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■ 李浩东
2026年，站在“十五五”规划开局的历史性节点，我国工业经济发展正步入由量变到质变的关键跃迁期。近期召开的全国工业和信息化工作会议明确释放了“人工智能+制造”专项行动及“培育重点行业智能体”的战略信号，这不仅是技术层面的冲锋号，更标志着工业生产组织方式的根本性重塑。当AI（人工智能）从外部赋能的“工具箱”转化为深度嵌入流程的“工业大脑”与自主决策的“数字代理”时，传统的规制范式与责任分配逻辑正面临系统性挑战。从法理视角透视，这种变革本质上是生产要素在数智空间内的重新确权与归责，其核心命题在于如何通过高质量的制度供给，构建一套既能释放技术伟力，又能严守安全底线的现代化治理体系。
深刻认识工业人工智能从“工具属性”向“主体性特征”的形态变迁，是重构治理逻辑的本体前提。在传统自动化阶段，机器被视为人类意志的延伸，其行为结果严格遵循物理逻辑与预设程序，法律将其界定为单纯的“物”或“产品”。然而，随着智能原生企业的涌现，工业智能体具备了基于环境感知的非线性决策能力，在事实上掌握了部分生产流程的自主决策权。这种从“辅助工具”到“系统代理”的跨越，使得生产链条中的权力结构发生了深刻位移，原本清晰的“人机主从”界限正变得模糊。这种变迁对现行法律秩序提出了根本拷问：当算法决策因其自学习特征而产生不可预见的偏差时，如何在“算法黑箱”与“法律归责”之间建立科学的连接点，传统的过错责任原则在面对具有涌现性的智能系统时，往往陷入证明责任的困局。因此，界定工业人工智能的法律属性，明确其在现代化产业体系中的功能定位，已成为推进新型工业化的逻辑起点。
探究治理变革的紧迫性，其深层动力源于新质生产力与旧有生产关系之间的结构性摩擦。为什么当前必须加速制度重塑？核心在于现有的规则供给已难以承载大规模智能化转型的制度诉求。一方面，高质量行业数据集的流转困境已成为制约AI深度应用的“数据壁垒”。工业数据具有极强的工艺深度与商业秘密属性，现有的产权体系在“安全保护”与“要素流动”之间尚未达成动态平衡，导致大量核心工艺数据处于“孤岛化”状态。另一方面，行业内部的“内卷式”竞争正侵蚀创新的制度土壤。在缺乏统一安全基准与合规底线的背景下，部分企业陷入“技术冒险主义”，通过降低算法安全阈值来压低合规成本，试图在短期内通过价格战获取份额。这种失序竞争本质上是制度性治理的缺位，若不及时通过法治手段予以规范，不仅会摊薄技术创新的利润空间，更将埋下严重的系统性安全隐患。
面对形态位移与治理失灵的现实挑战，治理逻辑的迭代已刻不容缓。这要求我们必须锚定“十五五”时期的制度重构，统筹推进要素确权、归责体系与治理工具的全面革新，在路径抉择上构建起法治赋能、敏捷规制与标准引领有机统一的立体化框架，从而为数智时代的制造强国建设构筑起坚实的制度底座。
首先，应以法治赋能为核心，构建价值兼容的工业数据治理机制。实现高质量发展的关键，在于推动生产要素从“产权持有”向“使用赋权”的法理转轨。对此，应打破传统所有权制度对数据流动的束缚，确立以“受托管理”与“收益共享”为核心的法律框架。针对行业数据集的“孤岛化”难题，应探索建立“工业数据信托制度”，鼓励产业链龙头企业作为受托人，在法律监督下对非敏感工艺数据进行脱敏聚合。通过立法明确“数据使用权”的独立地位，利用隐私计算与可信执行环境等技术手段，实现“数据可用不可见，价值流通权属清”。
其次，应以“敏捷规制”为导向，重构技术信托责任与算法代理问责相协同的法律路径。这一体系的逻辑基点在于承认工业智能体作为“数字代理”的自主性，并以此引入动态化的“风险包络线”规制逻辑。法律不应再追求静态的绝对准入，而应设定运营者的“深度注意义务”，要求其不仅要确保算法初始合规，更要对代理决策过程进行实时监控与边界维护。当算法在安全包络内产生不可预见的偏差时，应推行“过错推定”与“风险分担”相结合的方案：一方面，通过立法强制建立工业人工智能行业保险机制，对技术残余风险进行损失吸收；另一方面，明确“代理问责”规则，若因算法设计缺陷或超越安全阈值运行导致风险，则严格追究相关主体的法律责任。这种“信托履责+代理问责+保险避险”的模式，体现了法治对技术风险的精准捕捉与弹性响应，确保生产力在受控状态下爆发。
最后，应以“标准引领”为抓手，实现技术准则与法律规范的系统化衔接。行业治理效能提升的重点，在于将人工智能的鲁棒性、安全性及伦理准则等共性标准，植入工业产品质量法与准入规则之中。通过将“算法合规”确立为参与国家重大专项、政府采购及项目资助的法律前提，以高标准的制度供给强制淘汰低水平重复的冗余产能。与此同时，还应广泛推行“监管沙盒”制度，在特定工业园区内开展敏捷规制试点，允许在可控范围内放宽非核心法律限制。这种以规则创新包容技术创新的实践模式，能够确保法治体系既有维护安全底线的韧性，又有适配技术前沿的灵活性，助推中国制造在法治护航下实现向全球价值链中高端的跨越。
（作者单位：河南省社会科学院、京衡郑州所）
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