一、引言

2026年8月2日，欧盟《人工智能法案》（Regulation(EU)2024/1689，下称"欧盟AI Act"）的透明度义务正式生效。自此，凡投放欧盟市场或影响欧盟境内自然人的AI系统，均须履行告知交互、标记生成内容、披露深度伪造等透明要求。这一节点的到来，标志着全球人工智能监管正从"战略宣示"转向"落地执行"。

在此之前，韩国《人工智能发展与信任基础构建基本法》（下称"韩国AI基本法"）已于2026年1月22日全面施行，日本《人工智能相关技术研究开发及应用推进法》（下称"日本AI推进法"）亦已于2025年生效。叠加我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》等规则，全球主要法域的人工智能监管框架正在加速成形。

对正在"出海"的我国人工智能企业而言，上述立法意味着双重监管：一方面，向境内公众提供生成式AI服务的，须遵守算法备案、生成内容标识等要求；另一方面，进入目标市场，则须符合当地人工智能立法。

二、全球AI立法图景：从"进行时"到"落地时"

据斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）2026年4月发布的《2026年人工智能指数报告》（Artificial Intelligence Index Report 2026），全球已有47个国家出台人工智能相关法律或法案，OECD追踪的辖区超过80个。然而，真正出台"综合性、有约束力、风险分级"人工智能法律的，目前仅有欧盟与韩国两部；绝大多数法域或仍在立法进程中，或以部门规章、框架、软法推进，或依托地方立法拼图。

从整体格局观察，全球人工智能监管大体呈现三种形态：

• 以欧盟、韩国为代表的综合立法模式，通过风险分级对AI系统施加差异化义务；
• 以我国为代表的体系化部门规章模式，虽无单一法典，但通过算法、深度合成、生成式AI、内容标识等专项规章形成严密规制；
• 以日本、新加坡、英国为代表的软法促进模式，重发展、轻硬约束。本文所比较的欧盟、韩国、日本，分属第一种与第三种形态，具有较强的代表性。

三、欧盟《人工智能法案》：风险分级的范式

（一）规范逻辑：风险分级四档

欧盟AI Act的核心逻辑为风险分级。该法将AI系统按风险高低划分为四档：

• 不可接受风险，直接禁止，包括社会信用评分、利用AI操纵人的潜意识、利用人的脆弱性，以及公共场所实时远程生物识别（执法例外除外）等；
• 高风险，承担最重的合规义务；
• 有限风险，主要负担透明度义务；
• 最小风险，原则上不予规制。

其中，高风险的认定最具实务意义。根据该法第6条，认定路径有二：

• 产品安全路径，即AI系统属于受欧盟产品立法管辖之产品的安全组件，或本身即为此类产品，如医疗器械、机械、玩具、汽车等；
• 用途领域路径，即AI系统落入附件三所列八类领域——生物识别与分类、关键基础设施管理、教育与职业培训、就业与员工管理、基本私人及公共服务准入、执法、移民与庇护管理、司法行政。

值得注意的是，第6条第3款设置了"无重大风险"豁免：即使AI系统落入上述八类领域，若其不对自然人的健康、安全或基本权利造成重大损害风险，尤其是不实质影响决策结果，则不认定为高风险。该豁免设有四项情形，符合其一即可：

• 仅执行狭窄的程序性任务；
• 改进此前已完成的人类活动之结果；
• 检测决策模式或偏离，而非替代或影响既有的人类评估；
• 为相关评估执行准备性任务。

但须特别提示，凡涉及"画像"（GDPR定义下以自动化处理评估个人特征）的，一律认定为高风险，不得援引豁免。

（二）事前合规性评估

高风险AI系统在投放欧盟市场前，须完成合规性评估（conformity assessment）。评估路径有二：

• 内部评估（附件六），系默认路径。提供者须自行完成四项工作：确认质量管理体系（第17条）有效运转；审查技术文档（第11条、附件四）是否符合实质要求；核验设计与开发过程、上市后监控与技术文档的一致性；书面记录评估过程，签署欧盟符合性声明并加贴CE标志。该路径以存在覆盖实质要求的协调标准或共同规范为前提。
• 第三方评估（附件七），适用于生物识别等特定情形，在无协调标准时为强制。提供者须委托欧盟公告机构，经历申请、质量管理体系审计、技术文档评估、发证（最长有效期五年）及年度监督等环节，成本通常在2万至8万欧元之间。无论何种路径，评估完成后均须起草欧盟符合性声明、加贴CE标志（软件类AI系统可体现在界面、文档及用户条款中），并在欧盟数据库登记注册；系统发生实质性修改的，须重新评估。

评估的核心在于技术文档（附件四），其涵盖系统描述、设计规范、架构、数据治理（训练、验证、测试数据的选择、标注、清洗及偏见检查）、人类监督设计、风险管理、变更管理等事项，对应高风险AI系统须满足的七项实质义务——风险管理体系、数据治理、技术文档、记录保存、透明度、人类监督，以及准确性、稳健性与网络安全。

（三）透明度义务与罚则

第50条规定的透明度义务已于2026年8月2日生效，适用于所有AI系统而不分风险等级：直接交互的须告知用户，生成内容须作机器可读标记，深度伪造须披露，情绪识别与生物识别分类须告知，为公共利益发布的生成文本须披露。通用AI模型（GPAI）另须公布训练数据摘要，达到系统性风险标准（以训练计算量10的25次方FLOPs推定）的，还须开展红队测试、风险缓解与事件报告。罚则方面，禁止性实践最高可处3500万欧元或全球年营业额7%的罚款，多数其他违规最高可处1500万欧元或3%。

