人工智能法规的制定正在进行中

习近平总书记强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。我国高度重视人工智能的健康发展，亟需加快推进和规范人工智能立法。

人工智能产业是应该先发展后治理，还是立法先行？法律出台与技术或服务的滞后性应如何解决？大模型发展背景下，应该怎样保护创新成果和知识产权？在杨东教授看来，人工智能立法的难点是什么，又有哪些干货经验分享?

近日，《中国信息化周报》记者独家采访了教育部“长江学者”特聘教授、中国人民大学交叉科学研究院院长杨东教授，听他娓娓道来人工智能立法的心经。

以下为中国信息化周报对杨东教授的专访。

中国信息化周报：您认为人工智能产业是应该先发展后治理，还是立法先行。为什么呢？

杨东：我认为，人工智能（AI）产业应该立法先行。因为人工智能已经深入到我们生活的方方面面，这种科技前沿行业的健康发展离不开相关规则的制定与法规的建立。然而，受制于理论创新供给不足和治理问题的复杂性，人工智能技术的飞速发展也面临一些重大的挑战，传统监管存在“一抓就死、一放就乱”的困境。如果没有适当的监管和立法，人工智能可能会带来隐私侵犯、数据安全等问题。因此，人工智能产业应该立法先行，立法和发展应当是相互协调、平衡推进的过程。

针对人工智能领域，滞后立法、不放开发展才是最大的风险。在立法的过程中应充分结合现行规定，考虑人工智能技术的发展和创新，避免过度限制和阻碍产业发展，既不能“放任不管”，更不能一刀切。事实上，“放任不管”、“一管就死”或“一刀切”的监管方式是一种“灯下黑”，这将会导致我国初现规模的人工智能产业生态遭到重创。所以我国应当尽快出台人工智能法规，妥善处理新兴领域监管与立法问题，建构契合时代需要的数字治理范式。

中国信息化周报：人工智能产业发展目前看存在哪些需要规范或治理的地方？

杨东：就目前而言，我认为需要规范的地方比较多，包括数据争夺、数据安全风险、知识产权侵权、虚假信息或恶性内容风险、技术霸权等，如何在去中心化的体系中建立统一的、动态的数据安全综合治理体系亟待斟酌。

人工智能时代，数据已经成为五大生产要素之一，然而无序的数据流动也帮助资本野蛮生长。数据安全存在双重困境，其来源相比于传统的物权就显得更为多样，例如滥采滥用数据、数据泄露等问题。一方面，数字平台内部具有数据安全隐患，平台经营者存在数据争夺、数据竞争劣势、知识产权侵权等风险，人工智能生成的文本能否获得著作权保护目前仍然没有明确答案。另一方面，数字平台之间由于技术霸权的原因存在数据垄断现象，数据资源被不断剥削和滥用，虚假信息或恶性内容盛行，某些数字平台实行数据垄断而没有受到反垄断的规制，迫使中小微企业不得已选择非法的数据抓取此种不正当竞争行为，上述这些问题均需要规范治理。

中国信息化周报：人工智能技术发展迅速，而法律制定的过程往往较为缓慢。这可能导致法律出台时，某些技术或服务已经发生了变化，使法律难以适应最新情况。您认为这个问题应该怎么解决？

杨东：我认为，人工智能和机器学习的最新发展，使算法达到了一个新的水平，算法可以通过数据分析获得消费者的偏好与需求，比人类更快获得答案。为了解决人工智能技术发展迅速与法律制定缓慢的问题，我们需要回到“平台、数据、算法三维结构”并利用基础设施原则、区块链、双维监管进行综合治理。

这就要求我们一要结合“共票”理论，跳出数据传统民法所有权边界，不纠结于数据权属和立法问题，专注数据共享，让数据充分流动起来以实现更大的利益分配。二要基于“法链”原理建立“以链治链”的司法体系架构，考虑智能技术特性，通过监管科技对人工智能应用实现技术驱动型监管。三要优化立法，为人工智能发展提供法律保障。我国的《生成式人工智能服务管理暂行办法》在世界范围内率先为规制人工智能产业健康发展做出了示范，下一步应尽快出台数字经济促进法，加入科技伦理条款，增强立法的科技维度与时效性。

中国信息化周报：大模型发展如火如荼，在现有背景下，应该怎样保护创新成果和知识产权？

杨东：我认为，在保护思路上我国应建构双维应对逻辑，一方面深度强化数据、算法、算力的制度优势与制度保障，打破数据封建主义，促进全国范围内数据要素的自由流动与价值开发；另一方面则需要塑造“法律+科技”高度结合的数字经济立法体系，避免针对创新“一刀切”的监管模式，妥善处理新兴领域监管与立法问题。

同时，在具体实践中我国应实施三重措施。首先，我们需要以“共票”理论在知识产权保护方面的实践为基础，结合新场景、新设计，构建“平台、数据、算法三维结构”数据治理体系的范式革新。例如，今年我们与咪咕公司深入合作，基于“共票理论”构建了一套从版权保护到版权增值的优质“视彩号”筛选机制，打通了“视彩号确权系统”和“咪咕自有短视频生态”之间的壁垒，并写入区块链智能合约，无论是原创作者、二创达人，还是为内容点赞、打赏、分享的用户，都可以通过对优质内容的传播和助力获得相应收益。其次，要坚持开放平台共享数据，推动数据互联互通，协同管理区块链数据，夯实大模型背景下知识产权发展的基础，并且借助元宇宙新兴流量入口，为人工智能知识产权保护提供丰富的大模型场景支撑。

最后，要不断推动数据要素基础设施和金融市场建设，优化人工智能发展数据生态，以“以链治链+以法入链”为导向创新数据产权保护制度。例如，这个月我们人民大学联合光大银行形成了《企业数据资源会计核算实施方案》和《商业银行数据要素金融产品与服务研究报告》两份最新研究成果，从数据资产托管、信贷、证券化以及综合金融服务等方向，为深化数据要素市场化改革、促进数据要素自主有序流动提供支持和指导。

作者：杨光

编辑：高珊珊

监制：刘晶