聚焦两会 | 与人工智能和数据治理相关的《政府工作报告》内容节选及两会议案汇总

荣华控股企业集团党委书记崔荣华呼吁，要 加快制定《数字经济促进法》 ，促进数字经济健康发展，推动数字技术与实体经济深度融合。崔荣华称，《数字经济促进法》要求 加强数据安全监管，建立健全数据安全风险评估、监测预警、应急处置等机制，保障数据安全 。特别是加强网络安全保障，建立健全网络安全防护体系，提升网络安全防护能力。

同时，加强平台经济监管，规范平台企业行为，防止平台垄断和不正当竞争，维护公平竞争的市场环境。

中国电信湖北公司党委书记张敏建议，加强人工智能数据安全风险防范。 一是通过政策与产业协同赋能国内AI生态建设 。面对底层生态被外国占据的现状，推动国产化替代，鼓励国产AI框架研发，提升国产AI芯片的市占率。加强跨领域技术合作，联合政府部门、企业和行业协会制定覆盖环境、数据、模型和应用的全方位安全评估标准。同时做好人才储备，在高校增设人工智能安全课程，培养A1+安全的复合型人才。 二是强化内生性数据安全风险防范能力 。加强模型使用权限管理，加强风险评估，防范人工智能模型被恶意滥用，应对AI数据投毒、深度伪造等新型威胁。同时强化安全数据传输通道和安全算力基础支持，防范信息泄露风险。 三是提升隐私与数据安全保障能力 。加强数据分级分类管理，规范数据采集、存储、处理、传输、销毁等全流程的管理要求，明确数据访问权限和存储处理方式。

中国航发湖南动力机械研究所专职总师单晓明建议，发挥统筹管理、整体推进职能， 在全国法院推广人工智能辅助审判系统建设和应用 。进一步强化“一张网”和人工智能辅助审判系统的深度融合，继续充实“法答网”、人民法院案例库、“法信”平台等相关平台文本的数量和多样性。

河北齐心律师事务所主任齐秀敏建议，加强数据汇聚，打通数据链路，深化政法机关协同办案平台建设，促进部门协同，建立 健全数据汇聚安全机制 ，切实为法律监督提供坚实数据保障。推广建设智能化办案平台，将大数据法律监督模型作为数字检察落地的重要载体。以个案为“小切口”，总结提炼类案经验， 构建大数据法律监督模型，不断丰富法律监督应用场景 ，深化大数据法律监督成效。注重建立“建用结合”工作机制，通过“建设”夯实数字检察基础，凭借“运用”检验平台模型成效，持续提升法律监督质效，实现大数据在法律监督领域的深度价值挖掘，切实将大数据效能转化为法律监督实绩。

针对网络乱象治理，山东康桥律师事务所首席合伙人张巧良建议： 一是健全网络治理法律体系 。面对网络空间不断涌现的新问题， 如数据跨境流动监管难题、人工智能应用的合规风险等 ，加快推进立法工作。修改网络安全法等法律法规，进-步强化网络安全防护，明确关键信息基础设施运营者责任增强抵御网络攻击的能力。针对网络治理和人工智能健康发展，加紧推进调研起草工作，早日纳入立法项目。 二是压实平台主体责任 。进一步明确网络平台在内容管理用户信息保护、网络安全维护等方面的主体责任，要求平台建立健全内部管理制度，加强对平台上信息发布、传播等行为的审核和监管。 三是加强执法能力建设 。加强网络执法队伍建设，选拔培养兼具法律与网络技术知识的专业执法人员，提升其业务能力与综合素质，加大资金投入，配备先进设备与技术手段提升执法效率和精准度。 四是深化全民法治教育 。

全国人大代表冯远注意到，AI在建筑设计中的应用还处于起步阶段，存在相关法律法规、制度体系、伦理框架等还不完善，复合型人才结构性短缺以及数据壁垒制约技术迭代等问题短板。为此，她提出三个建议：一是从知识产权归属、责任认定、技术准入等维度，建立并完善人工智能与建筑设计融合的相关法律法规，构建兼顾技术创新与风险防范的制度框架。二是加快推动建筑行业工程标准和数据标准化，提升数据质量， 构建AI适配型工程标准和数据体系 。三是鼓励建筑类高校加快增设“建筑+AI”交叉学科，将深度学习、生成式算法等纳入课程体系。此外，冯远建议加快建立职业资格认证体系，增设“建筑人工智能应用师”等复合型人才的职称序列，激发市场主体参与人才培养的内生动力。

重庆市人大常委会委员付子堂建议，我国应尽快制定《自动驾驶汽车法》，以统一当前分散式、地方化立法，为自动驾驶汽车产业发展奠定坚实的法律基础。  付子堂还建议，全国人大常委会尽快将《自动驾驶汽车法》纳入立法规划。付子堂认为《自动驾驶汽车法》应当重点关注五大方面。第一，测试应用方面，应逐步开放测试应用的范围与场景，并推动无人驾驶的测试应用；第二，产品准入方面，需明确自动驾驶汽车产品的国家标准、行业标准； 第三，数据治理方面，既要明确自动驾驶汽车网络与数据安全的技术标准并加强安全监管，又要明确数据权属并规范数据的公平利用 ；第四，事故责任方面，应当明确不同阶段、不同级别自动驾驶汽车的责任主体、归责原则、责任类型等，第五，保险制度方面，可根据自动驾驶汽车的驾驶特点和固有风险，在原有险种的基础上进行细化与拓展，并考虑产品责任险的引入。

