立法邏輯

軟法依賴需要被修正，但絕不能矯枉過(guò)正而走向追求硬法統(tǒng)御、法網(wǎng)密布的另一極端，“以‘硬法’為引導(dǎo)和保障不代表忽視‘軟法’的優(yōu)點(diǎn)和作用”。正確路向是：通過(guò)軟硬法配置邏輯的廓清以及具體規(guī)則的加減運(yùn)動(dòng)，形成軟度合理、軟硬均衡的人工智能規(guī)范體系。

（一）明確方向：制定軟硬法均衡的人工智能法

已有學(xué)者提出“分割而治”的軟硬法配置方案，即對(duì)技術(shù)開(kāi)發(fā)者適用軟法，而對(duì)技術(shù)應(yīng)用者適用硬法。但當(dāng)開(kāi)發(fā)者正在設(shè)計(jì)高危險(xiǎn)性的人工智能模型時(shí)，及時(shí)啟用硬法能將風(fēng)險(xiǎn)止于未發(fā)；而下游應(yīng)用場(chǎng)景千差萬(wàn)別，無(wú)法用硬法事無(wú)巨細(xì)地指導(dǎo)應(yīng)用者“何為最佳實(shí)踐”。相比二元思維，下文主張應(yīng)劃分規(guī)范效力層級(jí)，堅(jiān)持一種“綱舉目張”的配置邏輯。

1.實(shí)現(xiàn)軟硬法均衡需要統(tǒng)一立法

所謂“綱舉目張”指硬法為綱、軟法為目。申言之，以硬法構(gòu)筑人工智能法秩序的四梁八柱，提供有明確紅線的規(guī)范環(huán)境；軟法則在硬法圍欄內(nèi)發(fā)揮先導(dǎo)、補(bǔ)缺、疏導(dǎo)、填充、試驗(yàn)等功能，其權(quán)變裁量和利益平衡亦是在硬法約束下祛除恣意性的穩(wěn)定過(guò)程。不過(guò)，為了長(zhǎng)效性維持此綱舉目張的均衡結(jié)構(gòu)，必須制定統(tǒng)一的人工智能法，因?yàn)橐胤ā?chǎng)景法、模塊法等分散立法模式下該均衡很容易被打破。統(tǒng)一立法并不是追求“大而全”或“一刀切”，而是設(shè)置具有約束性、確定性的法律原則及具體規(guī)則，明確公、私行為體的權(quán)義配置及問(wèn)責(zé)機(jī)制，搭建穩(wěn)定、剛性的元治理框架。既要為包括軟法在內(nèi)的其他規(guī)范提供權(quán)威基點(diǎn)和效力支撐，也要避免因上位硬法缺失而導(dǎo)致軟法“野蠻生長(zhǎng)”。

傳統(tǒng)治理的經(jīng)驗(yàn)也警示防治系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)需要統(tǒng)一立法。分散立法可能存在“見(jiàn)樹(shù)不見(jiàn)林”的管道視野，無(wú)法實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)全覆蓋；其產(chǎn)生的規(guī)則沖突及留下的監(jiān)管真空都會(huì)滋生軟法，進(jìn)而打破軟硬均衡。例如，我國(guó)依靠針對(duì)大氣、水體、固體廢物等要素的單行法來(lái)控制環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，但造成監(jiān)管重疊或形成監(jiān)管罅隙，導(dǎo)致一些地方政府選擇式執(zhí)法、市場(chǎng)主體進(jìn)行監(jiān)管套利，更嚴(yán)峻的是無(wú)法控制不確定性系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)制定生態(tài)環(huán)境法典的理由之一就是貫徹風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防原則，以“應(yīng)對(duì)諸如新污染物致害不確定、傳統(tǒng)污染物大尺度空間擴(kuò)散傳輸可能導(dǎo)致的后果不確定等”。又如，我國(guó)對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)采用按照金融業(yè)別的分散式立法模式，留下的監(jiān)管真空中依靠市場(chǎng)聲譽(yù)和同業(yè)壓力的金融軟法如雨后春筍般涌現(xiàn)，但都難以遏制頻發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)事件。國(guó)家提出制定金融法，其中一個(gè)目標(biāo)就是“實(shí)現(xiàn)金融活動(dòng)監(jiān)管全覆蓋”。

