中国人民大学-人工智能行业：生成式人工智能治理研究报告（2026年）.pdf

上传者：张**
时间：2026/08/28
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全球生成式人工智能正从内容生成工具演变为连接知识生产、任务执行和组织协同的基础能力，深刻重塑智能经济形态与社会治理结构。本报告立足2026年技术演进与政策背景，系统梳理生成式AI在八个维度的发展图景、典型风险与治理路径，旨在推动形成促进创新、保障安全、权责清晰的治理体系。

智能经济与复合治理

生成式AI通过嵌入研发、生产及消费全流程，推动智能经济新形态从政策部署走向规模落地。我国政策呈现地方扩散快、场景牵引强的特点，治理重点已由模型准入扩展至模型、数据、内容、场景及责任链条的复合治理。相比欧盟的法律义务型、美国的创新基础设施型及英国的评测证据型路径，我国需补强模型持续评测、事故报告、训练数据合规及跨区域规则互操作机制，提升治理能力密度。

法律责任与人机协作

在侵权责任方面，报告主张适用过错责任原则，建立覆盖模型训练至内容传播的分层注意义务，依据风险控制能力识别多方主体责任。在人智协作方面，提出“双向人机对齐”理论框架，强调提示词在意图、语境、价值对齐中的关键作用，需完善交互审计机制，防范过度信任与思维外包，促进能力协同与价值协同。

垂直领域治理实践

智慧医疗领域需应对医疗幻觉与数据隐私挑战，加强本地验证与全生命周期监管，推动应用向基层下沉。社会空间分析需警惕“空间幻觉”与算法偏见，构建空间智能权责框架，保留人类在重大公共决策中的审核权。新闻传播领域面临生态重塑，需坚持人类编辑责任，落实AI生成内容标识，强化平台来源责任与版权补偿机制，建设真实性技术基础设施。

展望未来，生成式AI治理将贯穿以人为本的价值导向，通过建设可信基础设施、完善场景分级治理及提升公众素养，推动技术安全、可信、普惠发展。