上述理由旨在贯彻重大改革于法有据要求，但未结合具体事项展开权限分析，默认全国人大常委会享有暂停适用或暂时调整法律规定的概括性权限。

我可以试着将中国法律霍姆斯化了。文艺复兴也被理解为古学复兴。

如果还要进一步追问：宪法的效力从何而来？我们可以回答：因为宪法是全国人民代表大会以全国人民的名义制定的，所以宪法是有效的。经济现象，虽用他自己的模型制定形成全社会的表面构造（如法律、政治、伦理及种种理想上、精神上的现象都是），但这些构造中的那一个，也不能影响他一点。从20世纪20年代开始，关于新中华法系的研究一直持续不断[16]，已经成为中国现代法学知识体系中一个重要的组成部分。这从表面上看似乎有些意气用事，但究其深层，却有制度、文化和社会的因素在起作用，也反映出一种仪式缺乏某些支撑点。换言之，承载着老观念和旧理想的中华优秀传统法律文化如果要实现其伟大再生，那就必须进行符合时代要求的时代化再造。

 喻中，中国政法大学教授、博士生导师，法学博士。透过法治现象找到法治规律，并从理论上揭示、概括、提炼这些法治规律，是运用洞察力改进中国当代法治实践的理论化提炼，进而建构中国自主法学知识体系的津渡。也是基于此，通用性、规模性成为人工智能产业政策的目标。

基础模型客观上促进了数据要素共享，技术底层使得平台打破封闭架构实现互联互通成为可能。[5]相对而言，技术支持者由于并不与用户直接发生互动因而并非规制的重点。第一，生成式人工智能的基础模型作为新型数字基础设施，形态是新型集成型平台，本身具有公共性。第二，在人机关系层面，信息内容传播方式从平台加算法的推荐信息流传播，到一对一智慧问答传播，实现了认知层面的人机对齐。

这种情况下，用户与生成式人工智能服务提供者共同影响生成的内容，这使得有关信息网络传播的定义和法律责任认定规则都可能面临挑战。我国在个人信息保护和数据立法领域与欧盟、美国并行，在算法治理和深度合成治理领域则成为领跑者。

制度应面对技术发展，合理定位并与技术形成良性互动。而实现对内容生产者的规制目的，只需要在服务应用层提出相关要求，做好过滤审核即可。如今生成式人工智能的基础模型打通了人机语言壁垒，实现了万物皆可Token化，因此可以更加广泛和深入地链接、调配更多的垂直产业、实体经济，不仅填充与完善了既有的网络业态，也会发展为技术、内容、计算服务多样化与一体化的集约型模型服务平台。[6] 参见胡凌：《平台视角中的人工智能法律责任》，载《交大法学》2019年第3期，第6页。

在传播过程中压实服务提供者的平台主体责任，要求平台作为服务提供者建立包括过滤、辟谣、提示、标记、应急、删除等机制的安全管理体系，并同时管理算法控制推荐信息流。当未来的某些基础模型层经过竞争达到一定规模，则会涉及因具备公共性而承担开放中立与其他相关义务的问题。一是我国的网络治理与算法监管一直以来以服务提供者作为抓手，要求其承担主体责任并履行一系列网络、数据、算法的安全运行义务，但生成式人工智能以预训练大模型作为技术基座，原有以服务提供者为抓手的监管框架无法直接将义务施加于生成式人工智能技术提供者。[9]平台（服务提供者）基于推荐算法对信息流的控制，使其一定程度上具有了内容生产者的性质，经过了较长的理论探讨和司法判例才在司法判例中得到承认。

这也进一步降低了生产要素流动的壁垒。如果基础模型层和专业模型层即按照内容生产者进行要求，则其将成为科技创新的负担。

在用户生成内容时代，平台是服务提供者，用户取代专业媒体成为海量的活跃于平台的内容生产者。而这也是大模型获得底层通用能力的原因。

1.生成式人工智能基础模型是新型数字基础设施传统基础设施具有基础性、赋能性和公共性等一般特征。第二，生成式人工智能的基础模型进一步绑定了平台与企业的关系，具有了对产业和企业前所未有的控制力。[5] 相关研究参见张欣：《从算法危机到算法信任：算法治理的多元方案和本土化路径》，载《华东政法大学学报》2019年第6期，第17-30页。赵鹏：《私人审查的界限——论网络交易平台对用户内容的行政责任》，载《清华法学》2016年第6期，第115-132页。[15]我国目前初步构建的多系统分级分类法律体系将基础模型的风险判断因素有机融合，在基础模型的风险级别判断标准上，包含了数据处理量级及广泛被应用的场景两大考量因素。以模型能力作为专业模型层的分级分类监管体系，可将数据、算法等标准有机统筹。

