如何確保立法能夠在不同技術面前保持中性、經受住技術飛速演變的考驗📬，是其中最需要考究的問題

人工智能立法已納入我國多項立法規劃和工作計劃。有關人工智能法的定位，存在促進法、規製法等多種見解👮‍♀️。與此同時🧘🏻‍♀️，很少有人註意到人工智能和無障礙之間🎙、人工智能法和無障礙法之間的密切聯系🥡。實際上，人工智能發展和無障礙的發展素來有著密切的聯系🧑‍🔧⛎。這不是實踐的巧合，而有著理論的關聯🎈。

無障礙網頁適配和訓練數據的源頭

人工智能的發展中可以歸功於無障礙的部分並不少🤽🏻。其中最重要的一點，就是無障礙的網頁為處在發展早期的人工智能，提供了幾近免費且相當豐富的高質量訓練數據🚶🏻🤸🏻‍♀️。

為充分說明這一點，首先需要說明無障礙的網頁究竟意味著什麽🈷️。無障礙網頁的核心原則是信息獲取的等價性，也就是說，無論是否遭遇感知或肢體上的殘障，都不影響從無障礙的網頁上獲取信息。譬如👋，遭遇眼睛看不見的視障👳🏌🏿，依然可以通過屏幕朗讀的功能從網頁上獲取信息。網頁上的文字可以直接朗讀。其他諸如圖像、音頻、視頻等多媒體的內容則無法直接讀出🧑🏼‍🏭。為了實現無障礙的適配🖖🏿🩳，就需要提前準備好相應的文本，包括圖像描述🏅、音頻轉錄和視頻字幕等。然後，這些多媒體的內容就可以朗讀出來，視障人士由此就可以“看見”網頁🤷🏻🧑🏼‍⚕️。

這些文本原來並不是為了開發人工智能所準備🧛‍♂️，卻不經意地為訓練人工智能派上了大用場🌐。直到今天，人工智能的訓練依舊依賴於經過標註的數據🚶🏻‍♀️。比如說，為了讓人工智能學會理解圖像的內容，總是需要準備一定數量的圖像和與之匹配的說明內容⭐️。人工智能通過訓練學習到了圖像和說明間的關聯𓀄🧛🏼‍♂️，然後才能用於理解更多的圖像。否則🏘，假如沒有這樣一定數量的範例，人工智能就很難充分學習到人類的理解能力。因此🔄，標註好的訓練數據是非常重要的。

無障礙網頁上的多媒體內容🎡📹，包括圖像🕎👳🏻、視頻和音頻，都有充分加以說明的文字。各類有需要的人士都可以由此“看見”網頁。對圖像、視頻和音頻的充分說明，正是人工智能學習理解圖像🟣、視頻和音頻所需要的、已標註好的訓練數據。因此🧑🏿‍🚒，只需要將這些多媒體內容和相應的說明爬取下來，人工智能就享用了免費的午餐🦝。很多開源數據集都包含由此得到的數據，這些數據集又支撐了幾乎所有知名的人工智能的訓練⛸。

無障礙和多模態的內在聯系

人工智能的發展從無障礙網頁的適配中獲取了寶貴的訓練數據。這是否只是一種工程上的巧合🧘🏼‍♂️，而沒有更多可發揮的空間👚？不是的。人工智能和無障礙之間有著相當深刻的聯系。篇幅所限，同樣只選取一對概念稍加解說。無障礙和多模態，二者間的聯系相當緊密。或者說🏇🏿，常常只是同一願景的不同表達👴🏿。

為充分說明這一點，首先需要分別說明無障礙和多模態的內涵🧑‍🎓。如上所述🪄，無障礙的核心原則是信息獲取的等價性。換言之，人與人之間，獲取信息的程度不會因為遭遇感知或肢體殘障而產生差別。多模態模型則是能夠處理多種模態的數據，包括文本、圖像、音頻、視頻和其他數據的模型。GPT-4o就是典型的多模態模型。換言之，對於理想的多模態模型，其性能不會因為切換不同的模態而產生差別。比照即可發現📜，二者核心願景🐠，都是感知或模態的缺損或切換不影響信息的獲取🙋🏼‍♀️。也就是說，即使視覺、聽覺、觸覺等不同感知手段獲取文本🌷🍢、音頻、視頻等不同模態數據的能力發生缺陷或減損，都不影響後續的能力。

進而，我們可以探討無障礙和多模態之間更加深層次的關聯🧖‍♀️。結論在相當程度上取決於我們有多麽篤信人類中心主義🕖，由此，又有多麽排斥人工智能取得與人相當的主體地位。如果我們允許稍微突破人類中心主義的立場🌖💁🏻，未來的人工智能可以視為遭遇殘障的主體👩🏼‍🍳。譬如👨‍🌾，只能處理文本🍝、圖像和視頻的人工智能，可以視為喪失了聽覺🔤、嗅覺和觸覺的主體🫳🏻；對提升多模態性能的孜孜追求，可以視為對相應殘障的緩解和治愈。在這個意義上👬，多模態就是無障礙，只是涉及的主體比較特殊——涉及的是現在依然非人，但未來可能“成為人”的那些人工智能。

