美国暂无全国统一的联邦AI法律，监管模式在安全管控与企业发展权益之间持续摇摆，治理主要依靠行业自律和各州独立出台的分散法规，没有全国通用强制标准。司法体系对行政监管有较强的制衡作用，曾出现联邦法官以证据不足驳回政府针对AI企业风险管控禁令的案例。整体监管缺少前置、常态化强制安全评测机制，问题发生后多采用事后处置方式，管辖范围主要针对在美运营、服务美国用户的企业，无大范围“长臂管辖”条款。
英国没有单独的AI专项法案，走原则导向、分行业柔性监管路线，管辖范围以本土投放使用的AI产品、境内服务商为主，域外强制管辖力度小。招聘、信贷、公共服务等高风险AI系统，必须留存完整审计记录，同时搭建人工复核与申诉渠道。英国设立独立官方AI安全研究所，专门针对前沿大模型开展风险测试，排查模型失控、网络攻击、舆论操纵等系统性隐患，并根据测试结果督促企业完善风控。该国多次牵头举办国际AI安全峰会，联合多国制定前沿大模型统一安全底线，以技术测评弥补立法滞后带来的监管空白。
日本采取产业优先的软法柔性监管模式，监管对象仅限本土运营企业。仅依托隐私、知识产权现有法律划定最低合规底线，没有大额强制性处罚条款。由首相牵头，内阁AI战略本部统筹整体产业规划，监管部门仅能开展调查、劝导、公示违规主体，无强力约束手段。监管核心要求企业主动披露AI模型自身局限，规范训练素材版权使用，风险防控主要依靠企业自主自律。
韩国《人工智能基本法》具备域外管辖效力。法规采用产业扶持与风险管控并行的双轨模式，划定医疗、金融、招聘等高影响AI场景。此类应用需要常态化开展风险评估，全程配备人工监督。法规强制所有深度伪造音视频添加显性标注，达到规模标准的境外服务商必须设立韩国本地授权对接代表；针对涉色情AI深度伪造行为加重惩戒。
（综合整理 本报记者 孙 楠）