安徽
上海交通大学凯原法学院李学尧教授在2025年第3期《法律科学》上发表论文《 人工智能立法的动态演化框架与制度设计 》，该文 深入探讨了在全球技术革新背景下，如何构建兼具稳定性与灵活性的人工智能立法框架这一关键议题，为我国人工智能立法提供了创新性的理论框架和实践路径。
以下为小编对该文主要内容和核心观点的整理与综述：
李学尧教授的文章首先指出，人工智能技术的迅猛发展对传统法律体系构成了前所未有的适应性挑战。人工智能的自主决策、跨域渗透和快速迭代特性，使得静态的法律规则难以有效应对动态的技术变革。在此背景下，作者提出应摒弃传统“类法典化”的立法思路，转向更具弹性的“适应性法治”模式，以实现法律规则与技术演进的动态适配。
文章强调，适应型法应成为人工智能立法的核心原则。这种立法模式以复杂适应系统理论为基础，强调多层级反馈机制，旨在促进技术、法律与社会的共同演进。适应型法不仅要求立法与执法部门敏锐地接收社会反馈，还鼓励企业、行业协会和公众团体积极参与规范的形成，从而实现法律的自我更新与完善。
作者基于本土实践，提出了一套具体的人工智能立法路径。建议审慎对待体系化、部门法化的立法目标，优先在传统部门法的框架内，通过立改废释的方式实现人工智能的立法目标。同时，主张在人工智能立法中引入动态适应性原则，条款拟制应从传统的“义务本位”转向“行为激励”，以激发市场主体的合规积极性。在学理阐述方面，着重构建“法治化”的多层治理体系，优化“软硬法协同”的中国式法治实践，延续中国改革开放以来“试验—推广”的制度创新传统。
文章还提出了适应性法治的实践路径，包括构建中央底线约束、地方场景化试点、企业合规创新的协同机制，为全球技术治理提供非西方中心主义的范式。在制度设计上，聚焦人工智能外部风险内部化的机制设计，实现行业自律与国家立法的有机衔接。
在适应性法治的构建上，文章提出引入复杂适应系统理论，强调多主体反馈与自组织的力量。通过设置基础规则和共识性目标，整合企业创新试点、用户反馈和行业标准修订，推动法律体系的可持续演化。同时，结合行为经济学理论，从“市场激励”转向“行为激励”，通过税收优惠、安全信用评级等手段，引导市场主体在遵守法律底线的基础上，积极探索更高标准的创新方案。
文章还探讨了适应性法治在人工智能立法领域的初步应用。建议在立法中明确底线与开放并行的思路，发挥司法裁判在制度生成中的功能，保障企业制度的自我生成机制，推动地方实验性立法的试点与拓展，并打造多主体参与的专家组织机制。
在动态适应性原则的贯彻落实方面，文章建议突出高风险场景的模块化管控，为前沿技术保留制度弹性与更新机制，强化信息披露与外部监督，精简立法条文避免责任重叠，并增设立法评估及修订程序。
在强化行为激励方面，文章提出了多项措施，包括打造动态化侵权责任机制，优化数据确权思路，推动知识产权开放共享，引入财政激励政策，以及建立公平感与企业创新的关联机制等，旨在通过正向激励与负向制裁相结合的方式，引导企业在追求经济利益的同时，主动考量社会价值与公共伦理。
最后，文章总结指出，适应性法治的成功依赖于政治与行政体制的灵活度、司法对新型技术风险的审慎态度以及社会对“试错”过程中可能出现的收益与负面外部性的宽容度。强调适应性法治并不否定法教义学的基础作用，而是在具体规则的修正与引导机制上，更需结合实证研究、法律经济学以及技术伦理评估等跨学科方法，以确保立法既符合本土实践需求，又能在快速演化的技术环境中保持足够的适应性。
李学尧的文章为我国人工智能立法提供了具有前瞻性和实践指导意义的理论框架，强调通过适应性法治实现法律与技术的协同演进，为全球人工智能治理贡献了“中国方案”。
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