编者按

自生成式人工智能进入公众视野以来，全球人工智能治理正加速呈现出多路径并行的发展态势。围绕监管强度、创新空间与风险责任的制度选择，各国逐步形成差异化取向。此前，本中心曾编译世界经济论坛对“广岛人工智能进程”的回顾性评述，从全球治理分化与软法协作的角度，分析日本在连接不同治理体系中的桥梁作用。

在此基础上，国际工程与人工智能研究所（IEAI）发布的这份白皮书进一步将视角由国际协商层面推进至国家制度内部，系统梳理日本人工智能政策的历史演进、法律框架与现实挑战，揭示其“以人为本”“软硬法并行”“渐进式治理”的制度逻辑如何在国内产业布局、科研支持与社会实施中具体展开。与广岛人工智能进程所体现的国际协作取向相呼应，该报告从国家层面补充呈现了日本试图在促进创新与防范风险之间构建平衡路径的整体图景。

两份研究在不同层级上共同指向一个关键问题：在全球人工智能治理持续分化的背景下，日本如何通过适应性治理、软法机制与多边参与，同时推进国内制度建设与国际规则对接，并逐步塑造其“亚洲信任模型”的角色定位。本文对白皮书的编译，有助于从国家治理实践层面深化对这一路径的理解。

以下译文仅代表原文作者的个人观点与分析立场。

White Paper: Japan at the Crossroads of AI Governance - The Current State of and Prospects for Japan's AI Legal System and Policies

图片来源：IEAI官网

本白皮书探讨了日本围绕人工智能（AI）的法律和政策框架的现状及未来前景。随着人工智能技术的快速发展并在各个行业中广泛应用，对一致且具有前瞻性的治理需求已成为全球政策制定者关注的核心问题。日本的应对措施受到其更广泛的数字化转型目标、人本价值承诺以及其在国际监管和技术生态系统中的地位的影响。

本报告从历史、比较和政策的角度审视了日本的人工智能治理，并着眼于未来三个优先行动领域：首先，需要加快在生成式人工智能和自动驾驶等快速发展的领域中的法律改革，弥合“治理空白”，同时确保法律体现日本核心的尊严、问责和信任原则。第二，通过产学合作推动国内开发的大语言模型（LLM）和人工智能基础设施的发展，在保障技术自主性的同时又确保与日本的文化和伦理价值保持一致。第三，通过灵活、风险导向的框架在伦理和创新之间取得平衡，既保持高标准又不抑制技术进步。通过分析这些挑战和机遇，本白皮书旨在为国内外利益相关者提供对日本人工智能政策轨迹的全面理解，以及其在全球人工智能治理中充当“亚洲信任典范”的潜在角色。

日本人工智能政策并非一蹴而就，而是经历了由信息基础设施建设向社会系统性应用逐步过渡的长期演化过程，整体上可划分为萌芽期、成长期与社会实施期三个阶段，其演进逻辑与日本数字化转型战略高度一致：

1.萌芽期：信息化与基础设施建设（2000-2015年）

日本人工智能政策最初起步于国家信息化战略。2001年提出的“e-Japan战略”以建设世界领先的信息技术国家为目标，重点推进高速网络、电子政务、人力资源培养与电子商务发展。在此基础上，政府陆续通过《IT政策包2005》（IT Policy Package 2005）《次世代宽带战略》（Next Generation Broadband Strategy 2010）等政策加快全国ICT基础设施铺设，并逐步关注网络安全与机器人技术的融合应用，为后续人工智能发展奠定了制度与技术基础。

2.成长期：以“Society 5.0”为核心的体系构建（2015-2020年）

2016年提出的“Society 5.0”愿景是日本人工智能政策的重要转折点。该理念强调通过人工智能、物联网和大数据实现经济增长与社会问题的协同解决。2017年日本人工智能技术战略会议成立，强化了政府、产业与学术界之间的协作，并明确生产效率、医疗护理、移动出行和信息安全等重点领域。同时，教育政策开始强调STEAM教育与探究式学习，为人工智能社会应用培养人力基础。

