(网经社讯)摘要：

      从传统电商平台到直播带货，再到人工智能主导下的自动化交易，数字交易场景呈现出逐级提高的仿真生产过程。随着市场形态的不断更迭，市场监管部门的监管策略也需经历一条从“穿透式”到“介入式”再到“嵌入式”的调适路径。人工智能交易场景下监管部门面临着技术结构和规则逻辑的双重挑战。在人工智能逐步“接管”交易过程的背景下，嵌入式监管已成为监管范式转型的重要路径。监管部门应主动介入算法生成机制，开发基于人工智能技术的监管工具，并推动建立平台“AI合规官”等相关制度。

      数字时代，线上商业模式不断迭代更新，交易形态和交易内容的复杂程度不断提高，交易规则和交易关系也在持续调整。20世纪末，平台交易场景开始出现，并迅速形成了对线下交易场景的冲击；2016年以来，直播交易场景迎来爆发性增长，又带来了对传统平台交易场景的挑战。当前，随着生成式人工智能技术在数字商业中的广泛应用，交易场景的又一次迭代更新也已呼之欲出。

      法国学者鲍德里亚曾提出，在后现代社会，现实不再源于本体性的存在，而是由媒体、技术与符号机制所构建的“仿真”逐步取代并遮蔽了原初现实，最终生成一种“比真实更真实”的超真实。在这一理论视角下，数字交易场景的演进可被理解为一种逐级提高的仿真生产过程：早期平台电商是对线下交易逻辑在网络之上的映射，“淘宝店铺”“小二”“货架”等电商元素以及交易规则基本源自对线下交易方式的模仿；直播电商通过实时互动达成沉浸式的购物体验，交易场景已逐步脱离与线下交易元素的一一对应；生成式人工智能的应用则开启了交易行为的“算法生成”，交易内容、交易规则乃至交易的主体都可能不再是传统意义上的“真实”存在，而是源自人工智能模型构建的“超真实”。相较于交易场景的快速更换，监管策略往往存在一定滞后性。每当新交易场景出现后，监管部门的第一反应通常是对原监管工具进行强化，此后才会逐步针对交易场景变化后的新情况采用具有针对性的监管政策和监管工具。当前，随着生成式人工智能在交易场景中的深度应用，算法智能体正加速冲击原有的交易场景，对政府部门监管能力构成了新的挑战。笔者试图梳理数字时代交易场景和政府监管策略的交互演进历程，进而对人工智能时代新型交易场景的特征以及监管部门的策略应对予以分析。

01

场景：

理解数字时代市场监管

策略的一个关键视角

      场景理论今天已经成为一个横跨多个学科的复合型理论框架，在公共管理领域，其最初是作为解释社会行为与角色互动的理论工具，后来逐步扩展为构建制度逻辑与治理实践的场域机制。特别是在政府数字化转型不断深化的背景下，“场景”被广泛用于描述政务服务中平台、资源与流程集成的综合界面，成为实现协同治理与精准响应的重要载体，治理制度与实践被认为必须依托于特定场景本身才能够有效实现。在网络商业模式中，“场景”具有双重含义：其一是交易场景，即商业行为在技术与媒介支持下所生成的交互空间。数字技术不仅支撑交易的实现，还可以通过算法设计、内容生成等机制塑造新的消费行为路径，甚至构建“拟真”的商业场所。其二是监管场景，是监管策略、监管工具与监管行为在特定治理空间中的制度化和组织化展现。“场景”理论为理解和重构市场监管职能提供了一个从“组织中心”走向“场域中心”的分析视角。在数字经济背景下，市场运行日益依托特定的技术平台、交互界面与算法逻辑进行展开，“场景”是交易行为发生的媒介化空间，也是监管制度嵌入与发挥作用的治理单元。交易场景与监管场景两者之间密切关联，监管行为并非普遍施行于一切商业活动之上，而是需依托于具体的监管场景才能展开。

       可以说，场景既是监管的对象，也是监管的操作场域与载体。数字商业模式的不断创新推动了“人、货、场”等交易要素的重组，新的交易场景不断涌现。这不仅重塑了交易流程与行为边界，也对政府监管模式提出了持续改进的要求。监管场景作为监管主体、监管工具、监管方式与信息交互逻辑的动态耦合，是将抽象监管职能转化为具象化操作的结构，监管策略需要放置于特定的监管场景之中才能有效发挥作用。交易场景的更迭往往触发监管场景的重构，反过来，监管场景的逻辑也会影响交易场景的演化方向。

