亚洲以不同方式监管人工智能：中国、日本、韩国和新加坡

并不存在统一的“亚洲人工智能法”。中国、日本、韩国和新加坡选择不同的工具，而类似的词汇——安全、信任、创新——并不意味着相同的义务。插图中的四扇门很好地体现了我们的论点：选择市场会导致不同的法律体系，而非统一的区域认证。 核查状态：2026年10月11日 。这是对四个案例的概述，而非对亚洲的全面分析或个人法律建议。下方的社会案例是假设性的。 中国：生成式人工智能公共服务与提供者责任 中国的《生成式人工智能服务管理暂行办法》自2023年8月15日起施行。其范围涵盖在中华人民共和国境内向公众提供此类服务；不应将其等同于任何内部研究实验。这些规定涉及内容符合法律、个人数据保护、训练数据来源以及反歧视等问题。它们还包括符合国家规定的价值观的要求。 由CAC发布的法规文本 。 从社会角度来看，必须将防范伤害与对可接受言论的控制区分开来。系统可以限制危险指令，但关于谁来划定内容边界的问题仍是一个独立问题。因此，我们的评估并非简单的“安全或自由”的选择。理解拒绝原因以及服务的运行规则也同样重要。 日本：技术发展与风险应对 旨在支持人工智能技术的研发与应用的日本《AI Act》已于 2025 年 6 月 4 日公布并部分实施；包含战略性 AI 中心相关规定的全面实施则从 2025 年 9 月 1 日开始。官方描述将促进创新与应对风险相结合。它并非欧盟基于风险等级的分类法的简单复制。 日本内阁府信息 。 我们从中得出的结论并非用户处于无保护状态，也不是企业可以做任何事情。AI 法案的不同性质并不意味着其他法规不存在。例如，引入助手的假设性学校仍应向学生明确其角色、数据使用规则以及在答案错误时如何联系教师。 韩国：基础法与实施阶段 韩国《人工智能基本法》及其执行条例于 2026 年 1 月 22 日起生效。科学技术信息通信部（MSIT）指出，其旨在支持产业发展并建立对 AI 的信任；同时也宣布了至少一年的过渡期。不应将法律生效与立即实施所有制裁混为一谈。 MSIT 关于开始实施的公告 。 透明度指南解释了第31条，包括对AI生成内容的标注。 وزارت（Ministry）指出，在过渡期内将推迟针对该部分的监管行动和处罚。 MSIT 透明度指南 。 对于用户而言，关键在于AI信息是出现在交互之前，还是仅出现在难以获取的条款中。对于机构而言，重要的是在产生争议之前准备好相关程序。这是我们的组织建议，而非断言每个案例都有相同的法律定性。 新加坡：管理与测试的实践框架 新加坡正在开发 Model AI Governance Framework 以及 AI Verify 工具。IMDA 将 AI Verify 描述为自愿性的框架和用于技术测试及流程检查的一系列工具。Project Moonshot 包括对模型鲁棒性、事实准确性、偏见和毒性回答等的评估。这并不是对任何AI应用的通用许可。 IMDA 关于自愿测试的说明 ， Project Moonshot 。 2026年，IMDA 还扩展了代理式 AI（agentic AI）的框架。这扩大了讨论范围，从回答质量延伸到执行用户指令的系统的风险。 代理式 AI 框架更新 。 我们认为，对代理的评估应涵盖权限边界：它能独立做什么、哪些操作需要授权，以及如何停止错误操作。模型测试不能替代对模型使用数据和工具的整个过程的分析。 比较四条路径能学到什么？ 我们不应仅仅比较设置名称。我们要检查文件是法律还是自愿标准、它向谁分配义务、有哪些截止日期以及人类在何处可以获得帮助。这有助于避免盲目崇拜监管，也能避免认为缺乏欧洲结构就意味着完全没有规则。 更多背景信息： AI 伦理 ， 职场中的 AI 以及 与 AI 相关的社会不平等 。