【中文摘要】促进人工智能科技创新，不仅需要在数字基础设施建设、训练数据资源供给等层面完善配套保障机制，还需要关注不同科技创新主体的差异化制度需求。中小企业作为重要的市场主体之一，与大型企业相比，在义务履行能力、科技创新资源获取等方面存在显著差别，迫切需要面向自身业务规模、技术能力等因素的科技创新促进机制。《民法典》第206条明确提及保障一切市场主体的平等法律地位和发展权利，这种平等发展权的基本内涵包括平等保护权、公平竞争权和创新发展权三个层面，是建构中小企业特别治理机制的正当性基础。同时，为了避免特别治理机制对市场竞争的不当干预，需要对适用主体、适用条件、适用期限作出相应限制。结合实践中中小企业存在的业务合规能力有限、科技创新资源获取成本高等问题，应当在税收优惠、财政支持等传统的产业激励机制基础上，创新探索资源获取扶持机制、义务履行示范机制和监管试点机制。
【全文】
一、问题的提出
为了应对人工智能可能引发的算法歧视、隐私数据泄露、知识产权侵权等安全风险，我国目前已通过规划纲要、法律法规、技术标准以及其他各类规范性文件初步构建了人工智能治理体系，明确了人工智能服务提供者在利用人工智能技术提供服务时所应承担的各项义务与责任。但无论是既有的制度设计还是理论层面的建构，均倾向于围绕安全风险预防的角度展开。在立法层面，科技伦理审查、算法备案、大模型备案等制度设计以风险预防与监管为主要目标。在理论层面，人工智能立法的理论基础、基本原则、具体制度构建等问题的探讨亦以安全风险预防为主要研究趋势，主张人工智能治理以风险为基础。{1}（P.74）
现阶段人工智能治理研究的趋势可分为三类：一是个体风险规制论，即通过“风险社会理论”“人机关系理论”等理论范式解决人工智能特定技术风险治理难题。例如针对生成违法网络信息内容，主张设置事前的信息核查和筛查机制等。二是双重立法目的平衡论，即在发展负责任的人工智能这一核心原则基础上，论证技术发展与技术治理的具体内涵。三是具体多元主体协同治理论，即侧重建构多元化的风险预防和控制机制达到技术治理目标。然而，这些研究主张却忽视了一个潜在的实践性问题，即现行的一体化监管模式与不同规模企业的实际义务履行能力存在一定程度的落差。不同规模企业的实际义务履行能力有差异，面对履行标准相同的监管要求，大型企业能够凭借自身的资金、技术、人才等优势迅速消化与适应，而中小企业则会因资金欠缺、开源大模型的直接使用、人才不足等因素导致履行能力不足，不同规模企业间的差距愈发明显。需要说明的是，这类义务相同性并非传统意义上实现相同的治理目标和治理效果，而是义务履行标准层面的完全相同，这种相同性使得中小企业在发展初期举步维艰。因此，为有效实现人工智能的发展与安全并重，必须在法律实施层面进一步细化人工智能治理机制的适用方式，建构差异化的义务履行标准，对中小企业实施特别治理则是实现该目标的重要路径。具体而言，在人工智能技术治理体系内构建中小企业特别治理机制需要回答以下三个问题：一是阐明中小企业特别治理机制的正当性依据，对中小企业设置特别治理机制是否会破坏公平的市场竞争秩序；二是中小企业特别治理机制的范围限定，明确中小企业特别治理机制的准入条件；三是中小企业特别治理机制的具体内容，即应当从何种层面推动中小企业的科技创新发展。
二、中小企业特别治理机制的正当性证成
（一）设置中小企业特别治理机制的现实因素
目前我国人工智能监管规则在一定程度上未能充分发挥中小企业发展人工智能的积极性，主要表现在以下三个方面。
一是监管规则的分散性导致中小企业合规成本高。目前我国人工智能领域暂无综合性、通用性立法，有关人工智能治理的具体内容散落在各种规范性文件中，《网络安全法》《个人信息保护法》《科技伦理审查办法（试行）》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律法规均对人工智能研发者、服务提供者作出了涉及数据安全保护、科技伦理审查、算法解释等不同层面的义务性规范。尽管中小企业因自身业务能力的局限性得以免除适用部分义务性规范，如因其自身不具有舆论属性或社会动员能力，中小企业可以不必进行强制性算法备案等。但是，这种零散化的监管规则在一定程度上增加了企业业务合规的难度。更重要的是，部分监管规则存在内容交叉重叠问题，特别是在个人信息安全风险、网络安全风险、算法安全风险、科技伦理风险相互交织的背景下，部分具备风险评估功能的监管规则可能意味着需要数次重复评估同类风险事项。大型企业拥有的专业团队足以完成相关操作并及时修改完善不合规之处，中小企业则因固有的局限性而受制于人工智能合规成本与未来的责任承担风险。