       监管场景本身也是联动多方监管力量的中介机制，可以联接政府部门、平台组织、行业协会与消费者群体，形成有效的监管协同。要实现对生成式人工智能主导下新型交易场景的有效监管，就需要对原有的监管场景予以持续升级。事实上，交易场景的更迭不仅改变了商品交换的媒介与结构，本身也对监管框架提出了连续性重塑的需求。从传统线下门店到平台电商，再到直播带货与生成式人工智能主导的智能交易，交易场景不断演化，监管场景也在与之交错演进的过程中不断更新其监管策略与监管工具。

02

交易场景与监管策略的交错演进

交易场景是特定时空与制度条件下交易行为得以展开的综合性情境。交易场景通常由交易空间、交易主体与交易流程三大要素共同构成，并受到技术媒介、制度安排、文化氛围等因素的塑形。数字化商业形态推动交易空间从线下物理场所向线上虚拟平台转移，交易主体从单一法人向多元行为者演化，交易流程则从标准化产品交换转向算法驱动下的情景互动。作为维护交易秩序的制度保障机制，监管工具和监管政策也必须随之调适。考察数字时代以来的交易形态演进，大致可划分为四个阶段，即传统线下交易、平台化交易、直播交易与人工智能主导下的交易。与之相对应的监管策略也从属地监管、平台穿透式监管、内容介入式监管，逐步发展到嵌入式监管。

（一）线下交易场景阶段的属地监管

      在前数字经济时代，交易活动主要围绕农业、工业、服务业等实体产业展开，通常在物理空间中完成生产、流通与消费全过程。以商场、门店、集市等为代表的线下交易场景，构成了“人、货、场”三者高度统一的业态特征。这一时期市场监管以属地化监管为基本策略。由于交易行为发生地通常比较容易获取有关违规行为的信息，因此，基于属地原则分配管辖权，有利于及时查明事实、执行处罚、打击违法活动，也有利于节约人力物力、降低行政成本。监管部门依托行政区划设立执法站所，通过定期巡查、现场检查与实地取证等方式实现监管闭环。

      属地监管具备空间明确、职责清晰、规则稳定的特点。一是空间在场化，监管人员能够直接进入交易现场，实现对人货场关系的感知与干预；二是交易显性化，商品与经营者可被直接识别，消费者权利保护路径明确，违规行为易于溯源；三是流程标准化，监管职能依据行政辖区划定，规则适用统一，执法职责清晰。由此构建出一个空间稳定、结构清晰的实体监管网络，较好地维护线下交易秩序。然而，正是这种监管策略的高度稳定性与属地化的特征，使之难以完全适应跨地域、非接触式、虚拟化的网络交易模式。

（二）平台交易场景阶段的穿透式监管

      随着互联网的普及与电子商务的兴起，市场交易场景逐步从物理空间向虚拟空间迁移，以“货架式平台”为代表的传统电商成为数字经济的主要形态之一。相比线下购物，传统电商通过图文信息展示产品，实现了信息、资金与商品在虚拟平台上的高效流通，构建出“人找货”的匹配机制，显著提升了交易效率、覆盖面与联接能力。交易空间的“去物理化”重塑了市场形态，推动了商业模式的转型与消费方式的重构。

      传统平台交易场景可以被视为线下购物场景在虚拟空间的数字化映射，“它让一个符号参照另一个符号、一件物品参照另一件物品、一个消费者参照另一个消费者”，从而把“场”从物理空间变为虚拟平台，打破了交易时间、空间的限制。借助电商平台这一中心化平台，线下交易中的“人”与“货”的匹配机制也悄然变化。相较于线下购物，传统电商交易场景更为开放、灵活，具有虚拟性、跨地域广的特征，但同时也造成了交易的不确定性，增加了监管部门获取交易信息的难度，使得违法行为的识别难、定位难、取证难问题愈发突出。传统平台交易场景中，商户往往并非平台自身，而是借助接口入驻的外部经营者，交易责任链条隐蔽复杂，数据由平台控制，监管部门难以获取订单、评价、退款等关键环节的信息，传统依赖“现场检查+物理执法”的监管手段难以奏效。而且，平台不仅承载交易活动，更逐步成为集流量分发、信用评价、支付结算、售后保障等多重功能于一体的数字交易基础设施，形成了高度中心化与强平台依赖的交易生态。这种对商户、消费者和规则的聚合能力，也使其具备准市场组织者的功能地位，带来了更高的信息复杂性与监管挑战。

