一、引言

生成式人工智能（Generative AI）作为近年来人工智能领域的重要突破，推动内容生产与信息传播格局重塑，深刻引发人类认知结构及社会互动模式的变革。^[]与传统内容生成机制相比，人工智能生成内容（AIGC）依托大规模预训练模型与深度多模态技术，能够实现低成本且高度个性化的信息生产，展现出前所未有的智能交互性与内容丰富性。^[]而不可忽视的是，其在经济效率提升与知识普及推进过程中，催生深远认知风险与治理挑战，呈现风险多层分化与主体责任模糊化的复杂态势。

当下对于AIGC全球规制仍处探索阶段，法律供给以软法、行政规制与行业自律为主，统一协调性与可操作性不足。随着AIGC时代认知生态的快速变迁与动态演化，法律规制逐渐陷入治理适配性困局。如何实现制度弹性以应对生成式人工智能场景下高度不确定与多样风险，已成为理论与实践领域亟须解决的重要难题。

破解当前困境需超越单纯立法路径，构建动态适应的制度弹性治理体系，兼顾法律规范适应性与伦理审度功能。基于生态博弈理论，在多主体动态互动中分析认知风险多层扩散与治理困境的内在逻辑。^[]以治理弹性理念为指引，探索动态适应、认知赋能、多元协同机制，构建生成式人工智能时代可持续认知生态法律体系。

为此，本文将依次展开如下分析：一是梳理生成式AI引发的多维风险及对法律规制的挑战；二是基于生态博弈理论，剖析多元主体在规制实践中的利益演化与治理障碍；三是构建制度弹性治理框架，厘定制度设计要则；四是转向更深层的认知权保护与伦理边界问题的探究，提出个体能动性内生激励逻辑以完善制度体系，弥合法律规制刚性缺陷，增强风险治理综合成效。

二、多层级认知风险与制度困境

生成式人工智能快速普及的当下，深刻重塑内容生产与传播模式，尽管带来显著经济效率与社会便利，但亦暴露更深层次的法律与伦理风险。^[]

（一）个体层面：认知极化与注意力资源失衡

AIGC“漏斗模式”改变用户认知的结构机理，依据满意原则筛选并精准推送符合用户偏好的内容，^[]限制用户接触信息的多样性与广度，存在强化既有偏见及促使认知极化持续加深的可能。诚然，信息茧房并非AIGC形塑认知过程中所特有，生成式AI以更高效机制系统加速固化个体认知结构进程。技术不断攀升发展、极大降低内容创作门槛的同时，不同专业背景与媒介素养水平的用户在辨别AIGC内容真实性方面的显著差异，使低算法素养用户更易陷入算法意识沟，^[]沦为认知操控的对象。

（二）社会层面：公共理性弱化与信任生态破坏

AIGC存在结构性幻觉现象，易输出可能逻辑连贯但事实错误的信息，^[]司法、医疗等关键领域已出现因幻觉误导引发信息失真的案例，^[]削弱用户对基本事实判断的能力。且数据的训练过程中可能放大固有偏见，与人类频繁互动形成一个不断强化且私人隐蔽向的偏见循环，难以及时纠正并轻易扭转。^[]此外，深度伪造技术与图文捏造能力的融合，使虚假信息的生成效率及逼真度大幅提升，加剧社会虚假认知与舆论操控的风险。同时，原创内容与AIGC的比较鉴别引发普遍不安，进一步加剧公众对信息真实性的怀疑。此外，AIGC数据使用不透明及隐私权侵蚀现象亦造成社会层面的信任危机。

（三）国家层面：认知治理缓慢与规制碎片化

平台^[]内容分发传播与技术服务供应双重角色模糊，一定程度上削弱国家对信息流动与内容治理的有效掌控。生成式内容通过算法推荐潜移默化地影响公共意见形成，增大社会内部的撕裂与极化的可能，进而对国家治理稳定性构成威胁。自2022年底生成式人工智能加速应用以来，除欧盟延续其“制度先行”路径，率先推动《人工智能法案》立法进程外，其他主要国家普遍尚未完成针对AIGC的实体立法或司法动作，相关制度仍处于政策倡导与规范草拟阶段，治理标准趋于初始碎片化。同时，生成式AI背景下的版权归属争议频发，进一步揭示出当前在生成式内容的版权界定、合理使用判断，以及数据采集与模型训练之间，全球法律体系普遍存在规则空缺及适用模糊的问题。更关键的是，AIGC模型训练、部署及内容输出具有显著跨境流动特征，使数据资源主权与信息安全面临结构性威胁。面对AIGC系统分布式部署与跨境模型调用趋势，当前全球普遍缺乏也较难以形成训练数据溯源审查、跨境算力调用备案以及内容主权保障机制。

