人工智能，作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，已然成为决定国家核心竞争力的关键变量与大国博弈的战略“高地”。在这场关乎未来的全球竞逐中，任何国家都无法置身事外。对于中国而言，发展人工智能技术不仅是推动经济社会高质量发展的引擎，更是维护国家安全、提升国际影响力的必然要求。然而，放眼全球，人工智能治理的国际格局正呈现出前所未有的复杂性与对抗性。
在国际竞争与规制浪潮的双重压力下，中国于2024年9月发布的《人工智能安全治理框架》2.0版，其意义远超一份技术性指南。它不仅是中国在严峻国际形势下，为平衡“发展”与“安全”所提出的系统性解决方案，更是在全球治理语境中，为争夺规则制定话语权、捍卫国家核心利益而发出的信号。这份框架对技术内生风险、应用安全风险及衍生风险的系统性划分，不仅为产业发展划定了边界，实质上也为我国的刑事立法与司法实践提供了前瞻性的指引，其背后牵动的，已远不止是商业利益与民事责任，更触及了国家安全与刑事风险的底线。
一、人工智能治理的国际格局与中国应对
（一）人工智能：
大国博弈的战略制高点
当前，全球已进入以人工智能为标志的智能化时代。AI技术正以前所未有的广度与深度，渗透至经济、军事、社会治理的各个层面，成为重塑全球力量格局的核心要素。它不仅是衡量一国科技创新实力的标尺，更是决定其在全球产业链、价值链与治理体系中地位的关键因素。因此，围绕人工智能的国际竞争，已从单一的技术竞赛，演变为一场涵盖标准制定、产业链控制、人才吸引乃至意识形态输出的全方位、体系化博弈。抢占人工智能发展的制高点，就意味着掌握了未来发展的主动权与国际竞争的核心竞争力，这已成为世界主要大国的战略共识。
（二）美欧两极：
两种路径下的全球AI治理图景
在当前的全球AI治理格局中，欧盟和美国共同塑造了中国AI产业发展面临的外部环境。
2025年7月发布的《美国人工智能行动计划》被认为是美国历史上首个系统性的“国家级AI动员”。其核心不再局限于单点监管，而是涉及从底层芯片、电力、数据中心到AI模型治理、出口政策、意识形态输出等全方位的系统布局。该计划的核心目标是通过财政、监管、外交、国安、科研与教育等全链条举措，实现美国在全球人工智能竞争中的“绝对技术优势”，并重塑世界科技与产业版图。该计划标志着美国AI战略的重大调整，即从“安全优先”转向“竞争主导”。具体措施包括：在技术层面，成立“AI出口联盟”并修补半导体设备出口管制漏洞，以加强对AI芯片、关键零部件的出口管制，限制中国企业获得高端芯片的路径；在治理层面，构建“可信AI模型”认证体系，将AI输出与政治准入捆绑，可能用于排除中国模型进入欧美与新兴国家市场。这一系列举措显示，美国正将其AI政策作为一次科技、财政与国际战略的系统性资源重配。
欧盟则采取了不同的路径。于2024年3月通过的《人工智能法案》是全球首部全面监管人工智能的综合性法律，旨在通过实施该法案来重塑全球AI产业格局与治理规则。其核心是基于AI的不同风险，将AI系统分为禁止类、高风险类、通用AI模型与系统、生成式AI与聊天机器人等类别，并施加不同的监管要求。该法案对中国企业构成了直接影响。首先，它提高了市场准入门槛，我国AI企业的主要产品如金融风控、医疗影像、人脸识别等，均被纳入高风险清单，必须完成全套CE认证。其次，它显著增加了企业的合规成本，企业向欧盟输出产品或服务前，必须投入大量资金进行技术调整与合规性评估。例如，智能汽车的舱内监控、自动驾驶被归为高风险，需通过CE认证并提交算法可解释性报告。对于违反规定的企业，最高可处以3500万欧元或全球年营业额7%的罚款，为出海企业带来极大的财务与声誉风险。
