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即便在支持立法的一方内部，也对如何具体界定和评估AI的“权利”
存在巨大分歧，这本身就成了立法推进的阻力。
可能的冲突点：争论的焦点在于，如何定义一个AI是否具备了享受“权利”
的资格？是看其计算复杂度？其行为的拟人化程度？还是其表现出来的“痛苦”
或“愉悦”
的模拟能力？缺乏一个被广泛接受的、可量化的“意识标准”
，使得许多法律条款难以细化，陷入无休止的哲学和技术辩论中，导致立法进程缓慢甚至停滞。
总结
塞伯坦联邦的AI权利立法之路，本质上是其文明在技术狂奔后不得不进行的
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>补课。
它所遭遇的阻力，完美地折射出任何社会在面临重大变革时都会出现
的利益、观念和恐惧的复杂交织。
这些阻力案例表明，立法的过程不仅是法律文本的博弈，更是整个文明如何重新定义自身与造物之间的关系、如何平衡效率与
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>、以及如何走向一个更成熟未来的痛苦蜕变。
在塞伯坦联邦推进AI权利立法的过程中，科技企业的抵制确实是一个显著的挑战。
联邦最终通过一套兼顾强制约束与正向激励的组合策略，并特别注重对话与平衡，来化解阻力并推动立法进程。
措施类型具体做法目的
强制约束措施立法确立底线规则设定不可逾越的红线，防止AI滥用
设立
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>审查机制对高风险AI应用进行前置评估与持续监督
强制透明度要求要求企业披露AI系统关键信息，接受监督
高额违规处罚对违规行为处以重罚，提高违法成本
激励与扶持措施研发补贴与税收优惠首接降低企业研发合规成本
公共数据要素供给提供高质量、合规的数据资源
政府采购倾斜为符合
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