AGI与ASI安全治理机制：超级智能滥用风险的刑事预防路径
ASI/AGI 滥用风险的刑事预防，核心判断就一句：刑事预防的重心必须从"事后惩罚"前移到"事前风险管控"，构建"行政前置、刑法兜底"的分层治理模式——将算法备案、安全评估设为强制性前置合规义务，仅对严重违规、造成重大法益侵害的行为启动刑事追责 。这道门，ASI 推不开——在可预见的短期内，AI 尚不具备独立刑事责任主体资格 ，刑事预防的矛头必须穿透到掌握 ASI 的人类主体身上，通过"技术治理 + 伦理治理 + 行政义务 + 刑事兜底"的四层递进，把滥用风险消灭在萌芽状态。
一、总体路径："行政前置、刑法兜底"的分层治理
陈伟、陈京春在 2026 年 7 月江苏检察网刊发的共识性论述，确立了 ASI 刑事预防的总体框架 ：
陈京春："当前人工智能及智能体的安全治理，更多应依赖技术治理和伦理治理，这更符合敏捷治理要求，也有利于处理好发展与安全的关系，因此刑法回应应保持克制。"
陈伟："刑法体系需从两个层面作出应对：一是完善前置化风险治理与全链条监管体系，强化对人工智能技术应用、模型运营、技术黑灰产的合规管控，实现事前预防、事中规制、事后追责的全流程治理；二是推动刑法基础理论与教义规则的适应性革新。"
"行政前置、刑法兜底"的具体含义：
- 强制性前置合规义务：将算法备案、安全评估设为 ASI 提供者的强制性前置合规义务
- 刑事追责的触发条件：仅对严重违规、造成重大法益侵害的行为启动刑事追责
- 平衡技术发展与安全保障：避免刑法过早、过度介入抑制技术创新
💡 这一模式的精妙之处：把欧盟 AI 法案的行政义务体系转化为我国刑法的注意义务来源，实现行政合规前置与刑事追责的无缝衔接。正如皮勇指出："刑法作为二次调整法，应保持审慎" 。
二、第一层：技术治理——把法律义务嵌入代码架构
这是 ASI 刑事预防最前沿、也最有效的防线。2026 年《计算机科学》期刊文章明确提出："通过技术性规制将法律义务嵌入代码架构" 。
1. 代码即义务：把合规要求"编译"进 ASI
- 训练数据合规：数据治理与偏差处理（对标欧盟 AI 法案 Art. 10），确保训练数据来源合法、代表性充分、偏差可控
- 模型价值对齐：通过对齐模型价值倾向从源头干预不法内容产出（最高检明确这是开发者的作为可能性）
- "人在回路"强制节点：在 ASI 批量生成涉及人脸/声音克隆、金融决策、内容发布的场景前，强制设置人工确认节点（对标欧盟 AI 法案 Art. 14 人工监督义务）
- 异常熔断机制：对价格异常、批量注册、自动换 IP、绕风控等高危模式实时预警与自动切断
- 不可篡改的日志留存：自动记录系统激活、输入数据、决策过程（对标欧盟 AI 法案 Art. 12，保留期多数系统 ≥6 个月，执法/移民系统 ≥3 年）
2. 深度伪造场景的专门技术预防
公安部 2026 年 7 月国新办发布会明确的多项技术预防措施 ：
- 国家反诈中心 App 布建 AI 内容鉴定功能：公众可上传可疑视频、语音、图片，一键检测是否存在 AI 生成痕迹
- 《人工智能生成合成内容标识办法》：联合网信办、工信部、国家广电总局发布，规范内容标识，向公众提示 AI 合成内容
- "用 AI 识别 AI"的安全防线：研发深度伪造识别技术，降低虚假内容传播速度和影响范围
- 2026 年上半年共开展人工智能应用服务监督检查 600 余次，对相关服务提供者进行警告、责令整改、关停等行政执法 30 余次
3. 高风险 ASI 系统的技术义务（对标欧盟 AI 法案）
欧盟 AI 法案 Art. 9-15 为高风险 AI 系统提供者设定义务，2026 年 8 月 2 日起对大多数高风险系统强制实施 ：
