人工智能治理新路径：欧盟《人工智能法案》下监管沙盒的实验性规制研究

《Cambridge Forum on AI: Law and Governance》：Experimental regulation for AI governance with regulatory sandboxes

本刊编辑推荐：针对AI技术快速发展与传统法律规制滞后性之间的张力，本文探讨了欧盟《人工智能法案》框架下监管沙盒(regulatory sandboxes)作为实验性规制工具的价值。研究通过多国案例表明，沙盒能促进监管学习与创新平衡，但需防范监管捕获(regulatory capture)风险，为AI治理提供了关键制度设计启示。

　　

当人工智能技术以指数级速度进化时，传统法律规制却像一艘庞大的邮轮，需要漫长的调头时间。这种速度差导致了一个尴尬局面：当法律条文终于出台时，技术可能已经迭代了数个版本。更棘手的是，AI系统固有的复杂性和不透明性使得监管者难以预见其社会影响，形成了日益扩大的"监管知识鸿沟"。在这个背景下，欧盟《人工智能法案》（AI Act）引入的监管沙盒（regulatory sandboxes）机制，成为破解这一困境的创新尝试。

本文系统分析了监管沙盒作为实验性规制工具在AI治理中的应用前景与挑战。研究发现，沙盒机制通过创设"安全空间"允许企业在监管机构监督下测试创新产品，既能促进技术创新，又能生成监管知识。然而，其实施效果高度依赖于成员国的具体设计：若过度关注加速市场准入而忽视基本权利保护，可能导致"监管捕获"（regulatory capture）和"风险洗白"（risk-washing）等问题。

为深入探讨这一问题，研究团队采用了多维度分析方法：首先，通过比较法研究剖析了欧盟AI Act第57条及后续条款建立的沙盒法律框架，重点关注其与实地测试（real-world testing）条款的差异；其次，开展跨国案例研究，涵盖挪威数据保护机构、巴西央行、以色列高科技部门等典型案例；同时运用法律经济学视角分析沙盒纠正市场失灵和政府失灵的潜力；还通过解释性政策分析（interpretive policy analysis）和半结构化访谈（semi-structured interviews）探究监管机构的实施经验。

关键研究结果揭示：

法律框架分析显示，AI Act建立了迄今最雄心勃勃的沙盒制度，要求所有成员国在2026年8月前实施。但第60条引入的"实地测试"可能削弱沙盒参与度，且两者界限模糊可能引发监管套利。

案例研究表明，挪威数据保护机构的沙盒成功关键在于不提供法律例外，而是注重对话合作、透明度和公共利益导向；而巴西案例则警示了监管能力被削弱和私有化的风险。

跨学科视角指出，沙盒要真正促进监管学习，需建立跨部门合作机制，而联合跨境沙盒可缓解成员国资源压力，减少"择地行诉"（forum shopping）。

法律经济学分析强调，沙盒可解决AI领域的信息不对称（information asymmetries）和外部性（externalities）问题，但需防范其沦为"创新表演"（innovation theatre）。

政治学视角的选举沙盒案例说明，健全的制度基础设施和多利益相关方参与对技术测试至关重要。

本研究结论指出，监管沙盒的成功实施需要平衡多重目标：既要促进创新，又要确保基本权利保护；既要提供灵活性，又要维护法律确定性。挪威模式证明，强大的监管机构、透明的沟通机制和公共利益导向比单纯的法律豁免更有效。未来沙盒设计应强化监管学习功能，建立知识转化机制，并特别关注防止大企业的制度套利。这些发现为全球AI治理提供了重要参考，特别是对正在制定类似机制的法域具有警示意义——沙盒不应仅是象征性的现代化姿态，而应成为真正促进负责任AI创新的制度工具。