信息来源：RUC人工智能治理研究院 发布日期：2026年6月21日

在小说阅读器读本章去阅读在小说阅读器中沉浸阅读       6月13日，中国人民大学人工智能治理研究院一周年院庆暨第八期学术研讨会在中国人民大学举行。会议由中国人民大学人工智能治理研究院主办，中国人民大学交叉科学研究院、新时代智慧治理学科交叉中心、哲学院、法学院、信息资源管理学院、高瓴人工智能学院、书院建设与管理中心协办。

分论坛一聚焦人工智能法律治理，汇聚了来自北京大学、清华大学、中国人民公安大学、中国人民大学、北京交通大学、北京航空航天大学等高校的法学领域的专家学者，围绕人工智能的授权、知识产权、模型安全、法律规制、责任分配等法律议题展开深度研讨。

第一单元由中国人民大学法学院教授、未来法治研究院执行院长、人工智能治理研究院副院长张吉豫主持。

北京大学法学院长聘副教授、法学院副院长戴昕做了题为《Agent工具时代的选择与控制》的发言。他提到，当前智能体工具类产品普遍采用多层授权设计，用户既面临“反复确认消耗注意力”的负担，也存在“过度授权带来数据安全风险”的两难，传统“形式化同意”规则已无法适配人机协作深度融合的场景。他强调，此类授权不仅是操作问题，更关联成果权属、责任划分与用户主体性维护三重法律命题。未来规则需在决策成本和错误成本之间寻求平衡，明确用户画像，跳出传统消费者保护范式，关注“产消者（prosumer）”这类新型主体的权益。

清华大学法学院长聘副教授蒋舸做了题为《再论AI时代的“人类智力成果”》的发言。她首先回顾了前AI时代知识产权法对“自然物”与“人造物”的区分，指出二者从来不是单纯的事实判断，而是综合多项因素后形成的规范评价。在AI时代，人机共创将会越来越普遍。直接以“非人类生成”为由将用户针对不满足人机互动特定形式要求的AIGC所提出的版权主张、AI模型、参数等客体排除出知识产权保护，混淆了事实贡献与规范评价。判断是否构成“人类智力成果”，除了需要考虑某项成果在通常观念中是否属于“人类成果”之外，还需要将人类干预程度、激励需求、不同解释方案对法律体系的影响、公众自由、公众认知成本以及制度运行成本等因素纳入考量。她强调，新型知识产权客体应首先评估“人的贡献是否足够支撑规范层面的赋权”，而非先贴标签。

中国人民公安大学法学院教授、数据法学研究院院长苏宇做了题为《模型安全的规制负担配置》的发言。他指出，当前主流的产业链分层、场景适配、风险分级三类规制模式均存在局限，要么边界模糊导致负担向中小主体倾斜，要么评估主观性强推高合规成本。他建议不按风险等级“一刀切”，而是根据被规制主体的实际合规能力配置弹性负担：头部企业承担更高要求并获得对应政策激励，中小主体可选择轻量化合规套餐，同时建立动态安全港机制，企业采用官方推荐模板即可免责，剩余不可控风险通过保险、产业基金实现社会化分摊。该模式可兼顾产业链安全、技术包容性与国际战略竞争需求，避免规制过度抑制创新。

第二单元由北京理工大学法学院助理教授，工信部智能科技风险法律防控重点实验室研究员包晓丽主持。

中国人民大学法学院教授、未来法治研究院副院长、人工智能治理研究院研究员王莹做了题为《人工智能法律规制：以自动驾驶技术为例的探索》的发言。她指出，自动驾驶作为人工智能落地交通领域的核心场景，其规制逻辑已从传统事后追责转向以风险为基础的“预防+全过程监管”， 这与人工智能全生命周期治理高度吻合。她分析了我国当前采用“硬法+软法”结合的强监管路径，特别指出事后规制需破解交通侵权与产品责任的竞合难题，即当自动驾驶激活状态下因算法缺陷致损时，传统“发展风险抗辩”难以适配迭代算法的技术特性。她强调，规制需在生命安全保障与技术迭代间寻求平衡，《道路交通安全法》修订应避免过早固化责任规则抑制创新，可优先通过司法解释与行业标准细化安全阈值，为产业预留试错空间。

北京交通大学法学院副教授、数据法学研究中心主任付新华做了题为《智能体的法律性质与责任分配》的发言。她指出，智能体从“内容生成”到“自主行动”的跃迁，打破了传统归责的因果链条。她否定将智能体拟制为法律主体或代理人的可能，前者因无独立财产导致追责落空，后者因缺乏具体交易合意与忠实义务履行基础而难以成立。她建议，构建“分层定性×分层归责”的治理框架：在一般场景下，将智能体认定为网络服务，由提供者承担过错责任；而在特定封闭场景下，若存在可认定缺陷，则适用产品无过错责任；金融交易、关键基础设施控制等高危场景可类比高度危险责任，将智能体视为“新型数字危险源”。针对各方尽到注意义务仍因算法内生不确定性致损的“责任空白”，她主张通过强制保险与行业救助基金实现风险社会化分担，避免将系统性风险转嫁终端用户。

北京航空航天大学法学院副教授、工业和信息化智慧法治工信部重点实验室执行主任赵精武做了题为《AI智能体自主决策错误的民事责任》的发言。他指出，智能体基于用户数据、预设指令与大模型的决策行为，其引起的相关法律效果长期悬而未决。他提出，智能体的自主决策在民法上宜认定为特殊形式的意思表示，而非完整自然人或法人意思表示，但可在一定条件下被法律认可效力。针对智能体决策错误，他主张结合重大误解规则处理，要求平台留存交互日志与决策复现证据，反对平台仅凭“技术中立”免责，并通过不可撤销条款标注重大交易，平衡用户撤销权与交易安全，避免责任配置陷入“要么全归用户、要么全归开发者”的二元误区。为适配产业发展，可对“最小必要原则”作场景化微调，强调本地化处理与隔离，防未授权信息外泄与过度画像。

在讨论环节，演讲嘉宾与观众针对生成式人工智能授权是否构成委托创作、法律如何控制大模型幻觉等技术局限、用户偏好无意泄露的规制、如何为用户设置合理免责等问题，展开了热烈的讨论。