义务条款 | 具体内容 | 刑事预防意义 |
|---|
Art. 9 风险管理体系 | 全生命周期持续性、迭代性风险管理 | 源头控制 ASI 自主行为的法益侵害风险 | Art. 10 数据治理 | 训练、验证、测试数据须满足质量准则 | 阻断"数据投毒"与偏差放大 | Art. 12 记录保存与日志 | 自动日志能力，保留期 ≥6 个月 | 为刑事追责提供不可篡改的证据链 | Art. 14 人工监督 | 设计上确保有效人工监督，含覆盖、中断、弃用系统输出的技术措施 | 建立"人在回路"的强制节点 | Art. 15 准确性、鲁棒性与网络安全 | 全生命周期适当准确性，抵御对抗性攻击 | 防止 ASI 被恶意利用或自主"越狱" |
4. 具有系统性风险 GPAI 模型的特殊义务
欧盟 AI 法案 Art. 55 对具有系统性风险的通用 AI 模型提供者设定义务，2025 年 8 月已生效 ：
- 进行并记录对抗性模型测试，以识别和缓解系统性风险
- 跟踪、记录并无不当延误地向 AI 办公室报告严重事件
- 确保模型与物理基础设施的适当网络安全保护水平
- 欧盟委员会明确：严重网络安全漏洞、模型参数（自我）外泄、网络攻击均属于须报告的"严重事件"
三、第二层：伦理治理与行政监管——刑事追责的前置屏障
1. 行政监管的"前置化"
公安部 2026 年国新办发布会披露的行政执法数据，展示了行政前置的实际运作 ：
- 2026 年上半年共侦办利用人工智能工具生成网络谣言案件 170 余起，依法查处 190 余人
- 开展人工智能应用服务监督检查 600 余次
- 对相关服务提供者进行警告、责令整改、关停等行政执法 30 余次
- 推进《网络犯罪防治法》立法进程
- 研究构建人工智能安全审查制度
⚠️ 关键机制："经监管部门责令改正而拒不改正"是刑事追责的程序性门槛。这意味着行政监管是刑事追责的"前置过滤器"——绝大多数违规行为在行政层面被处置，只有拒不改正且造成重大法益侵害的，才进入刑事追责视野。皮勇明确指出：违反人工智能安全管理义务罪的刑事可罚性，必须满足"经监管部门责令改正而拒不改正"等前置条件，否则只承担行政法律责任 。
2. "违反人工智能安全管理义务罪"的立法前瞻
皮勇在《中国检察官》2026 年第 4 期提出的最系统方案 ：
义务范围：
- 高风险 AI 系统、信息服务类、情绪识别和生物识别分类 AI 系统的提供者：承担监控与降低安全风险、数据治理、算法治理、保持透明度、确保系统适合人工监督、确保系统的准确性和稳健性及网络安全的义务
- 以上系统的部署者：承担保持透明度、遵守使用说明、安排适合人员监督、监控和降低风险的义务
犯罪主体的限定：
成立该罪主体应当满足两个条件：一是承担人工智能安全管理刑法义务；二是其刑法义务的履行在客观上能够实质性、显著降低安全风险或者阻止风险实现，且因其义务违反导致风险的升高或实现，严重威胁人工智能安全及其他关联法益。否则，其义务违反行为就不满足刑事可罚性，只承担行政法律责任。
犯罪主体应限于：高风险人工智能系统及其他能够造成严重危害的人工智能系统的提供者和部署者。
这一方案的精妙之处：把欧盟 AI 法案的行政义务体系，转化为我国刑法的注意义务来源，实现行政合规前置与刑事追责的无缝衔接。
四、第三层：刑法解释论的适应性革新
陈伟指出："即便人工智能尚不具备独立刑事责任主体资格，也必须正视其对犯罪行为、因果关系、归责认定的异化影响，结合人工智能的技术属性与犯罪特征，更新传统归责逻辑与裁判标准" 。
1. 传统罪名的扩张解释（解释论路径）
2025 年 7 月两高一部《意见》已明确将"利用'深度合成'等人工智能技术实施犯罪"列为依法从严惩处的八种情形之一 。具体涵摄：
