2026年我国人工智能治理发展形势展望

2026年我国人工智能治理发展形势展望【内容提要】展望2026年，我国人工智能治理体系与格局将进一步健全，大模型数据保护、防范技术滥用、应对就业结构冲击等将成为关键治理议题，我国也将更加积极地参与并引领全球AI治理规则构建。同时，仍需关注制度供给碎片化、数据治理矛盾突出、技术风险防控能力薄弱、社会负面影响难应对以及全球协同治理难度加大等问题。对此，赛迪研究院建议构建敏捷治理体系、前瞻布局教育与社会保障、筑牢技术治理能力、完善【关键词】人工智能治理发展形势展望当前，全球人工智能技术正以前所未有的速度迭代突破，在催生新质生产力、赋能产业变革的同时，也带来了复杂深远的社会治理挑战。2025年，我国在人工智能治理领域迈出关键步伐。展望2026年，随着大模型技术普及和深度融合应用，人工智能治理将进入体系化、精细化发展的新阶段。如何在激励创新与防控风险之间寻求平衡，如何应对技术滥用、数据安全、就业结构冲击等新型挑战，将成为我国推进人工智能2025年，我国人工智能治理顶层设计取得重要进展，国家层面通中国工业和信息化发展形势展望系列过政策、立法与标准建设，初步构建起兼顾创新激励与风险监管的综合制度框架。其中两项制度尤为关键：一是中央网信办等四部门联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》及配套国标，形成全球首个AIGC标识系统性治理方案。二是工信部等十余部门起草《人工智能科技伦理管理服务办法(试行)》已完成公开征求意见，加快推动AI伦理治理从理念展望2026年，我国人工智能治理体系将步入以“敏捷治理”为关键特征的新阶段。《人工智能生成合成内容标识办法》等规定将全面实赛迪智库施，《人工智能科技伦理管理服务办法(试行)》有望正式颁布，针对自动驾驶、医疗诊断等高风险场景的专项细则将加速制定，实现从通用规则到场景化治理的深化。政府、企业、科研机构等多元主体协同共治格局将更趋成熟，政府角色向引导与监管并重转变，企业合规责任持续强2025年，随着人工智能与经济社会深度融合，数据作为关键生产要素的价值日益凸显，数据安全风险与个人隐私挑战亦趋于复杂严峻。从个人信息采集、算法训练到生成式AI交互，各环节均潜藏数据泄露与隐私侵害风险。学界、产业界与监管机构正加速探索相关治理框架与解决展望2026年，面对持续升级的挑战，治理探索将更加聚焦于“统筹发展与安全”。预计将加速形成一系列旨在平衡技术创新与数据保护的综合性方案，包括进一步完善数据分类分级管理制度，推动隐私增强技术的发展与应用，强化企业在数据全生命周期管理中的主体责任，探索建立适应AI特点的知情同意机制和隐私影响评估体系等。在保障数据安中国工业和信息化发展形势展望系列2025年，人工智能技术滥用的现象引发广泛关注。利用AI生成虚假信息、进行网络诈骗、实施自动化攻击等事件频发，对社会秩序、公共滥用”专项行动，加强了对深度合成等技术的监管，积极探索“以技治展望2026年，防范AI技术滥用与恶意应用将成为治理工作的重中之重。在技术层面，将大力支持AI内容检测与溯源、深度伪造识别、算法公平性评估等核心监管技术与工具的研发与应用，力求在识别准确率、响应速度和覆盖范围上取得突破。在监管层面，将进一步明确AI服务提供者的主体责任，建立健全内容审核、用户实名、风险预警和应急处置机制。针对利用AI实施的诈骗、诽谤、侵犯知识产权等违法犯罪行为，赛迪智库2025年，人工智能对社会层面的冲击已不再局限于理论探讨和预警层面，而是正在成为现实中可感知的深刻变化。AI对就业的替代效应显著，不仅替代了大量重复性、流程化的体力劳动，更开始侵蚀传统上被视为“安全区”的脑力劳动岗位。此外，数字鸿沟问题更加突出，技术展望2026年，AI广泛应用可能会加剧就业结构性矛盾的“阵痛”，劳动力市场将面临更大的技能转型和岗位更替压力。AI决策过程中可能存在的算法偏见，将对教育、就业、信贷等领域的公平性带来严峻挑中国工业和信息化发展形势展望系列战。这些问题将促使社会各界更加重视AI的社会伦理影响，加快研究制2025年，我国在人工智能全球治理舞台上表现活跃，积极参与联合国、G20等多边机制下的相关讨论，提出了具有中国特色的治理主张和倡议，为全球AI治理贡献了中国智慧。