原载于《武汉大学学报（哲学社会科学版）》2026年第1期

黄绍坤，武汉大学法学院助理研究员；鄢浩宇，武汉大学法学院博士研究生。

摘要：数智创新是数字时代推动新质生产力发展的核心力量，同时新质生产力也为数智发展提出了新标准。新质生产力数智发展是一项系统性工程，需要在法治引领下充分激发数据、算法、算力和平台的协同共振。但现有法律系统所具有的稳定性、命令性、价值推理、严格监管等特征，难以回应新质生产力的自组织化、智能化发展需求，无法高效实现数字要素互通与协同，无力应对数智发展的伴生风险。故而有必要引入反身法模式，建构适应“人—机”交互的规制架构，将人工智能纳为规制工具，通过互联互通、生产正义、数字私权力、价值对齐等理念优化数字规范体系，同时依托后设监管等方式革新监管体系，进而推动数智场景下新质生产力的创新、共享和安全发展。

关键词：新质生产力；反身法；后设监管；数据共享；价值对齐；数智创新；数字治理

新质生产力是基于技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而形成的先进生产力质态。习近平指出：“科技创新能够催生新产业、新模式、新动能，是发展新质生产力的核心要素。”［1］（P191） 在数字时代，科技创新主要体现在数智技术上。受此影响，新质生产力发展主要展现为数智发展，并产生了超越传统立法预设的特质，对传统法律体系提出了系统性挑战。对此，需要基于新质生产力数智发展特征，在法治轨道内推动创新成果成簇出现，保障新质生产力的持续发展。

一、法治保障对象：新质生产力数智发展的解构

法治保障对象的运作模式和内在特征，是法律困境产生的社会根源，也决定着法治的回应路径。而新质生产力数智发展作为新发展模式，不同于传统生产力的运作逻辑，内嵌有多种新要素，并产生了多重新特征。

（一）新质生产力与数智发展的双向关联

新质生产力是一个包含“要素—结构—功能”的协同体系。要素由新型生产要素、新型劳动对象、新型劳动工具等构成；结构表现为由新兴产业、未来产业主导的新型产业体系；功能旨在落实新发展理念、追求高质量发展［2］（P15）。在数字时代，新质生产力多借助产业数字化转型，通过人工智能、大数据、物联网等数字技术融合而不断推进。由此，新质生产力系统被赋予了数智特征，形成了以数据、算力为新型生产要素，以人工智能为新型劳动工具，依托平台等新型经济结构，依循新理念的发展模式。

在此背景下，新质生产力与数智发展之间形成了双向关联关系。一方面，数智发展成为新质生产力发展的重要方向，丰富了新质生产力发展的内涵和模式。在数字语境下，数据、算法、算力和平台作为新质生产力数智发展的核心要素，具备虚拟性、智能性、学习性、自组织性等特性，并将上述特性嵌入新质生产力。此外，数智技术进入生产领域，推动了社会生产的持续迭代和颠覆性创新，形塑了新质生产力有别于传统生产力的新内涵，产生了新的法治保障需求。另一方面，新质生产力新特征、新要求为数智发展提供了新标准，指明了新方向。在主持中共中央政治局第十一次集体学习时，习近平指出：“新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。”［3］（P1）在法学语境下，新质生产力的上述特征可以转化为创新性、持续性、安全性等特征［4］（P6）。新发展理念内的创新、共享、安全等内涵可以对应“效率、正义、平等”等法律价值［5］（P37）。创新可以涵射效率等价值，共享可以包容正义等价值，安全性则属于数智发展的底线。基于此，数智发展需要满足创新、共享和安全等要件，才能转化为新质生产力。

（二）新质生产力数智发展的构成要素

从数字社会实践看，智能算法、数据、算力、平台作为新型要素，共同构成新质生产力发展的数智协同系统，改变了生产要素的配置方式。

数据是数字时代的新生产要素，可以嵌入生产要素和生产环节，提升生产要素效率，催生与发展新质生产力［6］（P22）。数据与大数据技术的结合，能够展现社会实况、市场需求等，实现对全生产链条的实时监测，推动生产效率的倍增。“生产力的每一次跃升都与生产要素配置密切相关。”［7］（P26）为保障新质生产力的持续发展，数据权属设置应成为新时代法律建构的重点。但是数据具备聚合性、场景依附性、非竞争性和非排他性等特征，不同于其他财产，更强调共享共用，因而在权限配置、利用方式等方面呼吁着法治革新。

算法赋予新质生产力发展的自主性、学习性和智能性，能够影响新质生产力的运作模式。人工智能可以不断推动社会的网络化、智能化、自主化，实现人、机器与资源的智能互联，在“新”与“质”两方面提升生产力水平。同时，算法作为一种决策机制，能够决定人、机器与资源的交互模式，影响数字资源和用户权益的配置，具备规制对象、规制工具和规范本身三重属性。智能算法对社会全面的赋能、赋智，导致人类与智能算法之间的主客体关系倒转，且对法律系统产生了诸多影响。