- 第 285、286 条的实质解释：李源粒解释——模型训练数据和模型记忆数据属于"与技术安全实质相关"的网络数据；模型内部特征数据评价为"计算机信息系统功能"；非法控制计算机信息系统罪包含窃取型犯罪，破坏计算机信息系统罪是其结果加重犯
- 第 266 条诈骗罪的扩张：最高法刑三庭庭长汪斌明确，AI 深度伪造属于"虚构事实、隐瞒真相"的具体情形
- 第 287 条之二帮信罪的扩张：利用"深度合成"等人工智能技术实施帮助信息网络犯罪活动的，依法从严惩处
- 第 253 条之一侵犯公民个人信息罪的扩张：在司法解释中明确把"人脸信息、声音特征、生物识别信息"列为敏感个人信息
2. 司法解释的规则创新
贵州法治网文章建议 ：
- "明知"推定情形的司法解释：明确收到相关投诉后未采取措施、提供专门用于生成违法内容的功能、收取明显不合理的费用、规避监管措施等情形
- 不同主体的注意义务区分：开发者、提供者、部署者、使用者分别承担差异化注意义务
- "推定因果关系 + 举证责任倒置"：针对算法黑箱的治理难题，建立特殊认定规则
3. 有限立法论：填补"规范真空"
《计算机科学》2026 年文章建议通过增设新罪名弥补规范真空 ：
- 非法利用算法操纵罪
- 深度伪造信息滥用罪
- 非法分析数据罪、操纵数据罪（刘宪权、余越洋方案）
- 侵犯公民隐私权罪（刘宪权方案）
立法路径上采取"解释论与立法论并重"的完善思路：对传统罪名进行有限度的扩张解释，以覆盖虚拟财产、系统受骗等新型行为样态；通过增设全新罪名弥补由技术自主性引发的规范真空 。
五、第四层：刑事追责的"全链条"打击
最高法刑三庭庭长汪斌 2026 年 3 月明确阐述了全链条打击的刑事追责路径 ：
1. 严惩关键主体
对组织研发 AI 诈骗技术和工具、策划实施诈骗的组织者、领导者，以及累犯、惯犯，坚持依法从严惩处。
2. 追责诈骗共同犯罪
对明知他人利用 AI 技术实施诈骗，仍提供技术支持、协同配合的人员，构成共同犯罪的，以诈骗罪定罪处罚。
3. 斩断关联犯罪链条
对于研发售卖 AI 换脸拟声工具、出售公民个人信息及转移洗白赃款等涉电诈关联犯罪，严格依法惩处，坚决铲除犯罪土壤，斩断为电诈犯罪"输血供粮"和提供"技术助攻"的帮助链条。
4. 宽严相济的政策导向
两高一部《意见》明确：对于组织性、职业性和跨境协同实施的帮信行为依法从严；对于未成年人、在校学生，以及处于犯罪链条末端、情节较轻的人员依法从宽处理 。
六、典型场景的刑事预防机制
场景一：深度伪造诈骗的预防
最高法汪斌建议从技术研发备案、强制嵌入水印标识等全链条、多层面防范 。公安部已采取的具体措施：
- 国家反诈中心 App 的 AI 内容鉴定功能
- 《人工智能生成合成内容标识办法》规范内容标识
- 2026 年上半年侦办 AI 生成网络谣言案件 170 余起，查处 190 余人
- 开展人工智能应用服务监督检查 600 余次
场景二：ASI 数据窃取的预防
- 数据分类分级保护：依据 GB/T 43697-2024《数据安全技术 数据分类分级规则》
- 训练数据溯源审计：建立数据来源台账
- 数据出境安全评估：重要数据出境须依法申报
- 模型权重保护：按"计算机信息系统"标准保护
场景三：ASI 网络攻击的预防
- "人在回路"强制节点：ASI 自主发起对外连接、漏洞利用、payload 生成前须人工确认
- 异常调用实时监测与熔断
- KYM（Know Your Model）机制：对 API 调用方实名认证与用途审查
- "越狱"检测与处置机制：一旦使用者绕开安全机制，立即切断服务并保留证据
场景四：ASI 算力滥用的预防