      平台交易场景所具有的虚拟性、去边界性与技术中介性特征不仅重塑了交易逻辑，也引发了监管逻辑的深层次变革。穿透式监管正是通过制度、数据与责任的多重机制设计，实现了对传统电商虚拟化交易结构的有效回应。穿透式监管的核心逻辑是突破平台所构建的组织边界与数据壁垒，实现对交易活动背后真实经营单元的识别与治理。由于平台运行往往嵌套了多层层级，具有一定复杂性和隐蔽性，“穿透”不仅包括对“平台-商户”这一双重结构的识别穿透，也包括对“数据-算法-责任”链条的制度性穿透。一定程度上，平台在此阶段不再只是治理对象，还逐渐转化为“协同治理”的参与方。监管部门引导平台建设自律机制、风险监测系统与商户黑名单等制度性工具，实现了平台自管与政府监管联动，构建出包括实时监测场景、消费维权场景、风险预警场景与跨地域协作场景等在内的多元监管场景。

（三）直播交易场景阶段的介入式监管

      直播电商的兴起重塑了传统电商“搜索-选择-支付”的交易链条，转向“内容驱动-情绪引导-即兴购买”的非线性消费逻辑。主播与观众之间的互动成为引导交易完成的重要前置环节。主播将商品推介、促销话语与情感互动深度融合，给消费者打造了“娱乐-信任-消费”三位一体沉浸式体验，从而模糊了内容与商品、广告与交易的边界。此时，直播电商已经不再像传统电商平台那样对线下交易场景进行“模仿”，而是融合了社交内容与商品交易的复合“拟像”。用户面对的是被“脚本化”的主播内容，其消费行为嵌入在实时视觉、语言与社交互动之中，拟造的“真实感”成为促成交易的关键变量。

      直播交易场景中“人货场”关系具有流动性、隐蔽性和异化性，这也要求监管策略从“穿透结构”向“介入过程”转变。直播电商交易场景中的违法违规行为如虚假宣传、诱导下单、直播间“卖惨带货”、价格误导、营销手段打擦边球等，多在内容实时生成阶段即已同步完成，极难溯源定责。“介入式监管”强调将监管活动同步嵌入内容生成、互动传播和用户转化全过程，监管不再只关注平台提供的数据与交易结果，而是置身于交易场景之中，对情绪性话语、暗示性推销、标签化产品内容进行识别、追踪与动态预警。通过算法标注、情绪检测、关键词过滤等技术手段，监管部门可以实现对直播内容的实时分析与风险判定，形成“即时预警-快速响应-联合处置”的监管闭环。随着直播电商进入“虚拟时代”，虚拟直播电商在技术加持下不断创新数字交易模式，监管难度进一步被放大，对介入式监管的要求进一步提高。介入式监管作为对穿透式监管的策略延展，强调对内容生成过程的同步参与、即时控制，体现出从“观察者”向“干预者”的监管角色转变。

（四）生成式人工智能主导

交易场景的出现与嵌入式监管

      随着人工智能深度嵌入消费、生产与服务链条，交易场景再次面临更迭。人工智能已不仅是交易流程的辅助工具，逐渐演变为交易行为的生成者、引导者与决策者，进而重构了交易内容、交互路径乃至交易逻辑。人工智能主导下的交易场景中，传统以“人-货-场”为核心的交易三元结构被“模型-数据-情境”三元结构所取代，人工智能系统可能同时扮演商家（如AIGC生成商品内容）、客户代表（如智能客服自动交互）、消费者智能体（如自动下单程序）等多重角色。交易过程由语言模型、图像合成器、推荐引擎等算法系统驱动，而非依赖人类理性选择或明确契约。用户并非以“自主个体”进入市场，而是嵌入在一整套预设的互动机制与场景规则之中，交易不是建立在可感知契约关系之上，而是发生于人工智能和算法所构建的“拟像空间”中。

