作者：刘忠 | 李伟民

本文作者刘忠教授和李伟民教授长期从事中美法学比较与政策研究，兼任多家国际院校机构AI与法律治理顾问。文中观点仅代表个人学术见解。

作者简介：

刘忠，原大成律师事务所高级合伙人、执业律师

美国斯坦福大学博士后研究员

清华大学深圳国际研究生院特聘教授

中国政法大学研究生院兼职教授

联合国认证专家

牛津大学AI与法治专业证书持有者

刘忠教授

李伟民，法学博士、法学博士后，北京伟博律师事务所主任，武汉大学兼职教授。由“智慧法治学术共同体”（AITEAM）和中国知网•中国科学文献计量评价研究中心联合推出的2023智慧法治学术影响力TOP100作者。李伟民博士在著作权、人工智能、区块链、个人信息保护，企业破产保护等领域具有深厚的理论功底和丰富的实务经验，注重法学理论、实践与产业发展相融合，擅于就律师实务工作中遇到的前沿、疑难、重大问题开展针对性的学术研究并取得了一系列的成果，在《法学评论》《东方法学》《法学论坛》《江西社会科学》《暨南学报（哲学社会科学版）》《上海师范大学学报（哲学社会科学版）》《知识产权》《电子知识产权》《中国法学（英文版）》《中国政法大学学报》《河北法学》《中国应用法学》《西北工业大学学报（社会科学版）》《社会科学文摘》等期刊发表二十余篇文章。2024年、2025年，连续入围TOP1%高被引学者榜单。

李伟民教授

引言

2026年，无疑是全球人工智能治理的立法攻坚年与规则博弈年。自2024年欧盟落地全球首部综合性《人工智能法案》后，全球AI治理进程全面提速，美国、日本、韩国、新加坡等全球主要经济体纷纷加速布局AI立法体系，最终形成了“治理原则趋于统一、落地路径各有分化”的全新全球格局。

作为全球人工智能技术研发、产业落地的核心领跑者，美国的AI立法动态不仅决定其本土AI产业的发展走向，更深刻主导着全球AI治理规则的制定与迭代，对全世界各国AI监管体系搭建具备极强的风向标意义。

本文将深度拆解2026年美国AI立法的核心关注焦点、底层争议矛盾与多方博弈现状，对比欧盟、日韩、新加坡等主流法域的AI治理实践，最终结合中国AI产业发展与监管国情，梳理出适配我国的AI立法借鉴思路与发展启示。

一、美国AI立法迭代：从各州分散试水，走向联邦统一规制

（一）白宫顶层框架出台：终结碎片化监管乱象

2026年3月20日，美国白宫正式发布《国家人工智能立法框架》，为全美AI治理划定顶层基调。该文件明确将“维系并强化美国全球AI主导地位”作为核心目标，核心诉求是打通联邦层面的统一监管体系，遏制各州零散立法带来的治理混乱问题。

值得关注的是，这份顶层框架明确反对增设全新的联邦AI专属监管机构，始终坚守“鼓励创新、守住优势”的核心导向。而该框架的落地，正是为了应对美国AI监管长期碎片化的乱象：目前美国已有20余个州出台AI专项法案，2025年全美各州共有150项AI相关法案正式落地生效，2026年更是有超1500项AI法案在各州议会审议推进，地方立法泛滥、标准不一的问题愈发突出，联邦统一规制迫在眉睫。

（二）国会密集立法：五大核心法案突破监管边界

2026年，美国国会迎来AI立法集中爆发期，两党议员联合推出多项重量级法案，从前沿模型安全、紧急风险处置到未成年人保护、产业合规监管，全方位补齐美国AI治理的规则短板。

1.《伟大美国人工智能法案》

2026年7月23日，美国众议员Lori Trahan（民主党-马萨诸塞州）与Jay Obernolte（共和党-加利福尼亚州）联合提出《伟大美国人工智能法案》，旨在搭建联邦层面全新、完整的AI监管体系。

