人工智能监管沙盒生态系统的复杂性解构：政策挑战与协同治理路径

《Cambridge Forum on AI: Law and Governance》：Unboxing the complexity of the AI regulatory sandboxes’ ecosystem: Policy challenges and strategic lines

本文聚焦欧盟《人工智能法案》下强制性人工智能监管沙盒（AIRSs）的实施挑战，探讨如何通过跨境协作与合规整合优化监管框架。研究提出建立联合跨境沙盒以降低监管碎片化风险，并倡导将网络安全韧性法案（CRA）合规要求融入AIRSs，构建统一测试环境。该方案为平衡AI创新与监管提供了关键政策工具，对欧洲数字治理体系具有战略意义。

　　

当人工智能技术以指数级速度重塑社会时，传统法律框架的滞后性日益凸显。立法者面临两难困境：过度严苛的监管可能扼杀创新，而放任自流又将放大技术风险。在这一背景下，欧盟《人工智能法案》创新性地引入强制性人工智能监管沙盒作为破局关键。这项由意大利佛罗伦萨大学和IMT高等研究学院团队完成的研究，深度剖析了AIRSs生态系统中的结构性矛盾，为2026年8月前各成员国落实沙盒制度提供了战略路线图。

研究团队采用多维度分析方法：首先通过立法文本分析梳理《人工智能法案》第57-59条对AIRSs的法定要求，重点解读"沙盒计划"和"真实条件测试"等核心概念；其次运用比较政策研究法，对比金融科技等领域沙盒经验；同时结合欧盟数字战略文件（如德拉吉报告）和OECD政策指南进行宏观背景分析；还通过案例研究考察现有跨境合作机制（如AI工厂、EDIC等）的可移植性。特别值得注意的是，研究创新性地将网络安全韧性法案与AI法案的合规要求进行交叉映射，构建出多机构协同监管模型。

跨境协作机制的设计与实施挑战

研究揭示单一国家建设沙盒可能导致的监管割裂问题。根据法案第57条第1款，成员国可通过联合沙盒满足设立义务。这种模式能有效减少近30个独立方案并存带来的协调成本。团队提出具体实施方案：利用欧洲数字基础设施联盟等现有机制建立治理框架，采用按成员国申请比例分配名额的准入机制，并确保多语言服务平等性。这种设计既能规避监管套利，又可实现资源集约化使用。

网络安全与AI合规的整合路径

针对AI系统与网络安全的内在关联，研究创造性地提出将CRA合规测试嵌入AIRSs框架。通过分析法案第15条对高风险AI系统网络安全的要求，以及第55条对通用AI模型的保护规定，团队构建了多机构协同监管模型。该模型要求国家AI监管机构、网络安全机构和数据保护机构在沙盒内同步提供指导，尤其适用于医疗设备等需符合多重法规的复杂AI产品。

政策实施的关键建议

研究强调操作层面的三个核心要素：一是明确主导机构协调机制，避免多头监管；二是制定标准化沙盒计划模板，整合AI与网络安全评估流程；三是建立实时监管数据共享平台。这些措施能显著降低企业（尤其是中小企业）的合规成本，同时提升监管机构对前沿技术的理解能力。

该研究的战略价值在于将抽象的监管原则转化为可操作的制度设计。通过跨境协作与合规整合的双重路径，不仅解决了《人工智能法案》实施的技术难题，更重塑了数字时代的监管哲学——从静态规则制定转向动态学习适应。这种创新治理模式有望使欧洲在确保技术安全的前提下，保持人工智能领域的全球竞争力，为其他国家构建智能社会监管体系提供了重要参考范本。