2026年1月1日，修訂后的《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》（以下簡稱《網(wǎng)絡(luò)安全法》）正式施行。該法有一個(gè)極具象征意義的變化：新增了促進(jìn)人工智能發(fā)展的相關(guān)規(guī)定。這是我國首次在法律層面規(guī)定促進(jìn)人工智能發(fā)展的專條。這一舉措不僅是新增一個(gè)熱點(diǎn)詞匯，更是把AI治理從部門規(guī)章和專項(xiàng)規(guī)定層面，向基礎(chǔ)性法律框架“抬升”了一步。

一、首次入法的AI條款寫了什么？

目前，我國并沒有像歐盟那樣，用一部統(tǒng)一法律規(guī)制AI，而是把AI置入一個(gè)更可持續(xù)的法律定位——既是新質(zhì)生產(chǎn)力強(qiáng)大動(dòng)能，也是需要被納入安全治理的對(duì)象。我國大致是在走這樣一條路徑：基礎(chǔ)性法律確立原則與責(zé)任邊界，部門規(guī)章/專項(xiàng)規(guī)定覆蓋具體應(yīng)用場景，標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)規(guī)范提供可操作抓手。

此次修訂的《網(wǎng)絡(luò)安全法》，盡管還不是AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)性法律，但其新增條款卻體現(xiàn)了我國AI治理的基礎(chǔ)性思路。新增條款的表述是：“國家支持人工智能基礎(chǔ)理論研究和算法等關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，推進(jìn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源、算力等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善人工智能倫理規(guī)范，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測評(píng)估和安全監(jiān)管，促進(jìn)人工智能應(yīng)用和健康發(fā)展?！彪m然只是寥寥數(shù)語，卻可以理解為一條發(fā)展與治理并舉的框架性條款，其內(nèi)部邏輯大致是“供給側(cè)能力建設(shè)→規(guī)則側(cè)邊界設(shè)定→風(fēng)險(xiǎn)側(cè)閉環(huán)治理→應(yīng)用側(cè)擴(kuò)散落地”。

首先，法條以“支持基礎(chǔ)理論研究和關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)”確立源頭創(chuàng)新導(dǎo)向，再以“推進(jìn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源、算力等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”把創(chuàng)新從實(shí)驗(yàn)室拉到產(chǎn)業(yè)化所需的要素與底座，從而完成算法、算力、數(shù)據(jù)的AI“鐵三角”的支撐體系。接著，法條轉(zhuǎn)入規(guī)范與治理維度，通過“完善倫理規(guī)范”提供價(jià)值邊界與社會(huì)可接受性，再用“加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測評(píng)估和安全監(jiān)管”構(gòu)造可執(zhí)行的治理閉環(huán)，最后以“促進(jìn)應(yīng)用和健康發(fā)展”把政策目標(biāo)落到產(chǎn)業(yè)擴(kuò)散與長期可持續(xù)上。

上述法條之所以具有基礎(chǔ)性作用，在于它用要素（算法、算力、數(shù)據(jù)）—規(guī)則（倫理）—機(jī)制（監(jiān)測評(píng)估/監(jiān)管）—目標(biāo)（應(yīng)用/健康發(fā)展）的四段式，把未來多部門規(guī)章、標(biāo)準(zhǔn)體系、評(píng)測機(jī)制、產(chǎn)業(yè)政策與執(zhí)法裁量的共同坐標(biāo)系先定下來。細(xì)則可以迭代、技術(shù)可以更新，但制度框架要保持穩(wěn)定，從而為政策連續(xù)性與市場預(yù)期提供錨點(diǎn)。

二、我國法律體系如何規(guī)制AI？

盡管此次是AI首次寫入法律條文，但很多時(shí)候，法律不必在條文里明確寫出“人工智能”四個(gè)字。因?yàn)榉烧嬲P(guān)心的不是你用什么技術(shù)路線，而是數(shù)據(jù)如何被收集、如何被計(jì)算以及算完之后對(duì)個(gè)人權(quán)利和市場秩序產(chǎn)生什么影響。因此，它更常用“個(gè)人信息處理”“自動(dòng)化決策”“畫像”“個(gè)性化推送”等概念，來實(shí)現(xiàn)對(duì)AI的實(shí)質(zhì)性規(guī)制。

