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　　一是风险分级标准体系亟待完善。当前，我国已建立了基于媒介形态的“分类”体系，但在“分级”维度上，制度设计却存在空白。缺乏一套科学、动态、多维度的风险评估与分级标准，以及与之配套的差异化监管措施，已成为当前治理体系的“阿喀琉斯之踵”。一方面，现行监管框架存在风险等级与监管力度错配问题，导致资源分散与防控失效。在缺乏科学分级机制的情况下，无论是辅助学术研究的文本生成工具，还是能制造逼真假视频的深度伪造应用，都被简单套用同一套合规标准。这种监管模式，既容易造成对低风险应用的过度审查，又容易导致对政治诽谤、金融诈骗等高危害场景的监管缺位。另一方面，监管资源的不合理配置严重制约防控效能。大量行政资源被消耗在常规性审查中，难以对真正具有社会危害性的应用形成持续有效的监控。

　　在制度架构层面，亟须建立以“风险适配”为导向的分级监管体系。政府需构建风险分级评估机制，针对不同风险层级的应用场景，基于其潜在社会危害系数实施精准化监管。对于国家安全威胁或重大社会危害性的高仿真合成内容，如政治人物深度伪造视频、关键场景模拟等，实施“刚性约束”机制，要求采取显著标识、防窜改水印及多重用户警示等严格措施，并纳入实时动态监测清单。中风险等级针对具有较大社会影响或个人权益侵害风险的合成内容，如商业广告数字代言、影视特效制作等，构建“透明治理”框架，强制要求内容来源可验证、使用场景可追溯，并建立定期合规审查制度。低风险等级则涵盖社会危害性较小的创意性内容，如数字艺术创作、游戏NPC交互等，采取“柔性监管”模式，豁免事前标识义务但保留事后溯源权利，通过轻量化备案机制确保最低限度的可追溯性。这一监管架构通过精准匹配风险等级与监管强度，在安全保障与创新激励之间建立起动态均衡机制。

　　在标准建构维度，应当确立“人机协同光谱”分级体系。这一体系需要政府部门、平台企业、行业协会和用户代表共同参与构建。基于创作主体参与度的连续分布特征，可将生成内容划分为两大范式：其一为完全自主型内容，具有高度算法自主性与内容不可控性，其潜在的认知混淆风险与社会危害系数显著提升，理应作为监管体系的关键治理节点；其二为混合创作型内容，因包含人类主体的实质性创作投入，需构建梯度化监管方案。依据AI系统的介入强度，可细化为三类监管场景：主导型场景（AI贡献度≥70%）中人类仅实施表层修饰，其监管标准应趋近完全自主型内容；协作型场景（AI贡献度30%-70%）体现人机深度交互特征，如基于AI生成框架的二次创作，须强制标注“AI协同创作”标识及具体工具信息；辅助型场景（AI贡献度≤30%）限于基础性技术辅助功能，如语法校对与风格优化，可适用标识豁免机制但保留技术溯源要求。这一“光谱式”分级体系通过精准识别人机协作的连续谱系特征，为差异化监管提供科学标尺。

　　在治理生态维度，亟须构建“开源协同”的全球治理共同体。这一体系包含两大支柱性机制：其一为国际标准协同框架，通过政府监管部门与国际标准组织的协作，借鉴中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》中“包容审慎”的治理智慧，推动形成具有普适性的技术规范体系，重点解决文本识别阈值标准化、算法评估方法论等核心议题，系统性降低因数据偏差引发的经典文本误判风险。其二为开源基础设施共建机制，要求各国监管机构与技术企业突破技术壁垒，建立工具共享、数据互通、算法共研的协同网络。治理效能的持续提升不仅需要制度创新，更依赖于开放式创新生态下的资源聚合与能力共建，通过构建全球技术治理“开源社区”，实现风险防控能力的指数级跃升。这一“双轮驱动”治理模式，既可保持各国监管主权的相对独立，又通过技术要素的全球流动，助力塑造人工智能治理的命运共同体。