跨模態(tài)和跨域性的人工智能風(fēng)險(xiǎn)也是一種典型的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，同樣需要統(tǒng)一立法。當(dāng)前的分散立法模式存在“立法層級(jí)不高、概念術(shù)語(yǔ)不一、規(guī)則交叉重疊甚至相互沖突以及監(jiān)管空白等問(wèn)題”，難以有效防范此類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)。有學(xué)者以電子商務(wù)為鑒，建議我國(guó)目前不應(yīng)急于制定統(tǒng)一的人工智能法，因?yàn)椤吨腥A人民共和國(guó)電子商務(wù)法》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《電子商務(wù)法》）的前身是電子商務(wù)促進(jìn)法，但立法程序啟動(dòng)后，該法的定位逐漸由促進(jìn)法變?yōu)楸O(jiān)管性立法。然而，《電子商務(wù)法》正式施行后，我國(guó)電商市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)大幅增長(zhǎng)，還涌現(xiàn)社交電商、直播電商等創(chuàng)新模式，這一定程度上得益于統(tǒng)一立法對(duì)監(jiān)管體系明確性的提升及對(duì)電商經(jīng)營(yíng)者主體責(zé)任的壓實(shí)等。電商風(fēng)險(xiǎn)是產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定階段才爆發(fā)的，可先觀望后立規(guī)；但人工智能從產(chǎn)生伊始就伴隨多重風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)統(tǒng)一立法的需求更迫切。

2.堅(jiān)持底線法定位才能維持均衡

盡管支持統(tǒng)一立法的觀點(diǎn)逐漸積累了一些共識(shí)，但對(duì)人工智能法定位的分歧依然顯著。產(chǎn)業(yè)法、促進(jìn)法、創(chuàng)新法等定位可能導(dǎo)致軟法過(guò)剩，而風(fēng)險(xiǎn)法、監(jiān)管法、安全法等定位可能擠壓軟法的空間，均不利于維持均衡。筆者認(rèn)為人工智能統(tǒng)一立法應(yīng)堅(jiān)持既是基本法也是底線法的定位，才能實(shí)現(xiàn)軟硬法均衡。這歸因于底線法秉持如下標(biāo)準(zhǔn)：一是底線法主要保護(hù)的是不可克減的基本權(quán)益，調(diào)整的內(nèi)容具有底層性，故底線法也是憲法秩序在人工智能領(lǐng)域的具體化。二是底線法應(yīng)當(dāng)具有一定的硬度，這不是說(shuō)要全面接管日常秩序抑或設(shè)置大量懲罰性規(guī)定，而是體現(xiàn)為始終留有終局性、后置性手段（典型者如開(kāi)關(guān)條款）以捍衛(wèi)人的主體性。三是底線法具有謙抑性，追求的是較優(yōu)、平衡、向善而不是最全、最嚴(yán)、最細(xì)，即通過(guò)劃紅線、設(shè)圍欄為其他規(guī)范提供框架性指引。四是底線法不是靜態(tài)法和封閉法，其能利用立法預(yù)測(cè)學(xué)、法律未來(lái)學(xué)、法律韌性理論等克服不學(xué)習(xí)特征，通過(guò)設(shè)置一般條款、落日條款、清單條款、授權(quán)條款等方式保持開(kāi)放性。

兩部人工智能法專(zhuān)家建議稿都存在產(chǎn)業(yè)法色彩過(guò)重的問(wèn)題，分別設(shè)置了“人工智能支持與促進(jìn)”和“發(fā)展與促進(jìn)”專(zhuān)章，推高了軟法占比。筆者認(rèn)為可以嘗試弱化甚至放棄產(chǎn)業(yè)法或促進(jìn)法定位、取消產(chǎn)業(yè)促進(jìn)專(zhuān)章、降低產(chǎn)業(yè)條款比重，只保留個(gè)別提綱挈領(lǐng)的倡導(dǎo)條款以表明支持和發(fā)展人工智能的國(guó)家意志，發(fā)揮實(shí)定法的表達(dá)功能。例如，可規(guī)定“國(guó)家堅(jiān)持人工智能安全和發(fā)展并重，鼓勵(lì)和支持人工智能基礎(chǔ)理論研究和關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新，推進(jìn)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展”。退一步說(shuō)，即便未來(lái)人工智能法設(shè)置了產(chǎn)業(yè)法專(zhuān)章或引入一定數(shù)量離散化的產(chǎn)業(yè)條款，也很難承擔(dān)復(fù)雜產(chǎn)業(yè)調(diào)控和培育任務(wù)。因?yàn)闊o(wú)論是幼稚產(chǎn)業(yè)保護(hù)理論，抑或后發(fā)優(yōu)勢(shì)理論都要求國(guó)家對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)布局、產(chǎn)業(yè)培育、產(chǎn)業(yè)調(diào)控等內(nèi)容進(jìn)行專(zhuān)門(mén)化、精細(xì)化立法。歐盟制定不含產(chǎn)業(yè)規(guī)范、監(jiān)管先行的《人工智能法》后，于2025年發(fā)布促進(jìn)產(chǎn)業(yè)、發(fā)展先行的《人工智能大陸行動(dòng)計(jì)劃》（其中提出制定《云計(jì)算和人工智能發(fā)展法案》）。我國(guó)已出現(xiàn)一些地方性的人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)范，未來(lái)還可考慮制定全國(guó)層面的《人工智能促進(jìn)法》，形成“人工智能基本法”引領(lǐng)“人工智能促進(jìn)法”等多法的層級(jí)構(gòu)造。此種底線法提供高層次指導(dǎo)、單行產(chǎn)業(yè)法規(guī)定內(nèi)容細(xì)節(jié)的總分模式，可以有效降低基本法的軟度。這不僅不會(huì)阻礙產(chǎn)業(yè)發(fā)展，還能讓以后將蔚成規(guī)模的產(chǎn)業(yè)立法（尤其是地方性立法）接受底線法的調(diào)控、監(jiān)督和審查，避免因地方保護(hù)主義、政府公司化競(jìng)爭(zhēng)、破壞統(tǒng)一大市場(chǎng)等問(wèn)題而落入人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的“李斯特陷阱”。

