20260827-中国人民大学-生成式人工智能治理研究报告（2026年）_77页_3mb

生成式人工智能治理研究报告总结

核心内容概览

本报告系统分析了生成式人工智能（生成式AI）在智能经济发展、治理路径、侵权责任、人智协作、智慧医疗、社会空间分析与公共治理、双向人机对齐及新闻传播治理等八个方面的发展现状与未来趋势。研究指出，生成式AI已从内容生成工具发展为连接知识生产、任务执行和组织协同的重要基础能力，治理对象也扩展至训练数据、生成内容、应用场景、责任链条和社会影响。报告强调，治理需贯穿以人为本的价值导向，保障人类监督、专业责任、公平可及和公众信任，推动生成式AI安全、可信、普惠发展。

主要观点与关键信息

一、生成式AI推动智能经济发展

• 核心影响：生成式AI嵌入研发、生产、流通、消费与治理过程，推动生产流程、创新方式、商业入口和产业组织重构。
• 应用场景：覆盖办公、客服、软件开发、营销、法务、财务、人力资源等环节，提升效率并重构知识工作流程。
• 商业模式：从平台撮合转向智能体代理服务，用户与AI直接交互完成任务，降低决策成本，提高服务匹配效率。
• 关键制约：高质量数据供给不足、算力成本上升、模型可靠性欠缺、智能体责任边界模糊。
• 治理建议：建设可信基础设施，完善数据、版权与责任规则，推动场景牵引式应用，提升中小企业与劳动者应用能力。

二、中外生成式AI治理路径比较

• 国际趋势：治理从模型准入扩展至模型、数据、内容、场景、评测与责任链条的复合治理。
• 各国路径：
  • 欧盟：法律义务型治理，强调透明度、版权、系统性风险管理。
  • 美国：创新基础设施型治理，聚焦技术发展与国际竞争。
  • 英国：评测证据型治理，通过国家评测机构提供模型评测证据。
  • 新加坡：软法工具型治理，推动可执行的评测工具与合规流程。
  • 日本：企业指南与经济安全供给型治理，结合算力与云服务。
• 我国路径：以场景扩散与能力供给为主，需补强模型透明、评测、事故报告与跨区域一致性。

三、生成式AI侵权责任分析

• 信息交互型AI：
  • 侵权风险：著作权、不正当竞争、人格权侵害。
  • 典型案例：AI生成与原作品相似内容、误导性AI生成文案、AI生成虚假图片。
• 决策交互型AI：
  • 侵权风险：偏见、歧视、不合理差别待遇。
  • 典型案例：大数据杀熟、AI招聘歧视、智能风控误判。
• 归责原则：原则上适用过错责任，不适用无过错责任。
• 治理建议：建立分层注意义务，完善“通知—必要措施”机制，依据风险识别责任主体。

四、人智协作图景与治理挑战

• 协作形态：人机协同、价值协同、动态协同。
• 应用场景：工业、医疗、教育、金融、公共服务等领域。
• 主要问题：模型黑箱与幻觉、意图理解不足、权责体系不完善、复合型人才短缺、数字鸿沟。
• 治理建议：加强核心技术研发、完善全流程监管与责任追溯、强化人才培养、推动资源下沉。

五、生成式AI在智慧医疗中的应用与风险

• 应用场景：居民健康助手、临床诊疗辅助、医疗文书、医学影像、药物研发、公共卫生治理。
• 主要风险：医疗幻觉、临床证据不足、数据安全、算法偏倚。
• 治理建议：加强本地验证、真实世界监测、不良事件报告、全生命周期监管、拓展基层医疗应用。

六、生成式AI在社会空间分析与公共治理中的应用

• 应用潜力：推动空间分析向预测、推演、辅助决策拓展，应用于国土空间规划、城市治理、应急管理等。
• 主要风险：空间幻觉、算法黑箱、历史数据偏见。
• 治理建议：构建权责边界清晰的制度体系，发展监管沙盒、第三方审计、空间一致性检查与风险预警工具。

七、双向人机对齐治理机制

• 对齐内涵：AI适配人类意图、语境与价值，人类调适AI能力与局限。
• 关键媒介：提示词兼具意图表达、语境建构与规范嵌入功能。
• 治理建议：覆盖提示输入、模型响应与多轮互动全过程，完善风险识别与交互审计机制，提升公众提示素养。

八、生成式AI在新闻传播领域的治理

• 应用趋势：重塑新闻采集、生产、分发与消费机制，提升效率与跨语种传播能力。
• 主要风险：虚假信息、来源错配、版权争议、流量收益失衡、合成内容泛滥、公众信任流失。
• 治理建议：坚持人类编辑责任，建立分级使用制度，强化AI新闻中介平台责任，建设内容凭证与数字水印基础设施，提升公众AI新闻素养。

未来治理方向

• 治理重点：从一次性准入转向训练、部署、更新、调用与退出全过程治理。
• 治理机制：持续评测、事故报告、场景分级、人工复核与责任追溯。
• 治理基础：可信数据、公共算力、评测平台、内容凭证与合规工具。
• 治理目标：以人为本，保障人类监督、专业责任、公平可及与公众信任。

关键治理建议

1. 建设可信生成式AI基础设施：包括公共算力、行业数据集、评测平台、内容标识与合规工具。
2. 以场景牵引推动应用落地：选择高价值场景进行试点，形成行业知识库、流程模板、评测集与合规指引。
3. 完善数据、版权与责任规则：明确训练数据来源、授权、隐私保护、版权合规与数据质量评估。
4. 提升劳动者与中小企业能力：建立应用培训体系，提供模板化智能体、行业知识库与合规支持。
5. 推动开放生态与安全治理协同发展：建立开源模型能力分级、风险提示、许可证合规、应用备案、安全评测与行业自律。
6. 加强跨区域执行一致性与国际互操作：建立统一政策工具清单、评测结果互认机制与国际规则对接。

总结

本报告强调生成式AI治理需以“以人为本”为核心，构建覆盖模型、数据、内容、场景、评测与责任链条的复合治理框架。治理重点应从技术应用转向制度建设，提升治理能力密度，推动生成式AI安全、可信、普惠发展。同时，报告指出我国在场景扩散与能力供给方面具有优势，但在模型透明、评测工具、事故报告与跨区域一致性方面仍需补强。未来治理应注重制度化、工具化与闭环化，以实现技术与社会的协调发展。