人工智能敏捷治理实践:分类监管思路与政策工具箱构建

纷繁复杂的人工智能应用风险在带来监管挑战的同时,也让追求敏捷成为当前人工智能治理的共识性理念。但如何在具体路径、机制、工具上实现真正的敏捷监管尚缺乏系统的学理分析与实践指引。遵循科层体系运作逻辑的监管部门在克服制度张力和应对不确定性方面存在天然不足,实践改革因此普遍将“分类”视为一种适应复杂性与提升敏捷性的潜在思路。通过对人工智能多领域业态发展模式与技术创新规律的比较分析,以及综合人工智能各领域现有国际治理经验,本文构建了人工智能治理风险的关键分类维度及与之相适应的全谱系政策工具箱。研究试图为监管实践者提供一个合意的分类思路与政策工具组合指引,使监管实践可从产业特征标定分类治理对象,并在对应的政策工具箱中寻找政策组合。