面对美国的技术遏制与欧盟的规则壁垒，中国的人工智能发展与治理正面临着严峻的“双向挤压”。在此背景下，被动接受或简单模仿任何一方的模式，都将使我国陷入战略被动。因此，《人工智能安全治理框架》2.0版的出台，是中国立足国情、面向全球，进行的一次关键战略布局。它不仅对内规范AI健康发展，更对外参与国际治理、输出“中国方案”。该框架强调风险的系统性与动态性，注重技术、管理与法律手段的协同，旨在探索一条既能激发创新活力，又能有效防范化解重大风险的治理路径。
二、刑事风险视角下的
《框架》2.0风险分类
不同于《框架》1.0，《框架》2.0将风险链条全面延伸，新增“应用安全风险”板块，更加全面地分析了AI所具有的各类风险。[1]作为律师，应当关注《框架》2.0中风险分类背后可能涉及的刑事法律后果，即《框架》2.0中所揭示的可能转化为具体刑事法律风险的情形。
1.技术内生安全风险：AI的“原罪”与刑事边界
此类风险是AI与生俱来的，包括模型可解释性不足（黑盒子）、偏见歧视、鲁棒性不强[2]（易受干扰）、输出“幻觉”（生成虚假内容），以及外部对抗攻击等。刑事风险的核心在于区分“技术缺陷”与“人为恶意”。例如，算法偏见可能导致在招聘、信贷等场景中基于性别、地域等敏感特征进行歧视性决策，若情节严重，可能违反相关法律法规，甚至触及《刑法》。
此外，AI的“幻觉”若被恶意利用，如生成虚假财报、伪造官方文件，可能构成伪造、变造国家机关公文、证件、印章罪或虚假诉讼罪。若AI被用于编造并传播虚假信息，可能涉及编造、故意传播虚假信息罪。在此类案件的辩护中，焦点将集中于行为人是否对AI的“幻觉”有明确的认知和利用故意，还是属于不可预见的技术失控。企业若能证明已遵循《框架》要求尽力减轻偏见，可作为其已尽合理注意义务的尽职证据。
2.技术应用安全风险：AI被滥用为核心的刑事重灾区
这是当前AI刑事风险最集中的领域，主要指AI被用于实施违法犯罪活动。在诈骗类犯罪方面，“深度伪造”技术极大降低了犯罪门槛。例如，2024年浙江某案中，犯罪团伙使用AI模拟特定人物声纹实施“虚拟绑架”诈骗，单案金额高达230万元。海淀法院调研也显示，利用ChatGPT生成的诈骗话术可使受害人上当概率提升40%。[3]根据《框架》中“最终用途追溯”的要求，企业若未建立必要的身份验证和日志留存制度，可能在刑事追责中被认定为存在过错。对于侵犯公民个人信息罪，《框架》2.0中体现为对数据泄漏风险的强调。若企业安全措施不足，导致训练数据中包含的个人信息泄露，可能直接触发此罪。辩护需重点审查数据获取的合法来源以及泄露是否因“不可抗力”或“第三方黑客攻击”等免责事由。
3.应用衍生安全风险：宏观冲击与潜在刑事挑战
《框架》2.0中指出此类风险将涉及AI对社会经济秩序的宏观冲击，如冲击就业结构、扰乱市场秩序等。甚至非常具有前瞻性地指出人工智能“自我意识觉醒、脱离人类控制”的可能。目前直接对应的具体罪名较少，但若利用AI大规模实施未被法律明确禁止但严重扰乱市场秩序的新型业务，可能触犯非法经营罪等兜底性罪名，刑事追责会更加关注社会危害性、因果关系与证据链条的完整性。
三、刑事辩护视角下
《框架》2.0中的应对策略
《框架》2.0提出的应对策略分为技术和管理两个层次，这些措施在刑事案件中可成为关键的辩护切入点。
在技术应对层面，《框架》2.0建议部署安全护栏（Safety Guardrails）技术、建立“熔断”机制、提高最终用途追溯能力。这在AI失控导致重大事故（如自动驾驶车祸）的刑事案件中至关重要。企业能否证明已部署并激活了有效的“熔断机制”，是判断其是否存在过失以及过失大小的关键，可能成为从轻或减轻刑事责任的情节。
