搭建法治轨道，就是设定目的地，至少有明确的方向；严格的过程控制，以及标准化的流程；对发展规律的全面把握，加上完备的制度体系。比如，正在制定的欧盟《人工智能法案》要求在人工智能发展过程中进行前置规划和连续监督，以严格缜密的规范体系引导技术前行，这就是典型的轨道性立法。但是，对我国而言，人工智能立法宜采用法治边界模式而非法治轨道模式。这是因为，人工智能还处于质变前夜，方向未明，标准的制式监管既不现实更不合时宜。实际上，欧盟法案也建立了监管沙盒机制，允许并不成熟的技术与社会直接接触，通过监管上的极大松动和更加灵活的机制为人工智能发展拓展空间。

 

　　划出法治边界，就是在法律上划出人工智能发展不能逾越的红线，并列明具体的负面清单。具体来说，应基于产业发展、权利保护、伦理捍卫三原则，分别从技术、社会和伦理的层面研究与应对风险。就技术层面而言，至少有三类风险：人工智能技术自身导致的不确定风险，人工智能偏离设计应用的风险，人工智能技术被非法使用、滥用的风险。就社会层面而言，至少有三类风险：算法歧视、深度伪造、错误信息等造成的混乱和失序，个体失业和社会失常风险，经济上的过分不平等和权力过分集中风险。就伦理层面而言，至少有三类风险：反人类的风险，异化人类的风险，奴役人类的风险。

 

　　为了有效管控风险，可从三个维度建立类型化、立体式的监管体系，提升监管措施的区分度和颗粒度。一是区分应用场景。基于人工智能技术广泛应用于政务、金融、医疗、教育、交通、零售、物流等领域的实际，区分不同的业务场景和行业场景制定监管政策。二是区分清单内外。在清单内的应当适用许可制，并进行全程监管；在清单外的，可适用备案制，并进行重点环节监管。三是区分风险程度。对不同类别以及不同程度的风险进行分类分级，适用不同的监管政策。类型化的处理方式是由人工智能的特性决定的，有效的人工智能技术无疑就是一种“魔法”，能够带来颠覆性变革，让生活更美好，当然也可能更糟糕。人工智能立法应基于不同的风险情形，明确完全禁止、部分禁止、有条件开放、完全开放的范围，明确事前许可、事前备案、事后备案、完全自主的情形，明确全程监管、重点环节监管、无需监管的条件。