（二）具體進(jìn)路：“原則—規(guī)則—問(wèn)責(zé)”逐級(jí)建構(gòu)

統(tǒng)一立法應(yīng)明確核心范疇、價(jià)值理念、法律關(guān)系、基本原則、規(guī)范體系、問(wèn)責(zé)機(jī)制等內(nèi)容。下文主要抓住“法律原則—具體規(guī)則—問(wèn)責(zé)機(jī)制”這一核心脈絡(luò)，為實(shí)現(xiàn)人工智能法的軟硬均衡提供若干建議。

1.明確法律原則：與基本權(quán)價(jià)值對(duì)齊

一部法律的軟硬度與法律原則密切相關(guān)。明確和穩(wěn)定的法律原則能為具體規(guī)則劃定剛性邊界并提供關(guān)于確定性的支援，而主觀和道德化的倫理原則可能會(huì)弱化或淡化法律的規(guī)范效力。面對(duì)或然性的人工智能，法律系統(tǒng)必須依靠“基于原則的監(jiān)管”來(lái)守住底線，故建構(gòu)剛性的法律原則是人工智能統(tǒng)一立法的關(guān)鍵任務(wù)。兩部專(zhuān)家建議稿都設(shè)有不少原則條款，可能在一定程度上移植或借鑒了《新一代人工智能治理原則》《新一代人工智能倫理規(guī)范》等軟法中的增進(jìn)人類(lèi)福祉、公平公正、可控可信、開(kāi)放協(xié)作等原則。但這些倫理原則“基本是抽象的、模糊的”，難以用于法律實(shí)踐。對(duì)此，可搭建價(jià)值指引機(jī)制讓倫理原則實(shí)心化。那么，該去何處尋找這種指引呢？歐盟在《可信人工智能倫理指南》中給出了答案：基本權(quán)利為確定抽象的倫理和價(jià)值觀提供了最有希望的基礎(chǔ)。歐盟《人工智能法》序言第14a條提出的幾項(xiàng)原則均是基本權(quán)利的具體化，如人類(lèi)主體和監(jiān)督原則是《歐盟基本權(quán)利憲章》第1條人性尊嚴(yán)和第6條自由保護(hù)的具體化。可以說(shuō)，除了“風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向”，歐盟《人工智能法》還存在“基本權(quán)導(dǎo)向”。

這一線索值得重視，因?yàn)槲覈?guó)憲法中的基本權(quán)規(guī)范蘊(yùn)藏著豐富的價(jià)值資源。盡管無(wú)法被法官直接適用，但將其外顯表達(dá)和內(nèi)蘊(yùn)價(jià)值注入人工智能法原則體系，就可以通過(guò)適用具體領(lǐng)域法的方式落實(shí)憲法秩序，用“憲法對(duì)齊”克服“人工智能錯(cuò)位”（AI misalignment）。基本權(quán)教義還能為抽象性原則建立適用標(biāo)準(zhǔn)與方法，確保其外延被限制在基本權(quán)客觀價(jià)值范圍內(nèi)，進(jìn)而排除裁量恣意。遺憾的是，目前的法律原則建構(gòu)方案“似乎對(duì)憲法確認(rèn)的公民基本權(quán)利的保護(hù)問(wèn)題很少直接提及”。實(shí)際上人工智能法基本原則的建構(gòu)無(wú)需另起爐灶，而應(yīng)將基本權(quán)作為其必須依照和遵循的價(jià)值資源庫(kù)。