算力正在成为数字经济发展的基础性资源，财产属性日益彰显。首先，算力具有使用价值。算力的提升使智能算法、大数据分析技术等成为数字时代的通用性技术，并奠定了个性化决策、流量等资源动态配置的动力基础。其次，算力具有交换价值。中国信息通信研究院发布的《中国算力中心服务商分析报告（2024年）》预测，2027年中国算力市场的规模将达到3075亿元人民币。在此背景下，算力具备了交换价值和使用价值，有必要将之定位为法律财产。

平台是数字时代的象征，是新质生产力发展的载体和保障。平台经营者通过投入数据、技术、资本、劳动，架设数据、算法的应用场景，最终催生了新型生产方式、市场交易模式和社会交互结构。随着平台组织化，平台经营者开始承担管理职能，成为数字社会治理的重要参与者。此外，平台能够有效连接供给侧与需求侧，借助双边效应和网络效应，推动市场主体自发汇集于平台，从而促进不同主体和组织的交流和互通，实现数字资源的优化配置，并形塑了新型生产关系。由此，平台的组织模式突破了传统生产力的社会语境，有必要在“国家—平台—用户”结构中探索、架构新质生产力数智发展的法治体系。

（三）新质生产力数智发展的要素协同运作

在数字社会运作中，数据、算法、算力、平台等要素并不是割裂、孤立的关系，而是共同构筑数智发展生态，并产生了新的法治困境，进而衍生出新的法治保障需求。

在数智生产中，“算力+数据+算法”的协同结构不断助力创新模式的变革［8］（P20）。在此协同结构中，算力属于基础设施，赋予数字时代发展新动能。数据作为新型生产要素，能够在算力支撑下实现生产效率的指数式增长。智能算法在算力和数据支持下深刻地改变了社会生产的模式，使自动化、自主性、智能化生产成为新常态。从实践看，数字经济的平台化运作，可以实现“算力+数据+算法”的有机融合，保障各要素的系统协调和动态协同。不同要素在平台内的协同形成了新型科层架构，生成了新型组织架构。平台组织化运作提高了资源配置效率和社会生产效益，推动新质生产力组织形态的扁平化、协同化，同时推动新质生产力发展的中心化。由此，“算力+数据+算法+平台”的协同运作，构成了新质生产力数智发展的协同生态系统（如图1所示），决定新质生产力数智发展存在以下特征。

图1 新质生产力数智发展的协同解构

新质生产力数智发展具备数字特性。在实践中，数字孪生、数字画像等数字化现象普遍存在，改变了生产力的呈现形态与运作状态。数字化是数字社会网络化和智能化的基础，催生了新质生产力发展的新资源和新样态。一方面，数据成为数字时代的重要财产，蕴含着巨大的生产效能，是社会改善、企业创新的资源，也是科学文化艺术进步的资源池［9］（P94），其社会公共属性不断强化。另一方面，数据作为数字社会的“话语”，成为数字时代信息和意义传递的核心载体。而基于主体间性理论，话语是主体之间连接的工具，是主体间性的信息和意义的传递手段［10］（P33-34），是法律交互实现的载体与方式。话语的数字化表达促生了权力、权利表征、传递和变动的新模式。

新质生产力数智发展具备智能性特征。近年来，人工智能的自主性、独立性、学习性不断强化，与生产主体之间的交互能力不断增强，对法律系统产生了诸多影响。一方面，人工智能主体化。人工智能嵌入万物助推高能、高效智能体的出现，使其在很多方面超越人类，并开始分享人的主体地位。例如，宇树科技机器人正重构劳动场景，倒逼传统劳动密集型产业向智能化生产模式加速转型。另一方面，人工智能具备对社会的规范效能。人工智能具备算法规训功能和类法律属性，将直接影响相关主体的权益，并成为社会资源的配置者。

新质生产力数智发展具备自组织性特征。人工智能自主性和数字生产平台化形塑了新质生产力数智发展的自组织性特征。从实践看，新质生产力的自组织性体现在两个方面：一是新质生产力运作模式的自组织性。人工智能深度学习能力不断强化，逐渐具备了主体属性，能够在一定程度上脱离人类的控制而自我学习、运转、决策。同时人工智能也开始反向控制人类，规训人之行为。二是新质生产力组织形态的自组织性。平台是平台经营者借助数字技术、科学绩效效应、经济管理和技术规则架构等建构而成的，具有双边特性和网络效应，能够自我进化、升维和演进。