- 取得 IDC/ISP 许可证等电信业务经营许可
- 落实等保三级备案与测评
- 异常调用监测：对价格异常、虚拟货币结算、批量注册等高危模式实时预警
- "专门性 ASI 算力服务"白名单制
七、跨国对标：欧盟 AI 法案的刑事预防启示
欧盟 AI 法案虽未直接创设刑事责任（成员国依本国刑法追究），但其行政义务体系为刑事预防提供了"前置屏障"：
提供者义务（Art. 9-17）：
- 全生命周期风险管理体系
- 数据治理与偏差处理
- 技术文档
- 自动日志能力（Art. 12）
- 透明度与使用说明
- 人工监督（Art. 14）
- 准确性、鲁棒性与网络安全（Art. 15）
- 质量管理体系（Art. 17）
部署者义务（Art. 29）：
- 按使用说明使用系统
- 指派合格人员实施人类监督
- 确保输入数据的相关性和代表性
- 监控系统运行并报告严重事件
- 保留系统自动生成的日志
- 在工作场所或影响个人的决策场景履行透明度义务
禁止性使用的独立责任（Art. 5）：
- 部署者将系统用于禁止性目的——即使系统并非为此目的设计或营销——部署者独立承担责任
GPAI 模型提供者的事件报告义务（Art. 55）：
- 严重网络安全漏洞、模型参数外泄、网络攻击均须无不当延误地报告
💡 欧盟路径对中国的启示：提供者与部署者义务的清晰分割，事实上划定了刑事归责的"注意义务边界"——提供者未履行 Art. 9-15 义务的，可能在刑责中承担源头责任；部署者未履行人类监督、日志保留、事件报告的，承担下游责任。
八、ASI 企业刑事预防合规框架
💡 给 ASI 企业的优先级清单：
第一优先（立即执行）：
- 落实"算法备案 + 安全评估"的强制性前置合规义务——这是"行政前置、刑法兜底"模式下的"免罪金牌"
- 建立 ASI 决策日志全链路留存（prompt → 推理 → 生成 → 分发），满足欧盟 AI 法案 Art. 12 的 ≥6 个月保留要求
- 在 ASI 产品中强制嵌入"人在回路"节点：批量生成涉及人脸/声音克隆、金融决策、内容发布的场景前须人工确认
- 建立异常调用实时监测与熔断机制：对价格异常、虚拟货币结算、批量注册、自动换 IP、绕风控等高危模式实时预警
- 在 ToS 中明确禁止用于违法犯罪，建立 KYM 实名认证与用途审查
- 落实《人工智能生成合成内容标识办法》的水印与披露要求
第二优先（2026 年内）：
- 对接欧盟 AI 法案 Art. 9-15 提供者义务，2026 年 8 月 2 日起高风险系统强制实施
- 建立"违反人工智能安全管理义务罪"的前瞻防御（假设该罪出台）：按"经责令改正而拒不改正"的逻辑建立监管沟通与整改响应机制
- 建立"分级责任"内部治理：大型平台承担更重审核义务，工具类服务承担实名+用途声明+异常上报
- 接举报后立即处置：这是阻断"明知"推定的唯一有效手段，也是行政前置义务的法定要求
- 对接《网络犯罪防治法》（立法进程中）与人工智能安全审查制度
第三优先（2027 前）：
- 参与 WAICO 框架下的 ASI 刑事司法协作
- 建立跨国"监管互认"合规中台，对接欧盟 AI 法案、美国场景化立法、中国算法备案三套体系
- 探索"有效合规计划作为刑事责任阻却或减轻事由"的合规不起诉路径
- 关注"违反人工智能安全管理义务罪""非法利用算法操纵罪""深度伪造信息滥用罪"的立法动向，提前布局合规缺口
简短的结论
