文 ｜ 趙精武 北京航空航天大學法學院副教授

在數字經濟時代，人工智能技術成為未來數字經濟創新發展的重要技術拐點，“人工智能＋行業場景”一度成為技術發展的主流趨勢。當然，人工智能技術回避不了雙刃劍效應，近年來《互聯網信息服務算法推薦管理規定》《互聯網信息服務深度合成管理規定》《生成式人工智能管理辦法》等相繼頒布，其目的是預防技術濫用帶來的各類安全風險，促進人工智能的安全可靠發展。未來推動該領域治理需要遵循綜合治理、體系治理的基本理念，整合技術標準、市場、法律、政策等多元治理工具，形成生態體系性的科技創新體系。其中，法律對于科技創新的推動作用不能單一劃歸為“明確科技創新的合法性邊界”“促進科技創新成果轉化”等結論，而是應當從風險預防、市場激勵以及創新資源保障三個方面構建體系化的科技創新促進機制。

立法理念轉變的原因在于，人工智能治理理念和治理機制應當與產業實踐和市場需求同步進行。在人工智能發展早期，該類技術尚屬首次商業化應用，其特殊的安全風險超出了現行立法的調整范圍，故而在這一階段，相應的立法重心主要是以安全風險預防為導向。此后，人工智能相關的專門立法相繼頒布，初步的安全風險預防體系已經形成，此時的立法工作重心則需要回歸到實現另一立法目的，即推動人工智能技術創新發展。客觀而言，風險預防與促進創新兩種立法目的所延伸的治理規則具有較大差異性，促進創新這一立法目的更加側重于強調按照市場分配機制，以相應的政策鼓勵性條款和創新資源供給型條款滿足科技創新的實踐需求。并且，這種立法邏輯也與既有的促進科技成果轉化法、科學技術進步法等具體規則有所差別，更加需要貼合人工智能產業的實踐特征，圍繞風險預防、市場激勵以及創新資源保障三個領域展開具體的制度建構。因此，人工智能立法工作的重心理應有所改變，在現有的產業發展需求基礎上，應當明確安全可靠原則、經濟效益原則和基礎設施保障原則。

安全可靠原則是指人工智能技術研發和應用應當滿足能夠確保技術安全風險控制在可接受范圍。一是符合安全技術標準和法定安全管理義務。人工智能技術的創新方式應當符合法律法規有關技術安全保障的強制性規定；同時，在具體應用場景中，應當優先采用符合通用安全技術標準的技術架構、通信協議。二是既能夠有效預防常見的技術安全風險，也能夠在網絡安全事件中快速恢復基本功能。三是符合科技倫理審查要求。人工智能技術的應用方式理應以保護人格尊嚴和自由為基礎，在設計研發、商業應用等各個科技創新環節進行科技倫理審查。

經濟效益原則是指人工智能技術創新的促進機制應當符合市場經濟效益要求，技術創新鼓勵性條款、促進性條款應當著重強調“市場調節為主導，政府干預為輔助”的基本要求，銜接好市場調整機制與政府干預機制在促進人工智能技術創新進程中的功能定位。一是保護科技創新成果及其知識產權，需要在法律基本原則層面明確創新主體對人工智能技術創新成果的知識產權。二是協調不同創新主體的知識產權訴求。立法內容應當提供更加具體的訓練數據使用行為規范指引，例如對生成內容作出具體規范要求，禁止利用訓練數據中包含的“作品”生成相似或完全相同的作品等。三是明確政府干預與市場激勵兩種機制之間的銜接原則，即政府對于人工智能技術創新的干預需要回應研發階段的投融資引入、技術研發場地供給、合作創新平臺提供、科技成果轉化等具體的市場實踐需求。

基礎設施保障原則是指人工智能技術創新的促進機制應當包含人工智能技術創新所必要的創新資源供給。算法、算力和數據成為影響人工智能技術創新的核心三要素，相應的創新資源供給機制也應當圍繞這三要素予以建構。在算法層面，既需要鼓勵和支持高等院校、科研機構開展基礎算法模型的科研攻關，也需要有規劃地培養基礎算法模型領域的關鍵人才。在算力層面，需要監管機構在國家層面統一規劃和部署算力中心節點的建設，避免因數據中心無序建設而導致算力整體資源受限的情況發生。在數據層面，一方面，立法內容應當明確公共數據公平供給的基本原則，確保人工智能產業在相同條件下能夠獲得必要的訓練數據資源；另一方面，立法內容還應當包括公共數據供給的具體方式，例如構建中央和地方的人工智能產業訓練數據供給平臺等。

總結而言，法律對于科技創新的推動作用應當綜合性地從風險預防、市場激勵以及創新資源保障三個方面構建體系化的科技創新促進機制。科技創新具有復雜性、系統性的特征，在市場調節失靈、風險預防作用有限的情況下，還需要關注創新資源的保障，面對特定的技術創新需求，以制度規范保障創新資源的可獲得性和可用性。