二、新质生产力数智发展的法律困境

数智发展的数字化、智能化、自组织等特征，改变了传统社会运作模式，对立基于物质的、个体理性的传统法律规范体系造成了系统性的冲击。从实践看，既有法律系统难以满足新质生产力创新、共享、安全发展的制度需求。

（一） 新质生产力数智创新发展的法律困境

创新是新质生产力数智发展的基础要求。数智场景下创新的法治需求，不同于传统生产力语境下创新的法治需求，更依托新要素、新技术、新组织方式，具有快速迭代性、高渗透性、智能性等特征。受此影响，传统法律规范体系无法敏捷、全面回应新质生产力发展中的数智创新需求。

第一，现有规范无法应对数智创新的快速迭代。在实践中，人工智能迭代不断加速，功能日新月异，适用场景持续扩充，为数智创新带来了极大的不确定性，产生了诸多法律困境。一是创新过程存在着技术、商业价值、应用影响等方面的不确定性，而传统法律系统以稳定性、可预期性为核心特征，难以适应新质生产力的创新特质。二是传统法律多体现出强制性，主要由“命令式”规范构成，而新质生产力数智创新则具有自组织性、市场属性，需要预留足够的创新空间。对此，需要减少强制干预，营造新质生产力自主发展的制度环境。例如，《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》对“三证”（运输证、驾驶证、经营许可证）的规定，并不契合社会要求［11］（P43-44）。三是传统严格监管理念追求绝对安全，难以包容数智创新的附带风险，会抑制数智技术创新和产业发展。例如，完全禁止稳定币流通可能难以发挥其在跨国贸易、证券等方面的价值，可能会对相关技术发展、国际竞争产生一定的负面影响。

第二，传统法律规范体系难以适应数智创新的高渗透性。随着数智技术对社会的全面嵌入，数智创新所涉场景日益多元化，突破了既有法律规范模式。一是传统法律规范体系采取公私法二分模式，难以应对数智发展高渗透性引发的公私法交融问题。数智创新形成了“公权力—私权力—私权利”法律结构，呼吁公法与私法“化学反应式”融合。例如，因应数智社会发展生成的数字私权力，既具备公共性，又蕴含私主体特性。而对此，强调意思自治的私法理论和强调权力控制的公法理论体系，都需要一定程度的调适，才能应对数智创新的伴生问题。二是面对数智创新的高渗透性、全面性，传统的单一部门监管体制存在适用困境。新质生产力数智发展具有跨行业、跨领域和跨部门特征，会引发不同监管部门之间的权力掣肘和监管竞合，难以有效保障新质生产力的健康发展。

第三，传统法律系统难以回应生产力创新的智能化运作模式。首先，人工智能作为新质生产力的核心推动力，具备自主性、支配性、规模性等内在特性，但存在算法黑箱等协商障碍。而传统立法依存于契约社会，规范对象主要是人类的个别行为，立基于权利主体的自决，难以适应人工智能创新需求。例如，人工智能使用数据训练时，无法获得数据主体同意，也难以准用法定许可、合理使用规则，以致人工智能迭代发展一直饱受合法性质疑。其次，传统法律体系的规制手段不适应智能化创新。传统法律系统一般以立法条文为依托，通过人的推理，进而涵射到特定事实语境。而在数智创新中，人工智能已经从规制对象转化为规制工具、规则本体，运作遵循的是工具理性和数学推理，突破了传统法律的运作模式。对此，传统法律规范模式需要迭代升级，以应对技术创新的负面影响。

（二） 新质生产力数字共享发展的法律困境

数字经济是规模经济，依赖数据资源汇聚、算力高效流动，需要数字基础设施的互联互通。依据梅特卡夫定律，网络互操作性越强，其整体价值就越大［12］（P88）。基于此，数智发展协同系统中不同要素的互联互通越强，越能够发挥网络效应和乘数效应，推动新质生产力的发展跃升。但是在实践中，新质生产力数智发展面临着数据资源流通不畅、算力资源供需失衡、数字基础设施缺乏互联等问题，违反了新质生产力的协调、共享、正义等内在要求。

第一，数据共享保障机制不完善，阻碍数据生产效能的释放。该问题主要体现在以下方面：一是造成大量数据壁垒的存在。在数字活动中，部分数据处理者为了独享数据红利，通过封禁账号、不予链接、屏蔽内容等方式构建了大量数据壁垒，损害了数据资源的公平获取和流通利用。二是数据确权的理论误区可能会造成反公地悲剧。数据只有流通汇集才能更好地发挥生产效能，而数据确权可能阻碍数据的流通利用。即使复杂的权利束设置，也可能导致权利关系因错综复杂而相互掣肘，引发反公地悲剧［13］（P11）。三是数据确权缺乏对生产正义的重视。马克思主义政治经济学要求在“生产、分配、交换、消费”结构中的物质生产环节实现生产性正义［14］（P8-9），强调“在社会意义上实现每个成员平等享有基于平等社会地位和政治身份所获得的社会权利和经济利益”［15］（P23-24）。基于此，应从生产正义等角度建构数据权利体系，避免数据红利由数据控制者独享，进而造成社会分配失衡。

