隨著人工智能時代的來臨，各國競相通過立法來規(guī)范技術(shù)應(yīng)用并搶占發(fā)展先機。我國作為人工智能應(yīng)用大國，地方立法實踐呈現(xiàn)爆發(fā)態(tài)勢。然而，地域發(fā)展差異與技術(shù)迭代速度的雙重挑戰(zhàn)，使得地方立法亟須通過精準選題、精良設(shè)計及精練表達的三維精細化路徑突圍，以形成“國家框架+地方細則”的協(xié)同治理格局。

以精準選題錨定立法坐標

精準選題即明確哪些問題需要立法，這是提升地方人工智能立法有效性的邏輯起點。立法實踐中，需重點把握以下核心要素：首先，聚焦真問題。地方立法需區(qū)分技術(shù)概念的核心差異，避免規(guī)范虛置。以數(shù)據(jù)治理為例，我國現(xiàn)有13部“數(shù)據(jù)條例”與20部“大數(shù)據(jù)條例”?！皵?shù)據(jù)”與“大數(shù)據(jù)”雖一字之差，但二者對于立法治理的制度需求卻大相徑庭。前者聚焦數(shù)據(jù)權(quán)屬、流通交易、公共數(shù)據(jù)開放共享等全面的數(shù)據(jù)制度，如《上海市數(shù)據(jù)條例》從數(shù)據(jù)權(quán)益保障、公共數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)要素市場、數(shù)據(jù)資源開發(fā)和應(yīng)用等九個方面進行立法；后者側(cè)重于大數(shù)據(jù)技術(shù)的聚合應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)促進，如貴州省基于國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)建設(shè)發(fā)展的需要，于2016年出臺《貴州省大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)用促進條例》，其功能和定位是規(guī)范和引導(dǎo)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而非數(shù)據(jù)治理。因此，地方立法需明確二者的實質(zhì)性差異，以準確把握立法方向。其次，適配地方事權(quán)?！吨腥A人民共和國立法法》第72條規(guī)定，設(shè)區(qū)的市立法權(quán)限于城鄉(xiāng)建設(shè)與管理、歷史文化保護等領(lǐng)域。若有地方立法機關(guān)涉足法律保留事項，如對人工智能生成內(nèi)容著作權(quán)歸屬問題進行規(guī)定，則可能因超越立法權(quán)限而導(dǎo)致條款無效。再次，發(fā)揮創(chuàng)制性功能。地方立法具有實施性、補充性和探索性三重功能。人工智能領(lǐng)域立法多為新興領(lǐng)域立法，地方立法需細化規(guī)則、創(chuàng)設(shè)機制，以發(fā)揮其探索性功能。如《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》確立數(shù)據(jù)安全原則后，《深圳經(jīng)濟特區(qū)數(shù)據(jù)條例》專設(shè)“數(shù)據(jù)安全管理”章節(jié)，以12個條文明確數(shù)據(jù)處理者義務(wù)，進一步完善了數(shù)據(jù)安全的內(nèi)容。最后，匹配立法能力。人工智能領(lǐng)域立法的專業(yè)性強、知識壁壘深，地方立法機關(guān)需整合技術(shù)專家、法律實務(wù)者等專業(yè)力量，建立立法前技術(shù)可行性評估機制與立法后實施效果反饋渠道，以避免脫離產(chǎn)業(yè)實際的“閉門立法”。

以精良設(shè)計提升制度效能

精良設(shè)計是明確提供什么樣的解決方案，即地方立法機關(guān)提出的解決方案應(yīng)當是務(wù)實的、有效的。這就需要緊扣問題關(guān)鍵，增強方案設(shè)計的針對性；同時要明確方案的具體要素和實施方式，增強方案的可操作性。具體體現(xiàn)在立法定位、立法模式選擇與法律規(guī)范設(shè)計三個方面。

首先，立法的準確定位。地方人工智能立法需根據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向與發(fā)展階段來明確人工智能立法的功能定位。以智能網(wǎng)聯(lián)汽車立法為例，促進型立法旨在通過政策引導(dǎo)、激勵措施和資源配置，積極推動特定產(chǎn)業(yè)或領(lǐng)域的發(fā)展，以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級、創(chuàng)新驅(qū)動和經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展；管理型立法側(cè)重于建立規(guī)則和秩序，對特定領(lǐng)域的活動進行規(guī)范和約束，以確保其合法、有序運行。目前，大部分地方性法規(guī)都以促進型立法形式來促進智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，如《廣州市智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新發(fā)展條例》提出“混行試點區(qū)建設(shè)”，推動車路云一體化基礎(chǔ)設(shè)施布局，為規(guī)模化應(yīng)用提供場景支撐。此類立法普遍存在于技術(shù)先行區(qū)域，體現(xiàn)了“包容審慎”原則。少數(shù)地區(qū)則采用管理型立法，聚焦風(fēng)險防控與行為約束，如《山西陽泉市智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試管理辦法》，對駕駛規(guī)范、車輛要求、駕駛?cè)撕桶踩珕T配備、數(shù)據(jù)安全、信息保護、投保要求等作出相應(yīng)規(guī)定，以剛性責(zé)任條款與場景化風(fēng)險分級實現(xiàn)“技術(shù)應(yīng)用越深入，責(zé)任約束越嚴格”的管理型立法理念。