例如，《中華人民共和國(guó)憲法》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《憲法》）中的人格尊嚴(yán)條款是人權(quán)保障的基礎(chǔ)，不少部門(mén)法都設(shè)置了人格尊嚴(yán)受法律保護(hù)或不得被侵犯的規(guī)定以貫徹憲法客觀價(jià)值（如《中華人民共和國(guó)民法典》第109條）。將人工智能法與人格尊嚴(yán)條款對(duì)齊的意義更為重大，因?yàn)槿斯ぶ悄埽ㄓ绕涫谴硎饺斯ぶ悄埽┊a(chǎn)生了“反客為主”的威脅。如果放任自流，那么人工智能將不再是知識(shí)論問(wèn)題而是存在論問(wèn)題，而人格尊嚴(yán)條款的價(jià)值原點(diǎn)就是保障人的主體性、強(qiáng)調(diào)人之價(jià)值的至上性。又如，《憲法》中的平等權(quán)規(guī)范包含豐富的價(jià)值要素，包括一般平等、實(shí)質(zhì)平等、禁止歧視和逆向歧視等。將人工智能法與平等權(quán)對(duì)齊具有重要價(jià)值，因?yàn)樾畔⑹占蛿?shù)據(jù)聚合存在的價(jià)值缺陷導(dǎo)致人工智能容易成為天然歧視系統(tǒng)，會(huì)重現(xiàn)甚至放大現(xiàn)實(shí)中的不平等。更棘手的是，一些人工智能歧視在統(tǒng)計(jì)和精算學(xué)意義上確實(shí)能提高效率進(jìn)而具有表層合理性（如通過(guò)抽取過(guò)度的相關(guān)關(guān)系評(píng)價(jià)個(gè)人信用的人工智能模型可能更精準(zhǔn)），但一旦違背了反弱勢(shì)者歧視、反性別歧視等平等權(quán)價(jià)值，則皆應(yīng)被禁止。不得提出效率抗辯或者解釋為算法偏差、人工智能幻覺(jué)來(lái)逃避責(zé)任，因?yàn)榛緳?quán)具有底線性和不可量化性。

綜上考慮，筆者提出如下與憲法基本權(quán)對(duì)齊的法律原則設(shè)計(jì)建議：

第一，人格尊嚴(yán)保障原則。開(kāi)發(fā)、提供和使用人工智能應(yīng)當(dāng)以人為本、智能向善，不得侵犯人格尊嚴(yán)（價(jià)值淵源為人格尊嚴(yán)）。

第二，人類(lèi)監(jiān)督和控制原則。人工智能開(kāi)發(fā)者、提供者應(yīng)當(dāng)確保人類(lèi)始終有效監(jiān)督和控制人工智能，保障個(gè)人的自主決策自由（價(jià)值淵源為人格尊嚴(yán)、精神自由）。

第三，平等原則。開(kāi)發(fā)、提供和使用人工智能應(yīng)當(dāng)遵循平等原則，不得基于民族、性別、年齡、家庭、宗教信仰等事由實(shí)施不合理的區(qū)別對(duì)待（價(jià)值淵源為平等權(quán)）。

第四，隱私和個(gè)人信息保護(hù)原則。開(kāi)發(fā)、提供和使用人工智能應(yīng)當(dāng)充分保障個(gè)人信息權(quán)益和通信自由，任何組織、個(gè)人不得利用人工智能技術(shù)從事侵害個(gè)人信息權(quán)益和通信自由的行為（價(jià)值淵源為人格尊嚴(yán)、通信自由）。

第五，勞動(dòng)保障原則。國(guó)家應(yīng)當(dāng)積極應(yīng)對(duì)人工智能對(duì)就業(yè)的影響，通過(guò)各種途徑創(chuàng)造勞動(dòng)就業(yè)條件、進(jìn)行就業(yè)培訓(xùn)，保障公民的勞動(dòng)權(quán)（價(jià)值淵源為社會(huì)經(jīng)濟(jì)權(quán)）。