二是监管规则的不确定性导致中小企业合规标准模糊。虽然目前我国客观上已系统建构覆盖政策规划、科技伦理、法律法规与技术标准在内的多层次人工智能治理体系，{2}（P.7）但部分技术风险治理议题仍存在较大争议，例如，基于同一基础模型而衍生出的多个应用模型是否均具有大模型备案的必要性和可能性问题、训练数据的合法获取与利用问题、人工智能侵权责任的设置问题等。法律的不确定性意味着风险承担的不确定性，而风险承担的不确定性则会影响企业发展人工智能产业的积极性，尤其是对于中小企业，其发展局限性决定了其试错机会远小于大型企业，在制度层面需要更为具体且明确的监管规范来指引中小企业。
三是监管规则的单一性导致中小企业业务发展与业务合规存在冲突。这并非强调现行立法内容的义务设置不合理，而是意在说明部分义务规范缺乏同步推进的配套措施。以训练数据为例，《生成式人工智能服务管理暂行办法》第7条对训练数据使用行为设置了诸多合法性要求，如保证来源合法、提高训练数据质量等。但是，对于中小企业而言，训练数据获取方式有限，在公共数据开放、算法模型训练公共平台等机制尚未同步建成的当下，这些义务规范无疑会增加相应的成本，中小企业的实际义务履行能力与我国当前的人工智能监管规则之间存在一定落差，监管规则的分散性、不确定性与单一性对中小企业的业务合规能力提出了较高的要求，实质上影响了中小企业人工智能科技创新的进程。换言之，在推动科技创新和促进市场公平竞争的过程中，理应强化义务履行标准的适配性和多元化，而不是僵化地设置完全一致的义务履行标准。针对大中小企业的业务合规能力、风险控制能力，义务规范的适用方式和监管规则的设置思路应当有所区分。为充分激发中小企业创新活力，应当在现行监管模式下同步配套建构中小企业的特别治理机制。
除此之外，加速中小企业创新发展已成为全球人工智能技术竞争的重要抓手。欧盟在2024年1月提出了有关人工智能创新的一揽子计划（AI innovation package to support Artificial Intelligence startups and SMEs），其中具有代表性的治理措施便是“GenAI4EU”，目的之一是促进人工智能初创企业与工业、公共领域的人工智能部署者之间的合作。欧盟《人工智能法》设置了多项专门用以支持中小企业和初创企业的政策支持型条款，具体包括“访问监管沙盒”“简化技术文档”“利益诉求反馈”“沟通与培训”“合比例的合规成本”等（见表1）。美国商会在2024年9月15日发布的《技术对美国小型企业的影响》（The Impact of Technology on U.S.Small Business）报告中，对人工智能小型企业产业现状进行了全国性评估，提出98%的小型企业正在使用和支持人工智能工具，且大部分小型企业担心政府限制数据访问或者相关立法损害其发展创新能力。{3}美国国家科学和技术委员会智能科学专委会在《2023年国家智能科学研究与发展战略计划》（NATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH AND DEVELOPMENT STRATEGIC PLAN2023 UPDATE）中也明确提出，众多初创企业、小型企业难以获取人工智能研发所需的算力资源，并建议政府和国际机构建构一个开放可用型的人工智能协作生态系统，包括大中小型各类企业、政府部门以及其他具有多种不同专业技术能力、观点主张的组织。{4}类似地，其他国家也在人工智能相关产业战略、政策文件中频繁提及人工智能初创企业、中小企业的创新激励机制，如日本在《2024年综合创新战略》（統合イノベーション戦略2024）中就专门提出要通过SBIR（小型/初创企业创新研究系统）全面支持研发类人工智能初创企业，增加研发初期的财政支持力度。{5}从全球发展趋势来看，中小企业的科技创新能力已经成为推动人工智能产业整体发展的核心基础之一。
（二）设置中小企业特别治理机制的理论基础
无论规模大小，市场主体均享有“平等发展权”。《民法典》第206条第3款明确提及国家保障一切市场主体的平等法律地位和发展权利。这种平等权不仅仅指涉法律地位的平等，而且也涉及法律主体发展的平等。在市场竞争环境下，平等发展权实际上表现为三层含义：第一层含义是，不同体量、不同类型的市场主体应当受到法律同等水平的保护，亦即平等保护权；第二层含义是，不同体量、不同类型的市场主体应当能够在公平竞争的市场环境下平等地享有各自的发展空间，亦即公平竞争权；第三层含义是，不同体量、不同类型的市场主体应当能够获得与自身能力相匹配的法律保障，既包括市场竞争资源的公平获取，也包括行政监管要求的实质性平等，亦即平等的创新发展权。
