2025年初，中国人工智能公司研发的深度求索（DeepSeek），凭借其创新性的大语言模型DeepSeek-R1及强大的底座模型DeepSeek-V3，在全球范围内再度巩固并深化了自上一代ChatGPT技术突破以来，业已蓬勃发展的全球人工智能（AI）技术革命浪潮。DeepSeek以其低成本、高性能和开源策略等突出优势迅速崛起，成为全球瞩目的现象级大模型。与此同时，埃隆·马斯克旗下的xAI公司也发布了参数高达1.2万亿的Grok-3大模型，再次刷新行业内大模型技术的新高度。这些重大突破不仅彰显和验证了AI大模型技术的蓬勃活力与快速演进，也深刻预示着，以深度学习和生成式AI为核心的新一轮科技革命和产业变革正以超乎想象的速度融入我们的日常生活，重塑世界的运转方式，而与国计民生紧密相关的领域如自动驾驶、智能医疗和智慧教育等，在新一代AI技术浪潮推动下，也迎来了前所未有的发展机遇与技术创新前景。

AI技术的进步，固然离不开宽松包容的创新氛围和自由开放的研发环境，然而历史和现实的经验均警示我们，任何技术发展都不能脱离安全与伦理的必要约束。倘若过度放任AI处于无序发展状态，则非但无益于技术进步，反而可能使其误入歧途，甚至对社会造成难以估量的损害。发展和安全，从来不是一组相互对立的概念，而是构成“一体两面”“相辅相成”的辩证统一体。正是基于发展与安全并重考量的时代背景，“建立人工智能安全监管制度”“完善生成式人工智能发展和管理机制”方能成为党和国家审慎擘画的战略部署。AI监管沙盒（Regulatory Sandbox）正是为有效应对这一时代命题的“破题”之举，其目标是，在鼓励AI创新的同时，有效防范和化解潜在风险，从而为人工智能的健康发展探索出一条兼具安全与开放的中国式道路。

一、AI治理之困境

从算法歧视问题到数据垄断风险，从深度伪造技术滥用到隐私侵犯事件频发，人工智能的“潘多拉魔盒”一旦开启，随之而来的不仅仅是技术层面的风险，更在于其将深刻引发攸关社会秩序的复杂治理困境。

第一，监管对象的“测不准”。AI所固有的“黑箱”特性，恰如一个神秘莫测的“魔法盒”，外界仅能观测到输入和输出，却难以窥探其内部算法的“思考”和“决策”过程。此种程度的不透明性，根源于算法自身所具备的复杂性以及深度学习模型的不可解释性。囿于此，传统的“命令-控制”式监管手段便难以有效穿透AI技术的复杂性和动态性。更棘手之处在于，AI系统同时具备自我学习能力，且时刻处于持续学习和进化之中，这便进一步导致我们愈发难以准确预见并有效控制其行为和结果走向。

第二，价值冲突的“躲不开”。效率与公平、创新与安全之间的内在张力，业已呈现出愈加明显且强烈的态势，并由此构成了AI治理的深层困境。以人脸识别技术为例，其在提升安全水平和优化便捷体验方面无疑提供了巨大的社会收益，但同时也不可避免地引发了隐私权侵犯和滥用等潜在风险。更令人担忧的是，AI系统还可能进一步加剧社会不平等现象。具体而言，其可能通过数据收集和内嵌算法的决策机制，使得算法歧视和数据垄断等问题愈加突出与尖锐，并由此进一步激化社会公众对AI技术的伦理和道德层面担忧。

第三，治理规则的“各说各话”。放眼全球范围，针对AI的监管方式差异比较明显。欧盟率先通过《人工智能法案》，并由此确立了严格的风险分级标准；美国则倾向于倡导行业自律，积极推动技术公司自行制定伦理标准；而中国则采用包容审慎的监管模式，强调在促进创新的同时，亦不忽视对潜在风险的有效防范。这种监管框架的碎片化，不仅在客观上增加了监管本身的复杂性，更使得跨国企业在全球范围内开展业务时面临迥异的合规要求与压力，最终导致合规成本显著攀升。