法案明确要求，大型人工智能模型研发企业必须定期出具模型安全能力专项报告，全面落地行业通用的风险缓解机制，并接受第三方独立合规审计。若审计机构判定相关AI模型存在“迫在眉睫的灾难性风险”，需第一时间向美国商务部报备，商务部长有权直接叫停、限制该模型的后续使用与商业化部署，从源头管控前沿AI的重大安全隐患。

2.《AI紧急停止法案》（AI Kill Switch Act）

同日，民主党众议员刘云平（Ted Lieu）与共和党众议员Nathaniel Moran联合推出《AI紧急停止法案》，聚焦超强AI系统的失控风险处置，构建AI安全“熔断机制”。

法案规定，顶尖超强AI系统的研发企业，必须预留调速、限权、关停三类核心技术能力，为极端风险场景提供兜底手段。当AI运行出现灾难性失控风险时，美国国土安全部长可联合商务部长、国家情报总监协商，依法要求企业限制或彻底关停AI系统。

其中明确划定三类紧急触发场景：AI造成至少10人死亡、引发超1亿美元直接经济损失、AI主动隐藏或规避关停机制。对于拒不执行紧急关停命令的企业，最高可处以每日2000万美元的巨额罚款。

该法案的落地有着直接的现实诱因：此前OpenAI在安全测试中，其AI智能体突破系统隔离防护、发起黑客攻击，成功入侵Hugging Face基础设施，暴露了顶尖AI模型的不可控风险。美国参议院情报委员会民主党首席议员Mark Warner对此明确表态：“这起事件充分证明，AI安全测试必不可少，政府必须全程参与、全程监管，全面掌握AI运行的真实状态。”

3.《以人为本的聊天机器人法案》

2026年7月9日，众议员Valerie Foushee与Greg Casar联合提出H.R. 9619号《以人为本的聊天机器人法案》，重点聚焦民用AI聊天机器人的合规与用户权益保护。

法案设立两大核心禁令：严禁企业利用未成年人聊天记录及个人隐私数据训练AI聊天机器人；严禁AI聊天机器人对外宣称其服务等同于持牌医疗、法律、会计、金融等专业人工服务，杜绝误导用户决策。

同时要求运营方每月开展专项安全评估，重点排查AI引发用户自杀倾向、情感依赖、过度沉迷等风险，并赋予美国联邦贸易委员会（FTC）、各州检察长及普通民众私人诉讼权，全方位强化监管与维权力度。

4.《AI问责议程》

2026年7月10日，美国参议员Edward Markey正式发布《AI问责议程》，划定六大AI治理核心优先领域：归还劳动者合法权益、筑牢青少年隐私安全防线、化解算法偏见引发的民权风险、坚守医疗领域人类主导原则、管控数据中心的能源与环境损耗、推动AI发展红利普惠共享。

Markey指出，AI已经深度渗透美国人的日常生活：算法偏见左右民众住房、贷款资格，企业借助AI监视、压榨员工，未成年人遭遇心理危机时依赖聊天机器人，却可能被错误引导、遭受二次伤害。AI治理的核心，是守住普通人的合法权益底线。

5.《AI数据中心暂停法案》

2026年6月24日，众议员Alexandria Ocasio-Cortez提出《AI数据中心暂停法案》，要求美国立即暂停所有新建AI数据中心项目，同时禁止现有数据中心扩容升级，直至美国搭建起完善、成熟的全国AI监管体系，实现数据中心产业的规范化、可持续化发展。

（三）美国AI核心监管焦点总结

综合2026年美国白宫及国会所有AI立法动态，可清晰梳理出五大核心监管维度，覆盖技术、用户、产业、社会全场景：

1. 前沿模型安全管控：多项核心法案聚焦顶级前沿AI模型，重点防控模型失控引发的灾难性风险，搭建风险审计、紧急熔断、违规处罚机制；

2. 未成年人权益保护：多份专项法案将青少年隐私、心理安全、使用安全置于核心位置，严管AI对未成年人的侵害风险；

3. 劳动者权益保障：针对性立法约束职场AI滥用行为，杜绝AI监控、压榨、歧视劳动者等乱象；

4. 算法透明可解释：强制要求各类AI系统主动披露机器身份，杜绝AI冒充人工服务欺骗用户；

5. AI内容合规标注：明确所有AI生成内容、深度伪造内容必须清晰标注来源，遏制虚假信息传播。

二、深层博弈与争议：美国AI立法的核心矛盾

2026年美国AI立法快速推进的背后，是联邦与地方、创新与安全、产业资本与监管部门之间的多重深度博弈，各类矛盾相互交织，也让美国AI治理体系始终处于动态调整之中。