第一，平等保护权的保障目标是确保各类市场主体受到法律平等保护，保障市场竞争秩序的公平性。在面向中小企业建构特别治理机制之前，需要明确的是，无论是何种特别治理机制的建构，都不应构成对市场公平竞争的过度干预。财税优惠、财政支持等各类保障性制度的设置仅仅是为了保障竞争能力，而不是以直接干预的方式使中小企业在市场竞争中处于有别于其他企业的特殊地位。鼓励和支持中小企业创新发展并不意味着给予这类市场主体特别优待，而是应当以维系公平获取科技创新资源、有效履行监管要求等公平竞争能力为核心。
表1 欧盟《人工智能法》中的中小企业特别治理机制
第二，公平竞争权的保障目标是实现各类市场主体能够获得实质平等的竞争机会和竞争条件。在优化营商环境背景下，公平竞争通常被视为营造市场化、法治化和国际化一流营商环境的内在要求与核心内容。{6}（P.103）在人工智能领域，越来越多的国家意识到大型企业与科技巨头可能引发潜在的不正当竞争和垄断风险。早在2023年6月29日，美国联邦贸易委员会竞争局与科技办公室在其发布的《生成式人工智能引发竞争关注》（Generative AI Raises Competition Concerns）中便指出，大型企业在数据、人才、算力资源等方面存在的竞争优势可能会演变成垄断，限制其他市场主体进入人工智能领域，破坏公平竞争效用。{7}2024年6月28日，法国竞争管理局发布的《关于生成式人工智能领域的竞争运作》（Relatif au Fonctionnement Concurrentiel du Secteur de l'Intelligence Artificielle Générative）在审查生成式人工智能领域市场竞争运作情况的基础上，明确了大型企业所引发的竞争风险，并要求人工智能相关机构执行《人工智能法案》时不构成对中小企业发展的阻碍与大型企业牟利的滥用。{8}美国司法部、美国联邦贸易委员会、欧盟委员会、英国竞争和市场管理局发布的《关于生成式人工智能基础模型和人工智能产品竞争的联合声明》（Joint Statement on Competition in Generative AI Foundation Models and AI Products）同样关注到大型企业存在的垄断风险对中小企业和公共利益造成的损害。{9}整体而言，大型企业为确保自身的行业地位与市场竞争力，通常会限制人工智能研发资源的流动。例如在训练数据领域，大型企业所掌握的数据具有质量高、数量大等优势，但其通常基于商业秘密等缘由而处于禁止流通或者需要支付高额对价的限制流通状态。更为重要的是，大型企业的训练数据资源通常是其自身付出一定劳动而获得的，具有法律认可的财产性利益，无法直接通过行政监管措施予以直接干涉。与此同时，我国的公共数据开放制度尚不健全，获取公共数据亦存在难度，因此中小企业存在数据获取困境。
第三，创新发展权的保障目标是确保中小企业具备充足的科技创新发展能力，免于受到非市场公平竞争因素的不当干扰。相较于公平竞争权所延伸出的被动式市场监管措施，创新发展权意味着监管机构需要采取主动监管措施，降低中小企业获取科技创新资源的实际难度，调整人工智能安全风险治理机制的适用标准。在产业政策层面，《“十四五”促进中小企业发展规划》已经明确，我国发展中小企业以“坚持创新驱动”为基本原则，以“创新能力和专业化水平显著提升”为发展目标，创新是我国中小企业发展的重要导向。在人工智能领域，中小企业创新发展权的实现方式主要包括两类：一是准入条件的保障，即通过税收减免、财政支持、科技创新资源供给等方式，确保中小企业所面对的市场准入条件与大型企业相同；二是特殊监管模式的适用，即通过监管沙盒、产业园试点等方式，允许中小企业探索符合自身发展需求的科技创新发展模式。
诚然，现行立法对于具有“守门人”地位的超级平台做出了数据、算法等层面的约束，同时也设置了专门针对生成式人工智能的监管体系，但这些规范仅仅完成了技术风险治理体系化和市场竞争有序化的立法目标，实践中影响中小企业科技创新的其他因素并未被完全纳入其中。平等发展权的保障方式还需要结合促进科技创新这一被忽略的立法目标，在《反不正当竞争法》《科学技术进步法》等基础上，层次化构建中小企业特别治理机制，充分发挥政府调节市场的积极作用，优化人工智能产业资源配置，为公平竞争创造良好的环境和条件。
