研讨实录 | 耶鲁蔡中曾中国中心Karman Lucero研究员比较人工智能法讲座顺利举行

图为讲座与会专家合影

讲座伊始，对外经济贸易大学法学院院长冯辉代表法学院对卡曼·陆凯研究员的到来表示了热烈欢迎。

随后，张欣教授介绍了主讲人卡曼·陆凯教授的学术经历、研究领域、和工作经历，并介绍了与谈的各位嘉宾。

图2 对外经济贸易大学法学院教授、数字经济与法律创新研究中心主任 张欣

卡曼·陆凯研究员以“美国人工智能治理体系”为切入点开始了讲座的分享。他指出美国并未建立联邦层面的统一的人工智能法，而是依赖分布于不同层级与领域的多元机制开展治理。这种监管结构根植于美国宪政体系的两个基本特征：联邦制结构下，州政府在多个领域享有立法权；三权分立原则之下，国会、总统和行政机关以及司法系统各自发挥关键作用。

图3 耶鲁大学法学院蔡中曾中国中心研究员 卡曼·陆凯

就立法而言，卡曼·陆凯特别指出，虽然美国在AI治理领域目前尚无统一立法，但已有多个具体法案在联邦层级提出。例如，《人工智能问责法案》旨在限制联邦机构使用人工智能的范围，并要求提高透明度；《深度造假问责与标签法案》要求将AI生成内容清晰标记；《生成式人工智能版权披露法案》则要求公开训练模型使用的数据来源。然而，上述法案目前均尚未获得通过，凸显了联邦层面立法路径的迟缓与政治分歧。此外，已有立法也被“再解释”以适用于AI场景，最具代表性的是《通讯规范法》第230条，其在互联网时代为平台免责提供保护，现在也被部分学者提议延伸至AI生成内容责任问题。此外，美国在《2020年国家人工智能倡议法》中首次给出了对“人工智能”“AI模型”“自动决策系统”等术语的法律定义，并以此为基础推动后续的政策统筹。联邦新提出的预算法案包含关键条款，规定在未来十年内，各州不得对跨州贸易中的人工智能模型或系统进行整体性监管，体现了对技术创新自由的政策鼓励，同时也试图避免各州“碎片化监管”可能带来的企业合规混乱。

值得一提的是，美国司法体系在人工智能治理中也发挥着不可忽视的制度性作用。作为普通法国家，美国联邦与州法院在技术治理进程中经常通过判例“主动填补空白”。主讲人指出，随着AI在信贷审批、刑事司法、医疗诊断等领域的渗透增加，相关争议诉讼日益增多，法院需在个案裁判中解释现有法律（如反歧视法、公平信用报告法、第一修正案）如何适用于AI技术。例如，法院可能裁定某银行使用AI模型进行贷款决策是否涉嫌种族歧视，或者判定某类AI输出是否构成受“言论自由”保护的表达。这些判例往往成为行政机关制定政策的参考，并在一定程度上形塑未来的立法方向。同时，法院还具备对行政法规进行合宪性审查的权限，尤其当人工智能监管触及宪法保障的基本权利（如隐私权、表达自由）时，法院的裁定具有最终决定权。这种制度安排意味着美国AI监管并非单纯由立法与行政推进，司法系统事实上构成了AI治理合法性与灵活性的关键支柱。

在行政层面，美国政府通过国家计划与总统行政命令统筹AI发展战略，从奥巴马时代起即设有人工智能政策规划。当前，特朗普政府发布的《消除美国在人工智能领域领导地位的障碍》强调放松监管、鼓励创新、强化基础设施建设，显示出与前任政府在人权保障、伦理强调上的显著不同。与此同时，FDA、FTC、SEC等部门根据各自职能，已制定涉及医疗、金融、消费者保护等领域的AI监管框架，强调AI使用并不能免除企业既有的法律责任，并就公司如何利用人工智能阐明了路径。