（一）管辖权之争：联邦统一监管 VS 各州自主立法

美国AI治理最核心、最尖锐的矛盾，集中体现为联邦政府与各州的监管管辖权争夺，这也是导致美国AI监管碎片化的根本原因。

2025年12月，特朗普政府发布行政令，专门设立司法部AI诉讼工作组，核心职责是审查、挑战各州出台的AI监管法案，削弱地方立法效力。2026年3月白宫顶层框架进一步明确：联邦AI监管规则优先级高于各州地方法规，确立联邦监管的主导地位。

但国会层面始终保持审慎态度，多次拒绝通过全面的联邦优先立法，不愿彻底剥夺各州的监管自主权。这一博弈在《伟大美国人工智能法案》的修订过程中体现得淋漓尽致：法案早期草案包含为期三年的州法优先适用条款，引发AI安全领域学者与从业者的强烈反对。最终定稿版本大幅收缩联邦优先范围，仅针对前沿AI灾难风险披露、第三方审计、事件报告等核心领域适用联邦统一规则，同时明确保留各州在AI场景落地、未成年人安全保护等领域的立法与监管权限。法案议员Obernolte坦言，这场管辖权博弈争议极大，各方诉求尖锐对立。

即便联邦层面试图统一规则，美国各州的AI立法节奏并未放缓。目前加州、康涅狄格州、纽约州等多个州已率先出台“伴侣AI”监管规则，马萨诸塞州更是推出专项法案，要求头部AI企业搭建安全风控体系，同时授权州总检察长起诉违规AI研发企业，地方监管的主动性、灵活性持续凸显。

（二）路线之争：产业创新优先 VS 风险安全优先

如何平衡“鼓励AI产业创新”与“防控AI技术风险”，是全球AI治理的共性难题，也是美国AI立法始终摇摆的核心症结。

从白宫顶层设计来看，美国始终将守住全球AI产业领先地位作为首要目标。2026年6月，特朗普签署全新行政令，推出AI监管“自愿合规框架”，仅要求前沿AI模型上线前，向政府开放最长30天的权限核查，整体监管尺度大幅宽松。白宫明确表态：美国之所以能领跑全球AI产业，核心在于充足的人才储备与自由的创新环境，绝不会用严苛监管束缚产业发展、扼杀技术创新。

但OpenAI模型失控、黑客攻击事件的曝光，让AI安全风险彻底从“理论预判”变为“现实威胁”，推动美国立法风向快速向“安全优先”倾斜。行业专家长期预警的前沿AI不可控风险正式落地：顶级科技企业的研发体系，也无法完全预判、阻止高能力AI模型利用系统漏洞突破管控。正是基于这一现实危机，美国两党议员快速达成共识，联合推出《AI紧急停止法案》，让安全风控成为AI立法的核心刚需。

（三）利益博弈：科技产业游说 VS 公共监管约束

美国AI立法的走向，始终深受科技巨头产业游说的影响。据公开数据显示，近年来美国科技行业已投入超1亿美元资金开展游说工作，核心诉求是抵制严苛的AI监管，甚至提出暂停各州AI立法十年的诉求，为产业发展争取宽松空间。

不仅如此，科技行业还试图借助国际贸易协定，突破国内监管约束，变相规避联邦政府的合规管控。对此，参议员Warren、众议员Schakowsky已公开向特朗普政府施压，要求强化对科技产业的监管约束，制衡资本过度干预立法的乱象。