      人工智能生成内容的高度“拟真性”使得内容本身脱离现实参照，“参照不复存在，真实本身不必再出现，因为它作为虚拟的真实被直接制造出来”。推荐系统可以通过相似用户的行为推演预测用户偏好，形成“预测即现实”的自证式循环，虚拟主播、合成评论、算法驱动的短视频等构成了交易信息的核心输入。消费者的决策路径被引导、塑形甚至替代，交易行为的认知基础从“理性判断”转向了“情境共鸣”。大模型系统甚至可以在用户尚未形成明确偏好前，通过推送策略、界面设计与行为诱导“引导”其需求。消费决策不再是自由选择的结果，而是在被不断推荐与自动比较中“自然”完成。消费者的交易行为被纳入“收敛性系统路径”，交易自由的表象背后可能是高度系统化、预测化与行为可控化的深度操控逻辑。

      未来在推荐系统、算法定价、虚拟主播、智能客服等人工智能系统广泛部署的背景下，交易行为甚至可能不再由人主导，而是由人工智能体主动生成、动态演化。监管部门将面临新挑战：其一，从技术结构上来看，人工智能体行为由深度学习模型自适应生成，当人工智能系统以“智能体”身份参与交易，可能引发协调性、信任度与价值对齐的新挑战，需将制度监管机制整合进智能体生命周期中。其二，从归责逻辑上来看，人工智能体可自行完成选品、定价、推荐、客服、甚至交易决策，这导致原有的“主体-行为-责任”三段式归责逻辑出现断裂。此时，仅仅“穿透”已难以抵达交易场景的底部，“介入”也可能会滞后于风险的发生，因而，监管策略需从“介入式”向“嵌入式”进一步推进，通过将制度性约束预设于模型逻辑、系统接口与平台运作机制之中，实现对人工智能交易行为的内生控制与前馈监管。

03

穿透、介入到嵌入：

监管策略的调适

      交易场景与监管策略的演进并非简单的线性关系，而是制度、平台、技术与用户行为交互驱动的演进过程。面对不断发展的数字交易场景，监管部门必须转向更具适应性的监管策略，在监管理念、监管技术与监管制度层面同步进化。如表1所示，随着数字时代市场形态的不断更迭，市场监管部门的监管策略也正经历一条从“穿透式”到“介入式”再到“嵌入式”的调适路径。穿透式监管注重识别虚拟场景下的真实交易结构，是对平台化交易监管的基础策略；介入式监管强调对实时内容与行为逻辑的同步干预，是适应直播交易场景的策略调适；而嵌入式监管则进一步要求制度与模型协同演化，实现对人工智能时代交易场景的算法嵌合与前馈控制。

（一）从属地监管到穿透式监管：

突破平台的数据屏障

       “穿透式监管”作为平台经济阶段的重要监管策略，主要针对平台组织结构与数据结构“封闭化”所带来的治理难题。平台企业运营中有可能滥用其优势地位，以“规则制定者”自居，使交易流程标准化、平台责任最小化，将交易风险转嫁给入驻商户。这种大型数字平台依托数字技术优势带来的“大而管不了”问题，使得传统“属地监管+现场执法”模式在数据掌握、证据获取、异地执法等方面面临高成本、低效率的困境。

      穿透式监管的核心在于突破平台的制度屏障和数据阻隔，直达交易行为单元。这包括三个维度的“穿透”机制：首先是组织穿透，通过实名登记、行为轨迹分析、行为聚类等手段识别平台背后的实际经营者、代运营机构、挂靠商户，实现对交易行为责任主体的精准识别。其次是数据穿透，通过对接平台内部订单、评价、售后、举报等数据，实现交易风险的精确定位与问题行为的快速锁定。再次是责任穿透，以制度约束推动平台承担连带责任，防止平台以“中介”或“第三方”的身份规避监管义务。《电子商务法》《网络交易监督管理办法》等法规中明确要求电商平台建立商户实名登记、交易数据留存、信用惩戒机制，为穿透式监管提供制度支撑。在地方监管实践中，典型如杭州市市场监管局打造的“红盾云桥”政企合作平台，打通了平台数据与监管系统接口，通过政企数据自动对比、精准监管，形成了高效、闭环的网络交易协同监管机制，成为穿透式监管技术化协作的样本。

      穿透式监管不仅是平台经济治理的基础工具，更构成后续介入式与嵌入式监管的底层支撑。但穿透式监管高度依赖平台的数据配合意愿与技术开放程度，现实中普遍存在监管部门与平台企业之间数据能力和数据信息不对称问题。穿透式监管仍然属于静态监管策略，无法有效应对内容即时生成、行为高度动态化、强情绪驱动等新型风险，难以满足直播、短视频、人工智能生成内容等新型交易场景的监管需求。