（四）人机边界：主体性削弱与责任模糊化

随着AI虚拟人格及情感交互系统的普及，用户对AI生成内容的情感投入不断加深，人机界限日益模糊。AIGC在该领域的广泛应用催生大量虚拟人格与情感依赖服务，如AI陪伴、虚拟恋人、智能咨询等，弱化人与机器间的界限，带来新一轮的伦理争议。2024年美国青少年因AI聊天机器人互动引发自杀案件，引起国际社会广泛关注。虚拟人格在伦理规范尚未明晰的情形下快速扩展，诱发个体情感依赖及弱化自由意志，进而造成人机关系中的认知失衡与心理健康风险。而当前制度层面对于AI情感交互与人机关系变化尚缺乏专门的审查标准与伦理规制，伦理真空使社会共识难以凝聚。

（五）制度困境：制度反应迟缓与规制资源错配

当前制度响应主要以平台自律、公示警示及强制标注等工具为主，缺乏对制度架构、行为激励与利益协调的系统性布局，治理刚性强而弹性不足。平台同时作为工具供应方、内容传播渠道和内容审核者，角色交叠且责任划分模糊，加之缺乏统一立法与跨域协作标准，导致治理效果碎片化且反应滞后。

为规范AIGC内容标识与信息溯源，我国已相继发布法规文件为AIGC标识的分类与合规提供更为具体的技术指引与依据。而现阶段制度在实际落地中仍面临挑战：一是技术层面标识易被篡改、覆盖或脱离原内容存续；二是流转环节缺乏统一互认标准，不同平台间标识溯源链难以打通；三是整体治理体系尚未形成闭环，平台、用户及监管部门之间责任划分与联动机制不够清晰。

三、多主体生态博弈中的认知风险演化与治理困境

生成式人工智能内容治理的复杂性，源于多元主体在认知生态中相互作用、动态演化的博弈结构。平台、技术开发者、高级AI创作者、一般用户、政府与第三方组织交织承担着内容生成、分发、消费、规制与监督等多重角色，在信息流动、注意力分配与价值认知过程中构建起新的风险链条。

（一）认知风险的生态扩散逻辑

各主体围绕认知资源进行局部优化，在信息不对称与短期激励机制驱动下，推动认知风险的链式扩散。作为信息聚合与内容分发枢纽，平台借助精准推送提升留存与活跃度，虽降低用户筛选成本，却助长信息单一化与认知封闭趋势。有研究显示，算法驱动的信息结构抑制个体深度思维，认知退化与信息碎片化趋势普遍存在。^[]技术开发者推动模型迭代与能力突破时，对深度伪造、幻觉输出等潜在风险的治理体系尚未健全。身为内容的接收方和部分生成者，用户于便利体验与认知偏误、隐私泄露、版权侵权等多重风险之间陷入被动选择。同时，AIGC内容泛滥使原创价值不断稀释并遭边缘化。整体而言，多主体围绕局部利益调整策略，未能促成风险自稳演化，反致认知碎片化及信息趋同加速风险蔓延。

（二）用户生态位分化的迟滞与责任适配失衡

内容生态经生成式人工智能重塑，用户群体呈现出高级AIGC创作者、一般内容消费者与真人原创者三类典型生态位特征。各生态位主体于内容链条承担的认知风险与社会责任路径明显分化。^[]然而，现有治理体系仍延续传统用户定位逻辑，责任细分匹配尚未实现，加剧风险负担错位与激励失衡问题。真人原创者提供高异质性与深认知含量的内容，支撑认知多样性与生态韧性，但其原创价值受AIGC扩张冲击而稀释，缺乏有效保护与激励体系支撑。

（三）平台治理理性与成本悖论

平台行为受经济理性约束，非基于风险放任意图。AIGC内容泛滥、真假难辨，治理检测成本陡增，而现有识别技术尚不成熟，误判率高且易引发用户争议与信任危机。全面细审负担沉重，既缺技术支撑，亦不利于平台活跃度与商业维护。因此，平台往往陷入“拉新—泛滥—限流”的治理循环，周期性治理路径加剧认知风险的外部性扩散，同时使优质内容创作者与普通用户共同面临认知生态失序的困境。如何在成本与责任之间形成动态均衡，成为认知风险治理弹性设计的关键议题。

（四）初态失序下的系统性治理困境

治理体系受制于多元博弈结构失衡，陷入系统性认知困境。首先，传统治理路径构建于内容集中生产与责任可溯框架，难以适应AIGC所带来的生成去中心化、传播链条去溯源化与主体责任模糊趋势。其次，各方博弈缺乏有效的内生激励，更深层的问题指向反馈滞后与制度僵化，认知风险难以动态调节。而在AIGC参与构建的数字空间中，法律须回应认知操控边界、个体认知权保护与信息自由的结构保障问题。当前制度则侧重事后惩处与举报响应，尚未形成预防性应对认知韧性退化与空间压抑的制度设计。