打个比方，消费者既往购买纸质书即享有书的完全所有权，但现在购买电子书，服务提供者可设置期限停止消费者的访问权限。[7] 参见张凌寒：《平台穿透式监管的理据及限度》，载《法律科学》2022年第1期，第109页。

 张凌寒，中国政法大学数据法治实验室教授、博士生导师，法律博士。[3] 参见张凌寒：《深度合成治理的逻辑更新与体系迭代——ChatGPT 等生成型人工智能治理的中国路径》，载《法律科学》2023年第3期，第45页。

三是需要合理设置发展早期的法律责任水平。结语以ChatGPT为代表的生成式人工智能在为人类社会带来便利的同时也给社会治理带来了前所未有的挑战。

甚至可以说，在面对生成式人工智能时，社会公众、监管部门，甚至开发企业本身都共同面对着未知领域。生成式人工智能的功能远不限于内容生成而已经成为新型数字基础设施。（三）专业模型层与服务应用层的审慎包容与敏捷治理工具箱在基础模型层之上的专业模型层与服务应用层，应有着不同的治理理念与监管聚焦。在鼓励我国生成式人工智能发展的思路下，应将生成式人工智能作为基础设施，划分为技术、产品与服务三个层次，以基础模型—产品模型—服务应用为形式，关注不同层次的不同生产要素，大力鼓励基础模型层的技术发展，审慎包容监管产品模型层，对服务应用层沿用并调整以实施敏捷治理。

胡凌：《平台视角中的人工智能法律责任》，载《交大法学》2019年第3期，第5-19页。专业模型层中，进行领域性专业性调优的模型应直接成为法律规制的对象，并与我国现有的数据、算法、场景的分级分类标准统筹协调。

平台作为服务提供者是网络法律规则的核心规制对象，平台责任也成为数字经济治理的核心议题。生成型人工智能的基础模型可以以高质量生成内容形式赋能，为网络生态提供内容资源。

生成式人工智能治理应符合其功能业态的技术逻辑，也应基于其在数字社会生产的地位，重新认识和调整生成式人工智能的法律定位，将模型作为新型的法律治理对象。生成式人工智能基础模型层的数字基础设施建设，需要法律制度保障其获取数据要素，可通过构建数据管理制度促进数据利用，以及建立公共训练数据池推动产业发展。

生成式人工智能整体呈现将技术支持、服务提供与内容生产三位一体融合的技术形态，打破了现有的网络治理法律制度对数字社会生产方式在结构方面的底层设定。大模型本身具有明显的商业化价值，其对于行业的赋能，显现了人工智能驱动新一轮科技革命和产业变革的巨大力量。在现有的治理框架内，技术提供者对信息内容安全的注意义务最低，内容生产者对信息内容安全的注意义务最高。在共享参数、多个主体在不同环节分别训练的情况下，信息披露变得愈加艰难。

对技术支持者的要求始于《深度合成管理规定》，因其模板等技术支持可以影响内容生成。公共性的模型平台对于平台上多个主体都具有强大的控制力和管理权限，应要求其合理行使公共性管理权力，允许平台内公平竞争、保护创新、合理收费等，履行非歧视竞争义务。

接入基础模型的企业经由深度平台训练的应用服务将不再如以往一样拥有独立支配运行的权力，因为大模型作为技术基础设施使得垂直细分行业的应用与服务具有出租性质，服务与应用变成了必须依赖大模型更新的在线服务。由此可见，基础模型的训练已经成为了一个融合了数据、算法、算力的专门过程，需要出台专门的、独立的规范予以规制。

第一，基础模型具有通用性，可支撑多个垂直产业泛化介入，降低数据生产要素流动壁垒。与此同时，管制和创新，也即安全和发展，是网络立法的永恒命题。

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