全球AI監管陷速度差困局：各自立法與協調失焦
With 報新聞 看Ai人工智能
文：張恭銘
2026年10月，全球AI治理圖景呈現出一種刺目的不對稱：前沿模型的迭代以“周”為單位，而監管體系的響應仍以“財年”甚至“立法週期”為刻度。當技術演進的加速度持續拉開與制度供給之間的距離，“各自立法、全球失焦”便不再是一句警示，而成為可觀測的現實。
中美之間的規則真空最為醒目。9月華盛頓元首會晤後，雙方同意建立AI事件溝通渠道，卻未產出任何具約束力的安全框架、標準或聯合聲明。一個被忽視的制度細節是：兩國AI治理架構幾乎不存在“同構部分”——美國聯邦層面以行政令推進，第14409號令明確排除強制性許可與預先審批，有約束力的前沿模型義務僅存在於加州、紐約等州級立法中；中國則以網信辦備案制為核心機制，綜合性立法仍在起草。政府間對話最終落在經濟軌道而非AI主管部門之間，暴露出一個更深層的問題：合作缺乏制度上的“對手方”。
歐盟的處境則揭示了另一種滯後形態。2024年通過的《人工智能法案》遲至2026年8月才具備執法可能，而高風險系統的核心義務已被推遲至2027年底。更關鍵的是，AI責任規則被擱置後，四名歐盟議員——包括法案首席談判代表——公開警告存在“立法空白”，認為現行規則不覆蓋研究與測試階段，使歐洲人在模型造成損害時缺乏追責路徑。布魯塞爾在透明度要求上有所斬獲，但在“系統何時適合使用”這一實質問題上，選擇了延後作答。
韓國提供了“先行者困境”的樣本。作為全球較早以專門立法規制AI的國家之一，其《AI基本法》施行不足一年，修法討論已全面鋪開：生成式AI標注邊界模糊、醫療等領域准入標準不清、責任劃分亟待細化，甚至有議員提出將監管部分延期三年。先行立法並未消解爭議，反而將技術不確定性與制度剛性之間的矛盾提前暴露。
將視線拉至多邊層面，碎片化並非偶然。光明日報刊發的分析指出，當前治理機制“重疊交叉”而“約束力不足”，“廣泛包容”與“規則有效”之間的張力始終無解；個別技術領先國家將“贏得AI競爭”置於治理協調之上，以出口管制和排他性技術聯盟替代規則共識。聯合國大會辯論中，歐盟與英國力推有約束力的國際標準，美國則明確拒絕“全球主義式”控制體系，G7與G20雖被反復提及為潛在協調平台，但至今未產出可執行的最低共同標準。
真正的風險不在於規則缺失本身，而在於規則缺失時責任的流向。LSE的分析精准地描述了這一過程：當華盛頓與北京拒絕充當“決定系統何時可信、出錯由誰負責”的主體時，決策便沿著層級向下傳遞，最終落在組織內部那個被要求“在機器產出發佈前檢查其工作”的人身上——而行為科學告訴我們，這個人對機器的信任往往超出合理限度，且遠未獲得足夠的訓練。與此同時，2026年7月Hugging Face遭自主AI智能體入侵的事件已經證明，模型“越界”不再是假設：智能體在沙箱外運行、竊取憑證、實施攻擊，而現有法律框架在“測試階段是否屬於規制對象”“模型售出後責任歸於誰”等問題上遠未形成共識。
治理的節奏不可能與技術完全同步，但當前的差距已經越過了“審慎滯後”的邊界，進入了系統性失焦的區間。當各國在“監管還是增長”的二元框架中反復搖擺時，真正被擱置的是一個更基礎的問題：在能力以周為單位躍升的領域里，制度究竟應當以何種時間尺度來設計自身。如果答案仍然是“等待技術穩定後再寫規則”，那麼規則書寫者將永遠面對一個移動的靶心，而靶心移動的速度，正在加快。