經濟觀察網記者 陳白
備受行業矚目的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》自2023年8月15日起施行。
(資料圖)
從今年4月公開向公眾征求意見、到7月正式發布，再到8月落地施行，這一次對于人工智能的監管節奏，超出此前市場預期。
這種快節奏能夠在很多層面找到原因——盡管生成式AI所帶來的技術和產業狂歡正在走向平靜、企業競爭也從百模大戰走向垂直應用的深水區，但AI所帶來的社會焦慮卻從未淡出過我們的視野。
AI換臉、詐騙、版權歸屬問題等等技術與法律、倫理的爭議從未停止，“人工智能教父”杰弗里·辛頓今年年初曾經警告，人工智能對人類構成的威脅將比氣候變化更加緊迫。如果有人用它來制作虛假圖像、視頻，傳遞錯誤信息，其破壞力遠大于單純的文字形式。而2023年以來，已經有包括openAI創始人山姆·奧特曼、埃隆·馬斯克在內的全球科技屆領袖簽署了多輪公開信要求重視AI的風險。
對應著，各國監管的步伐也在不斷提速。今年5月，歐盟通過了《人工智能法案》談判授權草案，此次修正提案進一步提高了違法處罰數額，將最高3000萬歐元或侵權公司上一財政年度全球營業額的6%，修改為最高4000萬歐元或侵權公司上一年度全球年營業額的7%。處罰數額的提高，側面反映了歐盟當局對人工智能監管決心與力度。
進入2023年以來，以人工智能為代表的新技術所帶來的產業新機會為全球矚目，也引發了新一輪產業競速。在這種情況下，監管的節奏如何適應技術創新的步伐、在盡可能地降低技術沖擊的同時還給與產業足夠的發展空間，成為了技術規范的關鍵所在。
許可是對外經貿大學副教授、數字經濟與法律創新研究中心主任，他在網絡法、數字經濟立法領域有深入研究。在他看來，面對快速迭代的新技術，解決AI監管的“步調難題”，不妨可以在規范的制定中加入一些“日落條款”（即限定一些規范的期限），此外在面對產業時，不要挑選勝利者，同樣是一個非常重要的準則。
【對話】
步調難題
經濟觀察網：這一輪針對生成式AI的規范，似乎比此前的技術來的要更快一些？
許可：近年來,互聯網、人工智能、區塊鏈、大數據、云計算、物聯網等等信息技術的出現，對于我們既有的社會運行系統產生了一些挑戰。從過往的經驗來看，自互聯網金融開始，再到后來的比特幣、區塊鏈等等，在對于新生技術所產生影響的規范過程中，我們積累了很多經驗，當然也有一些教訓：既有監管太早而扼殺創新的教訓，也有監管太晚而放任風險蔓延的教訓。比如，互聯網金融的野蠻生長在后期造成了難以挽回的系統性風險和涉眾性風險。因此，如今當我們再一次面對一個顛覆性技術變革時，能夠看出這一次監管的節奏是相對較快的和超前的。
但是，如果我們仔細看這一次出臺的《辦法》會發現，其總體思路對于產業來說還是比較友好的。從4月的征求意見稿到最終發布稿，能夠看出監管的思路正在從開始的風險預防為主，到更多地謀求發展與安全的平衡，這應該也是監管部門對于AI治理、對以生成式人工智能為代表的通用人工智能產業治理的一個基本態度。形象一些說，監管機構希望先裝好剎車再上路，避免技術和產業的奔跑更穩健，避免技術失控。
要解決立法相對穩定和技術快速迭代之間的矛盾，需要法律和技術同步創新、同頻共振。正因如此，《辦法》第16條第2款規定：“國家有關主管部門針對生成式人工智能技術特點及其在有關行業和領域的服務應用，完善與創新發展相適應的科學監管方式，制定相應的分類分級監管規則或者指引”。在本質上，這是對新技術的敏捷治理。但這并不意味著有新技術，就一定要出臺立法，而是可以引入技術基準、科技倫理、行業標準、企業自我合規等更多元、更柔性、更創新的方式予以回應。
日落條款
經濟觀察網: 技術變革正在不斷加速，這是否意味著在針對一些問題，比如數據安全、隱私保護等等上的立法上存在難題？
許可:我國已經有了《數據安全法》《個人信息保護法》《民法典》，對于數據安全、個人信息和隱私保護已經有了相對完善的制度工具。因此，不論技術如何變革，均可以通過樂高拼圖一樣的方法，把既有成熟的法規重新組合后運用于新的技術場景。
當然，除了新興技術的共同問題外，每一種新技術必然會有個性化的新問題，對此法律需要有新的回應。但是，新問題意味著它是始終變化的，我們對它的認識也是不斷變化的。以生成式人工智能為例，《辦法》的制定過程其實就是監管機構的理解不斷深化的過程。就此而言，新的制度回應必然是“暫時”的，這就是《辦法》中含有“暫行”這一用語的邏輯。其實，我覺得可以跟進一步。我也一直在建議，在我們對于新技術立法的過程中，不妨可以加入一些“日落條款”。日落條款是一種形象的說法，意為法律有一定的制度周期，會象太陽一樣“下山”。更具體的說，是指在法律中，設立有效施行期限的規定，一旦到了期限，就需要廢止或者說進一步修訂。
在數字經濟特別是技術創新領域，我覺得監管規范需要更加重視日落條款的重要性。以往我們所習慣的靜態的管制立法思維，已經落后于技術快速迭代的動態發展規律。在創新加速的情況下，我們要認識到自身認識的局限性，而敏捷治理其實也暗含了制度適時調整和隨機應變的意義。
不要挑選勝利者
經濟觀察網：新能源汽車的產業政策被視為是彎道超車的標本；如今也有許多地方開始推出針對人工智能的算力補貼。這是否意味著產業政策對于新技術的產業轉化正在變得日益重要？
許可：從促進產業發展的邏輯來看，產業政策也好、相關監管規范也好，其真正的底層價值是為產業的發展提供一個良性的土壤、降低企業的試錯成本、消除市場的負外部性，剩下的事情就交給市場自己完成。其中特別值得注意、但卻往往容易陷入的誤區就是，在執行的過程中容易去人為地挑選勝利者，這反過來會影響市場自發的資源配置。
特別是在一些創新產業中，不要挑選勝利者這一原則變得更加重要。因為技術路徑往往有很大的差異，就像此前誰也沒有想到生成式AI和大模型能夠跑出來一樣，這是一個不斷自發演化的過程。當然新能源汽車產業被挑選有很大的偶然性，而且也能夠理解這種監管的慣性，畢竟面對未知的不確定性，人們習慣去找到一些確定性的坐標。
但在人工智能領域，其技術路徑的差異更大，前景也更難預測，因此政府要做的事情還是把路基鋪好，可以提供公共資源，積極支持算力、數據、芯片等基礎設施領域的發展，但仍要保持“技術中性”和“競爭中性”的定力，因為最終誰會成為勝利者，決定權還是在市場和技術本身。
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責任編輯：Rex_15
