制定一部综合性的AI法律是否必要？7月以来，这一议题在法学界持续引发碰撞。多位知名法学家在公开场合就AI立法发表意见，但立场分歧明显。

　　“大一统的AI立法，很难产生实践层面的价值，预期的现实效果或将非常有限。”7月9日的2026中国互联网大会一场论坛上，北京大学法学院教授薛军直言，AI涉及的法律议题极为庞杂，覆盖知识产权、电商平台治理、反不正当竞争等多个领域。

　　薛军认为，统一性的AI立法统摄不了如此繁复的问题，最终只能停留于宏观层面，制定出一些偏原则性的条款，反而可能对产业的发展产生路径锁定效应。

　　当前全球范围内最具代表性的综合性AI立法，是欧盟在2024年通过的《人工智能法》。这部法律的核心亮点在于，按照风险分级管控的路径，将人工智能系统的风险划分成不可接受的风险、高风险、有限风险和轻微风险四种类型，并分别匹配对应的治理措施。

　　薛军对此指出，严格来讲，欧盟的《人工智能法》属于AI风险分类防控立法，仅仅选取了一个相对窄小的截面，并未处理AI引发的其余众多法律问题。

　　在他看来，面对新技术，规则和制度的形成必须走试错性、进化式的发展道路，更多依赖司法机关通过典型个案逐步摸索出合理规则。如此才能一方面解决现实问题，另一方面留有一定的容错空间。

　　第十三届全国人大宪法和法律委员会副主任委员、曾任最高人民法院副院长的江必新，则在7月4日的2026全球数字经济大会一场论坛上，明确表达了对综合性AI立法的支持。

　　他表示，综合性立法有利于破解零散的规则短板，还利于提升中国在全球数字治理中的话语权——统一的AI法律可系统阐明中国的发展观、安全观和伦理观，传递包容审慎、分类分级的中国治理方案。

　　江必新进一步提出，综合性AI立法应破解实践中的五大法治堵点：一是通用大模型分级管控体系缺位；二是算法公平透明的法定标准模糊；三是智能侵权中多方主体权责模糊，民事、行政、刑事责任衔接不畅，维权渠道供给不足；四是数字向善伦理未转化为强制性的法律义务；五是跨部门协同监管缺少法定机制，监管合力难以形成。

　　针对这些现实堵点，江必新建议，应区分基础大模型、高风险应用、普通智能服务，实施差异化的管控。同时，划定训练数据使用的边界，畅通公共数据赋能的通道，规范跨境数据流动。此外，有必要厘清各方权责与救济渠道，细化AI侵权责任划分，完善人格权与知识产权保护制度，搭建公益诉讼、算法鉴定、简易调解等多元维权机制。

　　江必新还提到，应推动伦理入法，强制落实伦理审查，禁止算法歧视以诱导消费，倾斜保护老幼残群群体，严厉惩处AI造假乱象。并且，AI立法不仅要健全国内多部门联合执法机制，还需对接国际监管规则。

　　综合性AI立法必要性的争议已延续多年。赞同立法的法学研究者，在此期间提出了多个不同版本的《人工智能法》专家建议稿。

　　而在官方层面，司法部部长贺荣在今年3月的全国两会期间表示，今年将加快研究推进人工智能等领域立法。随后5月公布的《国务院2026年度立法工作计划》中提到，要完善人工智能治理，加快推进人工智能健康发展综合性立法，相较于2025年的“推进人工智能健康发展立法工作”措辞更进一步。不过，同期公布的《全国人大常委会2026年度立法工作计划》，仍旧延续了此前两年的表述：将人工智能健康发展的立法项目纳入预备审议项目。