人工智能3.0：智能浪潮下的法律、博弈与战略

AI立法与监管：全球纵览AI之知识产权布局产业治理热点：AI潜在风险AI与地缘困局：贸易合规突围AI+律师新范式：行业变革 目录 001 >人工智能之立法与监管 全球概览 01/发展与安全的双轮驱动：中国人工智能立法演进与治理前瞻02/我国生成式人工智能的监管框架及主要法律风险识别03/回顾与展望：欧盟人工智能监管趋势探析04/美国人工智能监管框架010028039047 002 >人工智能与贸易合规地缘政治下的博弈 05606607705/从封锁到突围：欧美出口管制措施围堵下的中国人工智能发展的挑战与应对06/美国AI领域贸易与投资限制的制度、实践及应对策略07/算力之争：从成功帮助新加坡企业应对美国BIS调查H100转售和刑事起诉案件探讨中国企业如何思考和应对 003 >知识产权与数据治理 人工智能创新 08/统筹设计：人工智能创新的多维度知识产权布局体系091 09/浅谈人工智能模型的法律保护⸺全国首例未经许可使用他人模型结构与参数案件述评106 10/创新与著作权的平衡：Thomson Reuters v. ROSS Intelligence 案对AI训练数据的规制115 11/生成式AI的全链条数据合规要点及其风险防范126 12/AIGC语境下的版权保护边界初探133 004 >人工智能之产业治理热点观察 13/AI智能体的法律问题透视14/人工智能生成合成内容标识合规十问十答15/GDPR 处罚下的 AI 出海合规：核心隐私风险、典型案例与治理路径16/中国AI企业赴欧盟市场展业的IP合规风险与建议17/AI深度伪造⸺人工智能引爆欺诈危机与境外追索的破局之路145156166176187 005 >AI赋能律师行业 18/律师事务所部署AI之实践路径初探⸺从保密义务角度出发的探讨202 人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为引领全球新一轮科技革命与产业变革的战略性技术，正以前所未有的速度、广度和深度重塑生产函数与社会关系的基础架构，对全球经济发展模式、社会治理结构及人类文明进步产生深远影响。语言大模型、多模态大模型、智能体以及具身智能等方向持续取得突破性进展，推动人工智能技术从专用领域向通用智能阶段稳步演进。与此同时，技术的工程化与落地应用不断加速，新产品、新服务与创新模式接连涌现，与金融、制造、医疗、教育等各行业的结合日渐走深向实。人工智能正展现出强劲的动力，持续为经济与社会的创新发展注入关键动能。 近年来，无论是在全球范围，还是在中国，AI技术的商业化速度和普及均创历史新高。从全球维度来看，2025年全球人工智能市场规模估值为3909.1亿美元，预计到2033年将达到 34972.6亿美元，2026 年至2033年的复合年增长率（CAGR）高达30.6%1；从中国市场来看，作为全球AI发展的重要阵地，2024年中国人工智能产业规模已超9000亿人民币，同比增长24%，22025年中国人工智能核心产业规模预计将历史性地突破1.2万亿人民币3。在企业应用层面，AI技术的渗透率持续攀升，2025年全球约88%的企业在至少一个业务职能中常态化使用AI技术，相比2024年的78%显著提升4。这种技术渗透速度不仅推动了经济与生产力变革，也带来了前所未有的风险和法律挑战，2019至2024年间，全球记录在案的人工智能风险事件由约400件跃升至7900余件，总量增长近 20 倍5，涵盖技术滥用、算法偏见、数据安全、跨境合规等多重维度。 中伦长期深耕人工智能法律领域，持续追踪行业动态与规制演进，研究院已于2021年、2023年分别推出《中伦人工智能知识产权保护和数据合规》《人工智能2.0：全景透视AIGC的法律挑战与合规路径》，本文集为系列第三部。