人工智能监管沙盒： Majority World中以学习为中心的法律适应新路径

《Cambridge Forum on AI: Law and Governance》：Regulatory sandboxes for AI in the majority world: A learning-centric approach to legal adaptation

本文聚焦AI技术快速发展带来的法律滞后问题，以巴西、哥伦比亚等六个多数世界国家为案例，创新性地提出将监管沙盒重新定位为政策学习加速器而非单纯创新促进工具。研究揭示了沙盒设计通过构建互学机制、法律豁免灵活性和知识传递体系，有效弥补传统政策周期学习缓慢的缺陷，为缺乏全面AI立法的地区提供了重要的适应性治理方案。

　　

当ChatGPT在2022年底横空出世，全球监管机构突然意识到：现有法律框架难以适应以月为单位迭代的AI技术。这种"法律滞后"现象在多数世界国家尤为突出——这些地区既缺乏欧盟式的监管资源，又面临技术创新与风险管控的双重压力。正是在这样的背景下，Armando Guio Espanol与Pascal D. Koenig在《Cambridge Forum on AI: Law and Governance》发表的研究，为我们打开了一扇重新理解监管沙盒的窗口。

传统观点将监管沙盒视为创新孵化器，但本文通过六个国家的实践案例揭示：其核心价值实则为政策学习加速器。研究人员发现，在缺乏全面AI立法的地区，沙盒通过构建"互学机制"让监管者与开发者共同探索技术边界，利用"法律豁免"创造实验空间，最终形成适应本地情境的治理方案。这种学习导向的沙盒设计，能够将传统政策周期中长达数年的学习过程压缩到几个月内完成。

研究团队采用多案例比较分析法，系统考察了巴西、哥伦比亚、毛里求斯、墨西哥、卢旺达和泰国六个国家的AI监管沙盒实践。通过分析各国官方文件、政策报告和国际组织出版物，重点聚焦沙盒设计中关于学习目标、法律灵活性、信息收集和协作机制等关键要素。这种基于公开文档的定性研究，有效捕捉了不同法律传统和发展水平国家在AI治理创新中的共同逻辑。

监管沙盒：从促进创新到加速学习

研究首先解构了监管沙盒的传统叙事。尽管全球已有199个沙盒案例遍布92个国家，但政策文件普遍将"促进创新"列为首要目标，而将学习视为次要功能。这种定位存在根本性矛盾：创新本质上是不可预测的，而监管需要确定性。更值得警惕的是，当监管者试图直接塑造技术创新时，可能超出其专业能力范围，德国联邦金融监管局就曾明确表示"促进创新不属于其职责范围"。

政策学习加速器：弥补传统政策周期的缺陷

文章提出革命性观点：监管沙盒的核心价值在于充当"政策学习加速器"。传统政策周期需要等待风险显现后才调整规则，而AI技术的迭代速度使这种"等待观察"模式彻底失效。沙盒通过前瞻性测试，在风险发生前就生成证据，使学习过程从"事后补救"转变为"事前预防"。这种转变在AI治理中尤为关键，因为AI系统的不透明性导致严重的信息不对称，而沙盒中的紧密协作能有效缩小知识差距。

多数世界国家的实践创新

案例分析揭示了富有启发的模式创新。巴西数据保护机构创新性地运用《通用数据保护法》第20条的法律解释权，为生成式AI测试创造灵活性；哥伦比亚的"隐私设计沙盒"则通过双向学习，既帮助监管者理解技术，也帮助企业掌握合规要求；毛里求斯明确采用"边做边学"策略，承认监管者自身的学习需求。这些案例共同表明：在缺乏成熟AI立法的环境中，沙盒更倾向于成为知识积累工具而非单纯监管工具。

法律灵活性与知识传递机制

研究发现了三种法律灵活性实现路径：灵活法律解释、法律授权豁免和监管自由裁量。值得注意的是，这些灵活性机制往往需要与参与者共同设计，而非单向授予。在知识传递方面，各国普遍强调"退出报告"的产出，但实践中存在明显差距——研究人员未能找到任何完整的最终报告，这反映出系统性记录学习成果面临的实际挑战。

信任构建与国际合作

研究发现，沙盒的有效性高度依赖参与者间的信任水平。巴西案例中，算法透明性与商业秘密保护的张力尤为明显，只有建立可信的信息共享机制，才能突破"数据孤岛"困境。国际合作也成为重要助推力，如墨西哥沙盒受益于英国外交部的技术支持，欧盟-拉美数字联盟则推动区域经验交流，这些合作显著提升了沙盒设计的成熟度。

研究的结论部分强调，监管沙盒的价值重估对治理资源有限的多数世界国家具有特殊意义。当这些国家面临"过度监管可能抑制创新，监管不足又可能放大风险"的两难处境时，学习导向的沙盒提供了一条务实路径。然而，真正的监管实验——即系统比较不同监管措施的效果——在现有沙盒中尚未充分实现，这指向了未来的改进方向。

随着监管沙盒从金融科技向AI等更多领域扩展，国际 harmonization 需求日益凸显。欧洲委员会《人工智能框架公约》已明确鼓励建立"受控环境"，但研究警示：沙盒设计必须尊重本地情境差异，避免简单套用欧美模式。对多数世界国家而言，当务之急是积累本土实践案例，培育监管实验能力，从而在全球AI治理对话中贡献独特智慧。

这项研究最终揭示了一个深刻洞见：在快速演化的技术面前，监管者的核心任务不是预测未来，而是构建快速学习的能力。监管沙盒作为政策学习的"时间机器"，其真正价值不在于创造了多少创新，而在于帮助监管体系以技术变革的速度学习和适应——这或许是所有司法管辖区在AI时代共同面临的终极挑战。