四、认知风险治理的弹性路径设计

如前所述，认知风险源于多主体博弈中利益驱动、责任真空与适应滞后交织演化，最终构成链条式扩散格局。治理重构应跳出局部修补逻辑，围绕风险链条展开。嵌入动态调节与冗余结构，细化生态位责任承载路径，构建认知赋能机制，并引入柔性伦理审度框架以支撑制度演化。

（一）弹性治理的制度机理与容错结构设计

弹性治理强调高度不确定情景下，以最小成本实现最高效可逆调控，保障认知生态系统的韧性与活力。^[]其核心特征为动态反馈、^[]阶段性调节、责任冗余与局部容错。应以演化型开放系统作为AIGC认知风险治理的制度框架。首先，内容流程中嵌入动态反馈回路，设立如信息多样性指标与极化参数等韧性测度，实时校准规制响应。其次，分阶段试点与沙盒监管可作为实验场域，并基于反馈动态优化规则。分阶段、快速反馈并迭代修正的流程契合AIGC周期性演化需求，有助于转向敏捷型司法构建。^[]幻觉亦具备一定启发潜能，^[]治理理应聚焦于识别、追踪与校正机制构建，而非一味清除。

（二）多层责任划分机制与认知贡献激励

实现责任与激励双重有序配置，需以主体生态位划分为前提。高级AIGC创作者应接受严格溯源审查，履行透明性与归属标识责任。对一般内容消费者用户群体，则以低负担的使用透明提示与简便纠错机制为主，避免陷入人人自查、人人自证的高认知负担困境。维系认知多样性需制度化扶持原创内容群体，通过流量倾斜或资金补贴增强供给激励。归责标准转向认知价值导向，应以认知增益为尺度分配责任权重，摒弃工具使用层面的粗放判断逻辑。

（三）认知赋能体系与社会自主韧性的重塑

治理韧性根植于个体与社群认知自主结构的稳步强化。AIGC重构认知格局，转向以内在认知路径维护与注意力调控为核心。因此，治理应以教育与制度双轴推进，广泛开展算法素养与认知韧性教育，强化用户对生成逻辑、推荐机制与情绪操控策略的识别与理解能力，以及接收段的交叉验证设计和避免滥用误用甚至恶意使用的价值导向。应构建支持认知能动性的平台功能，同时制度构建应考虑认知资源稀缺性，遵循认知经济性原则，规避规则设计冗繁化对用户认知系统的额外负担。可通过默认信息提示、简易申诉流程与行为导向提示机制，引导用户以渐进方式实现认知风险的自我调节。

（四）伦理审度机制与认知自由空间的保护

如前所述，GAI与人类的互动使个体对认知过程的控制权、判断基础的可验证性与思想形成的独立性正遭遇前所未有的挑战。为此，认知自由（cognitive liberty）被逐步提出作为未来法律体系中应予确立的核心价值之一。^[]认知自由的核心并不在于保护思维的产出，而在于保护个体对自身思维、注意力资源与判断路径的主动控制权。认知风险治理须坚守认知自由保护底线，防止规制幻觉、偏误或侵权内容演变为过度干预与思维管控，确立认知多样性、深度思维与批判反思为认知生态核心价值，于常态情境中坚持非侵入式引导。具体机制上，应设立跨学科伦理审议机制，针对AIGC内容新形态实施周期性伦理冲击评估，并据此动态修订伦理指引与风险提示规范。因此，治理逻辑应超越对有害内容的被动过滤，转向认知结构整体韧性与多样性演化能力的系统维护。这是因为认知自由不仅是个体权利，亦是智能发展下认知生态自我演化与社会创新能力的保障。

五、结语

生成式人工智能在重塑认知空间的同时，引发多层级风险与治理失衡。传统静态规制难以适应风险异质化、主体动态博弈与认知结构演化的趋势。本文以生态博弈视角剖析当前治理困境的制度生成机制，探讨多元主体责任与激励结构的调整方向。面对风险链条的高度不确定性与演化性，治理体系需引入动态调节、结构性冗余与伦理审度机制，兼顾认知多样性保护与认知赋能，促进认知生态的自适应修复与可持续演化。未来生成式人工智能的治理，应以尊重认知复杂性为前提，系统构建弹性机制，通过制度性学习与跨域治理协同，持续动态回应技术演进带来的生态位重构与价值边界挑战。