2026年人工智能立法全球进展与中国应对

2026年人工智能立法全球进展与中国应对

作者：王冠 律师 | 企业常法与人工智能和数字经济

2026年，人工智能立法已从学术讨论与政策倡议全面进入立法实施阶段。过去三年间，随着生成式人工智能技术的指数级迭代——从GPT-4o到开源大模型的广泛部署、从文本生成到多模态乃至AI Agent自主决策——各国监管机构加速从"观察等待"转向"规则落地"。与此同时，技术风险事件的频发进一步催化了立法进程：2025年多起AI深度伪造金融欺诈案、自动驾驶事故责任认定争议、以及大模型"幻觉"引发的医疗误诊事件，均对现有法律框架提出了严峻挑战。本文旨在系统梳理截至2026年上半年的全球AI立法格局，分析主要法域的监管路径差异，并在此基础上探讨中国的应对策略与制度选择。

一、欧盟：《人工智能法案》全面实施，全球监管标杆效应显现

（一）立法时间表的推进

欧盟《人工智能法案》（AI Act）作为全球首部综合性人工智能监管立法，于2024年8月正式生效，并分阶段实施。截至2026年6月，该法案已进入全面执行阶段：

• 2024年8月：法案正式生效，禁止类AI实践条款（如社会信用评分、实时远程生物识别等）于6个月后即2025年2月率先适用；
• 2025年8月：高风险AI系统相关义务全面适用，包括在医疗、招聘、信贷、执法等领域的AI系统需满足风险管理、数据治理、技术文档、透明度与人类监督等合规要求；
• 2026年2月：通用人工智能（GPAI）模型监管规则正式生效，所有在欧盟市场投放的通用大模型需履行透明度义务和系统性风险评估义务；
• 2026年8月：高风险AI系统的附件三所列系统的合规义务全面适用，完成整个法案的过渡期。

值得特别关注的是，欧盟委员会于2025年底发布了《人工智能法案》实施指引第一版，就高风险AI系统的界定标准、合规评估程序、罚款计算规则等具体操作问题作出了详细解释。截至2026年4月，欧盟各成员国已全部完成国内配套立法工作，其中德国、法国、荷兰等国的国内实施法案在部分领域（如执法AI的司法监督机制）比欧盟层面要求更为严格。

（二）执法实践与案例

2025年至2026年上半年，欧盟各成员国监管机构已启动多起执法调查。2025年11月，爱尔兰数据保护委员会（DPC）对某大型社交媒体平台的AI推荐算法启动调查，指控其未充分履行透明度义务，未能就算法对用户行为的操纵风险提供充分信息披露。2026年3月，德国联邦数据保护机构对某医疗AI软件开发商处以1200万欧元罚款，理由是该软件在高风险分类决策中未满足人类监督要求，且风险管理文档不完整。

此外，欧盟委员会于2026年1月成立了"人工智能办公室"（AI Office），作为中央层面的AI监管协调机构，负责通用人工智能模型的监管执法以及成员国监管机构的协调工作。该办公室已发布首份《AI风险年度报告》，对在欧盟市场运营的超过200个通用AI模型进行了系统性风险评估。

欧盟AI Act的真正创新不在于其具体条文，而在于它建立了一个可扩展的、风险分级的监管架构——这一架构既有足够的刚性来约束高风险应用，又有足够的柔性来包容低风险的创新实验。这种"分级监管"范式正在被全球立法者广泛借鉴。

二、美国：联邦立法破局，州层面立法竞赛加剧

（一）联邦层面：《AI治理与创新法案》的推进

美国在联邦层面的AI立法长期处于僵局状态。2023年10月拜登总统签署的《关于安全、可靠和可信地开发与使用人工智能的行政令》虽具有里程碑意义，但行政令的效力受制于总统任期更迭的不确定性。2024年大选后，新一届国会将AI立法列为优先议题。

2025年6月，参议院两党核心小组提出《人工智能治理与创新法案》（AI Governance and Innovation Act），该法案经过多轮听证与修订，于2026年3月在参议院以72-25的票数通过，众议院版本于2026年5月以接近的票数通过，目前正处于两院协调阶段，预计2026年下半年有望由总统签署生效。