2.增設(shè)硬性條款：引入“人在環(huán)上”型規(guī)制

人類(lèi)為應(yīng)對(duì)未知風(fēng)險(xiǎn)積累了大量硬法工具，兩部人工智能法專(zhuān)家建議稿都有移植，包括披露、評(píng)估、報(bào)告、標(biāo)識(shí)等規(guī)制工具。但不足之處在于：上述諸工具更注重讓“人在環(huán)中”（Human-in-the-Loop，HITL），缺少“人在環(huán)上”（Human-on-the-Loop，HOTL）的監(jiān)督邏輯。“人在環(huán)中”型規(guī)制通過(guò)應(yīng)用信息披露、標(biāo)識(shí)、評(píng)估等工具讓人類(lèi)能夠?qū)崟r(shí)介入人工智能決策（如駕駛員對(duì)智能決策的實(shí)時(shí)調(diào)整），而“人在環(huán)上”則強(qiáng)調(diào)人類(lèi)對(duì)系統(tǒng)整體的全局性監(jiān)督和終局性控制（如對(duì)自動(dòng)駕駛的遠(yuǎn)程緊急制動(dòng)）。引入以下“人在環(huán)上”型硬規(guī)范，能捍衛(wèi)人類(lèi)中心主義，也讓人工智能法與底線法地位相稱(chēng)。

一是切斷開(kāi)關(guān)條款。具有遞歸自我改進(jìn)能力的人工智能有可能脫離人類(lèi)控制而出現(xiàn)博斯特羅姆“回形針”思想實(shí)驗(yàn)所隱喻的文明風(fēng)險(xiǎn)。《北京AI安全國(guó)際共識(shí)》明確提出禁止自主復(fù)制或改進(jìn)型人工智能，對(duì)其設(shè)置切斷開(kāi)關(guān)已獲得一定共識(shí)。實(shí)際上，“開(kāi)關(guān)”這類(lèi)“人在環(huán)上”工具并不是新事物，生物學(xué)者研究的防止合成病毒失控的“自殺基因”就是一例。除了具有遞歸改進(jìn)能力的顯意識(shí)人工智能之外，筆者認(rèn)為具有操縱性質(zhì)的潛意識(shí)人工智能也應(yīng)納入“開(kāi)關(guān)”的控制范圍。因?yàn)榍罢咄ㄟ^(guò)破壞人類(lèi)物理世界的方式威脅人的生存，而后者通過(guò)入侵大腦潛意識(shí)、操縱思想的方式破壞人類(lèi)精神世界進(jìn)而威脅人的存在。歐盟《人工智能法》就明確將搭載潛意識(shí)技術(shù)或操縱性質(zhì)的人工智能列為不可接受的最高風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別。不過(guò)開(kāi)關(guān)條款的安全、有效運(yùn)作不能僅寄望于簡(jiǎn)單設(shè)置一個(gè)類(lèi)似谷歌深度思維公司（DeepMind）提出的“紅色按鈕”，而是應(yīng)當(dāng)進(jìn)行體系化設(shè)計(jì)，囊括探測(cè)和預(yù)警、多元利益主體評(píng)估和決策（判斷何時(shí)啟動(dòng)）、多層次的開(kāi)關(guān)執(zhí)行機(jī)制（判斷關(guān)閉特定功能、單一模塊抑或直接熔斷整個(gè)系統(tǒng)）、風(fēng)險(xiǎn)解除后的恢復(fù)措施、外部審計(jì)和監(jiān)督等規(guī)范內(nèi)容。

二是風(fēng)險(xiǎn)管理?xiàng)l款。我國(guó)已建立了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估制度（如《算法推薦規(guī)定》第24條規(guī)定的算法自評(píng)估），這是“人在環(huán)中”型工具；即相關(guān)義務(wù)主體是“環(huán)中”的執(zhí)行者，對(duì)算法歧視、安全風(fēng)險(xiǎn)、科技倫理等進(jìn)行微觀審查。與之相對(duì)的是作為“人在環(huán)上”型工具的風(fēng)險(xiǎn)管理制度，其綜合應(yīng)用包括測(cè)試、檢驗(yàn)、備案、許可、認(rèn)證等在內(nèi)的規(guī)制工具箱，實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的全生命周期管控，讓相關(guān)義務(wù)主體站在“環(huán)上”監(jiān)控全流程。“風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估”往往缺乏約束性，如《人工智能法（學(xué)者建議稿）》第42條允許人工智能開(kāi)發(fā)者、提供者自行評(píng)估，本質(zhì)上是一種軟法性質(zhì)的反身法模式。而“風(fēng)險(xiǎn)管理”則綜合采用事前測(cè)試和驗(yàn)證、事中監(jiān)測(cè)、事后備案、具有法律后果的聲明或承諾、簽發(fā)強(qiáng)制性認(rèn)證等一系列剛性規(guī)制工具。歐盟《人工智能法》就建立了被稱(chēng)為“符合性評(píng)估”（conformity assessment）的風(fēng)險(xiǎn)管理制度，但其照搬套用了歐盟產(chǎn)品法的質(zhì)量管理思路，可能只適用于產(chǎn)品類(lèi)人工智能或作為產(chǎn)品組成部分的人工智能而對(duì)獨(dú)立人工智能系統(tǒng)無(wú)法通約，因?yàn)楹笳弋a(chǎn)生的侵犯人格尊嚴(yán)等基本權(quán)風(fēng)險(xiǎn)無(wú)法被轉(zhuǎn)化為可量化的產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)。歐盟也意識(shí)到此問(wèn)題，采取讓獨(dú)立人工智能系統(tǒng)提供者自我評(píng)估的策略，卻又造成對(duì)“涉及基本權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的人工智能”之規(guī)制竟然比對(duì)“涉及產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)的人工智能”之規(guī)制更寬松的顛倒現(xiàn)象。我國(guó)未來(lái)的統(tǒng)一立法應(yīng)努力構(gòu)建對(duì)產(chǎn)品和非產(chǎn)品類(lèi)人工智能系統(tǒng)都能一體化適用、超越產(chǎn)品法思路的“人在環(huán)上”型風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制。

