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2020世界人工智能大会法治论坛主题演讲嘉宾观点集萃(三)

2020-07-13 09:24:20 字体:


Håkan Hydén(哈坎·海登)

哈坎·海登,瑞典隆德大学法律社会学教授。社会科学学士、法律社会学博士,具有律师和社会学家的双重身份。1985年任隆德大学法学院私法编外讲师,1988年任社会科学学院法律社会学教授。

为了阐释社会的发展,海登创立了规范科学的研究方法。多年来,他撰写了包括“数字法和人工智能的社会学”在内的许多书籍和文章。他是国际社会学协会(ISA)分支机构法律社会学研究委员会副主席,也是世界人文与科学院院士。

数字技术特别是人工智能对法治的影响?

法治有很多定义。理解法治模式特征的一种操作方式是必须坚持并遵循法律规范的必要性,以便在与决策过程有关的可预测性方面建立法律确定性。

规范和法律决策过程均须透明,即需遵循并确定制定决策的标准。因此,法律的适用取决不同类型的规范给构成法治带来的挑战,包括经济、政治、社会和其他类型的规范。它们可以被看做是与法律规范抗衡的竞争性规范。多数时候,法律的功能是对其他规范施加限制,这就要求政府部门以一种或另一方式去支持法律规范。

纯粹的个人利益也会阻碍法治,我们称之为腐败。法律法规和决策变得越复杂,腐败就越容易。技术的发展也是一个必须考虑的因素。

技术发展通过以下三种方式改变了法治模式的条件:1.法律基础的改变。譬如从实物财产越来越多地变成了知识产权、数字货币的引入、服务合同日趋增多代替了实物商品合同等。随之,法律也得以改变。数字化发展对法律的影响是逐渐的。首先与信息技术有关,具体来说,与各种数据的收集和存储有关。随着物联网(IoT)的兴起,信息技术的迅猛发展,法规和限制变得尤为重要。2.法律的改变。当法律的基础从主要集中于实物向知识产权转变时,法律自身也发生了变化。数字法律解决的是由计算机创建的虚拟现实中的问题。它跨越了标准的司法管辖边界,从而产生了新的问题。3.法律决策的修改。法律决策的改变体现在两个方面:法律信息学和机器学习。法律信息学让获取法律、案例和其他法律资源变得更容易、更可靠。从法律确定性的角度来看,所有的律师都可以获取几乎相同的信息,这也促进了法律的确定性。

另一个因素是机器学习。机器学习会在许多计算法律适用中得到广泛利用。机器学习有望提供大量数据,并具备在大量数据中寻找新旧模式。借助量子计算机,可以通过调整赋予各种输入因子的权重来学习,以提供越来越准确的预测。

技术一直具有内在的规范性后果,但随着数字化技术的出现,技术本身也已成为法规的来源。规范的出发点已变更。当技术自身开始成为规范时,数字化过程将进一步发展。哈佛大学著名的Lawrence Lessig教授创造了这一说法:代码即法律。他指出四种限制我们行为的因素:法律、社会规范、经济和代码的结构,即代码的设计。

如果代码是法律,那么算法就是规范。在这种范式转换中,规范性从与技术使用相关联转变为技术本身不可或缺的一部分。它改变了以往的观察和行事方式。数字技术使技术规范具有越来越强的内在规范性,在AI和算法的使用中尤其明显。这些技术有望将商业生态系统重塑为一个以数据为中心,以数据为利益的世界,从而对法律和法律职业造成影响。

然而,仅仅是技术发展的知识,并不能告诉我们社会变化的任何信息,即便人工智能和算法也不能。缺失的环节是社会规范的概念。对算法进行直接规范的效果是技术指令的问题。但是,从社会科学的角度来看,有趣的是找到并理解算法隐含的社会含义。

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