龙卫球（北京航空航天算夜学法学院教授、博士生导师）

目次

一、精确认识作为当代科技发展新表征的人工智能

二、科技法在工业革命背景下的兴起与蜕变

三、人工智能的科技法规范路径

四、科技法视野下的人工智能规范问题

五、结语：加快制订人工智能科技特殊法

择要 人工智能以机器学习方法为支持取得打破，成为引燃第四次工业革命的表征科技，匆匆生巨大的社会生产生活迭代发展态势，也带来巨大的法律寻衅。
人工智能的立法根本和路径，应该深入到科技法及其迭代发展的语境之中加以认识，并且自觉表示“历史-发展”“社会-技能”的连接性。
一方面，人工智能具有科技事物的实质，属于科技法的规范工具，同时它作为一种具有巨大驱动力且尚具有上升空间的新兴科技，给科技市场、生产安全、科技风险、科技政策等领域均带来大量的新的详细问题；另一方面，人工智能因具有认知能力而与人类聪慧相通，导致繁芜的伦理问题。
这些问题都亟待深入研究，并形成干系法律规范。

关键词 人工智能 科技法 规范 立法路径

人工智能科技及其运用近年来呈勃兴之势，引发当今信息科技革命大背景下的又一波新浪潮。
2018年欧盟委员会的一份人工智能计策报告指出，采纳认知系统与人工智能技能，将使环球商业收入从2016年的64亿欧元增长到2020年的378亿欧元，估量到2030年，人工智能将为环球经济贡献12.8万亿欧元，相称于本日环球海内生产总值（GDP）增长了14%。
目前中国和美国干系家当布局走在世界前列。
据统计，2018年环球人工智能企业共计15 916家，个中中国3 341家，合计融资规模达165.54亿美元，占环球人工智能企业融资数额的46.94%；美国4 567家，合计融资规模为135.93亿美元，占环球人工智能企业融资数额的38%。
与此同时，相应的规范问题纷至沓来，关于人工智能规范的谈论成为热点：有从法理学法哲学角度来谈论的，如思考人工智能时期的法律代际问题、人工智能的法伦理发展、现行法在人工智能运用下的管理危急等；有对某些特定问题展开谈论的，如机器人或人工智能的法律地位、自动驾驶的刑民事任务、人工智能天生物的权属、智能合约或某种程度商业自主化决策的法律后果等；也有从人工智能的技能架构探究分外规范方法或者机理的，如智能算法的规范研究；等等。
但笔者认为还有主要角度须要关注。
人工智能是燃爆新一轮工业革命的表征科技之一，具备科技事物的实质属性，既有科技法对人工智能的规范因循不可忽略。
因此，笔者拟立足科技法及其迭代发展的语境，结合人工智能在当下的主要特质，对人工智能立法的根本、路径及干系详细规范问题进行思考和剖析。

一、精确认识作为当代科技发展新表征的人工智能

第四次工业革命正在发生是已经被广泛认可的事实。
第四次工业革命因信息科技和生物科技的迭代发展而勃发。
天下经济论坛创始人德国学者克劳斯·施瓦布指出：“从人工智能到生物技能，从前辈材料到量子打算，一系列强大的新兴技能带来了大量的机会与寻衅，并且将根本上改变我们的生活办法。
我们将这一过程称为第四次工业革命。
”施瓦布特殊强调，对付第四次工业革命，要关注其与第三次工业革命的紧密联系，由于“推动第四次工业革命的新兴技能建基于以往工业革命的知识和系统，特殊是第三次工业革命的数字技能”。
个中，信息科技革命便是超过两次工业革命的科技革命，并经历了三个阶段：

（1）第三次工业革命末期即20世纪90年代开始形成第一波信息科技改造浪潮，即天下互联网化。
最初，由互联网推广运用作为牵引，逐渐进行浏览器、电子邮件、信息门户网站等开拓，然后到21世纪初前后形玉成球互联网体系，并且从社区互换发展到广泛的经济、社会和政治的信息交互运用。
其特点是天下信息互通，使人们之间的信息交往瞬间扁平化。
有识之士称，此时我们进入“天下是平的”时期。

（2）大约在2010年前后，信息科技革命涌现第二波浪潮，移动互联网、云打算等的涌现直接导致大数据及其运用的强势蔓延，迎来“大数据时期”。
这次大数据化的信息科技突变昭示着第四次工业革命的到来。