第二，算力资源供需失衡，且缺乏有效的流通机制。算力供需失衡的解决需要政治、经济、法律等各社会子系统的共同协作。在法律系统中，该问题主要表现为算力研发激励不足和算力交易流通机制不畅。首先，算力财产权的规范失语。从外观看，算力缺乏可控制和可识别性，与传统财产权的客体存在较大差异，如何通过法律保障算力研发者、占有者的权益，尚缺乏可操作的方案。其次，全国算力一体化建设缺乏制度支撑。在实践中，数据生产效能的发挥需要依托算力支持，而“数”与“算”存在东西错配问题。对此，法律应推动全国算力一体化建设。但在建设过程中，法律仍面临着算力建设标准缺失、市场交易规范阙如、产业投资规范滞后、产业监管系统不匹配等障碍［16］（P2090）。

第三，数字基础设施缺乏互联互通机制，面临着一系列法律困境。首先是互联互通保障机制科学设置的困境。数据、算力、平台、人工智能等基础设施的法律属性和发展需求各异，归属主体存在公共机构和私主体之分，不同场景下的标准也各不相同。在此背景下，传统立法模式难以有效、及时回应高技术性、高复杂性且快速变化的互联互通需求。其次是平衡个体利益和社会利益的困境。在数字经济实践中，数字基础设施发展水平参差不齐，竞争力存在强弱势差。如果为实现社会利益最大化，而要求所有数字基础设施开放，则可能影响初创企业或中小经营者的发展。

（三） 新质生产力数智发展的安全困境

纵观人类发展史，工业革命推动人类进入风险社会，及至数智时代，社会风险又出现了新情形和新特征。数智时代安全风险主要包括数据风险、人工智能风险和组织风险。

数据风险主要涉及以下方面。首先是数据作为信息载体引发的风险。随着脑机接口等技术的发展，人类思想、人格权益及其财产权益可以转化为数据形态。在此过程中，可能会因为错误数据指令、数据污染、情感计算等行为，损害人格尊严与自由、数字财产等权益。其次是数据作为生产要素引发的风险。在实践中，数据要素在存储过程中，存在着保密性、完整性等问题。而数据要素化使用会影响数据负载的著作权、个人信息权益等数据在先权利，例如人工智能训练数据的合法性困境［17］（P78）。此外，数据要素在收集、流通过程中，可能会产生数据泄露、数据窃取、脱敏不达标等安全风险，甚至会影响国家安全。比如，国家安全部2024年披露有境外公司以开展智能驾驶研究为掩护，与国内公司合作采集地理原始信息，该行为存在暴露我国关键核心区域地理信息的风险。

人工智能在全面嵌入社会生产的过程中，将内蕴风险转变为以下两类社会风险。首先，就技术性风险而言，智能算法存在运行不公开、程序不透明、不断迭代、自我运行等特征，且受语料偏差、程序瑕疵或人为诱导等影响，在应用过程中可能会产生算法歧视、数据杀熟等不良后果。智能算法的自运行特征使得其运行后果与人的主观意志相分离，对责任主体、责任分担的确定提出了挑战。其次，人工智能规训类风险的产生，是因为其在对万物赋能的过程中，实现了从“道德物化”软性引导到“规则物化”命令式规制的跃迁。在与人类的交互过程中，人工智能能够通过构建数字监视、代理人类决策等方式，致使人类在数字生产过程中沦为原料和商品价值剩余，不断强化人的工具取向。

平台经营者具备市场活动参与者和数字生产的管理者双重身份，进而衍生出了双重组织风险。一是平台治理通道化风险。为优化数字生态，国家多通过设定平台主体责任，督促平台经营者积极开展平台内部治理。但是如果平台经营者承担过多治理职责，即可能会导致其为行政职能发挥的通道，影响平台创新发展，又可能因为“公权力—私权力—私权利”内部传导机制，影响用户的合法权益。二是数字私权力异化与滥用风险。平台经营者作为市场主体，在数字活动中具备多元身份，受制于自利本性，可能会将治理权力传导至平台内部市场，进而扰乱数字经济市场竞争机制和损害其他主体权益。

三、保障新质生产力数智发展的法治实现路径

《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》要求，健全相关规则和政策，加快形成同新质生产力更相适应的生产关系。而新质生产力适应型生产关系的形成需要由法律形塑。对此，亟须以新质生产力数智发展的内在特征为基础，以创新、共享和安全等方面的法律困境为导向，推动数智发展法治保障体系的迭代发展。