（三）设置中小企业特别治理机制的法律依据
构建中小企业特别治理机制不仅是促进人工智能科技创新这一立法目标的应有之义，也是人工智能技术治理的基本原则之一。《人工智能法（学者建议稿）》和《人工智能示范法2.0（专家建议稿）》均提及促进发展创新原则，其设置目的也是借科技创新主体的多元化实现多维度、多层次的人工智能科技创新发展。早在2017年，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》便提出了人工智能在提升国际竞争力、促进经济发展、推动社会建设等方面具有重要意义。该规划在强调重视人工智能可能带来的安全风险的同时，还强调以促进人工智能产业发展为首要目标。此外，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020）》要求通过实施培育智能产品、突破核心基础、深化发展智能制造、构建支撑体系等四项重点任务，实现人工智能产业的突破与进步。但是，以ChatGPT为代表的科技创新进程超出社会预期，一度让技术风险规制论成为制度建构和学理论证的重心，甚至出现了忽视人工智能技术客观发展规律而对假想风险进行超前规制的情形，{10}（P.65）有关促进科技创新的相关研究则少之又少。《生成式人工智能服务管理暂行办法》第3条明确规定了我国人工智能治理的基本原则是“坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合”，对比之前的征求意见稿来看，新增的《科学技术进步法》是其制定的依据。由此可见，我国人工智能治理体系正在从侧重安全风险预防和控制转向风险治理与技术创新并重，形成了包含“风险预防、市场激励、创新资源保障”在内的多维规制体系。{11}（P.53-66）尽管立法者已经注意到促进科技创新这一立法目标的重要地位，但在具体规范层面仍缺乏有针对性的科技创新促进机制，特别是在市场激励、科技创新资源供给等领域，相关研究始终未能突破促进科技创新转化、保护知识产权等既有理论框架，忽视了中小企业这类特殊主体的制度需求。因此，中小企业特别治理机制应当以缓解中小企业的发展局限性和实际义务履行能力不足为出发点，以平等发展权作为重要理论依据。该治理机制不是意图建构中小企业特别优惠机制，而是为了调整中小企业与大型企业在义务履行能力、科技创新能力方面的实质性不平等问题，通过吸纳人工智能产业准入方面的创新资源获取、信息系统安全保障、初创企业扶持等内容，加速中小企业科技创新能力提升，进而在充分的市场竞争环境中进一步推动人工智能产业整体的创新发展。
除此之外，《中小企业促进法》也明确了国家将促进中小企业发展作为长期发展战略，对中小企业予以积极扶持，为其发展创造良好环境，以充分激发中小企业在国民经济和技术创新方面的潜力。审视我国互联网产业发展过程中存在的“强者愈强”“赢者通吃”等趋势，虽然这类发展趋势是市场调节资源分配、市场竞争优胜劣汰的必然结果，但倘若完全放任，可能导致行业准入门槛提高、科技创新资源获取受限等问题。目前，我国通过税收优惠减免、贷款融资补贴、政府采购、“专精特新”发展机制、权益保护等多种方式来支持中小企业发展，但这仅仅只是促进中小企业发展的一般性规则，本文所提出的中小企业特别治理机制则是人工智能领域支持中小企业发展的具体措施，与一般治理机制相比，其独特性主要体现在两个方面：一是基于人工智能产业自身特性而存在的特殊发展障碍，如高质量训练数据获取成本高、算力资源供给不足等问题；二是基于人工智能监管规则而产生的特殊业务合规问题，如中小企业采用开源大模型时，因开源代码开放性等因素而导致的安全风险问题，是否应当设置更为严格的安全保护义务存有争议。
三、中小企业特别治理机制的边界限制
（一）主体限制：中小企业的范围划定
中小企业的范围划定是适用特别治理机制的前提条件。根据美国小型企业管理局（SBA）发布的最新《小型企业规模标准》，衡量小型企业的指标为企业的平均年收入或者雇员人数，其中雇员人数是指企业最近两年每个发薪期的平均雇用人数，经营时间不足两年的，按照经营期间每个发薪期的平均人数计算，且具体的平均年收入额或者雇员人数不尽相同。{12}这种确定小型企业的标准存在一个明显的弊端，即一个企业可能存在多个不同的划分标准，因为NAICS划分行业的依据是企业的主要业务活动，但当企业存在多项业务活动时，其便存在多个NAICS代码，进而导致存在多个衡量企业是否属于小型企业的标准，当多个标准存在冲突时，该企业是否属于小型企业便难以确定。