文集立足全球视野与实务需求，以“解析规则、防控风险、赋能实践”为核心宗旨，介绍了全球人工智能立法概览，聚焦中、欧、美等主要法域的最新监管规则，梳理核心地域的合规要求与监管趋势；针对地缘政治背景下AI领域的跨境贸易、算力获取、投资限制等热点问题，提供应对思路；围绕AI 模型、训练数据、生成内容等核心资产的法律保护问题，给出明确指引；关注AI智能体、深度伪造等前沿应用带来的法律挑战，提供前瞻性解决方案；聚焦法律行业自身的AI应用，从保密义务角度出发，探讨合规部署路径；此外，书中还附有实用的“人工智能企业合规义务清单”，可供企业直接对照使用。A r t i f i c i a lI n t e l l i g e n c e 本文集旨在为相关主体搭建认知 AI 的监管背景与法律规则、交流实务经验的专业渠道，助力企业在合规框架内高效把握AI技术赋能的发展契机，推动人工智能产业在法治轨道上实现规范化、高质量发展。未来，我们将持续追踪人工智能行业的前沿动态与规制演进，不断输出更具专业深度与实践价值的法律合规成果，为人工智能产业的健康有序发展提供坚实法治保障。LAW, STRATEGY, AND GAME THEORY IN THE AGE OF INTELLIGENT REVOLUTION 人工智能之立法与监管| 全球概览 作 者 / 蔡鹏 发展与安全的双轮驱动：中国人工智能立法演进与治理前瞻 人工智能（AI）作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为重塑全球经济结构、改变国际竞争格局的核心力量。在这一时代背景下，世界主要国家纷纷将发展人工智能提升至国家战略高度。中国明确提出，到2030年要成为世界主要人工智能创新中心，这一宏伟目标为中国人工智能领域的立法与治理实践提供了根本动力。从中国的人工智能治理路径上分析，可以发现其并非一次性的、静态的立法行动，而是一个动态演进、持续迭代的战略过程。 本文旨在梳理中国人工智能立法的演进脉络、核心特征与未来趋势。笔者理解，中国的人工智能治理体系体现了一种独特的“双轨并行”战略——在国家层面强力推动技术创新与产业发展的同时，同步构建日益全面的风险管控与安全保障机制。这一路径从宏观的顶层战略规划起步，逐步演进至针对高风险应用场景的“小切口”式精准规制和敏捷监管，目前正朝着构建一部统一、综合、以平衡风险为基础的根本性法律框架迈进。 为全面展现这一复杂图景，本文将分为三个章节。第一章将追溯中国人工智能政策与立法的历史演进，勾勒出其从战略设想到具体规制的清晰脉络。第二章将聚焦司法前沿，通过分析一系列典型案例，揭示司法机关在填补立法空白、探索规则边界方面所扮演的关键角色。第三章将立足未来立法需求，尝试围绕六大重点议题开展深度前瞻分析。 0 0 1 >中国人工智能立法的演进脉络与核心特征A r t i f i c i a l 中国的人工智能立法进程并非一蹴而就，而是遵循着一条从宏观到微观、从原则到规则、从鼓励发展到规范发展的清晰轨迹。这一演进过程大致可分为三个相互关联、层层递进的阶段：顶层设计与战略起步、聚焦具体风险与场景规制，以及迈向综合治理体系。I n t e l l i g e n c e 1.1 顶层设计与战略起步 (2017-2021)：宏大战略奠基 中国人工智能治理的起点，可以追溯至2017年7月甚至更早。彼时，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，该规划系统性地提出了面向2030年的“三步走”战略目标，旨在抢占人工智能发展的全球制高点。它不仅明确了技术研发、产业升级和人才培养等方面的具体任务，更重要的是，它为后续所有相关政策和立法活动奠定了基调——即以国家力量驱动人工智能的跨越式发展。这一阶段的政策文件的核心特征在于其宏观性、前瞻性和激励性，重点在于调动全国资源、确立技术雄心，而非施加具有约束力的法律义务。 与产业雄心并行的是对伦理边界的初步探索。在人工智能技术可能带来的社会伦理挑战日益显现的背景下，中国开始着手构建伦理规范的“软法”基础。2021年，全国信息安全标准化技术委员会（TC260）发布的《网络安全标准实践指南——人工智能伦理安全风险防范指引》以及国家新一代人工智能治理专业委员会发布的《新一代人工智能伦理规范》，是这一时期的代表性成果。