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过去五年，全球AI治理从“伦理原则—软法共识”逐步走向“风险分级—硬法落地”，其中欧盟率先以《人工智能法案》（AI Act）建立覆盖“禁止—高风险—透明度义务—通用目的/系统性风险模型”全谱系的强制合规模型，并设定分阶段适用时间表（2025–2027年）以降低市场冲击。美国在2023年曾以行政命令推动安全与报告机制，但2025年政权更替后撤销了该命令，并转向“去障碍、促创新、联邦统一框架优先”的路线：通过新的行政命令与政府内部采购/使用备忘录，强调加速采纳、设立首席AI官（CAIO）、对“高影响AI”实行最低限度风险管理，同时对州层面严格监管采取诉讼、拨款条件与潜在联邦先占等手段。中国则以网信与数据安全体系为牵引，形成“算法推荐—深度合成—生成式AI—数据出境—安全治理框架”的组合规制，突出内容安全、数据合规与分级评估，并发布《人工智能安全治理框架》，提出内生/应用风险分类及技术和综合治理措施。面向AGI/超级智能（尚无统一定义），法律挑战将集中在责任分配、可追责主体、风险分级与安全审查、可解释性与透明度、个人信息与隐私权、跨境监管与执法协调以及伦理与人权边界等方面；国际层面则呈现“联合国与条约化（欧洲理事会公约）+G7/OECD/UNESCO软法+标准化ISO/IEC”并行，但在“创新与安全、开源与可控、主权与互操作、能力鸿沟与治理代表性”等议题上仍有较大分歧。
AGI（通用人工智能）并非单一法律概念，而更像“能力阈值”的技术与社会想象：其核心特征是跨任务、跨领域的泛化与学习能力。学术概念中，Legg与Hutter提出“通用智能”的形式化定义框架，强调对不同环境的适应与效用最大化，为“广泛适应性”提供了严谨刻画。[1]在治理实践中，各国更常使用“前沿AI/先进AI/通用目的AI（GPAI）/基础模型”等可操作概念来逼近AGI问题域：例如《布莱奇利宣言》以“frontier AI safety（前沿AI安全）”作为国际合作抓手。[2]欧盟AI Act则采用“通用目的AI模型（general-purpose AI models）”以及“系统性风险（systemic risk）”来识别“能力与影响外溢”的模型，并明确适用范围具有域外效力（与提供者所在地无关）。[3]
“超级智能（superintelligence）”通常被理解为在几乎所有重要领域显著超越人类的智能体。Bostrom将其界定为“在几乎所有感兴趣领域大幅超过人类认知表现的任何智力”，并强调其对安全与控制提出根本挑战。[4]从法治视角看，“超级智能”带来的关键不在于是否具备“人格”，而在于其能力可能使既有“合规—审计—执法”的制度设计失灵（例如不可解释性、难以预测的工具使用、跨系统联动产生外部性等）。中国《人工智能安全治理框架》也将“可解释性差、偏见歧视、幻觉输出、对抗攻击、数据投毒”等作为风险来源，体现了监管关注点已向“模型内生风险＋应用域风险”扩展。[5]
“AI治理（AI governance）”可概括为：政府、企业与社会通过法律、标准、组织流程与技术措施，在AI全生命周期内实现可控、可用、可问责与可持续的制度安排。OECD《人工智能理事会建议》作为首个政府间AI标准（2019年通过，2024年更新），强调可信AI、民主价值与人权导向，为跨法域互操作提供了原则底座。[6]UNESCO《人工智能伦理建议书》（2021年通过）则以全球范围适用的伦理与政策框架，强调人权、人类尊严与监督机制。[7]
以下梳理聚焦“法律/白皮书/监管文件”的可检索原文与其对企业/机构合规的直接影响（统计口径为2021–2026年初的关键节点）。
美国联邦层面长期呈现“软法+部门监管+州法拼图”的结构。2023年曾通过行政命令强化安全与报告，但2025年后路线显著转向“去监管障碍、强化联邦统一框架、抑制州法碎片化”。[8]
表格注释
1. 本表开篇关于美国联邦监管结构的整体表述，引自参考文献[8]。
2. 本表中Executive Order 14148相关核心要点、适用范围内容，引自参考文献[9]；主要合规要求/影响内容，引自参考文献[10]。
3. 本表中Executive Order 14179相关全部内容，引自参考文献[10]；主要合规要求/影响内容，另参考文献[11]。
4. 本表中《America’s AI Action Plan》相关全部内容，引自参考文献[11]；主要合规要求/影响内容，另参考文献[11]。
5. 本表中OMB Memorandum M-25-21相关全部内容，引自参考文献[12]；适用范围补充说明，引自参考文献[12]；主要合规要求/影响内容，引自参考文献[12]。
