朱保利数据显示，到2025年，我国人工智能企业数量预计将突破6000家，主要产业规模将突破1.2万亿元。目前，人工智能应用覆盖钢铁、有色、能源、通信等主要行业，并逐步渗透到产品研发、质量检测、客户服务等重要环节。人工智能作为引领新一轮科技革命的技术，正在显着重塑经济形态和社会治理模式。加快构建相适应的法律体系，是确保经济稳定长远发展的重要手段。从全球角度来看，思考人工智能治理的方式有很多不同。欧盟批准的《人工智能法》建立了基于风险分类的监管模式，建立了四级监管体系：禁止、高风险、有限风险和最低风险类别。美国采取了创新导向的监管策略。人工智能行政命令的重点是通过标准化和行业自律促进创新。我国治理路径的特点体现在“发展与安全并重、创新与监管合力”的理念上。创新研究数据权利的分配和使用机制，既保障数据安全，又畅通数据要素的市场循环，为全球情报治理提供有益的参考资料。我们也必须清醒地认识到，我国人工智能的法律框架还面临诸多挑战。立法层面，网络安全法、数据安全法与其他法律之间缺乏专门立法和协调支持尚未完成。在监管实施中，仍存在部门职责不清、重复建设、标准不一致等问题，算法透明要求与商业秘密保护之间的关系有待更好平衡。在技​​术治理层面，数据质量参差不齐、算法去偏困难、责任界定模糊等问题亟待解决。此外，知识产权保护和跨境数据流动等领域的监管滞后仍然存在。展望“十五五”，我们将多角度落实政策，加强人才队伍建设。有必要建立法规和制度来保护人工智能产业。在立法过程中，构建以分级分类监管体系为核心、技术标准体系为辅助的监管体系。从规制上来说推动创新，建立跨部门协同监管平台，统一执法标准，在自动驾驶等具体领域引入“监管沙盒”机制，创建创新试验区，在促进创新的同时确保安全。在数据治理方面，通过克服产权界定问题，可以构建包括数据所有权、处理和使用权以及prdata管道运营权的综合体系。建立覆盖数据采集、使用、处置全生命周期的管理机制。特别是，我们为训练数据质量评估和数据标注规范建立了统一的标准。在算法责任方面，建立覆盖整个设计、开发和实施过程的问责机制，并建立强制性评估要求，特别是在高风险领域。引入一个算法imp行为评估制度，要求开发者在引入系统前进行公平性、透明度和安全性评估，并赋予用户寻求解释和提出异议的权利。此外，必须加强企业责任，将道德审查纳入研发过程，并鼓励成立算法治理委员会。指导行业协会制定高水平的行业指南和技术规范，建立人工智能伦理认证体系。完善公众参与机制，通过听证会、专家评审、舆情调查等方式凝聚社会共识，确保技术发展符合公众利益。我们将积极参与全球规则制定，推动建立公平、包容、可持续的全球人工智能治理秩序。
（编辑：李东阳）