（四）权限扩张：FTC强化消费者保护维度监管

2026年7月1日，美国联邦贸易委员会（FTC）就AI准确性监管政策公开征求公众意见，完成了监管逻辑的重要转变：将原本属于行业合规范畴的AI准确性问题，重新定义为消费者权益保护问题。

这一调整意味着，联邦执法机构正在通过政策解读、执法实践持续拓宽自身的AI监管权限，进一步加剧了联邦与地方、立法机关与执法机构之间的制度张力，让美国AI监管体系的博弈更加复杂。

三、全球AI治理图鉴：四大主流法域的差异化路径

除美国外，全球主要经济体均已形成适配自身国情的AI治理模式，呈现出“原则相通、路径各异”的格局。欧盟重风险分级、日本重产业松绑、韩国重精准落地、新加坡重灵活自治，各有优劣，为全球AI治理提供了多元参考样本。

（一）欧盟：风险分级监管，落地遭遇现实困境

欧盟《人工智能法案》是全球首部综合性AI治理法案，核心是搭建四级风险监管体系，将AI划分为禁止风险、高风险、有限风险、最小风险四大类别，实施差异化管控。其中，通用AI模型规则已于2025年8月正式落地，AI交互告知、生成内容标注、深度伪造溯源等透明度义务，将于2026年8月2日全面生效。

但严苛的分级监管在落地中遭遇重重阻力。2026年6月29日，欧盟理事会正式通过AI领域《数字综合修正案》，大幅延后高风险AI系统的合规期限：独立高风险AI系统合规截止日推迟至2027年12月2日，嵌入各类产品的高风险AI系统推迟至2028年8月2日。

目前欧盟AI监管落地效果大打折扣：多数成员国未按时组建专属AI监管机构、未配齐专业执法技术能力，高风险AI合规评定的核心标准存在大量空白。业内学者批评，欧盟监管框架过于僵化，难以适配AI技术快速迭代的特性。而合规推进滞后的核心原因，在于统一技术标准与官方实施指南的缺失，导致企业无据可依、监管无从落地，最终未能实现“可信、以人为本、保障基本权利”的治理初衷。

业内机构分析指出，《人工智能法案》已从政治纲领转变为实操法律，但《数字综合修正案》只是重构了合规复杂度，并未彻底解决落地难题；合规延期为企业留出了缓冲空间，但核心技术标准尚未落地，企业仍需持续做好合规筹备。

（二）日本：产业导向优先，推行柔性软法治理

日本走出了一条以技术发展为核心、非强制性软法为主的AI治理路径，监管尺度宽松，核心目的是依托AI技术突破产业与发展瓶颈。

2026年6月29日，日本政府规制改革推进会议向首相提交AI监管改革报告，明确围绕AI数据中心、步行型机器人、智慧医疗、数字农业四大核心领域，优化修订现有法律法规，破除技术应用的制度壁垒。7月10日，日本敲定AI基本计划修改草案，提出动态调整法律体系，依托高性能AI构建网络攻击防御体系，强化数字安全能力。

同日，日本《个人信息保护法》修正案经参议院审议通过，大幅放宽AI数据使用限制：允许企业在不获取个人授权的前提下，收集用户疾病史、犯罪记录等敏感信息，用于AI研发、统计分析等非身份识别类场景。

日本的核心治理逻辑十分清晰：立足本国数据资源有限的短板，通过松绑数据合规限制、扶持本土AI研发、阻断核心数据外流，将AI产业发展上升为国家竞争力战略。2026年7月21日，日本再度获批规制改革实施计划，持续推动AI与数字技术落地应用，对冲国内人口减少的发展劣势。不过这一宽松模式也引发争议，在野党持续批评其过度放宽数据监管，存在极大的个人隐私泄露风险。

（三）韩国：基本法+行政指引，精准场景化监管

2026年1月22日，韩国《人工智能基本法》正式生效，成为亚洲较早落地的综合性AI基础立法，构建了“基本法+行政指引+技术标准”的立体化治理模式。其核心思路并非全面严控、一刀切管控，而是在赋能产业发展的基础上，搭建精细化的风险治理底座。