二、监管沙盒：破解困境的新路径

监管沙盒，可以喻为“安全可控的试验田”，此概念起源于金融科技领域。其设立的初衷是在风险可控的前提下，通过设立限制性条件和制定风险管控措施，以便在真实市场环境中对创新产品、技术、服务或商业模式进行深度测试，进而及时发现潜在问题并有效评估相关风险。近年来，欧盟、挪威、新加坡等地已在AI领域尝试推行监管沙盒机制，正是认识到该机制所具有的独特优势，期望促成“创新”和“监管”的充分协调与磨合，从而既能为新技术、新服务及新商业模式提供充足的发展空间，又能有效防范潜在风险的蔓延与扩散。

2024年3月，中国首个人工智能数据治理监管沙盒在北京亦庄人工智能数据训练基地启动试点，并在智能网联汽车、数字医疗、人工智能大模型等数字经济重点领域展开积极的探索与实践。该监管沙盒通过设立真实、可控的试验环境，以及可验证、可落地的监管机制，旨在向AI大模型企业及数据机构提供“算力+数据+合规”一体化的全面训练服务，同时辅助政府主管部门深入了解数据在运营过程中遇到的关键问题与挑战，有效识别“监管和治理盲区”，并探索数据价值挖掘与利用的创新管理模式，切实为产业的快速发展奠定坚实基础。

以自动驾驶AI大模型为例进行说明。自动驾驶技术需要AI大模型应对复杂的路况场景，例如避让行人、应对极端天气等。自动驾驶系统采集的数据包含诸多敏感信息，如人脸、车牌、地理位置等。若未经脱敏处理便直接使用此类数据进行AI训练，则可能引发隐私侵犯或触犯相关法规。监管沙盒在此时便可发挥重要作用，其负责模拟真实应用场景，监测自动驾驶数据脱敏方法、危险工况等关键指标和实际效果，系统评估自动驾驶技术的安全性和有效性，并检验脱敏后的数据是否兼顾隐私保护与AI模型训练效果两方面的需求。这如同对数据进行“安检”，既要甄别是否包含“违禁品”（敏感信息），又要确保数据的“有效成分”不受损害。在沙盒环境中所形成的自动驾驶数据脱敏企业标准，以及基于标准开发的自动驾驶数据脱敏工具等，经过审核确认后还可以正式对外发布。

由上述实例可见，监管沙盒的运行机制主要涵盖以下三个关键维度。

第一，构建风险可控的试验场域：全流程风险防控。现代社会的技术风险，具有内生不可逆性和系统性之双重特征，而AI所蕴含的深度不确定性则进一步加剧了传统风险管控模式的固有失效。监管沙盒凭借其独特的运作机制，能实现对AI技术和产品自始至终的全流程风险控制：（1）空间隔离策略。为有效控制AI实验进程中的潜在风险，监管沙盒通常会审慎采纳“空间隔离”策略，即在特定地理区域或划定的技术环境内开展实验，旨在将风险限制在可控范围。（2）渐进式开放。监管沙盒的另一显著特征则是采用“测试—评估—推广”的渐进式开放模式。在这一模式下，AI产品并非一次性全面铺开，而是需历经持续的评估与反馈，方能逐步调整和优化，从而有效避免技术的不确定性对社会及市场可能造成的潜在冲击，并同时为监管机构预留了多次介入干预的机会。（3）风险对冲设计。为进一步分散并控制风险，监管沙盒在制度设计层面往往会由负责部门制定完备的补偿机制，其目的一方面在于减少企业在测试过程中可能承担的风险负担，另一方面则力求确保在出现重大技术失误或显著社会影响时，能够及时启动赔偿和修复程序。相较于侧重“亡羊补牢”的传统“事后纠偏”方法，监管沙盒机制更侧重于事前预防与过程管控，其通过不间断的监测、反馈与调整，将原本难以预料的技术风险由传统认知中的“黑天鹅事件”有效转化为相对可以预见和管理的“灰犀牛问题”，增强了技术创新风险的可控性，在一定程度上缓解了发展与安全之间存在的价值冲突。

