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在數(shù)字經(jīng)濟時代，人工智能技術成為未來數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展的重要技術拐點，“人工智能+行業(yè)場景”一度成為技術發(fā)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(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》《互聯(lián)網(wǎng)信息服務深度合成管理規(guī)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(fā)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(tài)體系性的科技創(chuàng)新體系。其中，法律對于科技創(chuàng)新的推動作用不能單一劃歸為“明確科技創(chuàng)新的合法性邊界”“促進科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化”等結(jié)論，而是應當從風險預防、市場激勵以及創(chuàng)新資源保障三個方面構(gòu)建體系化的科技創(chuàng)新促進機制。

立法理念轉(zhuǎn)變的原因在于，人工智能治理理念和治理機制應當與產(chǎn)業(yè)實踐和市場需求同步進行。在人工智能發(fā)展早期，該類技術尚屬首次商業(yè)化應用，其特殊的安全風險超出了現(xiàn)行立法的調(diào)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(jīng)形成，此時的立法工作重心則需要回歸到實現(xiàn)另一立法目的，即推動人工智能技術創(chuàng)新發(fā)展?？陀^而言，風險預防與促進創(chuàng)新兩種立法目的所延伸的治理規(guī)則具有較大差異性，促進創(chuàng)新這一立法目的更加側(cè)重于強調(diào)按照市場分配機制，以相應的政策鼓勵性條款和創(chuàng)新資源供給型條款滿足科技創(chuàng)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(zhuǎn)化法、科學技術進步法等具體規(guī)則有所差別，更加需要貼合人工智能產(chǎn)業(yè)的實踐特征，圍繞風險預防、市場激勵以及創(chuàng)新資源保障三個領域展開具體的制度建構(gòu)。因此，人工智能立法工作的重心理應有所改變，在現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求基礎上，應當明確安全可靠原則、經(jīng)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(fā)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(chuàng)新方式應當符合法律法規(guī)有關技術安全保障的強制性規(guī)定；同時，在具體應用場景中，應當優(yōu)先采用符合通用安全技術標準的技術架構(gòu)、通信協(xié)議。二是既能夠有效預防常見的技術安全風險，也能夠在網(wǎng)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(fā)、商業(yè)應用等各個科技創(chuàng)新環(huán)節(jié)進行科技倫理審查。

經(jīng)濟效益原則是指人工智能技術創(chuàng)新的促進機制應當符合市場經(jīng)濟效益要求，技術創(chuàng)新鼓勵性條款、促進性條款應當著重強調(diào)“市場調(diào)節(jié)為主導，政府干預為輔助”的基本要求，銜接好市場調(diào)整機制與政府干預機制在促進人工智能技術創(chuàng)新進程中的功能定位。一是保護科技創(chuàng)新成果及其知識產(chǎn)權，需要在法律基本原則層面明確創(chuàng)新主體對人工智能技術創(chuàng)新成果的知識產(chǎn)權。二是協(xié)調(diào)不同創(chuàng)新主體的知識產(chǎn)權訴求。立法內(nèi)容應當提供更加具體的訓練數(shù)據(jù)使用行為規(guī)范指引，例如對生成內(nèi)容作出具體規(guī)范要求，禁止利用訓練數(shù)據(jù)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(chuàng)新的干預需要回應研發(fā)階段的投融資引入、技術研發(fā)場地供給、合作創(chuàng)新平臺提供、科技成果轉(zhuǎn)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(chuàng)新的促進機制應當包含人工智能技術創(chuàng)新所必要的創(chuàng)新資源供給。算法、算力和數(shù)據(jù)成為影響人工智能技術創(chuàng)新的核心三要素，相應的創(chuàng)新資源供給機制也應當圍繞這三要素予以建構(gòu)。在算法層面，既需要鼓勵和支持高等院校、科研機構(gòu)開展基礎算法模型的科研攻關，也需要有規(guī)劃地培養(yǎng)基礎算法模型領域的關鍵人才。在算力層面，需要監(jiān)管機構(gòu)在國家層面統(tǒng)一規(guī)劃和部署算力中心節(jié)點的建設，避免因數(shù)據(jù)中心無序建設而導致算力整體資源受限的情況發(fā)生。在數(shù)據(jù)層面，一方面，立法內(nèi)容應當明確公共數(shù)據(jù)公平供給的基本原則，確保人工智能產(chǎn)業(yè)在相同條件下能夠獲得必要的訓練數(shù)據(jù)資源；另一方面，立法內(nèi)容還應當包括公共數(shù)據(jù)供給的具體方式，例如構(gòu)建中央和地方的人工智能產(chǎn)業(yè)訓練數(shù)據(jù)供給平臺等。

總結(jié)而言，法律對于科技創(chuàng)新的推動作用應當綜合性地從風險預防、市場激勵以及創(chuàng)新資源保障三個方面構(gòu)建體系化的科技創(chuàng)新促進機制?？萍紕?chuàng)新具有復雜性、系統(tǒng)性的特征，在市場調(diào)節(jié)失靈、風險預防作用有限的情況下，還需要關注創(chuàng)新資源的保障，面對特定的技術創(chuàng)新需求，以制度規(guī)范保障創(chuàng)新資源的可獲得性和可用性。（北京航空航天大學法學院副教授 趙精武）