（一） 保障新质生产力数智创新发展的法治路径

新质生产力数智创新展现出了不同于传统技术创新的特殊性，具备快速迭代、全社会渗透和高智能性等特性，对传统法律规制模式、监管制度等都提出了新的要求。对此，法律系统需要引入反身法规制模式，优化人工智能规则，并统筹完善监管机制，以保障和激发新质生产力的数智创新。

1. 充分发挥反身法的法治效能

反身法理论是系统论法学的重要内容，是自我规制、自我监管等法治实践的法哲学基础。该理论认为法律实质理性具有局限性，直接控制手段应保持谦抑性，强调借助组织、程序、授权等间接规制手段规制其他社会子系统［18］（P1519）。该理论能够较好地应对创新等外部环境对法律系统的激扰，并尊重法律系统的独立性和自运行性，但也注重法律系统与其他社会子系统的沟通。

反身法理论的引入具有科学性和必要性。首先，反身法理论能够包容法教义学和法社会学。法教义学强调法律系统的自运行，主张法律是一种规范性的事物［19］（P215）。而法社会学是一个对实然问题进行经验描述的学科［20］（P30），主要从外部视角的经验研究来观察法律问题。两者在系统论法学中实现共存［21］（P80），推动社会环境与法律系统的沟通。其次，反身法理论能够较好地保障新质生产力数智发展。在实践层面，培育杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek的开发公司）等数智企业时，杭州所采取的“有事就服务，无事不打扰”的治理哲学，正是反身法理念在社会实践中的投射。同时，反身法理论适应新质生产力数智发展的自组织运作，契合数字私权力内蕴的市场属性，也能够避免直接干预造成的负面影响。再次，反身法规制理论通过组织、程序、协商架构等间接干预方式督导相关主体自我规制，可以引导、矫正数字私权力的滥用风险，满足其创新需求，保障新质生产力向善发展。

基于反身法理论，可以通过组织、程序、权能等手段建构数字经济的自我规制机制［22］（P618）。第一，应将公平、开放纳为平台组织化运作的目标。在新质生产力数智发展过程中，随着平台内部组织化，平台型企业的内部组织结构与平台运作结构发生了嵌合，需要引入外部成员参与企业治理和平台运作，科学建构独立的监管机制，以推动数字经济的良性发展。第二，应架构适应数智发展规制的程序规则，完善商谈机制。在强制性法律之外，法律系统应优化行业规定、专业标准、平台规则等制定程序，优化信息披露、算法透明、审批和备案机制，并通过动态监测等手段保障相关制度的落实。在商谈机制层面，法律体系需要重点关注数智运作的民主机制建设，优化不平等主体之间的告知机制，完善平台经营者等主体能够有效听取意见，并充分说明理由的协商架构。第三，将社会公共治理的权限向私主体让渡，夯实受限自我规制的合法性基础。在数智发展中，数字社会治理权限的让渡与“行政发包制”不同，其是取决于“用户让渡的权利和国家设定的法定义务”［23］（P54）。因此，用户基本权利保护应是数字领域法律分析的出发点，构成数字私权力、公权力运行正当性的基础来源，并基于此明确数字私权力的内涵和边界。

2. 保障新质生产力智能化创新的法律机制

在新质生产力数智发展视域下，人工智能制度的优化应重点消除人工智能的发展障碍，从资本制度、责任设定等层面，包容人工智能创新发展的不确定性，降低创新成本。

第一，优化不适应人工智能发展的规范内容。现阶段，人工智能发展的主要制度阻碍是训练阶段数据使用合法性问题。人工智能训练数据的获取应摆脱契约授权的规范模式，在对训练场景、数据获取对象、数据获取方式和数据使用目的等进行限制的前提下，建构训练数据获取的许可豁免规则，并通过设置知情权、拒绝权、删除权、算法解释权等权利，借助多次分配机制实现不同主体间的利益配置，以保障不同主体之间的利益平衡［24］（P89）。此外，国家机关应积极在保障隐私、个人信息权益和国家安全的基础上，增加高质量公共数据的供给，以满足人工智能创新发展的需要。

第二，完善促进人工智能发展的资本制度。人工智能的创新发展，离不开大量资金的持续支持，但是人工智能创新具有不确定性和长周期性，需要坚持长期主义的发展战略，而这难以满足资金投资快速增值的需求。为建立人工智能发展适应型资本制度，需要优化现有资本制度中的容错机制。对此，为推动人工智能的持续创新迭代，需要构建长效激励制度，培育“耐心资本”，推动市场资本与国家资本有效结合，通过适应性监管机制建设，形成坚持长期主义的资本制度体系。

