欧盟《人工智能法案》下监管沙盒的三重挑战：能力、协调与吸引力分析

《Cambridge Forum on AI: Law and Governance》：Operationalising AI regulatory sandboxes under the EU AI Act: The triple challenge of capacity, coordination and attractiveness to providers

本文针对欧盟《人工智能法案》(AI Act)中人工智能监管沙盒在能力建设、协调机制及对创新者吸引力方面存在的三重挑战展开研究。作者Deirdre Ahern通过法规分析及成员国实施现状调研，指出分散化沙盒模式可能导致监管碎片化与套利风险，且因无法提供法律规则豁免或符合性推定，沙盒对企业的吸引力存疑。研究为优化欧盟AI治理体系提供了关键政策启示。

　　

当欧洲联盟通过《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act, AI Act），试图为这项颠覆性技术打造全球标杆性的监管框架时，一个充满雄心的设想被纳入其中——建立覆盖各成员国的人工智能监管沙盒（AI regulatory sandboxes）。这些沙盒被寄予厚望，既要成为培育创新的温床，又要充当企业合规的导航仪。然而，理想与现实之间存在着巨大鸿沟。都柏林圣三一学院法学教授Deirdre Ahern在其发表于《Cambridge Forum on AI: Law and Governance》的研究中，犀利地指出了实施这些沙盒面临的三重挑战：成员国能力不足、协调机制缺失以及对创新者吸引力有限。

监管沙盒并非新鲜概念，它在金融科技（fintech）领域已实践近十年，帮助创新者在受控环境中测试新产品。然而，AI监管沙盒的特殊之处在于，它被“嫁接”到了一个全新的、专门为人工智能量身定制的法律框架上。这个框架不仅继承了传统产品安全立法的思维，还融入了数字宪法主义（digital constitutionalism）理念，强调对基本权利（fundamental rights）的保护。这种“双轨制”使得合规变得异常复杂，尤其是对高风险AI系统（high-risk AI systems）的提供者而言。

为深入分析这些问题，Ahern教授综合运用了多种研究方法：首先是对《人工智能法案》及相关政策文件的法律教义分析；其次是借鉴全球金融科技监管沙盒的研究文献；最后还收集了截至2025年6月欧盟27个成员国在AI监管沙盒实施准备方面的公开数据。通过这些方法，她构建了一个全面评估框架，审视沙盒在法规协调、创新促进及成员国实施三个维度上的有效性。

监管合规目标的实现困境

AI监管沙盒的核心功能之一是协助企业理解并满足《人工智能法案》的复杂要求。高风险AI系统提供商必须建立质量管理体系（quality management system），进行充分测试和验证，以证明其系统符合从准确性、可解释性到网络安全等多项要求。沙盒本应成为企业“路测”合规策略的理想场所。

然而，研究揭示了几个关键障碍。最突出的是规则豁免问题。与某些金融科技沙盒允许临时性监管放宽不同，AI监管沙盒在测试期间几乎不能放松任何法律要求——无论是《人工智能法案》本身，还是数据保护、消费者权益等相关法律。这意味着创新者必须在完全合规的前提下进行测试，大大降低了沙盒的实验属性。

另一个争议点是符合性推定（presumption of conformity）的缺失。成功完成沙盒测试的企业仅能获得一份沙盒退出报告（sandbox exit report），而无法像应用协调标准（harmonised standards）那样直接推定符合法规要求。这可能导致企业重复投入资源，拖延产品上市时间。

创新促进目标的定位模糊

尽管《人工智能法案》将“促进创新”列为沙盒的明确目标，但研究认为这一目标的概念化相当模糊。沙盒的准入标准往往将“创新性”作为筛选条件，这迫使监管机构承担起“挑选赢家”的角色，而这显然超出了传统监管者的职责范围。

更重要的是，沙盒可能更适合技术成熟度（Technology Readiness Levels, TRL）较高（7-9级）、接近上市的产品进行合规优化，而非真正的早期创新实验。这意味着沙盒对创新的贡献可能间接体现在通过降低监管不确定性来加速市场准入，而非直接推动突破性技术的诞生。

成员国的实施挑战与碎片化风险

研究表明，成员国在实施沙盒方面进展悬殊。截至2025年6月，仅西班牙正式启动了AI监管沙盒，另有立陶宛、波兰等少数国家有明确实施计划，而近60%的成员国尚未公开详细方案。这种进展差异本身就预示着协调难题。

更令人担忧的是，各国在沙盒设计上的自主权可能导致监管碎片化（fragmentation）。不同沙盒对法规的解释可能不一致，为企业创造了“沙盒套利”（sandbox arbitrage）的空间——选择监管要求更宽松或解读更灵活的沙盒进行测试。这不仅违背了《人工智能法案》作为全面协调措施（maximum harmonisation measure）的初衷，还可能损害法律确定性。

创新者吸引力的现实考量

既然沙盒参与是自愿的，其吸引力直接关系到政策成效。研究发现，多个因素可能降低企业参与意愿：除了前述的规则豁免缺失和符合性推定不足外，还包括对商业秘密保护的担忧、测试期间可能暴露合规缺陷的风险，以及测试期间第三方责任问题未能充分解决。

相比之下，企业可能更倾向于其他合规路径，如直接应用协调标准进行自我符合性评估（conformity assessment），或求助于私营部门提供的“沙盒即服务”（Sandbox-as-a-Service）。即将推出的欧盟AI法案服务台（AI Act Service Desk）也可能成为中小企业获取合规建议的首选。

协调与优化的路径

面对这些挑战，研究强调欧盟必须发挥领导作用，通过AI委员会（AI Board）等机制加强成员国间的协调，确保沙盒运作的一致性和法律效果的相互承认。制定清晰的实施指南至关重要，特别是在高风险系统认定、数据使用豁免等关键问题上。

同时，需要对AI创新支持生态系统进行整体规划，明确监管沙盒与其他支持措施（如测试与实验设施Testing and Experimentation Facilities, TEFs、数字创新中心European Digital Innovation Hubs, EDIHs）的定位与分工，避免资源重叠和创新者困惑。

Deirdre Ahern的研究最终得出结论：AI监管沙盒具有帮助确保AI系统安全稳健的巨大潜力，但其成功取决于精心的设计、实施与协调。当前分散化、依赖成员国自主实施的模式，若缺乏强有力的欧盟层面引导，将难以避免碎片化、套利和吸引力不足的困境。随着2026年8月2日沙盒设立截止期的临近，欧盟机构与成员国需要共同努力，将沙盒从法律条文转化为真正支持创新与合规的有效工具。这项研究不仅及时警示了实施风险，更为优化监管设计提供了扎实的分析基础，对全球正在探索AI治理路径的政策制定者具有重要参考价值。