ASI 时代滥用风险的刑事预防，本质不是"刑法要不要管"的问题，而是"如何在行政前置与刑法兜底之间建立分层治理"的问题：我国刑事预防的路径已经清晰——2026 年 7 月陈伟、陈京春在江苏检察网刊发的共识性论述确立了"行政前置、刑法兜底"的分层治理模式：将算法备案、安全评估设为强制性前置合规义务，仅对严重违规、造成重大法益侵害的行为启动刑事追责，以平衡技术发展与安全保障 。这道门，ASI 推不开——在可预见的短期内，AI 尚不具备独立刑事责任主体资格 ，刑事预防的矛头必须穿透到掌握 ASI 的人类主体身上。
四层递进的刑事预防体系已经成型：
- 技术治理层：把法律义务嵌入代码架构——训练数据合规、模型价值对齐、"人在回路"强制节点、异常熔断、不可篡改日志（对标欧盟 AI 法案 Art. 9-15）
- 行政监管层：算法备案、安全评估作为强制性前置合规义务；"经责令改正而拒不改正"作为刑事追责的程序性门槛；2026 年上半年公安部已开展 AI 应用服务监督检查 600 余次、行政执法 30 余次
- 刑法解释论层：2025 年两高一部《意见》将"利用'深度合成'等人工智能技术实施犯罪"列为依法从严惩处的八种情形之一 ；传统罪名通过扩张解释涵摄 ASI 滥用行为
- 刑事追责层：全链条打击——严惩关键主体、追责共同犯罪、斩断关联犯罪链条
有限立法论填补"规范真空"：皮勇提出增设"违反人工智能安全管理义务罪"，将欧盟 AI 法案的提供者/部署者义务转化为刑法注意义务来源，且明确刑事可罚性仅限于高风险 ASI 系统的提供者和部署者，且其义务违反须能实质性升高风险 。《计算机科学》2026 年文章建议增设"非法利用算法操纵罪""深度伪造信息滥用罪"等新罪名 。
⚠️ 必须正视的五点：
- 刑法应保持审慎克制——陈京春明确指出，AI 安全治理更多应依赖技术治理和伦理治理，刑法回应应保持克制
- "行政前置"是刑事追责的程序性门槛——"经监管部门责令改正而拒不改正"是触发刑事追责的必要条件，而非所有违规都直接入刑
- "违反人工智能安全管理义务罪"是最可能率先出台的新罪名——皮勇方案将欧盟 AI 法案义务体系转化为刑法注意义务，且主体限于高风险 ASI 系统的提供者和部署者
- 提供者与部署者义务分流——欧盟 AI 法案 Art. 9-15 与 Art. 29 的义务分割，为我国刑事归责的"注意义务边界"提供了跨国对标
- 全链条打击已成常态——最高法明确：研发售卖 AI 换脸拟声工具、出售公民个人信息及转移洗白赃款等关联犯罪，严格依法惩处
ASI 企业刑事预防合规的路标已经清晰：以"行政前置、刑法兜底"为总体框架 、以算法备案与安全评估为强制性前置合规义务 、以 2025 两高一部《意见》"依法从严惩处"为政策指引 、以"违反人工智能安全管理义务罪"为最可能率先出台的新罪名支点 、以欧盟 AI 法案 Art. 9-15/29/55 为跨国对标 、以"技术义务代码化 + 行政监管前置化 + 刑法解释适应性革新 + 全链条刑事追责"为四层递进机制 。在这六块基石之上，超级智能企业能够在 ASI 时代建立"技术治理 × 行政合规 × 刑法兜底 × 全链条追责"的刑事预防体系——但这不是因为 ASI "够自觉"，而是因为掌握 ASI 的人类主体，在《刑法》与"行政前置、刑法兜底"分层治理模式的双重约束下，通过"原因力分配"的复合机制，兑现"智能即工具、滥用即人类责任、预防与惩治共担"这一超级智能时代刑事预防的实质承诺。
ASI 可以改变犯罪的实施方式与危害规模，但不能改变"刑罚只能作用于人类主体"的刑法底线；AI 可以自主决策、自主行动、自主造成危害，但刑事预防的矛头必须穿透到掌握 ASI 的人类主体，并按其对危害结果的原因力大小精确划分。在"智能爆炸"与"刑法秩序"之间，人类主体必须牢牢握住"前端风险预防"与"原因力分配"的最终控制权——这，就是超级智能时代 AGI/ASI 安全治理机制与滥用风险刑事预防的真正出口。 | 