在人工智能方面， 一是加快形成人工智能法学教育体系 。锚定学科目标、建构理论体系，这是优化学科建设的逻辑前提，在此基础上通过学科目录更新、统编教材编纂等方式形成制度保障，进而引领相关部门与学术界、产业界协同发力，推动我国人工智能法学教育形成完备体系。统一学科名称， 将“法学+人工智能”二级学科称谓统一设定为“人工智能法学” ，下设数据法学、网络法学、计算法学和算法规制等研究方向，整合相关学科资源。提升学科地位，推动人工智能法学二级学科从目录外向目录内转化。 提高网络法、数据法、人工智能立法等内容在法律职业资格考试中的比重 。

二是打造人工智能法学学术共同体 。推动人工智能法学研究共同体建设， 推动人工智能法学领域国家社科基金等科研项目立项的适度倾斜 。推动“数字政法”“法律人工智能”等国家重点实验室、哲学社会科学研究平台建设，加大平台专项资金支持力度。推动教育部门 加快组织人工智能法学领域规划教材的编撰 ，加大对人工智能法学配套课程体系建设的硬件支持，建立资金、技术和人才保障机制，推动Deepseek等先进大模型在人工智能法学人才培养中深度应用。

三是扩充人工智能法学校企协同平台 。拓宽人工智能法学领域师资引进渠道，加大领域人才的科研专项资金支持力度，进一步扩大人工智能法学“产教学研”一体化平台建设，鼓励科技产业界、法律实务界专家担任兼职教授，加快推进高校法学专任教师数字素养提升计划实施。

冯鸿昌建议检察机关在办理此类案件时，要注意深挖源头:我们的信息是被谁卖出去的？房产中介、酒店、各类网站可能都是重灾区，要落实对企业的监管责任，必要时依法严厉追究其刑事责任。

曾旭晴表示:“除了电信网络诈骗，个人信息方面还有其他一些衍生问题值得注意，如网络暴力、骚扰电话、网络水军等等。建议检察机关在办理此类案件时，既要在纵向上注意深挖犯罪链条上的每个环节，也要在横向上考量是否有相关联的其他违法犯罪行为，要一并打击、综合治理。”

全国政协常委、浙江省政协副主席、民盟浙江省委会主委成岳冲建议，建设“数据底座—智能引擎—应用生态”信用大数据归集、分析、应用支撑体系。建设全国统一信用大数据平台，推动信用大数据“一端全量归集、多终端调用”，同时 制定《信用数据采集与应用国家标准》 ，建立全维度信用数据库；加强AI赋能，建设好用的信用大数据智慧研判分析大模型，精准形成‘信用身份证’数字画像。利用AI大模型实现从“静态报告”向“智慧诊断”的范式变革，运用区块链存证技术建立数据血缘图谱，可以对经济合同、消费轨迹、履约记录、社交网络等非结构化数据建模，分析形成用户多维信用画像，生成唯一的信用标识码，实现全国通查通验；要注重用户体验，释放“全域信用分”普惠价值。

全国政协委员、“星光中国芯工程”总指挥、中国工程院院士邓中翰指出，我国数据生产量全球领先，但数字经济企业与资本市场的结合程度尚不够紧密。他建议： 构建全国统一数据市场 ，统筹国家数据基础设施，建立健全国家公共数据资源体系，支持公共数据与行业数据融合开发，在国家安全、经济民生等关键领域实现数据“有标识、受监管、被保护、可交易、能使用”。 加快数据要素市场化进程 ，规范统一数据交易定价机制，布局国家级数据交易所试点。 发挥资本市场催化作用 ，支持数字经济企业通过并购重组、再融资等工具加速技术迭代，鼓励龙头企业共享数字化转型解决方案，带动产业链上下游协同发展，释放数据资本化潜力，发挥科创板改革“试验田”作用，提升资本市场体系对科创包容性。 强化技术与标准支撑 ，加大关键技术攻关，推进视自主标准制定，以标准优势带动产业优势，筑牢数据主权安全防线。

全国政协委员、奇安信集团董事长齐向东在提案中表示，应该从 技术保障、制度保障、成果应用 三方面入手，系统提升安全能力，确保人工智能安全发展。 一是建立适配大模型的纵深防御体系，筑牢人工智能的安全根基 。最近，奇安信提出“大模型安全红域”概念，通过构筑覆盖终端、应用、数据、模型、红域的多维度核心防护能力，打造适用于人工智能的立体纵深防御体系，实现“对外防攻击、对内防内鬼”，为人工智能大模型安全稳定运行保驾护航。 二是制定大模型安全强制合规要求，夯实人工智能安全发展的制度保障 。要明确大模型安全的组织架构，界定安全主体责任，对基础安全、数据安全、应用系统开发安全、运行安全等方面提出清晰的技术保障要求。做好大模型运行安全监测和内容风控，定期开展安全评估测试，完善应急响应机制，一旦发现异常行为或潜在的安全事件，第一时间进行处置，将安全威胁消除在萌芽状态。 三是推广“AI+安全”创新成果落地，走好提升安全能力的必经之路 。随着人工智能应用的进一步铺开，要鼓励更多产业用上、用好“AI+安全”创新成果，提高千行百业的网络安全防护效能。