人工智能系统决策责任归属与追责框架：政策制定者行动指南
有效的政策和法律框架是应对AI责任挑战、构建负责任AI生态系统的关键。基于我们的研究，我们为政策制定者提供以下建议：
- 完善法律法规体系：针对AI系统的独特性质，审慎修订现有法律（如侵权法、产品责任法）或制定专门的《人工智能责任法》。明确AI相关主体的法律地位、责任类型（如严格责任、过错推定）和责任分配规则。
- 建立基于风险的分级监管：采纳如欧盟AI法案的风险分级模式，对高风险AI应用实施更严格的强制性监管要求（如事前审批、第三方评估、强制性内部合规体系），同时对低风险应用采取更灵活的管理方式。
- 明确数据治理和偏见缓解要求：制定关于AI训练数据质量、偏见检测、缓解以及个人数据使用的强制性规范，确保数据来源合法合规，并最大程度减少算法偏见导致的歧视。
- 提升透明度和可解释性要求：对于高风险AI应用，要求企业具备向监管机构和相关方解释AI决策过程的能力，并为用户提供清晰易懂的解释。
- 优化追责与争议解决机制：探索适当的举证责任分配机制（如在高风险场景下适度倒置举证责任）。建立多层级的争议解决渠道，包括行业调解、行政仲裁和司法诉讼，降低追责门槛。
- 推动技术支撑工具标准化：鼓励和支持可解释AI、审计追踪技术、数据溯源、安全审计等技术，为监管和追责提供技术基础。
- 加强监管机构能力建设：为监管部门配备具备AI技术和伦理知识的专业人才，提升监管科技（RegTech）应用能力。
- 促进国际合作与协调：AI治理具有全球性，积极参与国际AI治理对话，推动形成跨国界的AI责任标准和监管协调机制，避免“监管洼地”。
- 支持跨学科研究和公众教育：投入资源支持AI伦理、法律、社会影响等领域的独立研究，提升政策制定的科学性。开展公众教育，提升社会整体对AI伦理和责任的认知水平。
- 建立AI伦理审查与评估体系：考虑设立或授权专业机构，对高风险AI应用进行独立的伦理和合规性审查。