这些文件首次系统性地提出了“以人为本”“智能向善”“安全可控”“公平公正”等核心伦理原则，并强调将伦理考量贯穿于人工智能研发、设计、应用的全生命周期。它们虽然不具备强制法律效力，但为整个行业树立了价值导向，也为后续的硬法制定提供了理论基础和原则共识。LAW, STRATEGY, AND GAME THEORY IN THE AGE OF INTELLIGENT REVOLUTION 总体而言，这一初始阶段体现了典型的国家主导型产业政策思维。其首要目标是为新兴产业的蓬勃发展创造最有利的环境，通过战略引领和伦理倡导，在“画跑道”和“立灯塔”的层面进行布局，为后续更精细化的法律规制预留了充分的空间。 1.2 聚焦具体风险与场景规制 (2022-2025)：“小切口”敏捷治理模式 随着人工智能技术，特别是生成式人工智能的爆发式发展，其潜在风险也迅速浮出水面。虚假信息、算法歧视、个人信息滥用、知识产权侵权等问题，对公共利益和个人权益构成了直接威胁。面对这些迫在眉睫的挑战，中国的治理策略从宏观规划转向了更为精准、务实的“小切口”式立法。 这一阶段的标志性特征是，监管机构针对特定技术、特定场景，快速出台了一系列部门规章和规范性文件。2022年实施的《互联网信息服务算法推荐管理规定》旨在解决“大数据杀熟”和信息茧房等问题。2023年实施的《互联网信息服务深度合成管理规定》则直接剑指“深度伪造”（Deepfake）技术滥用带来的风险。 其中，最具里程碑意义的是2023年7月由国家网信办联合七部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》。作为全球首部专门针对生成式AI的国家级法规，它集中体现了中国“发展和安全并重”的核心治理理念。该《办法》一方面鼓励技术创新，另一方面划定了明确的法律红线，如要求“提供具有舆论属性或者社会动员能力的生成式人工智能服务的”主体进行安全评估和算法备案，服务提供者对训练数据来源的合法性负责、对生成内容进行显著标识、建立健全用户投诉机制等。值得注意的是，其“暂行”的性质，恰恰反映了一种敏捷治理（Agile Gover-nance）的智慧：在技术快速迭代的背景下，先通过一部临时性法规迅速应对最突出的风险，在实践中积累监管经验，为未来制定更成熟、更稳定的法律奠定基础。 与这些法规相配套的，是一系列国家标准的密集出台。全国网安标委发布的《生成式人工智能服务安全基本要求》（TC260-003-2024）、《网络安全技术 生成式人工智能预训练和优化训练数据安全规范》（GB/T 45652-2025）等技术文件和标准，将法律法规中的原则性要求，转化为可度量、可验证的技术指标。这种“法律+标准”的双轮驱动模式，构成了中国AI治理的一大特色，确保了监管要求的可落地性。 1.3 迈向综合治理体系：从技术框架到统一法典A r t i f i c i a l 在通过“小切口”立法积累了丰富的实践经验后，中国的人工智能治理开始迈向一个更为系统化、体系化的新阶段。其目标是整合前期分散的规则，构建一个统一、协调的综合性法律框架。I n t e l l i g e n c e 这一阶段的预热之作，是全国网安标委于2024年9月发布、并于2025年9月迅速迭代至2.0版的《人工智能安全治理框架》（简称“框架2.0”）。它首次系统性地提出了一个基于风险管理的治理方法论，将人工智能安全风险划分为技术内生安全风险（如算法偏见、模型缺陷）、技术应用安全风险（如网络攻击、内容安全）和应用衍生安全风险（如伦理冲击、社会影响）三大类别。在此基础上，框架2.0倡导实施风险分级管理和敏捷治理，即根据应用场景、智能化水平和影响范围等维度对风险进行科学评估，并采取与之相适应的、差异化的治理措施。这套完整的理论体系，有利于为未来统一的《人工智能法》提供有效的立法逻辑支撑。 备受瞩目的《人工智能法》草案的立法进程，也反映了这种从审