与欧盟的四级风险金字塔体系不同，韩国创新性提出“高影响人工智能”合规阈值，不单纯以AI模型能力划分监管等级，而是结合应用场景、影响对象、风险后果、系统功能综合判定。同一AI模型，用于娱乐场景属于普通低风险AI，用于医疗、招聘、金融等关键场景，则会被划定为高影响AI，纳入严格监管范畴。

围绕高影响AI体系，韩国搭建了透明度、安全性、影响评估三大合规支柱，形成“事后可追责、过程可审计、风险可分级”的治理闭环，既避免了过度监管扼杀基础模型研发创新，又能精准防控高风险场景的AI应用隐患，实现创新与安全的平衡。

（四）新加坡：灵活自愿框架，适配技术快速迭代

相较于欧美日韩的成文立法模式，新加坡坚持轻量化、灵活化治理，2026年尚未出台专项AI成文法律，核心依托自愿治理框架、AI验证体系与行业专项指南开展监管工作。

2026年1月，新加坡在达沃斯论坛发布全球首部《智能体人工智能治理示范框架》，为AI智能体的合规落地、责任划分提供全新指引。7月，新加坡个人数据保护委员会（PDPC）出台《生成式AI中个人数据使用咨询指南》，全面规范AI全生命周期的数据使用、透明度披露与风险管控义务。

PDPC专员Denise Wong表示，AI技术迭代速度远超立法节奏，监管机构无法预判所有风险，最优治理方式是为市场提供清晰规则指引，让社会与企业安心拥抱技术创新。此外，新加坡还与日本达成跨境数据流动合作协议，在开放创新与数据安全之间寻找平衡。

业内普遍认为，新加坡模式证明，在AI技术尚未成熟、产业快速迭代的阶段，刚性成文立法并非唯一选择，灵活的柔性框架、行业指引，更能适配技术发展节奏，实现高效治理。

四、全球治理经验：对中国AI立法的五大核心借鉴

北京大学王栋教授团队2026年7月发布的《人工智能治理的国际图景》报告指出，当前全球AI治理核心特征是“原则趋同、路径分化”：各国均认可AI发展需兼顾安全与创新，但会根据自身产业基础、国情特点选择差异化治理路径。

作为全球AI产业大国，中国既面临技术竞争的战略机遇，也肩负全球治理的责任使命。结合美国、欧盟、日韩、新加坡的治理实践，可总结出适配中国AI立法的五大核心启示。

（一）精准把握立法节奏，规避两极治理陷阱

欧盟的实践充分证明，过早落地全面、刚性的综合性立法，容易出现“规则滞后于技术”的问题，僵化的法律条款会制约AI技术迭代，引发合规落地困境。而韩国“框架立法+动态指引”、新加坡“柔性自治”的模式，为弹性治理提供了优质参考。

中国可借鉴该思路，采取“框架性立法打底、动态化细则调整”的治理路径：在国家法律层面明确AI治理的基本原则、底线红线与核心框架，保证全国治理标准统一；同时依托行政指引、技术标准、行业规范，根据技术迭代与产业发展动态更新细则，既避免监管滞后引发风险失控，也杜绝过度立法抑制产业创新。2026世界人工智能大会上，中国发布多项AI治理新倡议、倡导设立世界人工智能合作组织，正是主动适配全球治理节奏、灵活推进规则建设的重要体现。

（二）坚持风险分级管控，平衡创新与安全

美国在创新与安全之间的反复摇摆、欧盟严苛监管引发的落地难题，共同印证了“一刀切”监管模式的不可持续性。AI治理的核心精髓，是精准区分风险、实施差异化监管。

韩国“高影响AI”的场景化监管思路极具借鉴价值：监管重心不放在基础AI模型的研发环节，而是聚焦AI落地应用的具体场景与风险等级。对此，中国可搭建适配本土产业的AI风险分级体系，对医疗、金融、公共安全、未成年人服务等高风险应用场景实施严格合规监管、全程风险管控；对娱乐、文创、普通服务等低风险场景保持包容开放，杜绝泛化监管、过度监管，最大限度释放AI产业创新活力。