欧盟确定中小企业的标准规定位于委员会建议2003/361/ec附件中，其中小型企业是指雇员人数少于50人且年营业额和/或年度资产负债表总额不超过1000万欧元的企业，而微型企业则是指雇员人数少于10人且年营业额和/或年度资产负债表总额不超过200万欧元的企业。{13}我国《中小企业促进法》在界定“中小企业”概念时，将“人员规模、经营规模相对较小”作为核心标准，并且按照从业人员、营业收入、资产总额等指标，结合所在行业特点，作出了更为明确的规定。在此基础上，《统计上大中小微型企业划分办法（2017）》针对15个行业门类及社会工作行业大类进行了中小企业范围认定。这种划分方式固然可以提供可操作性较强的认定标准，但也引发了质疑，即发展人工智能潜力相似的企业因为所从事的主要经济活动不同而存在是否属于中小企业的不同认定结果，进而适用不同的监管规则。例如，从业人员均为300人、营业收入均为20000万元的两家企业开展人工智能研发活动，一家企业因属于零售业而被划分为大型企业，另一家属于交通运输业而被划分为中型企业，进而分别适用不同的监管标准。需要解释的是，本文所提及的中小企业不仅包括专门从事人工智能技术研发的企业，还包括利用人工智能技术推动传统产业转型的企业。故此，判断是否为中小企业应先行确定企业的业务类型，如若属于专门的人工智能技术研发，则直接根据从业人员等指标进行判断；如若属于传统产业使用人工智能进行科技创新，则需要结合所属行业进行判断。
（二）条件限制：“特别治理”的经营状况限定
基于激发中小企业创新活力的制度本意和推动中小企业数字化转型的时代需求，中小企业特别治理机制的设置应以促进各行业的中小企业发展人工智能产业为主要目标，但由于中小企业的义务履行能力、市场准入难度、科技创新资源获取成本等因素，其实际的科技创新条件并未与大型企业维持在实质性相同的水平。进一步而言，中小企业特别治理机制中的“特别”体现为具体的治理机制应当以改善和提升中小企业科技创新条件为目标，而不是直接干预大中小企业的市场竞争活动。并且，这种特别治理机制不仅仅对适用主体予以严格限制，同时还应当对特定业务活动作出相应限制，最常见的治理模式便是负面清单管理机制。
传统意义上的负面清单管理制度是指通过清单形式明确列举禁止或限制投资经营的行业、业务和领域等，在此清单之外的内容，各市场主体均可自由平等进入。我国于2013年引入负面清单管理制度，后通过试点于全国范围实施市场准入负面清单制度。市场准入负面清单制度对于我国深化改革、充分发挥市场的资源配置作用、提高政府行政管理效率具有重要意义，而负面清单管理制度也具备促进企业创新能力提升、{14}（P.58）提高企业全要素生产率、{15}（P.15）提高企业投资效率{16}（P.184）等积极效用。在人工智能领域，不少学者也开始探索该类制度的实践方式，如《人工智能法示范法2.0（专家建议稿）》第26条就明确提出开展人工智能负面清单内产品、服务的研发、提供活动前，应当取得国家人工智能主管机关的行政许可；禁止未经许可或超越许可范围开展负面清单内人工智能研发、提供活动。不过，这种负面清单管理机制实质上是行业禁止性清单管理模式，作用对象是特定的科技创新活动与业务模式，并不直接涉及促进中小企业创新发展的问题。
对于中小企业而言，特别治理机制的内在逻辑应当是“鼓励创新、支持发展、必要干预”。相应地，负面清单管理制度的内在逻辑则表现为先行明确禁止性事项，配合监管试点等其他特别治理机制，鼓励中小企业创新。除了禁止涉及不可控技术风险之外的业务活动，中小企业特别治理机制框架下的负面清单应当包含三项内容：第一，风险与社会效益不匹配的科技创新活动不纳入特别调整范畴。这是因为特别治理机制的根本目标是促进中小企业创新发展，这类科创活动并不具有优先发展、政府扶持的必要性，反而有可能造成科技创新资源的浪费。第二，信誉差、经营状况长期不稳定的企业不纳入特别调整范畴。特别治理机制涉及部分法定义务履行方式的调整以及科技创新资源的分配，这类企业有可能借由义务履行标准调整等事由怠于履行相应义务，且无法有效改善经营状况往往意味着内部管理不当，存在浪费科技创新资源的问题。第三，敏感度高、存在安全保障要求的特殊行业企业不纳入特别调整范畴。部分行业可能涉及社会公共安全、国家安全等事项，调整其义务履行标准与其行业特性不符，不宜纳入中小企业特别治理机制的调整范畴。
（三）期限限制：特别治理机制的适用期限
