北京
浙江大学数字法治研究院院长、教授孙笑侠日前在人工智能法律制度研讨会上发布《人工智能法专家建议稿》（浙大1.0版），并作专题报告。他在发言中提出“能—智—事适配”理论，为人工智能立法提供了新的分析框架。
孙笑侠表示：“人工智能的风险并不来源于机器有多强，而来源于能、智、事三方的错配。”这一判断将讨论焦点从技术能力本身转向技术应用中的匹配关系。在他看来，人工智能的“能”指执行能力，“智”指认知成熟度，“事”指任务性质。三者之间一旦出现错配，风险便随之产生；反之，适配程度越高，风险越可控。
这一视角与当前人工智能治理讨论中常见的“能力越强、风险越大”的线性逻辑有所不同。孙笑侠强调，要求适配并非简单限制技术发展，而是寻求“能力—认知—任务”的最优匹配，以适配程度高低作为监管的核心尺度。这意味着监管思路需要从对技术指标的静态评估，转向对具体应用场景中动态关系的考察。
《人工智能法专家建议稿》正是这一理论的具体落地。据悉，建议稿提出分类分级、全生命周期动态调整等机制，试图将“适配”理念转化为可操作的法律工具。分类分级有助于根据应用场景的风险差异配置监管资源，全生命周期动态调整则回应了人工智能技术持续演化的特征——同一产品在不同阶段、不同使用环境中，其“能—智—事”匹配关系可能发生变化，监管也需相应调整。
当前，人工智能立法已成为全球关注的议题。如何在促进技术创新与防范社会风险之间取得平衡，是各国面临的共同挑战。孙笑侠提出的“适配”理论，其政策含义在于：监管不应简单以技术能力为标尺，而应更多关注技术与人类认知、任务场景之间的匹配质量。这一思路为立法设计提供了新的学术方案，也为行业理解合规边界提供了参考框架。
作为人工智能法治领域的学术声音，浙大1.0版建议稿的发布表明，围绕人工智能立法的研究正在从原则讨论走向制度设计。对于通信和科技行业而言，这意味着未来的人工智能监管可能更加精细化、场景化，企业的合规思路也需要从“满足静态标准”转向“持续证明适配性”。
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