本文原载于《德国研究》2024年第2期，作者为上海交通大学凯原法学院博士研究生苏可桢与上海交通大学凯原法学院教授沈伟。文章以欧盟《人工智能法》为分析对象，讨论欧盟人工智能治理方案是否会产生“布鲁塞尔效应”，并在此基础上分析中国人工智能规制的路径选择。该文属于法学与科技治理交叉领域的研究，关注全球人工智能监管竞争与规则扩散问题。

文章首先梳理了欧盟《人工智能法》的规制路径。欧盟《人工智能法》是全球第一部专门针对人工智能的综合性法律，以安全可靠、规则确定、促进创新、尊重基本权利以及维护内部市场为主要规制目标。该法对人工智能系统作出定义，并以风险分级为核心治理框架，将人工智能系统划分为不可接受风险、高风险、有限风险以及低风险或极小风险四类。不可接受风险的人工智能应用被明确禁止，高风险系统则需在进入市场前完成严格合规评估，并承担风险管理、数据治理、记录保留、透明度与人类监管等义务。有限风险系统主要承担透明度义务，低风险系统则受到较少限制。该法还引入了监管沙盒制度，允许开发者在主管机关监督下于受控环境中测试人工智能系统，以兼顾创新促进与合规要求。此外，针对通用人工智能系统，欧盟在修订过程中补充了定义与专门义务，要求基础模型提供者评估并降低风险，同时履行内容标识、知识产权信息披露等义务。

在分析《人工智能法》能否产生“布鲁塞尔效应”时，文章指出，“布鲁塞尔效应”指欧盟依托统一市场规模优势，通过制定并推广严格监管规则，使全球商业活动在事实上或法律上向欧盟标准靠拢的现象。其实现通常依赖市场规模或市场权力、监管能力、严格规则偏好、非弹性监管对象以及不可分割标准五项条件。文章认为，欧盟在数据保护领域通过《通用数据保护条例》形成了典型的“布鲁塞尔效应”，在环境规制领域也通过碳排放交易体系产生了类似影响。在人工智能领域，欧盟虽具备较大市场规模与丰富监管经验，且《人工智能法》规则严格，但人工智能开发与模型训练成本高昂、数字产品具有无形性与可复制性，企业可能通过业务拆分或差异化技术标准规避欧盟规则，从而削弱标准的不可分割性。同时，欧盟在人工智能研发投入和产业发展方面落后于美国与中国，立法者可能难以完全掌握技术发展现状，立法盲区也随之产生。美国作为人工智能领先国家，已通过行政命令和成立人工智能安全研究所联盟等方式加强监管，欧盟规则的领先性与严格性面临挑战。因此，人工智能领域“布鲁塞尔效应”能否实现，在很大程度上取决于欧盟未来在人工智能技术和市场方面的发展水平，以及能否平衡域内立法与全球治理共识。

文章进一步从全球治理共识角度讨论了欧盟方案的可行性。当前，全球已形成人工智能治理的原则性共识，各主要经济体在单边和多边层面持续推进人工智能规制。美国强调公众参与、科学诚信以及安全、可靠、可信的人工智能应用，其行政命令涵盖安全可靠、创新促进、国家安全与国际合作等内容。中国则通过国际倡议、法律和部门规章等多元方式推进人工智能治理，注重特定应用场景的针对性立法，具有灵活性与多样性，但也面临顶层法律设计不够统一的问题。文章认为，欧盟《人工智能法》虽然兼顾了安全目标与基本权利保护，但若规则与其他主要国家的治理路径和产业发展需求之间缺乏适配性，将增加跨国企业和相关国家的接合成本，限制“布鲁塞尔效应”的实际发挥。

关于中国人工智能规制的完善，文章提出，中国应借鉴欧盟经验，同时避免简单复制其规则体系。中国的人工智能规制体系应契合全球共识，兼顾一般法与特别法，既保持基于场景的灵活性，又逐步构建统一协调的顶层法律框架。面对欧盟以市场规模和严格规则推动规则扩散的竞争压力，中国应立足于自身产业优势，在国际标准制定和治理规则形成过程中争取优势地位，避免因监管竞争阻碍人工智能领域的全球协调。文章强调，人工智能治理不仅涉及法律规则设计，还关系到技术发展、市场竞争与基本权利保护等多重目标，未来中国的路径设计需要在安全、创新与国际合作之间实现平衡。

总体来看，该文系统分析了欧盟人工智能立法的制度框架及其产生全球监管影响力的可能性，揭示了“布鲁塞尔效应”的实现条件与限制因素，并从比较法视角提出了中国参与全球人工智能治理竞争的策略方向。文章兼具制度分析与规范评价，对理解人工智能法律治理的国际动态具有参考价值。