中小企业特别治理机制存在天然的适用时限，即当中小企业发展为大型企业时则不再适用。除此之外，仍有必要设置额外的适用时限，原因在于：一是必要的时间限制有助于中小企业提高创新效率，缩短研发时间；二是有助于将有限的社会资源与财政预算惠及全体中小企业，保障实质公平，实现资源效用的最大化；三是避免中小企业为了持久化享受特别治理而故意延缓研发进度，进而影响企业规模的提升，由于前述依据从业人员、营业收入等多种指标认定企业规模的标准存在一定的局限性，即存在人为操纵的可能性，如企业可以控制员工数量等，但以此取消多指标认定标准而改为单一指标认定模式则又过于绝对，无法适应各行业固有的差异以及会忽视运营等多种企业自身主观因素的影响，因此可以通过特别治理的时间限制来降低企业的长期依赖性，鼓励企业积极发展；四是必要的时间限制有利于调整政策的具体内容以适应市场环境的变化和人工智能产业的发展。
在适用时限的具体设置方面，存在诸多制度实践先例。例如，小型微利企业“六税两费”减免政策的适用时限为办理汇算清缴当年的7月1日至次年6月30日；中小企业所得税优惠政策的执行期限为2022年1月1日至2024年12月31日。对于中小企业而言，其适用特别治理机制的时限应当与中小企业发展人工智能产业的平均时长相适应，过短的时间限制与中小企业的实际发展能力不匹配，难以激发其创新动力，过长则会引发中小企业的依赖心理，不利于资源的最优配置。同时，随着人工智能研发平均水平的提升，尤其是当开源模型制度逐步完善，中小企业研发时长将大幅缩减，此时适用时限也可适当予以缩减。因此，可结合行业特性、社会经济整体态势等要素，对特别治理机制的适用期限作出灵活性调整，采用“基础时限+延长时限”模式，使特别治理机制的治理效果与产业实践发展水平保持一致。所谓基础时限是指准入适用中小企业特别治理机制的基本时限，是一项不变的时间限制，具体设置因治理内容不同而存在差异，但存在共性特征，即不宜过长。延长时限则是基本时限到达后根据治理效果决定延长适用的时间限制，当基础时限到达后，根据产业具体发展状态决定是否延长适用特别治理机制，进而形成梯度分布的适用时限，以适应不同企业的人工智能发展需求，且具有监督政策实施效果的积极作用。当然，延长时限主要适用于创新资源的扶持方面，即根据数字基础设施建设状况、科技创新资源市场供给成熟程度等延长适用时限。有关中小企业业务合规的内容则主要适用基础时限，即当中小企业规模发生变化时终止适用。
四、中小企业特别治理机制的具体制度建构
（一）中小企业特别治理机制的功能定位：三个误区的澄清
在建构中小企业特别治理机制前，有必要澄清其可能存在的误区，以明晰其功能定位与制度目标。
首先，特别治理机制不是对中小企业的特别优待，而是为维系实质公平竞争秩序下政府干预市场的必然选择。中小企业与大型企业存在天然的差距，主要表现为资源获取困难、市场竞争力低、市场准入壁垒高、对监管的适应能力差等。中小企业在开展人工智能业务早期，或是因训练数据、算力资源获取成本高而难以维系正常运营，又或是因大型企业的市场份额、技术成熟度等优势而面临市场淘汰或被兼并的风险。尤其是当大型企业不存在同类竞品或者更优质的产品时，其将缺乏科技创新的经济动力，{17}（P.174）从长远来看，这将有碍人工智能产业的创新发展。因此，人工智能科技创新既需要遵循市场资源分配机制，实现资源最大化效用；也需要政府在必要阶段施加适当的干预，以调节市场失灵。因此，有学者主张“通过系列倾斜性政策弥补市场中弱势主体与强势主体之间的固有差距，促进公共资源在市场主体之间得以自由、充分、公平地配置和流动”。{18}（P.68）设置中小企业特别治理机制，通过创新资源的倾斜扶持、设置与中小企业实际义务履行能力相匹配的业务合规模式等途径，缩小中小企业与大型企业之间的发展差距，既保障了中小企业的平等发展权，亦维持了公平竞争秩序。
其次，特别治理机制不是简单的义务减免或者免除，而是基于中小企业发展局限性而设置的多维度治理方案。如前所述，中小企业与大型企业之间存在诸多差距，特别治理机制的内容设置以弥补差距为基础，主要包括弥补资源获取困难的科技创新资源获取扶持制度、弥补中小企业实际义务履行能力不足的适合中小企业的业务合规模式以及促进人工智能创新的监管沙盒制度。
