经济观察网记者 陈白

备受行业瞩目的《生成式人工智能服务管理暂行办法》自2023年8月15日起施行。

从今年4月公开向公众征求意见、到7月正式发布，再到8月落地施行，这一次对于人工智能的监管节奏，超出此前市场预期。

这种快节奏能够在很多层面找到原因——尽管生成式AI所带来的技术和产业狂欢正在走向平静、企业竞争也从百模大战走向垂直应用的深水区，但AI所带来的社会焦虑却从未淡出过我们的视野。

AI换脸、诈骗、版权归属问题等等技术与法律、伦理的争议从未停止，“人工智能教父”杰弗里·辛顿今年年初曾经警告，人工智能对人类构成的威胁将比气候变化更加紧迫。如果有人用它来制作虚假图像、视频，传递错误信息，其破坏力远大于单纯的文字形式。而2023年以来，已经有包括openAI创始人山姆·奥特曼、埃隆·马斯克在内的全球科技届领袖签署了多轮公开信要求重视AI的风险。

对应着，各国监管的步伐也在不断提速。今年5月，欧盟通过了《人工智能法案》谈判授权草案，此次修正提案进一步提高了违法处罚数额，将最高3000万欧元或侵权公司上一财政年度全球营业额的6%，修改为最高4000万欧元或侵权公司上一年度全球年营业额的7%。处罚数额的提高，侧面反映了欧盟当局对人工智能监管决心与力度。

进入2023年以来，以人工智能为代表的新技术所带来的产业新机会为全球瞩目，也引发了新一轮产业竞速。在这种情况下，监管的节奏如何适应技术创新的步伐、在尽可能地降低技术冲击的同时还给与产业足够的发展空间，成为了技术规范的关键所在。

许可是对外经贸大学副教授、数字经济与法律创新研究中心主任，他在网络法、数字经济立法领域有深入研究。在他看来，面对快速迭代的新技术，解决AI监管的“步调难题”，不妨可以在规范的制定中加入一些“日落条款”（即限定一些规范的期限），此外在面对产业时，不要挑选胜利者，同样是一个非常重要的准则。

【对话】

步调难题

经济观察网：这一轮针对生成式AI的规范，似乎比此前的技术来的要更快一些？

许可：近年来,互联网、人工智能、区块链、大数据、云计算、物联网等等信息技术的出现，对于我们既有的社会运行系统产生了一些挑战。从过往的经验来看，自互联网金融开始，再到后来的比特币、区块链等等，在对于新生技术所产生影响的规范过程中，我们积累了很多经验，当然也有一些教训：既有监管太早而扼杀创新的教训，也有监管太晚而放任风险蔓延的教训。比如，互联网金融的野蛮生长在后期造成了难以挽回的系统性风险和涉众性风险。因此，如今当我们再一次面对一个颠覆性技术变革时，能够看出这一次监管的节奏是相对较快的和超前的。

但是，如果我们仔细看这一次出台的《办法》会发现，其总体思路对于产业来说还是比较友好的。从4月的征求意见稿到最终发布稿，能够看出监管的思路正在从开始的风险预防为主，到更多地谋求发展与安全的平衡，这应该也是监管部门对于AI治理、对以生成式人工智能为代表的通用人工智能产业治理的一个基本态度。形象一些说，监管机构希望先装好刹车再上路，避免技术和产业的奔跑更稳健，避免技术失控。

要解决立法相对稳定和技术快速迭代之间的矛盾，需要法律和技术同步创新、同频共振。正因如此，《办法》第16条第2款规定：“国家有关主管部门针对生成式人工智能技术特点及其在有关行业和领域的服务应用，完善与创新发展相适应的科学监管方式，制定相应的分类分级监管规则或者指引”。在本质上，这是对新技术的敏捷治理。但这并不意味着有新技术，就一定要出台立法，而是可以引入技术基准、科技伦理、行业标准、企业自我合规等更多元、更柔性、更创新的方式予以回应。

日落条款

经济观察网: 技术变革正在不断加速，这是否意味着在针对一些问题，比如数据安全、隐私保护等等上的立法上存在难题？

许可:我国已经有了《数据安全法》《个人信息保护法》《民法典》，对于数据安全、个人信息和隐私保护已经有了相对完善的制度工具。因此，不论技术如何变革，均可以通过乐高拼图一样的方法，把既有成熟的法规重新组合后运用于新的技术场景。

当然，除了新兴技术的共同问题外，每一种新技术必然会有个性化的新问题，对此法律需要有新的回应。但是，新问题意味着它是始终变化的，我们对它的认识也是不断变化的。以生成式人工智能为例，《办法》的制定过程其实就是监管机构的理解不断深化的过程。就此而言，新的制度回应必然是“暂时”的，这就是《办法》中含有“暂行”这一用语的逻辑。其实，我觉得可以跟进一步。我也一直在建议，在我们对于新技术立法的过程中，不妨可以加入一些“日落条款”。日落条款是一种形象的说法，意为法律有一定的制度周期，会象太阳一样“下山”。更具体的说，是指在法律中，设立有效施行期限的规定，一旦到了期限，就需要废止或者说进一步修订。

在数字经济特别是技术创新领域，我觉得监管规范需要更加重视日落条款的重要性。以往我们所习惯的静态的管制立法思维，已经落后于技术快速迭代的动态发展规律。在创新加速的情况下，我们要认识到自身认识的局限性，而敏捷治理其实也暗含了制度适时调整和随机应变的意义。

不要挑选胜利者

经济观察网：新能源汽车的产业政策被视为是弯道超车的标本；如今也有许多地方开始推出针对人工智能的算力补贴。这是否意味着产业政策对于新技术的产业转化正在变得日益重要？

许可：从促进产业发展的逻辑来看，产业政策也好、相关监管规范也好，其真正的底层价值是为产业的发展提供一个良性的土壤、降低企业的试错成本、消除市场的负外部性，剩下的事情就交给市场自己完成。其中特别值得注意、但却往往容易陷入的误区就是，在执行的过程中容易去人为地挑选胜利者，这反过来会影响市场自发的资源配置。

特别是在一些创新产业中，不要挑选胜利者这一原则变得更加重要。因为技术路径往往有很大的差异，就像此前谁也没有想到生成式AI和大模型能够跑出来一样，这是一个不断自发演化的过程。当然新能源汽车产业被挑选有很大的偶然性，而且也能够理解这种监管的惯性，毕竟面对未知的不确定性，人们习惯去找到一些确定性的坐标。

但在人工智能领域，其技术路径的差异更大，前景也更难预测，因此政府要做的事情还是把路基铺好，可以提供公共资源，积极支持算力、数据、芯片等基础设施领域的发展，但仍要保持“技术中性”和“竞争中性”的定力，因为最终谁会成为胜利者，决定权还是在市场和技术本身。