三是冗余系統(tǒng)條款。當(dāng)發(fā)生安全事件時(shí)，要求相關(guān)義務(wù)主體及時(shí)采取處置措施，是一種“人在環(huán)中”型規(guī)制；而要求一旦發(fā)生故障就會(huì)引發(fā)重大風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵設(shè)施的運(yùn)營(yíng)者在事前配置冗余系統(tǒng)，則是“人在環(huán)上”型規(guī)制。比如，極端天氣導(dǎo)致關(guān)鍵智能系統(tǒng)癱瘓，備用系統(tǒng)旋即啟動(dòng)以避免更嚴(yán)重的次生損害，此即冗余原理。環(huán)中的處置措施可能因信息偏差、問(wèn)責(zé)真空和監(jiān)督不足而在執(zhí)行上打折扣，但冗余義務(wù)是獨(dú)立于環(huán)的、客觀化的，甚至是系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)的前置條件，故而難以被規(guī)避。為避免冗余條款成為一種針對(duì)中小企業(yè)的進(jìn)入壁壘，人工智能法應(yīng)明確此“人在環(huán)上”型規(guī)制只適用于具有關(guān)鍵設(shè)施屬性的人工智能，如嵌入金融或醫(yī)療系統(tǒng)的基礎(chǔ)大模型、浮點(diǎn)運(yùn)算量或訓(xùn)練成本超過(guò)一定閾值的高影響能力模型。在可行性方面，提高關(guān)鍵人工智能冗余能力的成本并不會(huì)太高，因?yàn)槠溲邪l(fā)成本高但邊際復(fù)制成本較低。未來(lái)技術(shù)的發(fā)展還可能允許開(kāi)發(fā)者、提供者搭建針對(duì)不同功能、模塊或架構(gòu)的精細(xì)化冗余，從而以更小成本提高系統(tǒng)整體的魯棒性。

3.強(qiáng)化法律問(wèn)責(zé)：完善梯度問(wèn)責(zé)機(jī)制

硬法的不在場(chǎng)導(dǎo)致現(xiàn)有人工智能規(guī)范正在創(chuàng)造“無(wú)責(zé)任空間”，這同時(shí)體現(xiàn)在對(duì)被規(guī)制主體的問(wèn)責(zé)（向下問(wèn)責(zé)）、對(duì)規(guī)制主體的問(wèn)責(zé)（向上問(wèn)責(zé)）以及對(duì)自我規(guī)制的問(wèn)責(zé)（向內(nèi)問(wèn)責(zé)）三個(gè)方面。規(guī)制多元主義時(shí)代，不能把問(wèn)責(zé)簡(jiǎn)化為懲罰問(wèn)題，而是應(yīng)當(dāng)通過(guò)一系列硬性制度安排明確不同角色主體為何負(fù)責(zé)、對(duì)誰(shuí)負(fù)責(zé)、如何負(fù)責(zé)，從而克服烏爾里希·貝克所說(shuō)的風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中“有組織的不負(fù)責(zé)任”難題。

