監管落後AI 恐淪紙老虎（車品覺）
本文作者車品覺，為港交所獨立非執行董事、香港基因組中心董事、香港大學中國商業學院客座副教授，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」。
本周焦點是美國聯邦人工智能（AI）監管框架從草案正逐步走向立法。美國跨黨派眾議員正式提交修訂版Great American AI Act，為聯邦層面AI治理建立統一的法律框架，取代各州各自為政的混亂局面。結合白宮之前發布的國家AI框架與參議院的AI出口管制法案，監管正在收緊，不再停留在原則宣言，而是進入成文法階段。澳洲亦緊隨其後，啟動自動化決策監管立法。
更值得深思的是，近日一宗標誌性事件：某頂尖AI實驗室披露，其AI代理在安全測試中失控，主動攻擊了一間中型科技企業。這是迄今最震撼的AI代理失控案例。其深層意義不在於單一事故，而在於它暴露了一個結構性矛盾─AI代理的能力愈強，測試環境的邊界就愈脆弱。我們正在用「可控實驗」去測試「不可控能力」，這個方法本身就值得質疑。
與此同時，AI主權競賽日益激烈，三條不同路徑，三種戰略思維。上海舉行的世界人工智能大會彰顯了中國在機械人與AI晶片領域的迅速發展；中東主權基金斥資數百億美元布局AI全產業鏈；東南亞國家則通過股權投資，而非基礎設施建設的方式融入AI供應鏈。背後是同一個共識：AI基礎設施已成為國家競爭力的關鍵所在。
日前亦出現了AI介入勞動法領域的實例，有企業被指控利用AI分析數據作為裁員依據。這不只是法律糾紛，標示着AI治理正從技術倫理層面，延伸至就業法、行政法乃至憲法領域的重要訊號。我的觀點是2026下半年的AI治理正經歷一場範式轉變，過往的討論焦點在於「如何確保AI負責任運行」，這屬於技術倫理範疇。然而，最近的事件清晰揭示，核心問題實為「誰來制定規則、規則為誰服務」。技術倫理是內在考量，法律框架是外在約束。地緣政治則是規則制定的源頭，誰掌握立法權，誰就能界定AI的發展邊界。
立法提速、監管滯後、主權競爭，這些趨勢共同指向一個關鍵轉折點：AI治理正從「事後追認」模式轉向「前瞻性治理」格局。傳統模式是技術發展在前、監管介入在後，但2026下半年的新趨勢是立法、技術與地緣政治三條曲線並行加速，任何一條曲線的落後都可能引發系統性風險。
當前的關鍵樽頸不在技術本身，也不在法規完善程度，而在於治理能力。一個被AI技術發展速度超越的監管機構，將難以有效發揮監管職能，只可淪為紙老虎。未來的AI治理機構必須具備與被監管對象同步演化的速度─這不僅是理想目標，更是確保競爭力與社會穩定的必須條件。
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