3.社会实施期：生成式人工智能的制度回应（2020年-至今）

2020年之后，日本人工智能政策逐步从战略规划转向社会层面的具体应用。《AI战略2021》明确将人工智能用于防灾、医疗数字化和教育支持，并建立多层级治理架构以应对生成式人工智能的风险。自2023年以来，日本在教育、公共行政等领域密集出台生成式人工智能使用指引，强调透明性、可审计性与问责机制，显示出对新兴技术风险的快速制度回应能力。

日本人工智能的监管目前主要通过对现有法律的解释和应用来进行。然而，随着人工智能技术的快速发展，日本也正在制定新的立法和政策框架以应对人工智能特有的挑战。

1.既有法律的适用：个人信息与知识产权框架

在数据治理层面，《个人信息保护法》对 AI 使用个人数据设定明确边界，包括使用目的限定、第三方提供限制以及匿名化处理规则。在知识产权方面，日本承认部分 AI 生成内容可能受到版权保护，但侵权主体与责任分配在实践中仍存在不确定性。

2.针对性的全新立法：通过《人工智能法》

2025 年，日本正式通过人工智能法律，在内阁设立 AI 战略总部，并以“促进创新与防范风险并重”为原则构建国家级协调机制。该法并未采取欧盟式强制合规路径，而是定位为基础性法律，与修订后的《信息处理促进法》及专项财政制度形成互补。同时，日本建立新的特别会计账户，用于推动 AI 与半导体基础设施建设，目标至 2030 年撬动超过 10 万亿日元的公私投资，重点支持高性能算力设备、本土芯片制造与先进信息处理体系。这一安排被视为日本在法律与财政层面同步强化 AI 产业基础的重要转折。

在具体应用领域，日本也进一步推进配套立法：通过修订道路交通法与车辆法，为 L3/L4 自动驾驶提供制度基础；在医疗领域，由药品医疗器械机构制定 AI 医疗器械审评指南，为深度学习诊断工具建立准入标准。

3.人工智能伦理与治理框架的发展

随着人工智能技术的利用不断推进，制定与法律体系协同运作的伦理框架和自我监管机制已被认为是一个重要的政策议题。日本政府目前已制定了众多符合OECD“以人为本的人工智能原则”的伦理指南。例如，内阁府的“以人为本的人工智能社会原则研究会”提出了基于隐私保护、透明度、责任制和公平性支柱的伦理原则，并将其定位为人工智能开发者和使用者应遵循的行为规范；日本经济产业省（METI，隶属日本中央省厅）也发布了《人工智能原则实施治理指南》（2023），明确规定了人工智能设计、开发和运营中的具体程序和责任分工。此外，私营部门主导的伦理指南也在相继出台。日本经济团体联合会发布了《人工智能伦理原则》，并鼓励其会员公司自愿遵守。

这些伦理规则从商业、技术和社会框架等不同视角组成了日本的人工智能治理框架。然而，各组织制定的这些伦理指南仅为“软法”，并不具有法律约束力。在未来深度伪造和算法歧视等新问题出现的情景下，如何设计伦理与法律体系的边界将成为人工智能政策的重要议题。

AI的使用战略框架

来源：报告原文

随着生成式 AI 等新技术快速扩散，仅依靠个人信息保护法、知识产权法等既有制度的局限愈发明显，传统法律工具难以覆盖新型风险。与此同时，AI技术的跨境流通与供应链耦合也使日本不得不考虑其国内制度与国际标准（如 GDPR、欧盟人工智能法律）的兼容性。由此，日本 AI 治理不仅是国内制度建设问题，更是一个需要在国际制度生态中定位自身、寻求协同与对齐的政策议题。

1.欧盟、美国与中国的不同治理路径

欧盟治理路径以其《人工智能法案》为代表，采用风险分级框架，对高风险 AI 施加更严格的透明度、问责与监督要求。其“监管驱动型”的路径通过较强的法律约束提供清晰边界与伦理护栏，但同时也存在一定争议——过强的合规负担可能拖慢新兴领域的创新速度。