第一層：數(shù)據(jù)合法性與最小必要，回答“數(shù)據(jù)從哪來、能用到哪一步”。

以《民法典》《個(gè)人信息保護(hù)法》《數(shù)據(jù)安全法》《電子商務(wù)法》等為代表的一組法律，先把“數(shù)據(jù)如何取得、如何處理、怎么留痕、出了問題誰負(fù)責(zé)”講清楚：收集和使用數(shù)據(jù)要有明確目的、合理邊界與必要性；對(duì)敏感信息、重要數(shù)據(jù)以及高風(fēng)險(xiǎn)處理活動(dòng)，要有更嚴(yán)的管理與評(píng)估；強(qiáng)調(diào)全流程安全管理與風(fēng)險(xiǎn)控制，避免數(shù)據(jù)在訓(xùn)練、共享、調(diào)用中失控。換句話說，先把原料的合法性與可控性立起來。

第二層：自動(dòng)化決策的透明、公平、可拒絕、可解釋，回答“算法怎么對(duì)你下結(jié)論”。

接下來，相關(guān)法律把目光從“數(shù)據(jù)入口”移到“決策過程”。核心要求可以概括為四句話：用算法/模型做決策，不能完全黑箱；結(jié)果要公平，避免差別對(duì)待；個(gè)人應(yīng)當(dāng)有退出或選擇空間；對(duì)個(gè)人權(quán)益影響重大時(shí)，個(gè)人應(yīng)當(dāng)能獲得必要的救濟(jì)通道。這一層的實(shí)質(zhì)是：AI 不僅要“算得準(zhǔn)”，還要“算得講理”。它把“可解釋、可選擇、可糾偏”變成企業(yè)必須工程化實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品能力，而不是道德倡議。

第三層：個(gè)性化推薦與差別待遇要可對(duì)照、可退出，回答“結(jié)論怎么影響你的選擇與錢包”。

在平臺(tái)、電商與信息分發(fā)場景，AI最顯著的外化形態(tài)是推薦、排序與定價(jià)。相關(guān)法律的共同邏輯是：允許個(gè)性化，但不能把它做成“唯一選項(xiàng)”；不能讓算法成為差別待遇的遮羞布；必須給用戶一種可對(duì)照的機(jī)制，讓個(gè)人能夠看見“非個(gè)性化”的另一種結(jié)果或路徑。這一層的價(jià)值在于，把算法影響從“看不見的后臺(tái)變量”變成“用戶可感知的前臺(tái)選擇”，從而削弱信息不對(duì)稱帶來的不當(dāng)優(yōu)勢。

這套規(guī)制方式的好處是：技術(shù)再變，法律盯住的仍是“畫像→決策→影響個(gè)人權(quán)利和市場秩序”的結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)。換句話說，AI換皮一千次，法條只要抓住“誰拿你的信息算了你、算完怎么對(duì)你”，它就跑不掉。

三、法律如何促進(jìn)AI新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展？

企業(yè)界的一個(gè)常見誤解，是把合規(guī)視為“成本項(xiàng)”。但在AI時(shí)代，合規(guī)更像一輛車的底盤：它不直接決定你跑多快，卻決定你能不能上高速、敢不敢加足馬力，以及出了事故有沒有安全氣囊。簡而言之，法律提供的是新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展所需要的“穩(wěn)定預(yù)期”。

修訂后的《網(wǎng)絡(luò)安全法》將AI納入基礎(chǔ)性法律支持與治理框架，再疊加相關(guān)法律等對(duì)數(shù)據(jù)、算法、自動(dòng)化決策等的系統(tǒng)規(guī)制，會(huì)在至少四個(gè)方面釋放“促發(fā)展”的紅利，值得我國AI企業(yè)認(rèn)真研究。

1.把“數(shù)據(jù)不敢用”改造成“數(shù)據(jù)可證明地可用”：降低要素流通的交易成本。

筆者在AI企業(yè)調(diào)研時(shí)，一位企業(yè)家曾明確表示，“數(shù)據(jù)合規(guī)的邊界不清晰，是時(shí)刻懸在我們頭上的一把劍”。AI的第一生產(chǎn)要素是數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的流通不是技術(shù)問題，而是權(quán)責(zé)問題。法律把“敢不敢用數(shù)據(jù)”變成“怎么用、如何證明我用得對(duì)”，這會(huì)促進(jìn)數(shù)據(jù)要素在更大范圍內(nèi)流動(dòng)，從而為模型訓(xùn)練、行業(yè)知識(shí)庫與智能應(yīng)用提供穩(wěn)定燃料。對(duì)企業(yè)而言，數(shù)據(jù)合作更容易談成，數(shù)據(jù)資產(chǎn)也更容易被“金融化”識(shí)別。