此外，美国商务部下属的NIST、人工智能安全研究所等机构也在通过软规则路径推动AI行业标准化，通过制定自愿标准、风险框架等手段引导企业合规。

总体而言，美国AI监管可以分为三层：基础设施层面（如芯片与数据中心）监管最为明确；模型与软件层监管逐步增强但边界仍不清；内容输出层监管则面临言论自由等宪法约束，是当前最具不确定性的领域。

在讲座的第二部分，卡曼将视野转向中国人工智能治理模式，总结并梳理了中国人工智能监管的构成逻辑和制度特点。例如，中国在地方与行业层面存在广泛的“分工式”授权执行模式。地方政府与属地企业往往被赋予政策执行权与制度创新空间，特别是在上海、深圳等科技生态完善的地区更具主动性。同时，部分科技公司在内容监管等领域承担了“横向治理”职责，成为制度执行的“延伸臂”。此外，中国也在积极构建“软治理”机制，如由智库、行业协会组织的自愿标准体系和行业自律机制，相关组织在规范制定、价值引导与技术评估方面日益发挥关键作用，塑造了AI治理领域中由政府、企业、社会三方协作的生态格局。

讲座的第三部分，卡曼将视野提升至全球人工智能治理层面，指出在技术快速迭代与制度建设滞后的张力之下，人工智能治理面临以下五大挑战：首先是国家间的政治竞争压制了国际合作空间，各国更倾向推动本国AI加速发展而非共建规则；其次，基础模型的政治影响维度问题凸显，不同国家训练出的AI在事实呈现与叙事结构上往往存在文化与意识形态差异，影响全球共识的形成；第三，传统多边治理机制功能日益弱化，联合国等机构在人工智能治理规则协调中乏力，制度真空不断扩大；第四，缺乏现实可行的激励机制，使得国家与企业在“斯普特尼克时刻”激发的技术焦虑下，更倾向于追求竞速领先，而非风险管控或伦理审慎。第五，不同治理目标间存在潜在冲突，例如可解释性、安全性与效率之间难以调和，使得监管实践极为复杂。

尽管挑战重重，他指出，国际社会在人工智能治理领域有望进一步发展三种对话机制：一是政府主导的“第一轨道对话”；二是学术界与产业界专家参与的“第二轨道对话”，强调AI技术跨境的非正式沟通与经验共享，探索在具体问题上更深入交流的可能性；三是社会和公司层面人工智能开发者等相关主体的广泛合作。

主题演讲结束之后，讲座进入与谈问答环节。来自学术界与产业界的七位与谈人围绕中央与地方治理协同、多边合作机制、风险认知差异、立法前景、产品定义、企业责任与出口管制等关键议题，向卡曼教授提出了富有建设性的思考与疑问。

谢尧雯副教授首先就中美在人工智能治理中的中央与地方权力分配方面的共性问题进行了分析。她提出，如何在国家人工治理中权衡统一执法标准与地方监管实验的价值，同时，中美之间在人工智能治理领域是否存在实质性合作空间。卡曼认为，不同情境下需要不同模式，若AI应用具备强烈本地依赖性（如自动驾驶），则地方监管具有优势；若为通用性较强的技术或伦理问题，则应由联邦层面主导。就中美合作治理空间，他指出，目前中美学界与产业界之间的“社会对社会”合作依然富有潜力，尤其在医疗领域，共享标准与共同术语体系的发展为合作提供了切实的基础。

图4 中国政法大学法与经济学研究院副教授 谢尧雯

宋雨鑫助理研究员则关注全球多边合作机制的效率与现实局限。她指出，当前国际社会在AI治理领域存在众多对话机制，但能够转化为集体行动的成果仍十分有限，因此就人工智能全球治理方面统一治理或分散治理之间的价值选择进行了提问。同时，她亦特别关注中美当前在“第二轨道”对话层面如何从实际议题推进合作。对此，卡曼认为中美对话在特定行业（如公共卫生）已取得显著进展。同时他强调，由于AI本身的应用碎片化，任何统一的全球治理机制并不可行，分布式、多层次的治理结构才更为现实与高效。就中美合作而言，对话推进应发展分阶段目标设置，首先增进了解、其次建立信任、最后探索政策，即使未能直接达成政策协同，前两者本身亦具有积极价值。

