人工智能作为人类历史上最具革命性的技术，全方位深刻改变着经济社会生活的每一个领域，直接关乎国家发展与安全。推进人工智能相关立法，需要在促进与规范之间实现平衡，协调多重利益与价值冲突等复杂关系，以制度创新护航我国在全球人工智能领域的核心竞争力。

　　发展与安全：夯实驱动发展的法治底座

　　人工智能直接关系国家核心竞争力，作为立法的基本原则，统筹发展与安全不能“脱实向虚”。促进发展的制度要“实”，既要彰显促进人工智能发展的鲜明态度，更要围绕研发、融资、人才、应用等关键环节，构建具体的激励机制；规范发展的制度同样要“实”，体现为科学配置权利、义务与责任，推动人工智能在法治轨道上开展研发应用。关于人工智能安全，立法应特别注意两种倾向：一是“虚”化安全，安全制度“落不下、稳不住”；二是“泛”化安全，将所有风险，甚至一般技术及应用风险，均视为国家安全隐患，放大安全焦虑。立法对“安全”的关注，应以总体国家安全观为遵循，对风险、应用场景等进行多维分类分级，聚焦威胁国家安全的重大风险，围绕核心领域构建防控体系，做到发展有动力、安全有保障。

　　技术与制度：功能分界下的双向塑造

　　立法必须厘清技术与法律的功能边界。法律的功能是解决技术引发的社会问题，技术与法律的关键链接就是责任分配。无论是研发环节还是应用阶段，凡是有可能损害国家利益和社会公共利益的，法律就应在不同环节、不同主体之间配置不同的权利、义务与责任予以规制。立法还应注意技术与制度之间“双向塑造”的深层关系：人工智能既会给法治带来新挑战，也会成为赋能法治的新工具。例如，人工智能可以辅助裁判，提升司法效率；同时，不同的制度安排也会影响技术演进方向。合理的责任配置可以倒逼研发者重视算法公平性，推动可解释AI的发展。立法应关注这种双向互动，既不越位干预技术研发，又不缺位忽视技术风险。

　　政策与法律：功能互补的协同治理

　　人工智能的治理，政策与法律既缺一不可，又不能相互替代。一方面，立法不可能一蹴而就，面对技术快速迭代带来的新问题，需要通过政策的灵活性、前瞻性予以及时响应。促进人工智能健康发展的导向性政策，可以为科学立法探索路径、积累经验；另一方面，法律具有稳定性、强制性的优势，能够将经过实践检验的成熟政策，通过立法程序转化为长效规则，为产业发展提供稳定预期。政策与法律协同的重点，是构建“政策推动—经验积淀—法律固化”的循环机制。促进人工智能健康发展，既要重视政策的先导作用，又要强化政策的制度转化，确保政策与法律在价值导向、主要目标等方面保持一致，形成推动人工智能发展的合力。

　　抽象与具体：以问题为导向的规则构建

　　促进人工智能健康发展的立法，必须坚持“问题导向”与“目标导向”的统一，确保法律规范针对性强、实施效果好，切忌陷入“概念化、标签化、抽象化”的误区。人工智能带来的挑战纷繁复杂，立法不能止于抽象的“人工智能”。因此，立法的首要任务之一，就是清晰界定“人工智能”的概念，采用“概括+列举”的方式明确其内涵、外延，避免因概念模糊导致法律制度及适用的紊乱。通过调研、归纳、提炼等方法，发现并聚焦具体要素、环节、场景的真问题，抓住人工智能发展与治理的本质，将制约人工智能健康发展的问题类型化，把抽象的法律原则转化为可操作的行为规范，形成针对性的解决方案，概括为普适性规则。促进人工智能发展的制度需要具体针对关键要素予以构建：数据层面，规范采集、存储、使用、流转全流程；算法层面，关注公平性、透明度与可追溯性；算力层面，平衡合理配置与高效利用；能源层面，衔接绿色发展要求。