在管理软措施层面，《框架》2.0强调溯源管理，要求对AI生成内容进行标识水印。在AI生成假新闻、诽谤内容的案件中，内容是否有清晰标识，直接影响对传播者主观明知的认定。标识了，可能减轻传播者责任；未标识，则可能加重平台方责任。例如，在国内首例利用AI生成假新闻的案件中[4]，若生成内容带有不可去除的溯源标识，办案难度将大幅降低，行为人的责任也更易界定。
四、人工智能企业刑事合规要点与建议
为有效应对《人工智能安全治理框架》2.0版所揭示的日益复杂的刑事风险，人工智能企业必须超越形式合规，构建一套贯穿业务全生命周期、可被司法实践所认可的“刑事风险防火墙”。
首先，设立实质化运作的技术伦理委员会，并将决策过程全面留痕。此举的核心法律价值在于，通过完整的书面记录，将企业抽象的“审慎注意义务”具象化。当面临刑事调查时，这些详尽的会议纪要、评估报告和审批记录，将成为证明企业主观上不具备犯罪故意或间接故意的强有力证据，有效阻断单位犯罪的责任链条。
其次，构建主动、智能的异常行为监控与报告机制。根据《刑法》第二百八十六条之一“拒不履行信息网络安全管理义务罪”的规定，网络服务提供者必须履行法律、行政法规规定的信息网络安全管理义务。企业可以此为依据，将合规管理向前端延伸。这种积极的“尽责”行为，不仅是履行法定义务的体现，更可能在未来的诉讼中，作为争取酌定不起诉或从轻、减轻处罚的关键量刑情节。此外，制定详尽的应急响应预案并定期开展实战化演练。预案的价值在于证明企业在主观心态上对风险并非“放任”，而是“预见并积极防范”。此举能在发生安全事件时，清楚证明企业并不存在放任的间接故意，从而将可能的刑事责任限定在过失的范围内，从而显著影响定罪与量刑。
最后，在用户协议与服务条款中精准设置刑事风险免责条款。如此不但能起到警示作用，还能在用户违反这些明确约定并构成犯罪时，作为证据，证明企业已履行充分的警示义务。清楚证明犯罪行为源于用户的单方意志，有助于在企业与个人犯罪之间建立“防火墙”，有效厘清单位责任与个人责任的边界。
通过上述环环相扣的合规体系，企业不仅能够提升自身的安全治理水平，更能在潜在的刑事风险中占据主动，为维护自身合法权益奠定坚实的证据和法理基础。
五、结论
面对欧盟和美国在AI领域的新动态，人工智能治理已远超技术与法律合规的范畴，演变为一场关乎国家核心竞争力与未来发展主动权的深度博弈。《人工智能安全治理框架》2.0版的发布，正是中国在这一复杂国际背景下，寻求“AI发展、AI安全与AI治理”三位一体战略平衡的关键举措。刑事风险仅是这条道路上需要严守的底线之一。真正的挑战在于，如何在确保安全可控的前提下，避免因过度监管而抑制技术创新，同时在日益激烈的国际竞争中，构建起自主的“数据—算法—算力”生态，防止核心产业在全球产业链重组中被边缘化。
因此，对《框架》2.0的理解与适用，需要超越单纯的风险防范视角，将其置于国家战略的高度。这要求政策制定者、产业界与科研力量协同发力，不仅要构建有效的内部治理与合规体系，更要积极参与国际标准的制定，输出蕴含中国智慧的治理方案。
注释：
[1]李函芮：《深入解读：〈人工智能安全治理框架〉2.0》，上海市人工智能与社会发展研究会2025年9月19日。
[2]“鲁棒性不强”指系统的冗余度、容错机制不足，面对外部环境波动、内部参数微小变化或意外异常时，容易出现功能失效、性能大幅下降甚至崩溃的情况。
[3]华一樵：《生成式人工智能法律风险全景与合规指引》，锦天城律师事务所研究，2025年7月28日。
[4]2023年5月，平凉市公安局网安大队侦破首例利用AI技术炮制虚假不实信息的案件，该案嫌疑人利用ChatGPT编造了一起“甘肃火车撞人伤亡惨重”的假新闻，并且将其放在了国内一些自媒体平台上，新闻点击量超过1.5万次。
