生成式人工智能治理研究报告（2026年）

　　摘要

　　本报告围绕生成式人工智能的发展应用与治理问题展开系统研究，立足大模型、多模态模型、智能体和具身智能加速演进并向经济社会各领域渗透的时代背景，分析生成式人工智能对生产方式、产业组织、法律责任、人机关系、医疗服务、公共治理和新闻传播的影响。当前，生成式人工智能已由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，治理对象也由模型本体延伸至训练数据、生成内容、应用场景、责任链条和社会影响。系统梳理其发展图景、典型风险与治理路径，有助于推动我国形成促进创新、保障安全、权责清晰、以人为本的治理体系。

　　本报告从八个方面梳理生成式人工智能发展的主要进展、应用图景、突出问题和治理路径，分别是智能经济发展、中外治理进展比较、侵权责任、人智协作、智慧医疗、社会空间分析与公共治理、双向人机对齐以及新闻传播治理。

　　在生成式人工智能与智能经济发展方面，生成式人工智能正在将自然语言、多模态理解、代码生成、工具调用和智能体执行能力嵌入研发、生产、流通与消费过程，推动生产流程、创新方式、商业入口和产业组织加快重构。当前，高质量行业数据供给不足、算力成本上升、模型可靠性欠缺以及智能体责任边界模糊，仍然制约高价值场景的深度应用。未来应加强可信基础设施建设，完善数据、版权和责任规则，推动场景牵引式应用，并提升中小企业与劳动者的人工智能应用能力。

　　在中外生成式人工智能治理进展比较方面，2025—2026年治理重点已由模型准入扩展至模型、数据、内容、场景、评测和责任链条的复合治理。我国政策具有地方扩散速度快、场景牵引特征强、能力供给工具丰富等特点；欧盟、美国、英国、新加坡和日本分别形成法律义务、创新基础设施、公共评测、软法工具以及企业指南与经济安全相结合的治理路径。我国下一阶段需要补强模型持续评测、事故报告、训练数据与版权合规、内容凭证、重点场景分级治理以及跨区域和国际规则互操作机制。

　　在生成式人工智能侵权责任方面，信息交互型人工智能可能引发著作权、不正当竞争和人格权侵害，决策交互型人工智能可能在招聘、信贷和消费等场景中形成偏见、歧视和不合理差别待遇。现行法律原则上可以通过过错责任回应相关侵权，但合理注意义务、通知后的必要措施以及多主体责任划分仍需细化。报告提出，应建立覆盖模型训练、系统部署、服务运营和内容传播的分层注意义务，完善“通知—必要措施”机制，并依据风险创设、控制、获益和防范能力识别各类主体责任。

　　在生成式人工智能人智协作方面，人类的创造力、价值判断和情感感知正与生成式人工智能的计算、数据处理和规则化执行能力加速融合，形成能力协同、价值协同和动态协同相结合的发展形态。人智协作已进入工业、医疗、教育、金融和公共服务等领域，但仍面临模型黑箱与幻觉、意图理解不足、权责体系不完善、复合型人才短缺和数字鸿沟等问题。未来应加强核心技术研发，完善全流程监管和责任追溯机制，强化人才培养，并推动算力、数据和技能资源向基层地区与中小企业下沉。