　　研发与运用：阶段差异化的制度设计

　　研发与运用是人工智能发展的两个主要阶段，目标与风险特征截然不同。立法宜采用差异化的制度设计，建立不同的风险归责原则。针对研发阶段的立法，重点是鼓励创新。人工智能底层技术研发具有高风险、长周期等特征，可控范围内的试错是技术成熟的必经之路，需要“制度特区式”的容错空间。例如，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出的“完善应用试错容错管理制度”，尤其值得上升为具体制度规范；针对运用阶段的立法，重点是明确权利、义务与责任边界，强化合规要求、保障应用安全，规范应用秩序。当前，我国在政策层面强调人工智能运用，既符合技术落地的需求，也承载着“以技术应用倒逼基础研究突破”的迫切期待。面对基础领域“卡脖子”的困境，拓展应用场景反哺基础研发成为重要路径。为此，立法更需立足这一国情与地缘政治现实，设计能用、好用、管用的具体制度，构建“研发阶段容错激励、应用阶段规范引导、应用推动基础研发”的促进支撑制度体系。

　　比较与借鉴：立足国情的理性吸收

　　人工智能具有全领域普遍赋能的通用性，研发和应用规律的一致性，决定了他国规则的可借鉴性。但是，借鉴国外立法经验，必须建立在对国外相关制度全面准确认知、客观理性评价的基础上，不能浅尝辄止法律文本表层的差异对比，而应深入剖析背后的政治体制、经济模式、技术基础、社会文化等多重原因，避免片面解读、武断评判、不当借鉴。立法时，须超越“轻监管”或“重监管”的标签化认知，借鉴国外人工智能促进发展、体系化治理等合理经验，聚焦我国“卡脖子”问题与治理需求，而非盲目照搬、排斥。

　　法律与标准：协同发力的治理体系

　　促进人工智能健康发展，离不开法律与标准的协同。立法应强化“标准”的重要作用。无论是研发环节的技术规范，还是应用场景的操作要求，均需政府、行业协会、企业等多方主体共同参与，制定高质量的国家标准、行业标准与企业标准，持续提升我国涉人工智能标准的全球竞争力、引导力。二者的协同，关键在于健全互补机制：一方面，将经过实践检验、具有护航竞争力的重要标准，如高风险AI系统的安全评估标准、算法公平性标准等上升为法律规范，增强标准的权威性与强制力；另一方面，立法设置授权条款，为标准的升级预留接口，形成“法律定底线、标准筑防线”的多层次治理体系，提升治理的精准性与有效性。

　　开源与闭源：多元技术路线的平等保护

　　开源与闭源是人工智能发展的两种重要模式，对应不同的技术路线与生态需求。两种模式均有不可替代的价值：开源模式通过代码共享加速技术迭代，尤其适合基础性、通用性技术研发，能够快速汇聚创新力量；闭源模式通过技术保密保障商业利益，为企业巨额研发投入提供动力和保障，在高端芯片、专用算法等核心领域具有重要作用。立法是为了构建适宜人工智能发展的制度环境，对不同的技术路线，秉持中立开放态度，只作客观分类，不作价值评判，通过差异化规制，予以平等保护，激发创新活力。对开源生态，重点规范代码共享协议的法律效力、贡献者权利保护及风险责任界定；对闭源技术，聚焦防范技术垄断、保障数据安全及高风险场景下的必要透明度。

　　当下与长远：适应技术演进的弹性框架

　　人工智能的快速迭代特性，决定了立法不仅应符合人工智能当前发展需求，而且能适应未来技术演进。立法须谨防“静态文本”困境，构建“基础规则+动态调整”的弹性框架。基础规则层面，以总体国家安全观、权利保障、创新激励等为重要原则，筑牢基础制度，确保法律的稳定性与可预期性，为市场提供明确的行为指引。鉴于人工智能迭代快、应用场景丰富的特点，可采“法律原则+授权条款+配套细则”的立法模式，为技术创新与制度调整预留接口。例如，当前针对通用大模型的规制重点，与未来强人工智能时代的立法焦点必然存在差异，立法需通过弹性条款预先回应技术演进的结构性变化，实现“管当下”与“利长远”的有机统一。为增强制度的适应性，适配人工智能发展阶段性特征、应用场景拓展变化，应建立制度的定期评估机制，及时调整具体规范。

　　综上，人工智能立法须锚定打造国家竞争力的战略目标，尊重规律、立足国情，深刻理解制度创新与技术发展的底层逻辑，协调发展与安全、技术与制度、促进与规范等关系，既要破解当前“卡脖子”困境，又要为长远发展奠定制度基础。