（四）域外适用

欧盟AI Act采域外适用原则：不要求提供者在欧盟设立实体，只要AI系统投放欧盟市场或输出影响欧盟境内自然人，即落入管辖。通过云服务、API、应用商店向欧盟用户提供AI能力，同样构成"投放欧盟市场"。这一逻辑与GDPR的域外适用一脉相承。

四、韩国《人工智能基本法》：双轨监管与海外事业者条款

（一）规范逻辑：以风险与AI类型为基础的分层监管

韩国AI基本法采取以风险和AI类型为基础的分层监管模式，其中"高影响AI"与"生成型AI"是企业合规的两个重点类别。

• 高影响AI指对人的生命、安全、基本权有重大影响的AI，涉及医疗保健、能源、交通、招聘雇佣、教育评估、刑事调查、贷款审查、核安全等领域；
• 生成型AI指生成文本、语音、图像、视频的AI。

须注意，两类并非互斥，同一AI系统可能同时构成生成型AI与高影响AI。与欧盟不同的是，韩国不设强制的事前认证，而要求企业自行判断是否构成高影响AI，政府侧重事后监督。

（二）主要义务与罚则

• 高影响AI经营者须履行事前确认、基本权影响评估、风险管理计划、用户保护措施及人类监督等义务；
• 生成型AI经营者的核心义务为标识——AI生成内容须明确标识，难辨真伪的语音、图像、视频须明确告知用户。

两类AI均负有透明度与可解释性要求。

值得关注的是，推动生成型AI透明化（标识）的重要背景之一，是2024年韩国爆发的深度伪造事件：当时韩国社会出现大量通过Telegram等平台传播的深度伪造色情内容，受害者涵盖普通女性、学生乃至教师，引发广泛社会震动，这一事件直接推动了标识义务的强化。罚则相对较轻，最高3000万韩元，主要针对违反部分透明度告知义务、未指定国内代理人以及不执行停止或整改命令等情形；且处罚设一年过渡缓期，政府先以咨询协助企业适应。

（三）海外事业者条款

对出海企业而言，韩国AI基本法第36条尤为关键：在韩国没有住所或营业所的AI事业者，达到施行令规定规模标准的，须指定韩国国内代理人并向科学技术信息通信部长官申报。

现行施行令规定，符合以下任一条件的海外AI事业者须指定国内代理人：

• 上一年度营业额达1万亿韩元以上；
• AI服务部门上一年度营业额达100亿韩元以上；
• 上一年度末前3个月韩国国内用户数日均达100万人以上；
• 曾因违反AI基本法相关规定而受到怠料处罚。

该条款不要求在韩国设立公司，通过互联网向韩国用户提供AI服务并达到门槛即触发，OpenAI、谷歌等企业均落入适用范围。

五、日本《AI推进法》：促进法框架下的软性约束

日本AI推进法于2025年5月28日通过、9月全面施行，为日本首部人工智能专项法律。其性质为促进法，立法目的在于促进AI研发与应用而非规制风险，与欧盟形成鲜明对比。该法在内阁设AI战略本部，由首相担任本部长，制定国家AI基本计划。

虽无直接罚则，但该法赋予政府调查权：

• 可对AI相关侵权行为（如深度伪造、著作权侵害）展开调查，对企业进行指导、建议；
• 企业负有配合义务；
• 严重侵权或经指导仍不改善的，政府可公开企业名称。

因此，日本的"软"在于无罚款，而不在于无后果——调查与公开点名带来的声誉影响，对出海企业而言可能甚于罚款。

促进政策方面，日本在算力（富岳NEXT）、数据（高质量数据与日语数据）、资金（预算创历史新高）、人才（引进海外人才）及国际合作（G7广岛进程）等方向均有布局。

六、三法比较与中国企业应对

综合而言，欧盟以风险分级设红线，域外适用、罚则最重；韩国以双轨分层，海外事业者须指定国内代理人；日本以促进为主，软法但可公开点名。三法比较可归纳如下：

对出海的中国企业，建议按三步对号入座。

第一步，明确业务层级：

• 基础大模型企业受GPAI及系统性风险规制；
• 行业应用企业主要承担透明度与标识义务；
• 私有化部署若用于招聘、信贷等场景，可能落入高风险。

第二步，对照目标市场：

• 进入欧盟，先行落实透明度与标识（已生效），高风险合规提前布局2027年；
• 进入韩国，核查是否达海外事业者门槛，达则指定国内代理人；
• 进入美国，则需逐州排查法律风险。

第三步，守住三条红线：

• AI生成内容不标识，中国、欧盟、韩国均要求且已生效；
• 将AI用于招聘、信贷、医疗、执法等高风险场景而不作评估；
• 训练数据与生成内容的著作权、个人信息合规，此系软法法域事后追责的重点。

全球人工智能监管版图并非未来时，而是进行时。看清版图、认准红线，方能行稳致远。

原标题：法评 | 王祺、裴惠善：生成式人工智能出海：全球监管图景与合规框架

来源：中伦文德律师事务所

作者：

• 王祺，中伦文德律师事务所上海分所，高级合伙人；业务领域：国际投资与贸易、数字经济、科技、媒体与通信；联系电话：+8619946001917；邮箱：wangqi@zlwd.com
• 裴惠善，中伦文德律师事务所北京总所，合伙人；业务领域：国际投资与贸易、公司与并购、反垄断与竞争；联系电话：+8618611646624；邮箱：peihuishan@zlwd.com

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