第三，完善人工智能侵权的责任体系。随着人工智能的发展，数字技术对社会的干预与影响越来越大，“避风港原则”正在被突破，平台主体责任、安全保障义务被不断强调。为避免矫枉过正阻碍人工智能的创新发展，人工智能侵权风险规制应遵循风险预防成本原则，仅当风险预防成本小于损害后果时，开发运行者方应承担侵权责任。在责任承担时，应准用多元归责原则［25］（P328），通过将人工智能技术划分为高风险、中风险和低风险三个风险等级，分别采用无过错责任、过错推定责任、过错责任。

3. 完善数智创新的监管体制

新质生产力数智创新具有跨行业、跨领域、跨部门等特征，使得传统的单一部门监管体制面临诸多困境，引发监管套利和监管真空等问题。因此，应当加强不同监管部门之间的统筹协调，完善监管体制，实现对数字经济活动的有效监管。

第一，明确不同监管部门的协调分工，以确保对新质生产力数智发展的监督管理科学、高效。各主管部门应以其主管的数字活动为基础，充分发挥法律法规赋予的专门职能，细化和厘清各自的监管职责，既对本行业领域内数字活动进行日常监督，又要针对新兴业务和技术创新采取动态监管。各部门应通过明确本部门职责范围内数字监管事项清单，明确界定监管边界，避免监管职能重叠或真空，减少跨部门间的协调摩擦，强化责任落实，提高监管效率，确保风险能够被及时识别和处置［26］（P89）。

第二，加强不同监管部门的统筹合作，以提升新质生产力数智发展治理监管的整体效能。在对数智发展进行监管时，国家互联网信息办公室宜作为统筹协调机构，发挥在数字信息安全和数据治理方面的核心作用，保障其他相关监管部门在各自职责范围内依法履行监管义务。同时，强化监管部门间的信息共享和协同配合机制，实现资源的优化配置和监管能力的整体提升，建立长期稳定的合作监管机制，确保各部门能够在政策制定、风险评估、执法检查等方面紧密配合，避免信息孤岛和监管盲区。此外，为顺应数智化治理需求，应搭建统一的数据监管信息共享平台，实现跨部门的数据互通和信息共享，增强监管的透明度和及时性，提升监管决策的科学性和精准性。

第三，以后设监管模式提升监管能效。首先，以后设监管促进市场主体的自律治理，通过依托反身法理论中的认知与现实的双向反馈机制，推动企业建立开放性的自我监管体系，满足不同市场主体数智创新的差异化监管需求。其次，以后设监管应对数智创新的复杂性，提高政府监管质效，充分发挥市场主体的自我监管和自律治理效果。政府非必要不介入具体的监管事项，而是主要监管市场主体自我规制的实施状况。再次，以后设监管机制将被监管对象作为治理监管的参与主体，从而将风险外部效应内部化［27］（P86）。这可以推动被监管对象将创新的风险成本内化，减少市场主体因自身风险而导致的市场负外部性，降低公共资源的消耗，更有利于推动形成良性的数字经济发展秩序。

（二） 保障新质生产力数智共享发展的法治路径

新质生产力的共享型数智发展，既包括数智要素生产效能的社会共享，又包括数智发展红利的社会共享，旨在解决发展过程中数据垄断、平台封禁、算力供需失衡等问题。在数智发展过程中，共享型发展的法治建设重点是实现数据制度的共享共用、算力互联互通和平台开放，以提升各要素的协同效能。

1. 建立共享型数据制度

新质生产力数智发展离不开高质量数据的汇集。这就需要强化数据共享机制，减少数据的流通成本，弱化数据的排他性，并落实“效率、正义、平等”等新发展理念的内在要求。

第一，数据共享共用机制的建构。数据具有非竞争性、规模效应等特征，坚持共享共用、释放价值红利应是数据财产权的建构目标。但是从《中共中央  国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《数据领域常用名词解释》等内容看，目前数据财产权的设置并不能有效推动数据共享的实现，也难以实现不同主体间的利益均衡。对此，数据财产权建构的重心应从关注类物权的支配性，转向重视数据收益归属、数据共享，肯认数据来源者收益请求权，赋予数据处理者占有、使用、收益等权益，并在保障数据质量和安全的基础上，提升数据采集能力，增加公共数据供给。立法部门应当基于分配正义的价值目的，构建数据交易强制缔约制度［28］（P183-185），以落实数据控制者的数据开放义务。在价格设置上，可以借鉴专利等强制许可制度中的价格确定机制，应先由双方协商，协商不成可由国家或地方数据局进行价格裁决。此外，应细化数据反不正当竞争、反垄断制度，限制数据红利的独享与绝对的排他性使用，避免数据孤岛和数据寡头现象的出现。