在向下問(wèn)責(zé)方面，《內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》《深度合成規(guī)定》等過(guò)于依賴引致條款，但引致何種“有關(guān)規(guī)定”又曖昧不明。人工智能問(wèn)責(zé)問(wèn)題本就是涉及數(shù)據(jù)采集者、清洗者、標(biāo)注者、供應(yīng)者、算法設(shè)計(jì)者以及模型開(kāi)發(fā)者、提供者等復(fù)雜主體的“多手問(wèn)題”，引致適用模糊不清的他法責(zé)任而本法責(zé)任缺失的做法加大了問(wèn)責(zé)難度。未來(lái)的統(tǒng)一立法應(yīng)規(guī)定“行政責(zé)任一般條款”以明確本法責(zé)任，即明文規(guī)定違反本法規(guī)定的，由人工智能主管部門(mén)給予處罰（包括責(zé)令暫停相關(guān)功能或服務(wù)、限期整改、罰款、沒(méi)收違法所得、警告、信用減等、吊銷(xiāo)許可或證照等）。為實(shí)現(xiàn)軟硬法的貫通，還可以設(shè)置幅度罰款制（如上一年度營(yíng)業(yè)額5%以下的罰款），將違法者是否遵守相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、自我規(guī)制體系是否健全、是否采取減少損失的措施、監(jiān)管緩釋或承諾協(xié)議履行情況等納入處罰幅度的裁量因素中。除了行政責(zé)任外，具有場(chǎng)景信息優(yōu)勢(shì)的侵權(quán)責(zé)任也應(yīng)發(fā)揮風(fēng)險(xiǎn)分配功能。為適應(yīng)行為人消失、因果鏈條斷裂、損害難以預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)，侵權(quán)法用嚴(yán)格責(zé)任積極管控超越微觀危險(xiǎn)的社會(huì)化風(fēng)險(xiǎn)。此制度邏輯依然適配人工智能領(lǐng)域，引入嚴(yán)格責(zé)任實(shí)際等同于為高風(fēng)險(xiǎn)人工智能建立一種依托司法實(shí)施的強(qiáng)制保險(xiǎn)制度，也與底線法定位相稱(chēng)。一種擔(dān)憂認(rèn)為，嚴(yán)格責(zé)任可能加重人工智能企業(yè)的負(fù)擔(dān)，尤其構(gòu)成中小企業(yè)進(jìn)入人工智能行業(yè)的“責(zé)任墻”。但嚴(yán)格責(zé)任的適用領(lǐng)域（主要針對(duì)完全自動(dòng)駕駛L5級(jí)、具有傷害性的具身智能等異常危險(xiǎn)源）、賠償范圍（主要針對(duì)物質(zhì)性損害）等受到嚴(yán)格限制，不僅不會(huì)扼殺初始創(chuàng)新，還能鼓勵(lì)“負(fù)責(zé)任的創(chuàng)新”。對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)人工智能，具有巨大技術(shù)和信息優(yōu)勢(shì)的提供者始終處在風(fēng)險(xiǎn)控制的最優(yōu)位置，適用嚴(yán)格責(zé)任也符合最小成本預(yù)防者原則。

在向上問(wèn)責(zé)方面，政府在人工智能治理中扮演著關(guān)鍵角色，完善對(duì)其問(wèn)責(zé)的機(jī)制能夠有效防范兩類(lèi)附屬性風(fēng)險(xiǎn)。一類(lèi)是政府主體內(nèi)嵌到人工智能技術(shù)鏈而成為提供者或使用者，并因違反安全保障、檢測(cè)、標(biāo)識(shí)、備案、評(píng)估等強(qiáng)制性義務(wù)而引發(fā)損害的風(fēng)險(xiǎn)。此時(shí)政府主體與市場(chǎng)主體并無(wú)軒輊，都應(yīng)為致害行為擔(dān)責(zé)。不同的是，前者適用行政處分等方式且主觀歸責(zé)門(mén)檻更低。例如，如果引發(fā)損害的行政決策由人工智能作出，即使行政機(jī)關(guān)無(wú)法預(yù)知和預(yù)測(cè)（即無(wú)過(guò)錯(cuò)），也需要擔(dān)責(zé)。這是因?yàn)楝F(xiàn)代行政已從權(quán)威主義向辯護(hù)主義變遷，追求“最善選擇”的行政決策權(quán)不能讓渡給追求“最優(yōu)選擇”、剝奪相對(duì)人對(duì)話權(quán)利的自動(dòng)化決策系統(tǒng)。另一類(lèi)是政府主體從外部干擾人工智能產(chǎn)業(yè)鏈而發(fā)生的官僚偏移、與民爭(zhēng)利、行政壟斷等風(fēng)險(xiǎn)。統(tǒng)一立法要確保能對(duì)破壞人工智能統(tǒng)一大市場(chǎng)、實(shí)施行政壟斷、違反公平競(jìng)爭(zhēng)審查規(guī)定的行政主體進(jìn)行有力問(wèn)責(zé)。