美国总体上更倾向于以创新优先，避免形成统一且强制的中央监管框架。它在制度层面以《2020 年国家人工智能倡议法》为基础设立国家 AI 倡议办公室，协调联邦在 AI 研究与基础设施上的投入，并在2025年7月发布America’s AI Action Plan，提出“加速AI创新”“建设基础设施”“推进AI外交”三大支柱并列出 90 余项政策行动。该计划还包含若干导向性举措，如在一定程度上取消偏安全导向的保障条款、简化半导体和数据中心许可流程、调整政府采购规则以倾向“意识形态中立”的大模型等。这种依赖公私合作、行业指引与州层面政策组合的模式发展速度快，但也容易出现中央统筹不足、伦理标准碎片化的问题。

中国则以国家驱动为主，将人工智能纳入国家战略与产业政策体系。中国的 AI 治理与其国家发展战略高度耦合，通过集中协调的国家规划推动技术研发与部署，并在生成式 AI 等领域通过管理办法等制度工具来控制社会风险以维护治理目标。2025年7月中国在世界人工智能大会提出全球 AI 治理行动计划，强调把人工智能作为国际公共产品、尊重主权、安全与公平、开放合作等原则，这一路径能够加速AI部署相关进程，但也引发关于透明度、隐私与国家权力边界的外部关切。

相较之下，日本并未完全复制上述任何一种模式，而是一种独特的中间路径：并不偏向监管或放任市场某一方，而是依托“产业-政府-学界协作”与渐进式“软法”机制，形成可调整、可迭代的治理方式。具体而言，日本经济团体联合会（Keidanren）、日本电子信息产业协会（JEITA）等行业协会往往先行发布伦理指南，企业在正式立法之前已有自愿遵循的先例；政府则通过“人本社会原则”、AI 治理指南等战略文件逐步把“软法”要求转化为实践流程。2025 年日本出台的人工智能法则更像一部基础法，核心在于明确地方政府、企业与研究机构等主体责任，并与各领域既有法律形成衔接。目前，学界将日本模式更多概括为“适应型治理”，即强调透明、信任建构与灵活性，避免过度监管，在参考 OECD AI 原则等国际框架的基础上又与日本制度文化相适配。一些研究者认为这种混合模式对寻求在美欧之间找到中间路线的国家具有借鉴意义，并使日本被期待在全球治理中提供“亚洲信任模型”。

2.AI治理的国际合作

七国集团“广岛人工智能进程”（2023）被视为日本在全球人工智能治理中发挥规范性引领作用的重要体现。在当前国际治理路径分化加剧的背景下——欧盟推进以《人工智能法案》为核心的强监管模式，美国侧重创新导向的市场路径，中国则以国家主导方式嵌入产业战略——广岛进程提出一套成员国共享的风险管理框架，将透明度、问责机制与跨境数据治理确立为核心原则。该进程的突出特征在于推进速度与政策实质并重。进程启动七个月后七国集团即通过《国际指导原则》与《行为准则》初步形成融合日本“以人为本”理念与开发者操作要求的共同框架，在对接经合组织规范的同时努力弥合不同治理文化间的制度差异。

在双边与区域层面，日本同步深化与美国和欧盟的人工智能治理合作。2023 年美日数字经济伙伴关系确认围绕“可信数据自由流动”（DFFT）开展数据治理协作，并就半导体供应链与云基础设施安全展开磋商；欧盟与日本则推进人工智能伦理联合研究、共享沙盒经验并协同开展标准化工作。鉴于其在全球人工智能治理生态中的战略位置与独特治理路径，多位专家认为，日本正逐步形成连接国内制度与国际规则的枢纽型角色。通过运用科学外交、强调适应性治理与软法机制，并积极参与多边进程，日本正从广岛人工智能进程延伸至经合组织与联合国平台，持续发挥跨体系共识促成者的作用。

1.创业与科研支持

创新生态相对薄弱是日本面临的核心瓶颈。与美国、中国和欧洲相比，日本 AI 初创融资规模偏小，公私协作支持不足，大学衍生创业体量有限，加之合规不确定性抬升制度成本，使其难以形成快速扩张的创新集群。在基础能力建设方面，日本已将量子 AI、边缘 AI、AI 芯片等列为维持国际竞争力的关键支柱，尤其把本土大模型（LLM）开发上升为国家级任务，并认为其涉及经济安全与技术主权——若长期依赖海外基础模型与算力设施，日本将面临结构性依赖与治理被动。在预算层面，日本虽已有Post-5G 通信基础设施、下一代边缘 AI 半导体、节能芯片研发及半导体生产支持等投入，相关资金较以往明显增长，但若按人口或GDP口径衡量，日本在AI与半导体领域的公共投入总体仍低于美欧。