2.倒逼“隱私保護(hù)工程化”：催生一整條AI合規(guī)技術(shù)與服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈。

法律對(duì)自動(dòng)化決策、個(gè)性化推送、差別待遇等提出要求，企業(yè)要滿足這些要求，靠“寫一份制度”不夠，必須工程化。于是，合規(guī)反而會(huì)帶來新的供給側(cè)機(jī)會(huì)。模型與算法治理工具會(huì)成為標(biāo)配，隱私與安全增強(qiáng)技術(shù)（PETs）會(huì)更普及，合規(guī)咨詢與第三方評(píng)測會(huì)更產(chǎn)業(yè)化。這相當(dāng)于把“合規(guī)要求”轉(zhuǎn)化為“產(chǎn)業(yè)需求”，而產(chǎn)業(yè)需求又會(huì)反過來提升全社會(huì)的AI可靠性。這就是典型的新質(zhì)生產(chǎn)力邏輯：規(guī)則不是剎車，而是把道路鋪平。

3.把“黑箱紅利”變成“可解釋紅利”：推動(dòng)商業(yè)模式從短期套利走向長期復(fù)利。

在平臺(tái)與消費(fèi)場景里，AI最常見的利潤來源往往是“信息不對(duì)稱”。法律的相關(guān)規(guī)定實(shí)質(zhì)上是在壓縮“黑箱套利空間”。這對(duì)行業(yè)的正向作用在于：促使企業(yè)把能力從“更會(huì)算你”轉(zhuǎn)向“更好服務(wù)你”。同樣是推薦算法，有的企業(yè)用來最大化點(diǎn)擊率，有的用來減少信息噪音、提高匹配質(zhì)量；前者短期收益高但信任消耗快，后者是慢變量卻可復(fù)利。法律會(huì)推動(dòng)企業(yè)用透明、體驗(yàn)與品牌去競爭，從而抬升行業(yè)平均質(zhì)量門檻，減少“劣幣驅(qū)逐良幣”。

4.把“AI安全”納入網(wǎng)絡(luò)安全體系：讓“安全能力”本身成為生產(chǎn)力。

修訂后的《網(wǎng)絡(luò)安全法》提出運(yùn)用AI提升網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù)水平，對(duì)企業(yè)端的意義是：AI不只是業(yè)務(wù)增長工具，也會(huì)成為安全防護(hù)工具，并逐步被納入“合規(guī)必備能力”。這會(huì)帶來兩個(gè)增量：一是安全運(yùn)營智能化，二是關(guān)鍵行業(yè)的“可信AI”落地加速。當(dāng)法律框架與安全治理路徑更清晰，行業(yè)會(huì)更敢于投入、試點(diǎn)與規(guī)?；?。一句話，安全不再只是“防損”，而會(huì)變成“增效”。把安全能力做成標(biāo)準(zhǔn)化、平臺(tái)化，反而能提升生產(chǎn)系統(tǒng)的韌性與效率。

總之，AI入法，不是給技術(shù)戴緊箍，而是給產(chǎn)業(yè)裝底盤。對(duì)企業(yè)而言，這不是一句口號(hào)式的“加強(qiáng)監(jiān)管”，而是一張?jiān)絹碓角逦穆肪€圖：數(shù)據(jù)從哪里來、怎么進(jìn)模型、怎么做推薦和定價(jià)、怎么解釋、怎么留痕、怎么評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)——都在變得更可預(yù)期。而可預(yù)期，正是投資、創(chuàng)新與規(guī)模化應(yīng)用的前提。

法律并不會(huì)替企業(yè)寫代碼，但它會(huì)決定企業(yè)寫出來的代碼，究竟是在松軟的沙地上搭帳篷，還是在牢固的地基上起高樓。

（作者王翔為復(fù)旦大學(xué)數(shù)字與移動(dòng)治理實(shí)驗(yàn)室研究員）