在向內(nèi)問(wèn)責(zé)方面，兩部專(zhuān)家建議稿都用到大量自我規(guī)制工具（如要求人工智能開(kāi)發(fā)者或提供者建立安全制度、制定基礎(chǔ)模型的使用規(guī)則等），但大企業(yè)劫持、集體協(xié)調(diào)困境、執(zhí)行軟弱等因素會(huì)導(dǎo)致自我規(guī)制失靈。對(duì)此，可引入下列規(guī)則貫徹“元規(guī)制”理念，對(duì)自我規(guī)制進(jìn)行規(guī)制。一是明確未建立或怠于建立自我規(guī)制體系或者未勤勉運(yùn)營(yíng)自我規(guī)制體系的法律責(zé)任。值得借鑒的立法模式是《中華人民共和國(guó)安全生產(chǎn)法》第101條，其明文規(guī)定對(duì)未建立事故隱患排查治理制度的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)單位予以處罰。福岡真之介亦指出，政府可以通過(guò)提供中間政策克服人工智能自主規(guī)制的不完善性，即鼓勵(lì)民間團(tuán)體和企業(yè)制定和遵守自主規(guī)則，同時(shí)對(duì)不制定和遵守行為進(jìn)行事后制裁。二是建立讓軟標(biāo)準(zhǔn)硬化的制度端口，包括違反特定人工智能標(biāo)準(zhǔn)就推定構(gòu)成過(guò)錯(cuò)、不遵守特定標(biāo)準(zhǔn)被認(rèn)定違反商業(yè)道德、直接賦予通過(guò)審查的特定標(biāo)準(zhǔn)具有法律效力、政府采購(gòu)或科研資助要求相關(guān)人工智能項(xiàng)目須符合特定標(biāo)準(zhǔn)等。三是采取如下舉措把“軟沙盒”變成“硬沙盒”：建立主動(dòng)移除與被動(dòng)退出相結(jié)合的出盒機(jī)制、沙盒測(cè)試進(jìn)展定期公告、測(cè)試效果第三方評(píng)估等。

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《行政法學(xué)研究》2026年第3期目錄

【數(shù)字法治】

1.人臉識(shí)別的雙軌治理與通向智能技術(shù)的治理適配框架

洪延青

2.邁向軟硬法均衡：人工智能治理中軟法依賴的隱憂及其應(yīng)對(duì)

孫瑜晨

3.“刷臉”應(yīng)用場(chǎng)景下個(gè)人信息保護(hù)影響評(píng)估的適用路徑

趙精武

4.自動(dòng)化行政中算法決策致害的行政歸責(zé)路徑

張雨

【執(zhí)法與監(jiān)管】

5.制度型開(kāi)放賦能金融監(jiān)管現(xiàn)代化：以自貿(mào)區(qū)規(guī)則對(duì)接與路徑創(chuàng)新為視角

沈偉

6.數(shù)據(jù)跨境執(zhí)法管轄權(quán)的規(guī)范沖突與制度協(xié)調(diào)

孫南翔

7.行政法上公共利益認(rèn)定程序的反思與重構(gòu)

——以土地征收成片開(kāi)發(fā)為例

華子巖

【學(xué)術(shù)專(zhuān)論】

8.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防：檢察機(jī)關(guān)參與社會(huì)治理的范式轉(zhuǎn)型與履職邊界

秦前紅、李天雨

9.公私融合視角下個(gè)人信息處理同意的對(duì)價(jià)解釋

廖麗環(huán)

10.行政機(jī)關(guān)首次救濟(jì)的法治容許性

何宗靜、葉必豐

11.公平競(jìng)爭(zhēng)權(quán)人在行政訴訟中的原告資格判定

張帥宇

【青年論壇】

12.自動(dòng)駕駛汽車(chē)用戶隱私的公私合作保護(hù)

余俊達(dá)

13.論行政行為適用依據(jù)的復(fù)議審查

嚴(yán)于

《行政法學(xué)研究》創(chuàng)刊于1993年，是由中華人民共和國(guó)教育部主管、中國(guó)政法大學(xué)主辦、《行政法學(xué)研究》雜志社編輯出版的國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行的我國(guó)首家部門(mén)法學(xué)雜志。本刊自2015年變更為雙月刊，目前辟有專(zhuān)論、法律時(shí)評(píng)、行政法制比較研究、名家論壇、案例評(píng)議、行政復(fù)議與審判指導(dǎo)等常設(shè)欄目，為緊密配合國(guó)家行政立法、行政執(zhí)法、行政復(fù)議、行政訴訟等實(shí)踐，本刊還不定期推出一些專(zhuān)題研究和觀點(diǎn)摘編。

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責(zé)任編輯 | 郭晴晴

審核人員 | 張文碩 王曉慧

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