第二，数据来源者收益共享机制的建构。数据处理者在数字空间内收集、处理数据，需要付出诸多人力物力，应予以尊重并合比例地配置相应利益。但是在数字空间中，网络用户是数据的主要来源，对数据生产投入了相应劳动，作出了贡献［29］（P116）。基于此，数据处理者的数据收益应与数据来源者分享，借助区块链技术或用户信息收益账户进行相应尝试。因为法律制度的生成，是社会生活、经济、文化、政治等现象相互结合、紧密互动与协同共振过程中的理性产物，是利益平衡的结果［30］（P74）。基于此，如果数据来源者众多以及信息价值评估困难，导致利益配置成本过高，违背制度设立与运行的经济性，则可以探索以社会责任、公益基金账户、分配机制等形式，推动数据处理者将获取的超过劳动比例收益的份额回馈于社会或数据来源者。

2. 构建互联互通的算力制度

算力作为新质生产力的组成部分，已经成为数字社会重要的生产资料。在此背景下建立健全算力财产权制度，提升算力的市场流转效率，保障算力所有者的利益获取，已经成为现代法治的重要使命。

第一，建构算力财产权体系，激励算力生产与交易。在实践中，算力可以借助软件和网络的共同作用，通过算力资源与区块链的嵌合等方式，对算力的归属和流转进行控制，明确权利边界［31］（P254）。算力确权应以算力生产效能的充分释放为目标，建构与算力整合、算力调度和算力交易等环节相适应的持有权、使用权、经营权分置的财产权体系。算力持有权是权利人自持或委托他人持有的权利，既可以防范他人侵犯，又可以通过委托获取收益和整合算力。算力使用权可以定位为权利人对算力进行加工、使用的权利。依托该权利，算力可以用于生产，也可以通过与区块链等技术结合成为商品。基于此，算力经营权可以定位为通过许可、转让、出资等形式对外提供算力的权利。

第二，优化算力互联互通制度。首先，实现算力资源统筹布局，需要推动算力基础设施有序建设，构建通用、智能和超级算力协同发展的供给体系，不断优化算力的地域布局，加强算力等数智发展要素的集约化建设。其次，明确算力技术标准的互操作制度，以市场需求和业务需要为基础，建设算力设施、IT设备、智能运营等方面的共性标准，以标准引领和推动算力产业发展，并加快建设算力计量、感知、调度、互通、交易等方面标准，以推动算网融合的产业化发展。再次，建设算力交易中心，完善算力市场化交易制度，增加普惠算力的供给，消除算力全局统筹和市场流通中的阻碍［32］（P53-54），并推进算力、算法、数据一体化应用的发展水平。

3. 完善平台开放的法律机制

平台具备自组织属性［33］（P190），能够产生强大的社会影响力。平台封禁等行为会对数字经济的竞争秩序造成影响，不仅不利于中小企业发展，还会对用户自由选择权、公平交易权造成影响，应成为数字法治完善的重点。第一，规范平台内、外部竞争秩序。平台内部竞争失序属于平台组织化和内部权力结构化的产物，从市场竞争失灵转化为数字私权力滥用。对此，我们应当借助数字私权力相关理论，架构平台竞争秩序以及分析平台内不正当竞争的违法性［34］（P33），科学设定平台的开放义务，让符合条件的商家享有均等的竞争机会和交易机会。基于此，平台经营者不能通过技术手段，有选择地禁止其他主体进入平台，不应在终端预装不可删除的、非必要的程序，应通过数据互通、规则互认、技术互操等制度建构，推动平台互联互通，建构数字经济的良好竞争环境。第二，明确中小型平台的有限豁免机制。对中小型平台而言，其在市场中处于弱势地位，难以直接与超级平台、大型平台竞争。中小型平台经营者为了平台生存、优化平台生态，可以采取一定程度的封闭措施。此外，平台经营者应首先对平台整体利益负责，也有利于增强平台的用户黏性，推动平台的自我成长。而如果采取开放模式则会导致大型平台经营者的业务侵入，可能会动摇中小型平台存立之根本。由此，为了保障平台的生存和发展，中小型平台经营者可以采取非中立行为，在一定程度上维持平台自身网络生态的封闭性。