6. 本表中OMB Memorandum M-25-22相关全部内容，引自参考文献[13]。
7. 本表中《Ensuring a National Policy Framework for AI》行政命令相关全部内容，引自参考文献[14]；主要合规要求/影响内容，另参考文献[14]。
8. 本表中NIST《AI Risk Management Framework （AI RMF 1.0）》相关核心要点、适用范围内容，引自参考文献[15]；主要合规要求/影响内容，引自参考文献[16]。
9. 本表中Colorado SB24-205相关核心要点内容，引自参考文献[17]；主要合规要求/影响内容，引自参考文献[18]。
10. 本表中《Blueprint for an AI Bill of Rights》相关全部内容，引自参考文献[19]；主要合规要求/影响内容，另参考文献[19]。
欧盟建立了目前最系统的AI硬法框架：AI Act以“风险分级+市场准入/合格评定+治理与处罚”构成主轴，并与数据保护、产品安全与责任制度互相耦合。[3]
表格注释
1. 本表开篇关于欧盟AI硬法框架的整体表述，引自参考文献[3]。
2. 本表中《Artificial Intelligence Act》（AI Act）相关全部内容，引自参考文献[3]；适用范围补充说明引自参考文献[3]。
3. 本表中“GPAI系统性风险制度设计”相关全部内容，引自参考文献[3]。
4. 本表中设立European AI Office相关全部内容，引自参考文献[20]。
5. 本表中《General-Purpose AI Code of Practice》相关全部内容，引自参考文献[21]。
6. 本表中新版《Product Liability Directive》相关全部内容，引自参考文献[22]。
7. 本表中撤回AI Liability Directive提案相关全部内容，引自参考文献[23]。
中国的AI治理呈现“以网信监管与数据安全为枢纽、以算法与生成内容为重点、以分类分级监管为原则、以安全评估与备案为抓手”的路径，并在2024年发布安全治理框架对风险类型与措施作系统化整理。[5]
表格注释
1. 本表开篇关于中国AI治理路径的整体表述，引自参考文献[5]。
2. 本表中《互联网信息服务算法推荐管理规定》相关全部内容，引自参考文献[24]。
3. 本表中《互联网信息服务深度合成管理规定》相关全部内容，引自参考文献[25]。
4. 本表中《生成式人工智能服务管理暂行办法》相关全部内容，引自参考文献[26]。
5. 本表中《人工智能安全治理框架1.0》相关全部内容，引自参考文献[5]。
6. 本表中《中华人民共和国个人信息保护法》（PIPL）相关全部内容，引自参考文献[27]。
7. 本表中《数据出境安全评估办法》相关全部内容，引自参考文献[28]。
8. 本表中《个人信息出境标准合同办法》相关全部内容，引自参考文献[29]。
9. 本表中《促进和规范数据跨境流动规定》相关全部内容，引自参考文献[30]。
10. 本表中《全球人工智能治理倡议》相关全部内容，引自参考文献[31]。
2021-04 : 欧盟提出AI Act立法方案（后于2024成法）
2021-09 : 中国《数据安全法》施行
2021-11 : 中国《个人信息保护法》施行
2022-03 : 中国《算法推荐管理规定》施行
2022-10 : 美国OSTP发布《AI权利法案蓝图》（非强制）
2022-09 : 中国《数据出境安全评估办法》施行
2023-01 : 中国《深度合成管理规定》施行
2023-01 : NIST发布AI RMF 1.0
2023-08 : 中国《生成式AI暂行办法》施行
2023-11 : 《布莱奇利宣言》聚焦“前沿AI安全”
2024-03 : 联合国大会通过首个人工智能决议（A/RES/78/265）
2024-08 : 欧盟AI Act生效（刊登后第20天）
2024-09 : 中国发布《人工智能安全治理框架1.0》
2025-01 : 美国撤销EO 14110并发布EO 14179（去障碍/促领先）
2025-02 : 欧盟AI Act第I–II章（含禁止实践）开始适用
2025-07 : 欧盟发布GPAI自愿行为准则；美国发布《America’s AI Action Plan》
2025-12 : 美国推动“联邦统一框架”并设置挑战州法机制
2026-02 : 科罗拉多州SB24-205生效（州层广义AI规制代表）
●参考文献/注释：
特别声明：
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