最后，特别治理机制与“数字守门人”制度的监管逻辑存在差异。“数字守门人”制度是指符合一定标准的数字平台需要承担更多的责任与义务“。数字守门人”制度与特别治理机制都以维护市场公平竞争秩序为重要制度目标，但二者在规制对象与具体制度设计方面存在差异。根据欧盟《数字市场法》的规定“，数字守门人”是指对市场产生重大影响、提供核心平台服务（是商业用户接触最终用户的重要途径）、已经或即将在其业务领域享有稳固而持久地位的数字平台。由此可见，“数字守门人”制度所规制的对象是在竞争中处于强势地位的市场主体，而特别治理机制则是以在竞争中处于弱势地位的市场主体为治理对象。“数字守门人”制度通过对大型平台设置额外义务与严格标准，以限制大型平台实施破坏市场公平竞争秩序的行为；而特别治理机制则是通过对中小企业增设扶持政策与适当降低合规标准，以促进中小企业能够平等地发展人工智能。综上，二者均为维护市场公平竞争秩序的手段措施，但前者属于反向压制，而后者属于正向促进。
（二）一般机制：中小企业创新发展的保障型机制
对中小企业共通的发展局限性开展针对性治理，构建中小企业的特别治理机制。一方面，重点推动短期内能够商业化应用的中小企业创新发展，适当优化融资政策；另一方面，细化不同产业不同领域的产业激励型立法内容，推动中小企业业务模式的数字化转型。
首先，完善财税支持制度，加强中小企业的资金储备。加强各地政府对中小企业的财政投入，设立专项资金加大对中小企业的支持力度，同时建立相应的监管机构，确保相关资金流入中小企业。降低中小企业的税费压力，对符合规定的企业缓征、减征、免征企业所得税、增值税等。目前我国存在大量针对中小企业的税费优惠政策，如《财政部税务总局关于增值税小规模纳税人减免增值税政策的公告》《财政部税务总局关于进一步支持中小企业和个体工商户发展有关税费政策的公告》《财政部税务总局关于实施中小企业普惠性税收减免政策的通知》等。鉴于这些政策规定具有分散性、时效性等特征，为保障相关政策惠及全体中小企业，需要设置必要的配套适用机制，允许地方政府设置中小企业申报机制或辖区内中小企业发展清单机制，适时适用相应的税收优惠政策。此外，还需要加强中小企业应收账款的收取工作，通过合同订立、支付行为以及信用监管等途径，避免账款拖欠现象。
其次，加强融资促进制度，增强中小企业的融资可得性。完善信用评价机制，加大中小企业信息开放与共享程度，从正面激励银行等金融机构的融资意愿；通过金融机构向中小企业发放贷款获得的利息收入减免税费等途径反向激励金融机构向中小企业贷款的积极性。发展多种融资方式，通过股权、债务等方式实现直接融资。
最后，强化创新支持力度，提升中小企业创新能力。发挥创新平台支持作用，鼓励大型企业、高等院校、科研院所与中小企业协同合作发展，为中小企业提供技术、人才等创新资源。落实由创新型中小企业、专精特新中小企业和专精特新“小巨人”企业组成的优质企业梯度培育体系，针对性设立标准与开展培育，提升各类中小企业的创新能力。加大创新成果转化力度，完善知识产权保护体系，保障中小企业的合法权益，增加其创新积极性。
除此之外，目前我国还存在助力中小企业稳增长调结构强能力、健全中小企业公共服务体系、政府采购为中小企业预留份额等多种促进中小企业发展的制度与政策，其呈现分散式与多元化的特征。《2023年度中小企业发展环境评估报告》显示，中小企业不知晓相关政策的情形仍比较常见。因此，为促进政策的进一步落地见效，应当加大政策宣传力度，提升中小企业的政策可知性；在某些情形下，有必要将相关政策转化为法律予以长期实施。
（三）特殊情形：中小企业的专项治理机制
1.科技创新资源获取的扶持制度：训练数据与算力资源供给
数据、算力和算法是发展人工智能产业的重要因素。在数据层面，中小企业存在数据获取困境。相当一部分数据掌握在大型企业手中，获取该类数据需要中小企业支付一定的对价，同时由于该类数据的唯一性，价格相对较高，中小企业通常不具有承受能力，且大型企业可能基于维持其市场竞争力的考量而拒绝出售其持有的数据。因此，有必要建立公共数据训练平台，同步供给算力资源和训练数据资源。在保障数据安全与合规的情形下，增强中小企业的数据可获得性。公共数据的获取，不能完全交由市场进行调节，否则大型企业将再次进行垄断，使中小企业的数据可获得性受到实质性限制，故而需要设置平等且有差异的获取条件，其中“差异”是实现实质公平的必要选择，而非歧视与优待的表现。在算力层面，中小企业不具备发展算力的资金、高性能计算设备、专业人才与能源供应等条件。而全国一体化算力体系由国家统一调度算力资源，既有利于统筹协调算力资源、实现区域协调发展，避免资源浪费，又有利于推动算力资源的绿色低碳发展，同时还能提升中小企业在相对合理的情形下获取算力资源，实现人工智能产业的发展。在算法层面，虽难以直接通过创新资源的划拨实现算法创新研发，但可以通过人才培养与模型开源等方式对中小企业予以间接支持。