图5 清华大学人工智能国际治理研究院助理研究员 宋雨鑫

孔祥稳副教授围绕地方政府角色与风险认知展开交流和提问。他首先指出中美双方地方政府参与监管的共性现实，并就此提问了地方政府在AI治理领域作用的未来发展。此外，孔祥稳副教授指出中美在AI风险认知上的差异是否可能会对全球AI监管构成影响。卡曼认为，AI治理中地方政府的作用因应用场景而异，版权、军用等某些议题仍由联邦主导，但大多数实际监管仍需地方执行并预计在未来遵循同样的趋势与路径。在风险认知方面，他认同中美在风险类型、风险程度及风险优先级上存在显著差异，这种差异构成多边合作的障碍，但仍可在技术标准制定与禁止性用途共识方面寻求合作切口。

图6 对外经济贸易大学副教授、院长助理 孔祥稳

美团数据法务田喜清总监结合自身在企业与学术之间的跨界经验，分享了中美在自动驾驶与AI立法推进方面的异同，指出了部分美国州级政策之于企业的吸引力，并提问美国是否有可能仿效欧盟出台统一的人工智能法案。对此，卡曼坦言，这一可能性目前极低，主要原因在于美国政治体系下，AI作为跨领域技术过于宽泛，联邦立法需要高度政治共识，当前国会结构难以达成，因而追随欧盟路径的可能性并不高。

图7 美团数据法务总监 田喜清

源码资本政策研究高级研究员邱道隆关注在特朗普可能重返政坛的背景下，中美对话叙事差异如何继续拉大，并进一步将讨论引向The Big Beautiful Bill对人工智能监管层面联邦与州权划分的深远影响，希望了解法案的通过可能性与违宪风险。对此，卡曼认为，AI本身范围广泛，导致不同国家、社会对话焦点各异，难免存在叙事落差，因双方关注的问题定义本就不同。关于The Big Beautiful Bill，他指出，即便该法案未以完整形式通过，其核心内容未来仍有较高可能以其他形式进入联邦立法；是否违宪将由联邦法院最终裁定，但从目前司法趋势来看，最高法院更倾向容许对于州级立法进行适当的限制。

图8 源码资本政策研究高级研究院员 邱道隆

360科技公司法务专家甘青锋作为AI企业代表，分享了实践中遇到的难题，尤其在模型类型划分、用户授权边界与平台责任认定方面面临诸多不确定性，并希望了解这些AI产品在法律中应如何定义与归类。卡曼指出，当前美国在此类定义问题上主要有两种路径：一是通过立法直接明确；二是由法院在个案中解释判定。与此同时，AI企业也往往会提出自己的论点并参与博弈。就现行制度而言，他强调，美国法律更关注AI应用的功能性，即是否构成医疗服务、金融顾问、商业平台等关系，将决定其适用的具体法律体系。

图9 360安全科技股份有限公司资深法律专家 甘青锋

对外经济贸易大学法学院副院长龚红柳教授聚焦AI出口管制政策，询问当前美国对AI相关产品的出口限制是否仅是偶然关联，抑或正在改变传统贸易规制逻辑。卡曼明确表示，从法律授权上看，当前美国政府依然依托已有的制度框架（如IEEPA），但从政策实质看，AI的确已被明确纳入国家安全考量，成为进行规制的重要依据。而至于贸易规制的特定手段，则还需要各个政府进行具体的选择，并有可能由于法院判决而受到相应限制。

图10 对外经济贸易大学法学院副院长、副教授 龚红柳

网络法理论与实务前沿编辑｜林佳萱