第二，为创新预留空间：容错机制与弹性边界。在既有的传统监管规则下，企业如果未能完全符合现行法规要求，则有可能面临严厉处罚乃至被迫中止创新活动。此种相对僵化的监管模式在很大程度上制约了企业的创新空间，尤其是对那些涉及前沿技术的企业，此种制约尤为显著。监管沙盒的引入则在一定程度上可以有效扭转这一局面。监管沙盒在运行中构建了容错机制，其核心在于容许在一定范围内超出预见范围的错误发生，并在特定情境下排除适用既定规范追究被监管者责任（若盒内企业存在主观故意突破底线边界的行为，或造成重大数据安全事故，则相关主管部门有权依法对其进行处罚）。此项机制赋予了企业相对宽松的“试错”空间，并使得诸如自动驾驶、生成式AI等高风险技术产品得以在更为宽松友好的监管环境中进行深入探索和试验，从而提高“颠覆式创新”的可能性。对企业而言，监管沙盒不仅意味着提供了“试错”空间，更重要的在于也构成了重要的测试平台和测试周期。在此平台上，企业可在不违反原则性准入标准和监管底线的前提下，自愿开展进一步的产品测试。这种深度测试不仅有助于企业更全面地了解自身产品的性能和潜在风险，还能为监管机构提供宝贵的数据支持，进而使其能够更精准地评估新技术应用可能带来的风险和挑战。与此同时，监管沙盒还有助于提升监管部门应对风险的实时性和灵活性，从而有效防止监管过严可能对科技创新造成的抑制效应。

第三，破解监管对象模糊困境：嵌入式监管构建政企互动“共治界面”。AI监管沙盒的核心价值，绝不仅限于为创新活动预留发展空间，更在于其能够促成监管者与创新者之间形成良性互动，进而有效搭建起政府与企业之间常态化的“共治界面”。这种政企互动的嵌入式监管将能够有效缓解监管对象固有的不确定性问题。相较于传统监管模式，监管部门与企业常因信息不对称陷入某种“猫鼠博弈”状态：企业为有效规避监管成本或将倾向于隐藏潜在的技术风险，而监管部门则可能因专业知识储备不足而导致规则脱离实际，影响监管效能。而沙盒内部所构建的互动与对话机制则有望破解这一困境。在监管沙盒框架内，围绕创新产品的测试目标、产品功能、测试指标设定等关键议题，来自政府部门的工作人员和企业的技术人员都可展开充分且深入的沟通。于监管者而言，其深度参与到监管沙盒运行之中，将有助于其深入了解创新方案的本质、风险特征以及具体操作方式等，以为监管者制定更具针对性与实效性的相关政策措施积累经验。于企业而言，其也可由此提前感知并充分了解创新行为的风险边界，进而加快推进产品合规进程，最终降低合规成本。这种嵌入式的监管模式使得政府能够更为深度地理解企业的技术逻辑，而企业则得以提前洞悉并准确预判创新行为的合规风险，最终实现了政企之间从不完全信息博弈到合作博弈的转换。

三、结语

总体而言，监管沙盒体现了“以柔克刚”的治理智慧。实践证明，AI治理核心在于制度创新，以实现创新与监管协调共生，而非单项选择。可以预见，随着AI技术和监管机制完善，监管沙盒必将在AI治理中发挥重要作用。

然而在实践中，AI监管沙盒也面临挑战。一是定位仍显模糊，行业推广尚待引导，导致成功经验难以向长效机制转化，影响标准建立。二是行业监管主体权威性不足，沙盒测试结果信任度有待提高，制约行业规范形成。三是合规成本和风险隐忧并存，降低企业“入盒”意愿。

为此，未来可进一步优化AI监管沙盒的具体机制。一是完善配套制度，构建多层级沙盒体系。围绕沟通、风控、容错、数据安全以及伦理审查等关键机制，做好制度保障，并探索“基础—行业—跨境”三级沙盒体系，实现分层治理和差异监管。二是构建“监管部门+行业主管”协同监管格局。明确工作主体，吸纳行业主管单位参与，提升沙盒的有效性和权威性。三是设计激励相容机制，激发企业参与动力。设计更具吸引力的激励政策，尤其是强化“出盒证明”的权威性与背书作用，提升企业信任度和参与度。

本文节选自《DeepSeek突破效应下的人工智能创新发展与治理变革》，原文刊载于《电子政务》2025年第3期。