上海交通大學凱原法學院李學堯教授在2025年第3期《法律科學》上發表論文《 人工智能立法的動態演化框架與制度設計 》，該文 深入探討了在全球技術革新背景下，如何構建兼具穩定性與靈活性的人工智能立法框架這一關鍵議題，為我國人工智能立法提供了創新性的理論框架和實踐路徑。

以下為小編對該文主要內容和核心觀點的整理與綜述：

李學堯教授的文章首先指出，人工智能技術的迅猛發展對傳統法律體系構成了前所未有的適應性挑戰。人工智能的自主決策、跨域滲透和快速迭代特性，使得靜態的法律規則難以有效應對動態的技術變革。在此背景下，作者提出應摒棄傳統“類法典化”的立法思路，轉向更具彈性的“適應性法治”模式，以實現法律規則與技術演進的動態適配。

文章強調，適應型法應成為人工智能立法的核心原則。這種立法模式以復雜適應系統理論為基礎，強調多層級反饋機制，旨在促進技術、法律與社會的共同演進。適應型法不僅要求立法與執法部門敏銳地接收社會反饋，還鼓勵企業、行業協會和公眾團體積極參與規范的形成，從而實現法律的自我更新與完善。

作者基于本土實踐，提出了一套具體的人工智能立法路徑。建議審慎對待體系化、部門法化的立法目標，優先在傳統部門法的框架內，通過立改廢釋的方式實現人工智能的立法目標。同時，主張在人工智能立法中引入動態適應性原則，條款擬制應從傳統的“義務本位”轉向“行為激勵”，以激發市場主體的合規積極性。在學理闡述方面，著重構建“法治化”的多層治理體系，優化“軟硬法協同”的中國式法治實踐，延續中國改革開放以來“試驗—推廣”的制度創新傳統。

文章還提出了適應性法治的實踐路徑，包括構建中央底線約束、地方場景化試點、企業合規創新的協同機制，為全球技術治理提供非西方中心主義的范式。在制度設計上，聚焦人工智能外部風險內部化的機制設計，實現行業自律與國家立法的有機銜接。

在適應性法治的構建上，文章提出引入復雜適應系統理論，強調多主體反饋與自組織的力量。通過設置基礎規則和共識性目標，整合企業創新試點、用戶反饋和行業標準修訂，推動法律體系的可持續演化。同時，結合行為經濟學理論，從“市場激勵”轉向“行為激勵”，通過稅收優惠、安全信用評級等手段，引導市場主體在遵守法律底線的基礎上，積極探索更高標準的創新方案。

文章還探討了適應性法治在人工智能立法領域的初步應用。建議在立法中明確底線與開放并行的思路，發揮司法裁判在制度生成中的功能，保障企業制度的自我生成機制，推動地方實驗性立法的試點與拓展，并打造多主體參與的專家組織機制。

在動態適應性原則的貫徹落實方面，文章建議突出高風險場景的模塊化管控，為前沿技術保留制度彈性與更新機制，強化信息披露與外部監督，精簡立法條文避免責任重疊，并增設立法評估及修訂程序。

在強化行為激勵方面，文章提出了多項措施，包括打造動態化侵權責任機制，優化數據確權思路，推動知識產權開放共享，引入財政激勵政策，以及建立公平感與企業創新的關聯機制等，旨在通過正向激勵與負向制裁相結合的方式，引導企業在追求經濟利益的同時，主動考量社會價值與公共倫理。

最后，文章總結指出，適應性法治的成功依賴于政治與行政體制的靈活度、司法對新型技術風險的審慎態度以及社會對“試錯”過程中可能出現的收益與負面外部性的寬容度。強調適應性法治并不否定法教義學的基礎作用，而是在具體規則的修正與引導機制上，更需結合實證研究、法律經濟學以及技術倫理評估等跨學科方法，以確保立法既符合本土實踐需求，又能在快速演化的技術環境中保持足夠的適應性。

李學堯的文章為我國人工智能立法提供了具有前瞻性和實踐指導意義的理論框架，強調通過適應性法治實現法律與技術的協同演進，為全球人工智能治理貢獻了“中國方案”。