发改委加快推进AI基础性综合性立法

11 月 3 日的表态把安全贯穿人工智能研发、应用、治理各环节，建立覆盖全生命周期的安全标准和伦理准则。开发者经营者要及时披露安全风险，主动上报安全事件和漏洞信息。

11 月 3 日的表态，围绕的是人工智能立法中的一个方向：加快推进 AI 基础性综合性立法。这里的“基础性综合性”是一个值得留意的说法。它意味着立法要解决的不是某一个环节、某一种应用的具体问题，而是要为人工智能的发展搭建一个基础性的制度框架。这个框架一旦建立，会覆盖研发、应用、治理等多个环节，成为后续具体规则的依据。

这次表态中被反复强调的，是安全。安全要贯穿人工智能研发、应用、治理各环节，这句话把安全的位置摆得很明确：它不是某个阶段才需要考虑的事，而是从研发开始，一直到应用和治理，都要带着安全的要求往前走。研发阶段的安全，涉及的是模型本身的设计与训练；应用阶段的安全，涉及的是模型被用在什么地方、会带来什么影响；治理阶段的安全，涉及的是出了问题之后如何应对、如何追责。把这三个环节串起来，安全就成了一条贯穿始终的线，而不是某一段上的补丁。

与安全并列提出的，还有覆盖全生命周期的安全标准和伦理准则。全生命周期这个说法，同样指向的是一个完整的链条：从一个 AI 系统的构想、开发、测试，到部署、上线、运行，再到维护、更新、退役，每个阶段都要有相应的安全标准和伦理要求。伦理准则在这里的角色，是为技术的使用划出边界：哪些事可以做，哪些事需要谨慎，哪些事不应当做。把安全标准和伦理准则结合起来，意味着立法既要管技术上的风险，也要管使用上的分寸。

表态中对开发者和经营者的要求，也很具体。开发者经营者要及时披露安全风险，主动上报安全事件和漏洞信息。这里涉及的是两个动作：披露和上报。及时披露安全风险，指的是当开发者发现自己的产品或系统存在安全隐患时，应当尽快把这个情况说出来，而不是等到问题扩大之后再处理。主动上报安全事件和漏洞信息，指的是当安全事件已经发生、或者漏洞已经被发现时，相关方应当主动向有关部门报告，而不是被动等待被发现。这两个要求放在一起，指向的是一种更主动的安全责任：发现问题要说，出了问题要报。

这种要求对开发者和经营者来说，意味着安全责任的边界在变得更清晰。过去，安全往往被看作是产品上线之后才需要处理的事；现在，表态把安全提前到了研发和应用的各个环节，并且要求发现风险就披露、发生事件就上报。这对企业的内部流程会提出新的要求：需要有人负责监测安全风险，需要有渠道及时上报，需要有一套处理安全事件的机制。这些要求不是一句口号，而是会落到具体工作里的。

从立法的角度看，加快推进 AI 基础性综合性立法，本身也说明人工智能的发展已经到了需要制度框架来支撑的阶段。技术发展得越快，应用铺得越广，涉及的安全问题就越多。如果没有一个基础性的法律框架来规范，不同环节、不同主体的责任就容易出现空白。立法的作用，就是把这些责任明确下来，让研发者、应用者、治理者各自知道自己应当做什么、不应当做什么。11 月 3 日的表态，正是在这个方向上的一次明确信号。

安全贯穿研发、应用、治理各环节，建立覆盖全生命周期的安全标准和伦理准则，要求开发者经营者及时披露安全风险、主动上报安全事件和漏洞信息——这几句话放在一起，勾勒出的是一套比较完整的思路。它不是只针对某一个产品、某一次事件的回应，而是针对人工智能整体发展的一套制度安排。这套安排的核心，是让安全成为发展的前提，而不是发展之后再去补的环节。

当然，立法本身是一个需要时间的过程。加快推进并不意味着立刻就能拿出一部完整的法律，它意味着相关的工作正在提速，方向已经明确。对关注 AI 行业的人来说，接下来值得留意的是，这部基础性综合性立法会如何具体落地：安全标准会细化到什么程度，伦理准则会覆盖哪些场景，披露和上报的具体流程会如何规定。这些细节的确定，需要在立法过程中逐步明确。

总的来看，11 月 3 日的表态传递出的信息是比较清晰的：发改委要加快推进 AI 基础性综合性立法，把安全贯穿人工智能研发、应用、治理各环节，建立覆盖全生命周期的安全标准和伦理准则，同时要求开发者经营者及时披露安全风险，主动上报安全事件和漏洞信息。这些内容合在一起，指向的是一个更完整、更主动的 AI 安全治理框架。