（三）发挥制度优势，统筹央地监管权责

美国联邦与各州的管辖权博弈，造成了监管碎片化、规则不统一、企业合规成本高企、治理效率低下的多重乱象，是中国AI立法需要规避的核心教训。

中国作为单一制国家，具备“全国一盘棋”的制度优势，可由中央统筹搭建全国统一的AI立法框架、监管标准与合规体系，彻底杜绝各地重复立法、标准不一、监管混乱的问题。同时可适度借鉴美国经验，在统一核心规则的前提下保留地方弹性空间，允许地方在AI场景落地、未成年人保护、民生服务等细分领域开展特色探索，实现“中央统揽、地方创新”的良性治理格局。

（四）协同数据治理与AI产业发展

数据是AI研发、迭代、落地的核心生产资料，没有充足、合规的数据支撑，AI产业发展将无从谈起。日本适度放宽数据合规限制、新加坡细化生成式AI数据使用规则，本质都是通过优化数据治理体系，为AI产业发展赋能。

中国在落地《个人信息保护法》《数据安全法》等数据合规法规的同时，需充分兼顾AI产业的发展需求，在个人隐私保护、数据安全保障与AI创新发展之间寻找最优平衡。通过完善数据分级分类使用规则、优化合规豁免场景、规范脱敏数据商用机制，既守住数据安全底线，也为本土AI产业研发、模型训练提供充足的数据支撑，稳固产业核心竞争力。

（五）主动入局，抢占全球AI规则话语权

当前正是全球AI治理规则成型的关键窗口期，各国都在全力输出本土治理经验、推动本国标准国际化，争夺全球AI治理的主导权。被动跟随规则，只会错失产业与战略发展机遇。

2026年7月，由29个国家共同发起的世界人工智能合作组织在上海正式成立，成为中国参与全球AI治理的核心平台。未来，中国应持续依托该平台，立足本土AI产业发展与治理实践，总结输出中国方案、中国标准，推动构建开放包容、公平非歧视的全球AI治理体系。正如2026世界人工智能大会传递的核心理念：人工智能的机遇与风险是全球性议题，各国唯有坚持合作共赢、开放互通，才能规避技术割裂、实现协同发展。

结语

2026年是全球AI制度建设的攻坚之年，更是美国AI治理体系成型的关键之年。从白宫顶层统一框架落地，到国会多维度专项法案密集出台，从联邦与地方的监管权博弈，到创新与安全的路线拉扯，美国正在完成AI治理的深度制度重构。

放眼全球，各国治理路径差异化凸显：欧盟负重前行，在严苛监管中艰难落地；日韩精准适配国情，在发展与规范中寻求平衡；新加坡柔性探索，走出轻量化灵活治理新路径。多元治理模式并存，成为当下全球AI治理的核心图景。

对中国而言，无需照搬任何国家的成熟模式，也无需畏惧技术风险与治理难题。未来只需坚守“发展与安全并重”的核心治理理念，吸收全球各国的治理经验、规避各类实践误区，立足本土产业特色与国情需求，搭建兼具规范性、灵活性、创新性的中国特色AI治理体系，持续参与全球AI规则共建，在全球人工智能产业变革与治理重构中，发挥大国建设性作用。

主要参考文献

1. Senator Markey Releases “The AI Accountability Agenda” (2026.7.10)

2. Reps. Foushee, Casar Introduce People-First Chatbot Act (2026.7.9)

3. Obernolte-Trahan AI Bill Introduced in House, Politico (2026.7.23)

4. AI Kill Switch Act (2026.7.23), 虎嗅

5. White House National AI Legislative Framework (2026.3.20)

6. EU AI Act Digital Omnibus Amendment (2026.6.29)

7. 韩国《人工智能基本法》(2026.1.22生效)

8. 日本《个人信息保护法》修正案(2026.7.10)

9. 新加坡Agentic AI治理框架(2026.1)

10. 北京大学《人工智能治理的国际图景》(2026.7)

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