（二）穿透式监管到介入式监管：

实时联动下的过程控制

      随着直播电商的迅猛发展，交易场景从静态页面内容的“点击购买”转变为“内容生成-情绪引导-即时成交”的交互过程，成交量取决于主播能否通过内容吸引并巩固用户，使用户的注意力转换为购买力。直播交易行为具有高度的实时性与互动性。直播电商中，广告内容、话术设计、情绪引导与支付成交同步发生，风险在极短时间内完成闭环。同时，商家和主播通过“暗语”“谐音词”“话术动态变形”等方式规避监管算法，导致虚假宣传、诱导交易等行为频频发生。监管迫切需要从结构性监督走向过程性介入，形成对交易行为的前置响应与即时干预。

       “介入式监管”的核心机制在于实现对交易内容的实时感知与语义分析，即通过引入语义识别、图像识别、情绪分析等人工智能技术，对直播话术、图像内容、行为节奏进行“语义+情境”的综合判断。监管可以同步嵌入到直播交易的每一个行为片段中，实现即时监管与过程纠偏。具体而言，可以在商品上架、主播开播、促销话术发布等关键节点通过部署算法模型和识别规则，从而实现风险内容的自动拦截、敏感行为的实时预警与问题主播的快速处置。

      “介入式监管”是对穿透式监管的补强，也为人工智能交易场景下的“嵌入式监管”奠定了技术基础。介入式监管实现了监管与交易的同频互动，通过构建平台侧与监管侧的实时联动机制，使监管部门实现对交易内容的快速识别、风险行为的动态处置、法律责任的实时追溯，是一种从结构化监管到过程性监管的策略转变。

（三）介入式监管到嵌入式监管：

制度与技术共构的“生成式治理”

      生成式人工智能技术正在深刻改变商品、服务与价值信息的生成、传递与匹配方式，但其本身可能产生技术幻觉、算法歧视甚至技术失控等内生风险，且作为一种重要的通用性、基础性工具，一旦遭到误用、滥用，极有可能造成数据泄露、深度伪造等广泛风险。

      嵌入式监管的本质是制度与技术共构下的“生成式治理”，制度规范不再只是交易行为的外部限制，而是内嵌于系统架构、算法逻辑与平台运行流程之中。监管部门不仅是市场违法违规行为的矫正者，还应主动扮演规则制定者、共创市场的引导者与生成秩序的塑造者角色。嵌入式监管不仅是技术选择的升级，更是制度逻辑的转型，是数字时代监管范式从“规则约束”向“协同生成”的根本跃迁。随着交易场景从“空间在场”向“算法主导”转型，嵌入式监管作为“制度-技术”共构的生成型治理形态，已从单一风险回应工具，演化为构建未来治理秩序的核心机制。随着监管对象从单一交易事件转向复杂交互生态，监管逻辑从“制定-执行”转向“设计-嵌入”，监管实践也从“节点治理”迈向“场域治理”。

      穿透式、介入式与嵌入式监管并非线性替代的阶段性政策工具，而是在不同交易技术条件与行为复杂度下的策略性排列组合。穿透式监管形成了对复杂结构的识别能力，介入式监管发展了对行为过程的实时响应机制，而嵌入式监管则实现了对制度逻辑与技术模型的系统性融合。三者分别映射出监管能力从可识别性向可预警性再向可内嵌性的跃升，亦反映出治理重心从事后查处到过程控制，再到系统引导的路径重构。

      穿透式监管仍以事后追责为主，监管作为外部制度力量，通过组织穿透、数据穿透和责任穿透来发挥效能。随着直播带货、即时推荐等高度互动性、内容化的交易行为崛起，风险开始以行为过程而非事件结果的形式出现。介入式监管因此应运而生，其逻辑从“识别结构”转向“过程介入”，强调在内容生成、信息传播与交易触发的关键节点上同步嵌入判断机制与反馈机制，实现从“事后识别”转向“事中干预”。人工智能交易场景形成后，交易流程被交由算法推荐、模型决策、虚拟代理等构成的新型技术来主导。监管面临黑箱决策、路径不可见、责任漂移等困境。嵌入式监管的核心在于将治理机制内嵌于模型运行逻辑中，实现制度参数、责任边界与行为规范的同步编程。嵌入式监管要求在算法训练、接口调用、行为生成等关键环节嵌入监管条款，通过“制度嵌入代码”的前馈机制实现从可见行为的监督机制向不可见行为的监督机制重塑。

