筑牢深入推进“人工智能+”行动的政策制度之基

筑牢深入推进“人工智能+”行动的政策制度之基
　　在以新质生产力为牵引的数字化跃迁中，“人工智能+”被正式写入2025年政府工作报告，成为推动产业智能化升级与社会治理现代化的国家战略抓手。报告中明确要求“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，同时要强化政策法规保障，提升安全能力水平，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局。这一政策脉络确立了“发展—应用—安全—治理”同向发力的清晰路径，也将立法与标准建设作为保证“人工智能+”可持续落地的重要制度保障。
　　一、强化政策制度驱动，激活人工智能核心要素供给
　　面向要素化重构，政策制度的首要任务是为数据、算法与算力的高质量流通构建有效的“合规通道”。自2017年《新一代人工智能发展规划》以来，国家层面已将法治与伦理纳入人工智能发展的制度保障体系，提出到2025年基本建立人工智能法律法规、伦理规范与政策体系。2021年《法治中国建设规划（2020—2025年）》进一步以“良法善治”为导向，要求及时跟进研究数字经济、人工智能、大数据等相关法律制度，提升国家治理的法治化水平。这一顶层设计与“人工智能+”的政策目标具有内在一致性：一方面，通过基本法与领域法的协同，确立数据、算法、算力要素的权责边界与流通规则；另一方面，借助配套规制与标准体系的建设，落实产业与政府主体的合规义务，并降低跨区域、跨部门协同的制度性交易成本。
　　数据要素方面，《数据安全法》《个人信息保护法》共同为数据和个人信息处理的安全底线与个人信息权能提供基础制度框架。围绕激发“数据跨境流动”与“产业应用”的正向协同，2024年《促进和规范数据跨境流动规定》对评估、标准合同与认证路径作出优化，明确“未被告知或公开发布为重要数据”的，不需按“重要数据”申报安全评估。这意味着数据处理者可以在确保安全可控前提下，积极推进释放数据要素活力。该规定与2022年《数据出境安全评估办法》、2023年《个人信息出境标准合同办法》等共同构成“跨境合规工具箱”，通过分层分类与程序化治理，既保障安全底线，也为“人工智能+”在医疗、工业、金融等典型场景中的数据要素高效流动提供清晰且可操作的法定路径。
　　算法与模型方面，规制重心从平台经济时代的“推荐算法”拓展至“深度合成—生成式人工智能—通用大模型”的全链条治理。《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》确立了以“备案—标识—可追溯”为核心的监管基线；2023年《生成式人工智能服务管理暂行办法》在总则中明确“包容审慎、分类分级”的监管理念，并要求具有舆论属性或者社会动员能力的生成式人工智能服务应当开展安全评估并完成算法备案和变更、注销备案手续。这一体系化规制使模型从训练数据来源、知识产权与个人信息合规，到上线后的标识、召回与处置的全过程都有法可依，直接服务于“人工智能+”在媒体、文旅、教育等内容密集型场景中的合规要求。
　　算力与基础设施方面，《算力基础设施高质量发展行动计划》出台以及“东数西算”工程有力推进，均将算力资源上升为类似“水、电、气”的基础性要素，推动枢纽节点和数据中心集群布局，强调绿色低碳与“算力—电力”协同。这为“人工智能+”在城市治理、智能制造、交通物流等高并发、高实时场景提供了充分的政策制度保障。这一制度安排既确保了合规可得性与资源可获得性并行，也避免了技术部署因基础设施治理缺位而引发系统性风险。
　　此外，标准与指南层面，“软法”支撑体系正在加速完善以提供有效支撑。2024年《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》明确将基础共性、关键技术、行业应用与安全/治理等七个部分纳入统一框架；TC260发布《生成式人工智能服务安全基本要求》明确语料安全、模型安全、安全措施以及安全评估的可操作要求，成为企业开展安全评估与主管部门评判服务安全水平的重要参照。标准之治降低了“人工智能+”在跨行业推广中的协同成本，提升了合规的一致性与可验证性。
　　二、加强政策制度建设规范，确保人工智能应用合规可信
　　深入推进“人工智能+”的关键在于在“人—机—制度”三者之间建立起可问责、可解释、可治理的闭环体系。如以模型能力安全为例，典型风险包括“黑箱决策”“幻觉”与“歧视/偏见”等。当前相应的监管策略正在逐步从静态许可转向动态风控：一方面，《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求提供者在训练数据来源、知识产权与个人信息处理上具备实质合规，并在上线服务中履行标识、投诉受理与处置义务；另一方面，监管部门可要求提供者解释训练数据来源、规模、标注规则与算法机制，并按“分类分级”建立差异化监督与处置流程。这一制度设计的核心在于通过构建“事前—事中—事后”全链条合规机制，压缩风险外溢空间，从而实现“以可控换可用”的治理目标。
　　人工智能能力安全的实现亦需行业标准与评测体系的充分支撑。工信、网信等部门联合发布的《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》把“安全/治理标准”纳入体系核心；《生成式人工智能服务安全基本要求》为安全评估提供了落地的评估维度与参考要点。同时，产业界与学术界正积极推进大模型安全评测与对齐技术实践，形成“自律—测评—披露”相结合的互补机制，推动“安全即能力”的共识并促进相关技术栈的成熟，增强公众对“人工智能+”在政务、医疗、司法等高敏感场景中的信任。
　　实践层面，医疗人工智能已经初步形成并展示了“能力安全—流程合规—场景落地”的良性循环。国家药监局对人工智能类创新医疗器械实施“全生命周期质量监管”，并发布审查指导原则与临床评估指引，推动相关软件按照高风险（III类）通道进行审评审批。研究显示，截至2023年年末，共有81款人工智能医疗器械获批三类证，整体呈上升趋势，数量与年份呈加速态势；2024年官方通报亦显示创新医疗器械整体批准数量持续攀升。这种“高风险高规制”的治理方法，使“人工智能+”在医疗影像辅助诊断、内镜息肉检测等细分场景建立起了“依法合规—可追溯—可纠偏”的能力安全范式。
　　在城市治理与智能交通领域，“城市大脑”等系统通过数据融合与自适应信号控制技术，有效提升了拥堵治理与应急调度效率。学术研究与实证报道显示，在通行速度、拥堵指数与碳排放等方面也出现了统计意义的改善。然而，“人工智能+城市治理”同样需要遵守个人信息与公共安全的双重边界：在算法备案、深度合成标识与内容治理规则的护栏下，结合跨境数据的“白名单/负面清单+评估”机制，避免出现“以效率之名侵蚀权利”，最终实现“可计算的治理改进”与“可解释的公共问责”的协同发展。
　　三、提升政策制度适应性，打造动态敏捷多元协同治理体系
　　“人工智能+”的深入

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