（二）州层面的立法竞赛

在联邦层面立法推进的同时，各州在AI监管领域的"先行先试"呈现加速态势。截至2026年5月，已有28个州通过了某种形式的AI监管立法。

三、亚太地区：日韩领跑，新加坡与印度加速布局

（一）日本：软法先行与硬法储备

日本在AI治理方面延续了其"软法先行"的传统路径。2024年4月，日本政府发布《AI运营商指南》（AI Operator Guidelines），为AI开发者和部署者提供了不具有法律强制力的行为指引。2025年，日本在软法框架的基础上启动了硬法化进程。

（二）韩国：全球首个《AI基本法》全面实施

韩国国会于2024年12月通过的《人工智能发展与信任基础法》（简称"AI基本法"），于2025年7月正式实施，成为亚洲首部综合性AI监管法律。

（三）新加坡：柔性治理与沙盒监管

新加坡延续其"监管沙盒"的治理哲学，在AI监管领域采取了灵活且务实的路径。

四、其他重要法域动态

（一）英国：创新导向的"人工智能主权"策略

英国在脱欧后确立了独立的AI治理路径，强调在保障安全的前提下促进创新。

（二）加拿大：拟议中的《人工智能与数据法》

加拿大于2022年首次提出的《人工智能与数据法》（AIDA）在经过议会多轮审议和修订后，于2025年12月以《人工智能治理法》的名称在众议院三读通过。

（三）巴西：拉美首部综合性AI立法

巴西众议院于2025年10月通过了第2338/2023号法案（巴西AI法案），该法案深受欧盟AI Act影响，采用风险分级路径。

五、中国：立法进程加速，"安全与发展并重"的制度逻辑

（一）现行监管框架的演进

截至2026年6月，中国在人工智能领域已构建起以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为底层基础、以部门规章为具体规范的分层监管体系。

（二）《人工智能法》立法进程

中国《人工智能法》的立法进程在2025年至2026年期间取得了突破性进展。2025年10月，国家互联网信息办公室会同科技部、工信部、司法部等部门成立了《人工智能法》起草工作组。2026年1月，起草工作组发布了《中华人民共和国人工智能法（草案征求意见稿）》，面向社会公开征求意见。

（三）关键争议问题

1. 风险分级的本土化标准

草案借鉴了欧盟AI Act的风险分级思路，但在具体标准上存在差异。

2. 训练数据的版权合规

草案第32条至第36条就AI训练数据版权问题作出了规定。

3. AI生成内容的版权归属

草案第43条规定，AI生成内容在"具有实质性人类创作贡献"的情况下，人类创作者可享有著作权。

4. 跨境AI服务管辖

草案第8条规定，向中国境内用户提供AI服务的境外企业，应当遵守本法规定。

六、中国的应对策略与制度展望

（一）积极融入全球AI治理体系

在AI治理的国际层面，中国应积极参与并推动全球AI治理规则的形成。

（二）协调国内立法与国际标准

《人工智能法》的制定应当兼顾国际接轨与制度自主。

（三）强化监管能力建设

AI立法不仅仅是规则的制定，更是监管能力的建设。

（四）推进国家级AI安全测试体系建设

建立统一的国家级AI安全测试标准与测试平台，是保障《人工智能法》有效实施的技术基础。

七、结论

2026年，全球人工智能立法已进入"制度竞争"与"规则趋同"并存的复杂阶段。欧盟AI Act的全面实施标志着"风险分级"监管范式从理论走向实践；美国在联邦层面的立法突破预示着全球最大的AI产业市场即将形成统一的监管底线；日韩等亚洲国家的快速跟进表明AI立法已从"区域治理"扩大为"全球行动"；而巴西等发展中国家的立法探索则为AI治理的多元化提供了新的样本。

在此背景下，中国《人工智能法》的制定正处于关键窗口期。草案征求意见稿已经展示了中国在AI治理领域的系统性思考，但其最终文本能否在安全与发展、创新与规范、国内与国际之间找到恰当的平衡点，仍需立法者的审慎抉择。对于法律从业者而言，AI立法不仅是一个新兴的法律领域，更是一场深刻的法治变革——传统法律概念（如主体、行为、责任、因果关系）正在被AI技术重新定义，而法律人的使命，正是在这一定义过程中注入人的尊严、社会的公平与法治的价值。

（本文完成于2026年6月，仅代表作者个人观点，不构成法律意见。）