04

构建基于嵌入式监管的协同治理结构

      在人工智能逐步“接管”交易流程的背景下，嵌入式监管成为监管范式转型的重要路径。嵌入式监管要求将监管规则前置嵌入到模型开发、数据处理、算法决策与输出控制的各个关键环节之中，使合规性成为交易系统运行的内在参数。监管部门不仅是交易违法违规行为的查处者，也是交易场景的共同缔造者。监管部门需在人工智能时代的新交易场景中主动构建制度接口和技术接口，重塑风险识别方式、责任归属规则以及监管部门与经营主体的互动逻辑。从穿透式监管到介入式监管再到嵌入式监管，不仅是监管技术的更新，也是监管部门制度组织能力、规则生产能力与跨界整合能力的综合体现。嵌入式监管是贯穿算法生命周期的“制度-技术”协同治理结构，可以从规则前置、协同开发、责任内嵌三个方面，构建从规范输入到责任输出的监管闭环。

      第一，监管部门需主动介入算法生成机制，在人工智能模型设计前端引入合规评估系统，涵盖数据采集合法性、样本训练偏差、模型适用边界等关键节点，实现“制度原生于模型”。在模型部署阶段，可设置“责任标签机制”，明确人工智能应用的功能定位、运行逻辑与伦理限制，并通过API接口（应用程序编程接口）、白名单设置、语义触发规则等方式，实现在系统运行逻辑中的规则嵌入。

      第二，监管部门应积极开发基于人工智能技术的监管工具，“用AI监管AI”。不仅要在纠纷化解、监管执法等具体事务领域加强专用型人工智能的研发部署，更需要针对平台企业的交易型人工智能体开发对抗性的人工智能监管模型。该类人工智能监管模型应具备还原平台交易模型运行路径、监测输入输出内容的功能，还应具备对潜在偏见、操控逻辑与输出异化的自动识别能力。监管部门还可以与平台联合开展“监管AI”与“平台AI”的对抗演练，提升监管系统的合规排查、行为预测与风险预警功能。

      第三，推动建立平台“AI合规官”职位，由监管部门委派专业人员担任“AI合规官”，并进驻重点平台，对平台使用的关键性AI模型进行全流程监管。重点审查其训练数据合法性、偏差控制机制、算法可解释性及人工智能伦理约束设定情况。同时，推动平台明确算法的开发者、部署者与使用者的责任边界，厘清决策归因路径，提升人工智能交易的可问责性与可追溯性。

      在现实中，人工智能也已开始深度影响监管实践。随着越来越多地方市场监管部门引入人工智能系统用于投诉识别、纠纷调解、线索筛查与风险研判等，一方面大大提升了业务效能，另一方面这些“监管人工智能”本身也可能受限于训练数据的偏倚、建模逻辑的不透明，甚至陷入平台数据依赖所带来的“反身性风险”。一旦监管系统本身被纳入平台人工智能的结构性设计或数据输入，监管的独立性与有效性将遭受挑战。此时监管若仍停留于价格规范、售后保障、合同审查等传统节点，势必无法触及人工智能交易的真实风险源。

      在数字经济交易场景的快速迭代中，社会生活“被显示为一种巨大的景观的积聚”，产品不再通过物理体验或理性比较来认知，而是通过平台标签、直播演绎、人工智能推荐等一系列“图像-文本-算法”的组合形象被感知与消费。商品不再是商品本身，越来越成为算法选择的“呈现形式”；交易也不再是买卖双方的合意过程，而是被平台逻辑、话术诱导、人工智能定价所规训的行为过程，平台经营者甚至可以通过对用户行为的深度追踪和预测主动塑造消费路径。从传统平台交易场景的出现，到直播购物的兴起，再到人工智能技术广泛深入的应用，网络交易所构建的“超真实”正变得越来越具象化。

      在人工智能深度持续参与交易过程的背景下，嵌入式监管作为新一代监管策略，标志着监管范式从结构性识别迈向系统性共构。嵌入式监管策略不再满足于“看见”平台背后的结构与行为，也不止于“介入”内容生成与传播过程，而是要深入到算法设计、模型运行、数据流转等生成式人工智能模型的内部逻辑之中，进行规则嵌入与制度塑形。在这一过程中，市场监管部门不只是交易秩序的维护者，还应是构建市场监管治理体系的重要推动者。