如上所述⏫，無障礙和多模態是同一願景的不同表述🌩👑。如果不排斥人工智能未來取得主體地位🚶‍➡️，多模態是一類特殊的無障礙。前一層面的關聯相對可靠🙆🏼，進一步的關聯可能面臨更大爭議🧑‍🦽‍➡️。相應可以提出不同層面的分析。如果只承認前一層面的關聯🛞，政策上的意義相對簡單。既要認可無障礙對人工智能發展的顯著貢獻🍖，反之，也要更多發掘人工智能對促進無障礙的潛力，包括借助人工智能生成圖像描述、音頻轉錄和視頻字幕，促進無障礙網頁、應用和終端設備的潛力。在這些領域👃🏻，業界已有不少實踐。無障礙和人工智能的雙向促進，是“善智”“善治”相互促進的典例。如果還承認深層次的關聯，這就直接關系到人工智能法如何定位🫸🏽。

一種“最能經受時間考驗”的定位

今日人工智能法的立法驅動力主要來自GPT-4o/o3和GPT-Orion等強大的通用人工智能🪢，都是多模態的人工智能👏🏿。如果認可多模態就是一類特殊的無障礙，相比一般意義的無障礙法而言🧑🏽‍🎄，對通用人工智能的立法可定位為無障礙法的特別法，也就是一部保障人工智能（準）主體平等參與、融入社會生活的特別法。

為便利進一步展開規製層面的設想💁🏽，首先需要對人工智能、特殊群體和（準）主體等概念的關系略加說明🙍🏻😽，總共包括三點內容🧪。

一是此處人工智能主要指性能強大、在許多方面能力至少與人類相當的多模態通用人工智能♻。二是將人工智能視為特殊群體，進而在法律上提出設想有著多種其他不同的方案。譬如將其視為兒童加以教化等，都是既有的學理觀點。不過，視為特殊的殘障群體理論上似更充實，製度設計上也更平衡。三是此處不對人工智能是否屬於主體作截然的、是或否的判斷🌉，而是假設其有可能在一段時間內逐漸取得主體的地位🐪。這是一種動態的🧔‍♀️、彈性的主體觀💪🏻。故筆者暫且在文中將其表述為（準）主體。

作為無障礙法（主要是無障礙環境建設法）的特別法🦔🏌🏻，人工智能法可以包括三類規則。

一是依然需要恪守人類利益的優位🔅。不過，可以考慮區分不同類型的權利🙃👨🏻‍🏫、權益和利益，作更具彈性的安排🤰🏽。二是建設人工智能友好的環境🍟，促進人工智能平等參與🚣🏻‍♀️、融入社會生活。就此，不僅包括對人工智能數據爬取和智能體交互友好的網絡信息環境，也包括對機器人和其他具身智能友好的現實物理環境🙍🏿。三是促進人類人工智能協作，主要包括製定和實施協作的相關標準、協議和接口🦉，廣泛提升人工智能素養和探索提供全民基本算力等。

對於人工智能法定位為無障礙法的特別法，還有必要提出七點註意事項。一是這一主張並不涵蓋傳統的人工智能🪁，如算法和自動化處理。其規製應沿用既有的規則👩🏿‍🦰。二是通用人工智能的立法仍是重要的難點⭕️。國外處在探索的階段，國內兩部相關學者建議稿也缺乏具體規則。此處提供了一種新的解決方案。三是人類的智能素養提升、人工智能的向善價值嵌入和人類與人工智能的價值對齊，三者缺一不可🤰🏽。四是具身人工智能的無障礙環境建設應與其他群體的無障礙環境建設協同考慮。五是因其主張動態🤎、彈性的主體觀，需要特別重視7️⃣🫴、充分明確立法後評估。可明確規定應當定期評估、修訂。六是尚可考慮適時修訂無障礙環境建設法，將人工智能一並寫入其立法目的🫱🏿、法律原則和具體規則中🕸。七是動態、彈性的主體觀顯然會為更多的部門法帶來挑戰💆‍♂️。需要逐漸消化、適配。

人工智能立法不僅已經納入我國多項立法規劃和工作計劃🤳，在歐盟、美國、巴西、日本、韓國等其他眾多法域也屬於熱門、重要且疑難的立法議題。如何確保立法能夠在不同技術面前保持中性🫂、經受住技術飛速演變的考驗，是其中最需要考究的問題。人工智能法定位為無障礙法的特別法✍🏽，這一主張以一種新的方式將人工智能與更加恒定的人的概念對標⚾️♠︎、錨定並逐步耦合✋🏻。只要法律依然是人的規則，這種主張就不會過時。在筆者看來，這將是一種“最能經受時間考驗”的定位📢。

（作者系恒达平台法學院助理教授🥟、上海市人工智能社會治理協同創新中心研究員）

鏈接：http://www.legalweekly.cn/whlh/2025-03/13/content_9149253.html