其次，立法模式的精確選擇，即是選擇綜合性立法還是專門性立法。綜合性立法適用于需要處理全域性、系統(tǒng)性議題的情況，能夠涵蓋多個領(lǐng)域；專門性立法則聚焦于特定場景或問題，便于深入探討并制定詳細的操作指南。以數(shù)據(jù)治理為例，目前大部分省市都制定了數(shù)據(jù)條例，如《上海市數(shù)據(jù)條例》《江蘇省數(shù)據(jù)條例》《深圳經(jīng)濟特區(qū)數(shù)據(jù)條例》等，其內(nèi)容涵蓋了數(shù)據(jù)治理的基本原則、數(shù)據(jù)權(quán)益保護、數(shù)據(jù)流通規(guī)則、數(shù)據(jù)安全管理等多個方面。這些立法試圖通過提供全面的數(shù)據(jù)管理框架，促進數(shù)據(jù)資源的有效利用和保護。浙江省專門制定了《浙江省公共數(shù)據(jù)條例》，專注于公共數(shù)據(jù)的收集、共享、開放及安全保障等具體環(huán)節(jié)。它通過簡化體例結(jié)構(gòu)，集中力量解決公共數(shù)據(jù)治理中的關(guān)鍵難題，如明確公共數(shù)據(jù)的定義、分類以及使用規(guī)則等。這種方法使得條例更具靈活性和適應(yīng)性，能夠迅速響應(yīng)特定領(lǐng)域的實際需求。

最后，法律規(guī)范的科學(xué)設(shè)計。我國立法法第7條規(guī)定，法律規(guī)定應(yīng)該明確、具體，具有針對性和可執(zhí)行性。法律規(guī)范設(shè)計的關(guān)鍵在于達成精準性與可操作性的平衡，這依賴于對象具體性、規(guī)范明確性及方案可行性的有機統(tǒng)一。其一，對象具體性要求通過聚焦特定場景與技術(shù)層級來明確調(diào)整對象。如《深圳經(jīng)濟特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理條例》區(qū)分“有條件自動駕駛”“高度自動駕駛”“完全自動駕駛”三類技術(shù)等級，對無駕駛?cè)塑囕v單獨設(shè)定準入條件，確保管理對象的技術(shù)特征與法律義務(wù)相匹配。其二，規(guī)范明確性要求通過細化權(quán)利義務(wù)與責(zé)任劃分來明確規(guī)范內(nèi)容。如《深圳經(jīng)濟特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理條例》首創(chuàng)“誰控制誰擔責(zé)”原則，規(guī)定自動駕駛模式下發(fā)生事故時，由車輛控制方（如車企或運營商）承擔賠償責(zé)任，駕駛?cè)藘H在未及時接管時擔責(zé)。其三，方案可行性要求根據(jù)當?shù)貙嶋H需求來設(shè)計和動態(tài)調(diào)整方案。如在智能網(wǎng)聯(lián)汽車路測過程中，《廣州市智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新發(fā)展條例》要求測試車輛必須在特定區(qū)域內(nèi)進行測試，并規(guī)定了測試路線的申請流程和審批標準。這樣的具體性和規(guī)范性確保了測試過程的規(guī)范性和安全性。

以精練表達增強規(guī)范效力

精練表達是明確以什么形式來表達立法者的立法意圖。為確保立法的權(quán)威性和可實施性，法律規(guī)范的表達應(yīng)遵守相應(yīng)的技術(shù)規(guī)范要求，做到“結(jié)構(gòu)簡明、語言精確、邏輯自洽”。首先，文本結(jié)構(gòu)應(yīng)精練，避免冗余與碎片化。如《上海市促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展條例》將“數(shù)據(jù)開放”與“算法治理”整合于“基本要素”一章，有效規(guī)避了內(nèi)容重復(fù)，使立法結(jié)構(gòu)更為緊湊、合理。其次，語言表述應(yīng)該專業(yè)精確。人工智能領(lǐng)域涉及大量的專業(yè)語言，尤其需要關(guān)注技術(shù)語言轉(zhuǎn)變?yōu)榉筛拍钸^程中的方法論。如定義“生成式人工智能”時，需兼顧深度學(xué)習(xí)模型等技術(shù)特征以及內(nèi)容生成等應(yīng)用場景，防止外延過寬或過窄，確保定義的周延性。為便于司法適用，還需將技術(shù)術(shù)語進行通俗化轉(zhuǎn)換，如把“機器學(xué)習(xí)”闡釋為“通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練自動優(yōu)化決策的技術(shù)”。最后，法律規(guī)范之間應(yīng)保持邏輯的連貫性，以實現(xiàn)法律規(guī)范之間的協(xié)同性與融貫性。

地方人工智能立法的精細化要求，本質(zhì)是構(gòu)建“問題導(dǎo)向立法”與“技術(shù)治理能力”的適配機制。通過精準選題錨定立法坐標，精良設(shè)計提升制度效能，精煉表達增強規(guī)范效力，最終形成“立法—技術(shù)—產(chǎn)業(yè)”的良性互動生態(tài)。這要求立法者兼具技術(shù)洞察力與法治思維，在制度創(chuàng)新與風(fēng)險防控之間把握動態(tài)平衡，為人工智能發(fā)展提供更具韌性的法治保障。

（粟丹系中國社會科學(xué)院法學(xué)研究所博士后，浙江工業(yè)大學(xué)法學(xué)院副教授，美國康奈爾大學(xué)訪問學(xué)者）

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