2025年7月发布的《人工智能全球治理行动计划》，系统阐述了“以人为本、智能向善”“发展与安全并赛迪智库展望2026年，全球AI治理话语权博弈将更趋激烈，我国将从“积极参与”向“深度参与”乃至“引领”国际规则制定的方向迈进。围绕数据跨境流动、算法伦理、AI安全标准等核心议题，我国将提出兼具国际当前，我国在人工智能领域尚未形成统一的综合性立法，现有治理规范以分散性文件为主，缺乏系统衔接，导致监管重叠与盲区并存、中国工业和信息化发展形势展望系列责任界定不清，难以构建稳定、可预期的制度环境。以AI虚假广告治理为例，市场监管、网信、公安等部门职责交叉，易出现多头监管与责任不清等问题。同时，自动驾驶、医疗AI等关键场景的实施细则滞后，部分伦理规范缺乏可操作的评估标准与问责机制，使企业合规缺乏明确依在统筹发展与安全的政策导向下，大模型训练所依赖的海量高质量数据与现行数据治理体系之间存在显著张力。一方面，多数模型在人机对话数据处理方面缺乏规范的保护制度与技术措施，难以平衡功能实现与用户权益保障。另一方面，大模型应用过程中出现如滥用无障碍权限等新型个人信息侵害形式，对现有监管框架的适应性与责任边界界定提当前我国在应对AI技术滥用、生成内容泛滥及智能体失控等方面的制度构建与技术能力仍显薄弱。技术上，深度伪造识别、生成内容溯源等关键防控手段的发展滞后于风险演化，尤其对多模态合成内容的监测缺乏有效工具。制度上，尚未形成覆盖“事前评估—事中监测—事后追责”的闭环监管机制，监管实践多停留于事后处置阶段，难以实现风险赛迪智库人工智能带来的结构性失业与社会分化问题亟待构建系统化、前瞻性的应对体系。在就业方面，传统岗位自动化替代加速，而现有职业技能培训体系存在内容滞后、供需错配等问题，中老年与低技能群体缺乏针对性转岗支持，加剧就业转型困境。在社会公平层面，低收入群体与偏远地区面临AI技术应用机会不均等问题，现有政策多侧重技术普及，当前全球AI治理体系呈现规则分歧扩大与协同机制不足并存的态势。一方面，部分国家推动形成排他性“小圈子”规则，加大在多边机制下凝聚共识的难度。我国虽积极参与国际规则制定，但在技术标准与伦理规范等领域的话语权仍有待提升。另一方面，各国在风险分级、算法透明度等关键议题上的制度差异，加剧了企业跨境合规的不确定性与推进“分级分类”精准监管。根据人工智能技术的风险等级及其中国工业和信息化发展形势展望系列应用场景，实施差异化治理模式：对自动驾驶、医疗诊断、金融等高风险领域，采取更为严格的监管措施。对低风险场景，则以鼓励和促进为主。探索“监管沙盒”与敏捷治理。在特定区域或领域设立人工智能“监管沙盒”，允许企业在可控环境中测试创新产品和服务，激发产业创新活力，促进产业健康发展。适时推动出台综合性人工智能法律。立足人工智能产业发展实际需要，结合行业、地方成功的立法经验，适时深化教育体系改革。大规模推进人工智能通识教育、职业技能培训和再培训项目，将人工智能基础知识纳入各级各类教育体系，普及和提升人工智能素养。构建适应人工智能时代的社会保障体系。前瞻性研究并探索与人工智能发展相适应的社会保障制度，完善失业保险政策，试点推广职业过渡津贴等措施。重点关注受影响较大行业的从业人员转型全力攻关核心监管技术。着力支持人工智能内容检测与溯源、深度伪造识别、算法公平性评估等领域的技术研发和应用推广，提升风险识别与防控能力。建立覆盖全链条的安全治理制度体系。持续推行AI生赛迪智库成内容的显著标识和水印措施，健全算法备案与审计机制，推动企业在产品研发过程中贯彻“设计即安全”“伦理嵌入”等理念，从源头有效降低潜在技术风险。积极推动安全可控的开源生态建设。在鼓励人工智能技术创新和开源协作的基础上，加强对关键开源模型的安全评估和加大人工智能治理宣传和普及力度。全面提升行业、社会及公众对人工智能治理的认知和参与意识，营造全社会共同参与人工智能治理的良好氛围。明晰多元主体权责。科学界定政府的监管职责、企业的主体责任、行业组织的自律义务以及公众的监督权利，推动形成权责清晰、分工协作、衔接有序的多元共治治理网络。积极搭建常态化对话和协商平台。定期围绕人工智能发展过程中出现的重大伦理、法律与社会问题开展交流，广泛听取各方意见，推动多元主体之间的信息共享与协作创积极倡导构建以合作共赢为核心的人工智能国际命运共同体。深化多边合作，主动参与联合国、G20等多边框架下的人工智能治理对话，加强