人工智能的规则通过“硬法+软法+技术规范”的多层协同生成：政府立法与执法提供强制框架，国际与行业标准将原则转化为方法，平台政策与工程基线把要求嵌入开发运维。规则通常经历议题提出、协商起草、沙箱试点、标准固化与执法审计的闭环，并依托评测、红队、模型卡与日志等证据化手段实现可验证。面对欧盟、美国产业与中国路径差异，企业宜构建最严适用内控，完成原则—义务—证据三层映射，以供应链与第三方评估强化端到端合规。未来趋势将走向能力门槛、透明度与审计常态化的组合治理。

本文提出以风险导向与公共利益为核心的治理框架，强调透明与可解释的技术实践、分级监管与问责机制、以及高质量数据治理与安全隐私保护的组合。通过引入NIST风险管理框架与行业信号，结合企业级与开源方案的治理能力，建立平台选型、模型评估与红队测试的闭环。配套组织能力建设、公共沟通与国际标准对接，形成分阶段实施路线图与量化指标体系，实现持续监测、审计与改进。最终在创新速度、合规边界与社会信任之间取得可持续平衡，稳健推动人工智能发展。

终止人工智能应采取治理、技术与运营三层协同的可撤销与可审计方案：以明确风险触发条款为起点，启动分层Kill Switch与降级策略，撤回访问与断开高风险连接，同时进行模型与数据封存以保留取证证据；通过标准化SOP完成沟通、审计与复原验收，确保关停动作快速、合规且可复原；在持续演练与度量中，将“可终止性”固化为工程资产与信任基石，推动负责任AI的稳定落地与长期韧性建设。