2026年4月2日、工業和信息化部（工信部）は国家発展改革委員会、教育部、科学技術部、国家衛生健康委員会、国家インターネット情報弁公室、中国科学院など10省庁と連名で、「人工知能科技倫理審査・サービス弁法（試行）」（工信部联科〔2026〕75号）を正式に公布し、即日施行した。8月26日、工信部の辛国斌副部長は国務院新聞弁公室の記者会見において、中国が約200項目のAI関連主要標準の策定に成功したこと、および複数都市でAI倫理審査・サービスの実践を展開中であることを明らかにした。この二つの時間軸が重なることで、中国のAIガバナンスが「政策公表」から「コンプライアンス執行」の段階へと移行したことが示された。
なぜ審査のタイミングが「研究開発着手前」に前倒しされたのか
弁法第12条によれば、科技倫理リスクを引き起こす可能性のあるAI科技活動については、責任者は着手前に自組織の倫理委員会または委託を受けた認定サービスセンターへ申請を提出しなければならない。製品完成後に上市審査を受ける従来の方式は取らない。申請書類には、アルゴリズムの仕組み、データソース、テスト・評価手法、想定応用分野の完全な説明に加え、科技倫理リスク評価報告書および防止・管理対策計画を含めることが求められる。
弁法は、AI活動に従事する大学・研究機関・医療衛生機関・企業に対してAI科技倫理委員会の設置を義務付けており、委員会はAI技術・応用・倫理・法律など複数の専門分野の背景を持つ構成員を擁し、会議出席委員は5名以上でなければならないと規定している。独立した委員会を設置できない組織については、主管部門が認定した専門的な「AI科技倫理審査・サービスセンター」に審査を委託することができるが、同センターは同一プロジェクトに対して審査と復核を同時に提供することはできない。
高リスクシナリオについては、弁法は地方または主管部門による専門家復核を必須とする三類の活動を明示している。すなわち、人間とコンピュータの融合技術、世論誘導アルゴリズム、および高危険シナリオにおける高度自律的意思決定システムである。これら三類に共通するのは、倫理的制御を失った場合の影響範囲が広く、かつ回復が困難という特徴だ。
EU AI Actとの比較：同じリスクベースでも、分岐点はタイミングにある
EU AI Actの核心的ロジックは上市前コンプライアンスにある。高リスクAIシステムは市場投入または使用開始前に適合性評価を完了し、第三者審査を通過したうえで、継続的な市場監視に服さなければならない。制裁金の上限はグローバル年間売上高の7%または3,500万ユーロのいずれか高い方とされている。
中国とEUはいずれもリスクベースの段階的審査ロジックを採用しているが、審査が行われるタイミングに根本的な分岐がある。EUが管理するのは「上市前」であり、中国が管理するのは「研究開発前」だ。前者は開発プロセスでの反復的探索を認め、製品が完成した段階で一括検証する。後者は設計方案の確定やアルゴリズムフレームワークの構築以前に、完全な倫理評価プロセスを経ることを求める。
このタイミングの差異は大規模モデルの研究開発において特に重要な意味を持つ。事前学習とは本質的に高度な不確実性を伴う探索プロセスであり、設計段階で学習データが最終的に持つ倫理的影響を正確に予測することは難しい。「事前審査制」は、研究者が探索を開始する前に、その不確実性を審査可能な文書として構造化することを求めるものだ。
執行細則における曖昧な領域
本弁法は、より強い拘束力を持つ法規や省令ではなく、行政規範性文書として位置付けられている。法律サービス機関のMMLC Groupの分析によれば、文書の表現に従えば、各組織は自身の業務類型およびリスク特性に基づき、倫理審査メカニズムを構築または整備する必要があるか否かを「自ら判断する」ことが求められている。
2026年8月時点で、弁法はどのリスクレベルがプロジェクト否決につながるかを明示しておらず、具体的な是正措置や承認・不承認の判定基準も規定されていない。国際法律コンプライアンスプラットフォームのReg Intelは比較研究において、多国籍企業が直面する現実的な課題として、中国の研究開発前審査の要件はEUや米国の既存コンプライアンスフレームワークと直接的な対応関係を持たないため、企業は中国市場向けに独立したコンプライアンス体制を構築する必要があると指摘している。
多国籍AI企業にとっての意味
中国で事業を展開する、または中国市場への参入を検討する多国籍AI企業にとって、このメカニズムがもたらすコンプライアンス上の複雑性は多層的だ。
まず、コンプライアンス窓口の分散という問題がある。単一の法律で一元的に授権するEUとは異なり、中国のAI規制は垂直的・シナリオ別の積み重ね構造を採用している。アルゴリズム推薦、ディープシンセシス、生成AI、コンテンツラベリング、倫理審査はそれぞれ独立したルールを持ち、異なる主管部門に帰属する。大規模モデル製品は、アルゴリズム推薦・生成AI・倫理審査の三つの制度要件を同時に満たすことが求められる場合がある。
次に、コスト構造の再編がある。研究開発前審査は、製品リリース前に集中対応するのではなく、プロジェクト立案段階からコンプライアンス担当者を参画させることを意味する。弁法は同時に小規模・零細企業が審査を認定機関に外注することを認めており、これにより客観的にAI倫理審査アウトソーシングサービス市場が創出されることになる。
さらに、中国のAI分野における競合企業——AlibabaやBaiduなどの大手——は2022年の時点ですでに規制圧力のもとで社内科技倫理審査委員会を設置しており、『サウスチャイナ・モーニング・ポスト』の報道によれば、このような体制は国内大手企業にとって既にコンプライアンスの新たな常態となっている。外資企業は既存のコンプライアンス慣行に追いつくプレッシャーに直面している。
深層のシグナル：統治哲学の分水嶺
EU AI Actが「ルール主導のコンプライアンス文明」を体現しているとすれば、中国の「事前審査制」が映し出すのは別の統治ロジックだ。すなわち、製品の終点で検証を待つのではなく、規制権力を研究開発プロセス自体に組み込むという発想である。
このロジックには内在的な合理性がある。大規模モデルの倫理リスクは学習段階においてすでに「コード化」されていることが多い——学習データのバイアスや目的関数の設計は、製品リリース後に事後修正することが難しい。その意味で「事前審査制」が介入しようとするタイミングは、「上市前審査」よりも早くリスクの根源に触れているといえる。
しかし代償も明らかだ。アルゴリズムの仕組みがまだ確立されておらず、データ配分もなお調整中の研究開発初期段階において、「想定応用分野における倫理的影響評価」の提出を義務付けることは、高度な不確実性の中から確定的な文書を生産することを求めるものだ。
約200項目のAI国家標準の整備は、この審査メカニズムに一定の技術的根拠を提供している。しかし標準の多さに対して執行細則が乏しく、承認・不承認の判定が曖昧であることは、現行制度における最大の不確実性の源となっている。今後12〜18ヶ月の執行実践——特に最初に却下または是正を求められた事例——が、文書自体よりもこのメカニズムの実際の境界線をより明確に示すことになるだろう。
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