人工智能立法，正在成为全球性的"必答题"。
中国《国务院2026年度立法工作计划》提出，要加快推进人工智能健康发展综合性立法，欧盟和美国也在各自调整监管步伐。
一个问题随之浮现，人类社会到底需不需要专门为AI立法，已有的法律难道管不住它吗。
从各国实践和专家共识来看，"要不要立"其实已经不是真正的争议，真正难的是"怎么立"。
已有法律为什么不够用
不少人会问，刑法、侵权责任法、个人信息保护法俱在，为什么还要专门立法。
问题在于，传统法律默认加害主体清晰、因果关系明确，而AI的"黑箱"决策和多主体协作打破了这一前提。
以自动驾驶为例，整车厂、算法开发者、数据服务商和使用者层层嵌套，一旦出事故，很容易陷入"人人有责、无人负责"的困局。
中国社会科学院的学者就提醒，如果不在立法层面把各主体的权责边界切割清楚，发生人身伤亡后简单一句"交给保险"，是极不负责任的。
换句话说，现有法律能管住部分边界明确的违法犯罪，却难以应对AI特有的责任弥散、算法歧视和大规模自动化风险。
这正是各国推进专门立法的现实动因。
三个大国，三种路径
世界主要经济体对AI立法的态度，呈现出明显分化。
欧盟走在最前面，其《人工智能法》2024年8月正式生效，是全球首部全面规制AI的综合性法律，对违规者最高可处以全球营业额百分之七的罚款。
但耐人寻味的是，2026年5月，欧盟就"数字综合法案"达成临时协议，把高风险系统的合规义务从原定的2026年8月推迟到2027年12月。
这一"松绑"动作，恰恰说明欧盟也在担心，过早过严的规则会拖累自身的产业竞争力。
美国则走向了另一个方向。
2025年12月，特朗普签署行政令，试图通过司法挑战和联邦资金杠杆，遏制各州"过于繁琐"的AI立法，主打"最小负担"和对华竞争优先。
值得注意的是，此前美国参议院曾以接近全票，否决了一项为期十年的"暂停各州AI立法"提案，可见美国内部在放任与监管之间的拉锯远未结束。
中国选择的是体系化推进与"小快灵"并行的务实路线。
一方面谋划综合性立法，另一方面已有数据安全法、个人信息保护法、生成式AI暂行办法等共同构筑制度基础。
2026年4月出台、7月施行的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，正是"小快灵"立法的最新实践。
立法不能沦为一场作秀
各国的纠结，本质上都是同一道难题，那就是如何在不拖累发展的前提下守住安全底线。
专家普遍认为，立法如果只停留在宣示口号，写满"应当向善"却没有可执行的责任和审查机制，就会沦为作秀，既约束不了违法，也保护不了创新。
真正有效的制度，需要把伦理倡导转化为硬约束，比如在高风险领域保留"人在回路"的干预机制，确保系统可切断、可追溯。
与此同时，也要为创新留出空间，借鉴互联网时代"避风港"规则的思路，对已尽合理义务的服务提供者适度减轻责任。
不少研究机构主张采用"负面清单加动态调整"的模式，把安全底线以清单形式固定下来，清单之外则释放市场活力。
对于真正处在前沿无人区的技术，则可以通过监管沙盒和容错纠错机制，允许其在可控范围内试错，避免规则刚一落地就已经滞后于现实。
还有学者强调，AI立法是涉外性极强的综合立法，必须统筹国内法治与全球治理，否则规则各行其是，企业反而会被困在重复合规的高昂成本之中。
毕竟，方向比速度更重要，方向对了，慢一点也是向上，方向错了，跑得越快坠落越深。
给AI立法，归根结底是给人类自己的未来，划定一条希望的边界。
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