2.安全保护义务的示范制度：提供适用于中小企业的业务合规模式
人工智能企业应承担的义务涵盖多个方面，《生成式人工智能服务安全基本要求》从语料安全、模型安全、安全措施等多个方面确定了人工智能服务提供者开展安全评估的各项指标及标准。构建中小企业特别治理机制主要是适当调整中小企业当前的义务履行标准，降低业务合规负担，以适应其实际义务履行能力。首先应当明确的是，“特别治理”不能简化为“义务减免”，其核心理念应当是“精细化治理”。一方面，基于个人信息保护、网络安全等重大权益保障而设置的相关义务，中小企业应当严格履行，因为此种安全风险一旦转化为现实侵害往往难以得到有效救济且会对个人权益、国家安全等重大权益造成实质性的影响。例如中小企业的训练数据在包含个人信息的情形下，应当取得个人信息主体的同意或者满足《个人信息保护法》第13条规定的其他情形。另一方面，不对中小企业构成实质性负担的义务亦无减免的必要，如向使用者提供与服务透明度相关信息的义务。在排除以上不能减免和无须减免的情形后，中小企业的特别治理机制主要表现为义务履行流程的简化与履行标准的降低。就《生成式人工智能服务安全基本要求》所规定的各项指标而言，因该要求属于技术标准，故而存在适用的解释空间。在模型更新、升级方面，应当区分实质性的更新升级与模型漏洞的简单修复，对于后者无须设置再次进行安全评估的要求。明确关键词库、生成内容测试题库与拒答测试题库的总规模，虽然《生成式人工智能服务安全基本要求》中存在推荐性条款，且相关评估结果不会影响整体评估结论，但企业为了备案的顺利通过一般均会选择满足推荐性条款，其实质上对中小企业造成了负担，因此应当明确规定具体的规模数，且相较于现有规定，应当予以适当降低。同时，对于语料安全评估、生成内容安全评估等方面的评估次数、评估标准进行针对性调整。
3.促进科技创新的试点制度：创新园区的监管沙盒机制
监管沙盒制度是指监管机构为市场主体提供真实的市场环境以测试创新产品是否符合相关监管规则，是平衡创新与安全的重要监管制度，最早起源于金融行业，后扩展至数据治理等领域。相较于传统监管模式，监管沙盒制度具有降低成本、缩短产品上市时间、吸纳融资等多重优势。{19}（P.151）在人工智能领域实施监管沙盒制度存在诸多益处。一是充分保障人工智能研发者的创新积极性。监管沙盒为人工智能研发者“提供了一个介于实验环境与现实环境之间的缓冲带，以充分测试人工智能系统的合规水平”，{20}（P.125）因此在研发环节，研发者无须过度考量风险因素，可充分展现人工智能的创新可能性。至于风险，可依据监管沙盒的测试结果予以针对性地调整。二是降低人工智能风险。相较于研发环节的假想风险，监管沙盒环节的风险真实性更强，对其进行针对性调整更具有实效性，且更契合监管规则，有利于实现人工智能合规。三是降低企业经营风险。在监管沙盒环节所展现的合规水平，可让企业平衡修改人工智能至合规水平所需费用与将来人工智能投入市场可获得的收益，决定是否完善，减少企业投资失败的可能性，降低沉没成本。四是提高人工智能合规的可能性。监管沙盒中的真实市场环境意味着其合规结果的可能性，企业针对合规结果进行修改后，人工智能合规的可能性大幅提升，可降低企业未来面临的侵权风险。因此，有必要设置监管沙盒机制，允许市场主体进行合规测试，这对于中小企业而言至关重要。因为监管沙盒在保障创新的同时，将有效降低中小企业发展人工智能的风险。在设置监管沙盒进入条件时，应考量中小企业的实际能力，在同等准入条件下，应优先允许中小企业进行合规测试，并在相关费用上予以优惠或者给予必要的补贴。同时，为了鼓励中小企业发展人工智能，可以设置基于监管沙盒测试结果的奖励制度，即最终的合规结果越接近进入市场的水平，奖励额度越高。
五、结论
中小企业人工智能技术治理体系的建构需要考量多方面要素，统一监管仅仅只是技术治理的起点。随着产业实践发展和科学技术进步，还应当关注到不同科技创新主体的制度需求。在人工智能治理领域，针对中小企业设置特别治理机制不等同于倾斜保护中小企业，而是强调技术治理体系应当综合考量不同体量的科技创新主体的科技创新困境。这种困境的解决思路不能局限于传统意义上的财政支持、税收优惠等保障性规范，还应当延伸至义务履行标准的调整、监管试点等制度领域。因为相较于超级平台、科技大厂而言，中小企业的体量、财力、人力、用户数量有限，故而更需要在维持公平竞争的前提下实施更为宽松的特别监管机制。
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