（三） 保障新质生产力数智安全发展的法治路径

在数智时代，新质生产力发展离不开高水平安全的保障。对此，需要借助法律手段和监管制度回应人工智能风险、数字私权力滥用风险等风险。

1. 优化人工智能风险的法律规制体系

实践中，在“人—机”关系中，人工智能与人类的主客体关系正在逐渐倒置。为更好地应对“人—机”交互中人类被支配风险，法律系统既要为人类赋权，又要在法治轨道上推进人工智能价值对齐。首先，强化人机交互中的用户知情权、选择权和决定权。人工智能在现有阶段，虽然难以享有法定权利和承担法律后果，不应将之视为法律主体。但是在人机交互过程中，人工智能仍能成为人类的交互对象，并产生指令性影响，影响人类意志的形成，并在不考虑人之意志的情形下影响其实体权益。对此，法律应通过制度工具提升人类在人机交互中的主体性，充分保护人的合法权益，通过算法透明、算法备案等规定督促人工智能合理运作，通过算法拒绝权、用户选择权、申诉机制等制度设计，克服数据内蕴风险和人工智能技术风险，不断强化人类自力救济的能力。其次，在法律层面推动人工智能的价值对齐。在法律视域内，人工智能价值对齐就是将人工智能视为与人类进行交互的“主体”，借鉴“人—人”的交互规范，架构“人—机”的交互规则，并借助技术等手段予以落实。在此过程中，我们需要将作为基础性法律的民法基本原则、人格权规范等作为价值对齐的标准，将法律所确认的人文精神嵌入人工智能的行为规范，并在分类分级的基础上，明确场景化价值共识，完善伦理风险评估、审计与应对机制，借助责任豁免与公共数据供给机制，激励价值对齐［35］（P75）。

2. 优化数字私权力的法律规制

在数字空间，如果放任数字私权力，则可能会产生算法歧视、自我优待等诸多负面效应，如果过度干预则不利于平台的自主经营和发展创新。这就需要在兼顾安全与发展的基础上，优化数字私权力的法治规范体系。第一，完善平台主体责任。随着平台的组织化，平台经营者成为平台内生产生活的组织者，平台运行规则的制定者。基于此，平台经营者应承担保证用户资质、产品和服务质量合规、确保数据安全及信息内容传播的合法性、内部资源配置公平、保障用户权利行使的技术保障等主体责任。但是，平台经营者作为市场主体，需要追求创新、效率和营利，无法不计金钱、时间等成本地开展平台治理。故在设置平台主体责任时，需要关注平台的市场属性和技术可能性。第二，优化数字私权力的规制体系。基于数字私权力的法律属性及其运行特性，对其进行规制可有限借鉴公权力的规制模式。基于此，法律有必要对数字私权力行为进行全周期干预，在事前、事中与事后进行综合规制。因为平台经营者作为市场主体，应充分考量经营效率、成本等因素。由此，在规制数字私权力时，应对比例原则、中立原则和程序正当原则等进行调适，通过行政处罚、侵权责任等制度督促数字私权力运行的公正性。例如，数字语境下的比例原则不完全等同于行政法领域的内涵，维护公共利益、第三人利益和谋求自我利益都可能是正当目的。又比如，竞价排名可以用以营利，但是如果过度，则构成自我优待等不法行为。

3. 建立数智安全发展的包容审慎监管机制

包容审慎监管追求在不遏制技术进步和市场活力的前提下，通过动态监管机制识别潜在风险，逐步从以下几个方面建立规则体系。第一，建立相关安全观视域下的包容审慎监管机制。包容审慎监管作为一种适应新兴产业特别是数字经济发展的监管理念，强调以相对安全观取代传统的绝对安全观，从而在有效防控风险的基础上，为产业发展和技术创新预留足够空间。包容审慎监管承认风险的客观存在，追求科学管理风险而非彻底消除风险［36］（P9）。该监管模式建立应引入风险衡量机制，明确风险的可接受范围，并推动控制成本在各方之间公平分配，并通过持续、动态的风险识别和风险管理机制，将潜在风险控制于社会可承受范围。第二，完善有原则、有底线的包容审慎监管机制。对于风险较小、处于探索阶段的数字经济活动给予一定的容忍和试错空间，以激发市场活力和实现技术突破，但对可能引发系统性风险、扰乱市场秩序或侵犯公共利益的行为，则坚持严格监管。尤其是在涉及数据安全、金融稳定、平台垄断、算法歧视等领域，应运用分类分级、动态调整的监管工具，对高风险活动实施重点监测和及时干预，确保监管效能与产业发展同步提升。该理念通过在包容与审慎之间寻求动态平衡，既体现出监管的灵活性和前瞻性，也有助于构建规范、有序且可持续的数字经济发展生态。

数智发展转化为新质生产力发展，不是数据、算法、算力、平台等要素的简单堆积，而是按照发展新标准进行的系统性协作，并产生了一系列法律供给新需求。在法治轨道上，数智创新发展需要贯彻反身法理念，完善不同主体间的商谈架构，开展后设监管，实现数智发展的敏捷治理，并通过耐心资本支持，推动颠覆性创新的持续出现。数智共享发展需要优化要素生产的激励机制，打通各要素市场流通的阻点，改善各要素供需错配的现象。高水平安全发展需要将人工智能技术纳入规制系统，优化“人—机”间的交互伦理，在尊重市场规律的前提下强化平台主体责任，强化用户赋权以矫正数字空间赋权失衡。由上可见，新质生产力数智发展的数字化、技术性、快速迭代、自组织性等特征，不断冲击着以稳定性、滞后性、命令性等为特征的传统法律体系。对此，在数字场景下，法律系统亟须基于时代发展特性，将传统法律体系升阶为新型规范模式。

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