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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(八)

2020-07-14 09:22:04 字体:

龙卫球

龙卫球,北京航空航天大学法学院院长、教授、博士生导师,国务院政府特殊津贴专家,教育部长江学者特聘教授。研究领域为民商法、网络信息法、工业信息化法等。兼任中国网络与信息法研究会副会长、中国民法学研究会常务理事、工信部工业和信息化法治战略与管理重点实验室主任、网信办网络空间治理研究基地主任、中国科协科技组织与公共政策研究院执行院长、北京市科技创新研究基地首席专家等。主持国家社会科学基金重大项目等多项课题,发表或出版法学专业论著百余篇(部)。

人工智能规范对象及规范策略

从目前人工智能开发和应用的蔓延态势而言,人工智能立法已经到了应当提上日程的阶段。既有科技法治经验表明,科技发展与法律应当同步,法律与科技发展应用良性互动,是近代以来科技有效转化或赋能经济社会发展的有力支持和基本保障,而且只有如此科技才能真正得到合乎人类价值的促进和应用。当前,人工智能发展应用的迅速蔓延,使得人工智能的法律需求也日益迫切。

制定一部人工智能法,在廓清人工智能立法为新型科技基本立法路径和应当采取“经济-社会”模式基础上,接下来最需要明确的是其规范对象与规范策略。人工智能科技基于自身属性及其实现要求,其开发和应用等活动形成了相当复杂的合理需求和利益风险关系,特别是出现了迥然不同的活动划分以及伴随而来的极其复杂的赋能应用场景问题,使得以往科技法关于规范对象及相关规范策略的认识,不宜简单套用,而需要做出合理调整和发展。任何立法的规范对象都应该是指向特定社会活动,科技本身不会成为规范对象,需要规范的是科技活动及其产生的社会问题。人工智能立法也不例外,同样不是以人工智能科技本身作为规范对象,而是应以人工智能科技活动及由此引发的特定社会问题作为规范对象。

但是,人工智能立法的规范对象不易确定。这是因为,人工智能科技活动作为当代科技最为前沿的实践活动之一,是迄今为止最为复杂的科技活动之一。人工智能科技活动作为当下最前沿的科技活动极具复杂性,使得其研发、生产和部署具有复杂性和较大不确定性风险,对其认识无法依赖简单的本质化方法。首先,人工智能属于计算机信息技术中最为复杂的系统化技术,内部具有众多技术节点构成,运行中存在技术多节耦合和多主体互动配合的复杂要求,在这种情况下人工智能仅从自身内部系统的组织和运行而言,已是一种典型的“社会技术系统”,具有内部系统复杂性和运行安全的极大不确定性。所以,要注意系统确定性和安全性的保障问题,避免在“节点耦合”或“主体互动”上出现问题,导致整个系统的“闪电崩溃”效应。其次,人工智能科技作为一种以机器深度学习和人机互动为特征的新型信息科技,其应用极具广泛性,从而导致了基于多样化应用的特殊复杂性和不确定性。

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人工智能科技基于自身专业科技和赋能科技的双重属性及其不同实现要求,其开发应用活动也相应形成了两个迥然不同的领域。人工智能因具有支持自动决策能力,除了自身作为专业定向科技的研发、生产和部署,同时也作为赋能科技可以广泛应用于相关经济或管理的多种场景。这种广泛应用,表面上呈现为从场景到场景的现象罗列,但实际上彼此之间各自功能、结构乃至其中的主体互动关系千差万别,从规范上来说极具挑战性,极大增加规范的困难性。

为此,人工智能立法调整对象也存在双重区划必要,并应依据两大领域基本功能、利益和风险预设的不同作出调整策略区分。其中,对于专业科技活动部分,鉴于人工智能科技具有战略竞争地位以及基础共性环节研发具有攻关复杂性,应在鼓励促进资源市场化配置同时,加大政府战略和政策支持力度;对于赋能科技活动部分,应该立足“人工智能+”框架下赋能与应用场景的叠加关系,注重赋能与应用场景之间的权衡,避免因引入赋能效率而导致被赋权场景的价值功能偏移异化或利益风险关系的严重失衡。

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