对比美国《CHIPS and Science Act》和欧盟《European Chips Act》可知，两者均通过大规模财政动员强化本土产能与技术主权并持续向AI生态导流资金。相较之下，日本虽已明确战略方向，但若要在基础模型与半导体等基础能力上保持竞争力则仍需进一步扩大投资规模或提升现有项目的战略聚焦度，尤其应加大对本土模型研发与科研基础设施的支持。此外，日本正推动“能效导向”的半导体创新（包括量子、光学与类脑芯片架构等）以应对 AI 算力需求与电力消耗同步上升的问题，并通过修订信息处理相关制度，由IPA等机构支持国内量产能力建设以降低供应链脆弱性。

2.实施支持：地方政府与跨域基础设施

区域发展与人工智能应用之间的联系也成为了新的关注点。在其“数字城市国家概念”中，政府正在推动针对农业、旅游和医疗等地区特定问题的人工智能和物联网解决方案的部署。然而，要实现这些分散场景的规模化扩散，关键前提在于构建可互操作的数字基础设施，即通过统一的跨域平台连接各行业数据空间，在共同标准、治理工具与安全架构支撑下实现数据交换并服务于循环经济体系，使数据在产品设计、使用与回收等生命周期中实现认证、追踪与复用，从而形成跨行业创新的制度与技术条件。但调查结果同时揭示了社会落地的组织性障碍：在生成式 AI 推广过程中，日本企业普遍面临技能人才不足、推进路径不清晰以及缺乏具体应用场景等问题，表明制约因素不仅在资金与技术，也在企业内部能力建设与员工培训不足。

跨领域数据空间与循环经济框架

来源：报告原文

基于上述现实，日本需强化“社会实施”的制度支撑。其中重要方向包括扩大可控试验机制，如通过监管沙盒为企业与研究机构提供风险可监测的试验环境，在创新与风险之间建立平衡。部分地方政府已开展较成熟的 AI 示范项目，但仍需将相关机制扩展至更多领域与地区，并在国家层面形成制度化支撑，同时探索“沙盒+法律体系”的混合运作以加快制度演进。

日本在生成式人工智能实施推进中的主要障碍

来源：报告原文

总结来看，日本未来的人工智能政策必须采取综合性战略，在构建快速透明的法律体系与实现经济创新及以人为本的伦理人工智能双重目标之间取得平衡。具体应推进以下三项优先事项：1）建立新法律制度，例如人工智能安全法和人工智能版权法，以应对内容所有权、隐私权及算法操纵等新兴风险；2）通过产学合作及计算与数据基础设施投资，支持国内大型语言模型（LLM）研发，以保持国际竞争力；3）明确并制度化符合全球标准的伦理与问责框架，同时应对在多样化现实场景中部署AI系统时，如何嵌入公平性、包容性与透明度的挑战。

日本 AI 政策的长期目标是构建“以人为本、包容且可持续”的智能社会，其价值基础包括尊严、多样性与包容性以及可持续性。为实现这一愿景，作者提出三项核心政策建议：一是加快立法进程。在生成式 AI 与自动驾驶等前沿领域，当前存在明显“治理滞后”，应尽快推动 AI 安全法与 AI 版权法，并通过公私协作沙盒机制实现制度快速迭代；二是强化本土基础能力。通过国家投资与产学合作发展国产大模型与算力基础设施，降低对外部技术依赖，同时确保 AI 系统与日本社会的伦理与文化价值相契合；三是在伦理与创新之间建立动态平衡。采用分阶段透明度要求与基于风险的监管设计，避免伦理规范演变为创新阻力。

跨领域数据空间与循环经济框架

来源：报告原文

简言之，日本的目标并非单纯参与技术竞赛，而是通过“共创型治理生态”，在支持创新的同时坚守民主与人本价值，并在全球 AI 治理中发挥规范性引领作用，持续巩固其“亚洲信任模型”的国际定位。