（3）人工智能科技在机器学习技能创新下以一种强势的新表征办法涌现，成为信息科技的新宠儿，直接引发信息科技革命的第三波浪潮，并使第四次工业革命的开启更加明显。
人工智能最早可以追溯到图灵测试。
20世纪60年代，机器人移动技能曾经成为一次里程碑事宜，但意义有限。
但是现在，通过大数据和深度学习等新技能的结合，人工智能洗手不干，与既往的技能版本具有质的不同。
在大数据的匆匆动下，人们通过创造和改进一种机器的深度学习方法，特殊是开拓语音识别、图像识别等新技能和新方法，使得人工智能发展到具有极高认知能力的新阶段，同时不断嵌入各种运用领域，成为引领新一轮信息科技家当化的表征科技。
2012年，谷歌（Google）发布人脑仿照软件，这是一种划时期的具备自我学习功能的软件，可以仿照脑细胞的相互互换，可以通过看优兔（Youtube）***学习识别猫、人和其他事物，从而引发人工智能新兴技能新想象。
2016年，谷歌旗下的深度思考（Deep Mind）出品的阿尔法围棋（AlphaGo）大战韩国职业围棋手李世石并连胜三局等事宜，再次引起人们对人工智能的关注。
此后，谷歌、脸谱（Facebook）、微软（Microsoft）等互联网巨型公司纷纭表示未来将更加重视人工智能，除开源机器学习框架，还投入巨资收购研发人工智能的公司和人才，使得2016年景为人工智能元年，麦肯锡报告称“人工智能进入打破阶段”。
人工智能运用的后果是，“彻底改造数字经济，很快也将重塑实体经济。
人工智能在21世纪早期的目标包括让自动化机器引领物理天下的发展，以及实现人类与打算机之间的互联”。
换言之，我们的生产和生活模式正快速通过机器学习系统植入或者运用智能化且不断升级。
这种智能化，从商业智能模式到工业智能系统，从企业智能到政务智能乃至军事智能，无所不在。
机器学习方法本身还在不断发展，在不久的将来，许多领域会由智能赞助变为智能稠浊乃至智能接管。
以机器学习为支持的人工智能技能，在当下直接匆匆成一个所谓“弱人工智能”时期的到来，并且连续前行。

就人工智能今后到底会经由哪些技能打破和运用阶段，目前存在不少的预测研究。
有人认为，人工智能软件架构可能溘然涌现重大改造，从而使得人工智能很快达到人类聪慧水平。
例如，美国未来学家雷·库兹韦尔就认为，在2045年前后人工智能将发展到一个“奇点”，跨过这个点人工智能就将超越人类聪慧。
但是，也有人工智能研发专家认为，人工智能大概须要几个世纪才能完成。
长期从事人工智能研发项目的美国著名未来学家罗宾·汉森就认为大概须要200~400年才会涌现真正的人工智能，基于机器学习（图像识别、语音识别）的人工智能技能在硬件和软件上不久都会碰着瓶颈，下一个阶段该当因此仿真人（大脑仿真）为根本的人工智能的发展，这个过程大概须要一个世纪，然后进入仿真人时期，提出仿真人规范需求，之后才进入不以仿真为根本的人类聪慧水平的人工智能开拓期。

不管若何，本日涌现的人工智能科技及其运用是科技史上一次石破天惊的事宜，应该作为当代科技发展的新表征加以认识和对待。
作为人类历史上爆发性科技革命背景下的一种塑形技能，人工智能与第四次工业革命的开启息息相关，是导致第四次工业革命发生的关键科技之一。
第四次工业革命的表征科技，目前公认包括工业物联网、云打算、工业大数据、工业机器人、3D打印、知识事情自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能9种。
个中，工业互联网、云打算和工业大数据是三大底层根本举动步伐，工业机器人和3D打印是两大硬件技能，知识事情自动化和工业网络安全是两大软件支持，虚拟现实和人工智能是面向未来的两大终极技能。
人工智能，一方面作为面向未来的爆发性终极科技之一，在科技成为第生平产力确当下，对付人类生产生活的影响必定是重大的乃至是颠覆性的。
人工智能带来的积极影响，紧张表示为新兴科技带来全新的创造、福利和便利；但也可能有悲观的影响，紧张表示为新兴科技导致新风险和“适应不良症”。
另一方面，人工智能本身依旧是一种科技，具有自身生产、发展的条件性和过程性，目前还处于以特定识别技能为支持的机器学习的阶段，只管可以预期其会不断提升直至达到或者超越人类智能水平，但是主流不雅观点认为还有足够长的韶光跨度，由此存在阶段区分的必要。
这是当古人工智能技能的时期背景和现实表达，也是其规范问题产生的时期条件和现实根本。

二、科技法在工业革命背景下的兴起与蜕变

（一）三次工业革命背景下科技法的迭代蜕变

回顾人类法律的发展，可以创造，自进入工业革命以来，除普通法或通用法的发展之外，法律体系中涌现了专门的科技法，并呈现不断扩展发展的态势，霸占越来越主要的位置。
第一次工业革命之前，并无科技法这样一个专门领域，但是自第一次工业革命开始，科技法作为一个专门领域出身了，并且以某种特定的办法影响和联系着普通法律。
此后，科技法随着科技发展和工业革命迭代，呈现不断扩展、不断升级的趋势，其与三次工业革命发展同轨，大致也经历了三个发展阶段。

1.第一次工业革命期间：鼓励科技发明之科技法

在工业革命的背景下，近代法律体系出身并基于经济、政治和社会思想的根本变革以个人理性和自由为根本涌现根本转型，且与科学主义结合，在一样平常法律范畴的意义上产生了近代意义的宪法、民法、刑法、诉讼法等法律部门。
与此同时，基于工业革命背景下科技发明具有的不同平凡意义，首次把科技问题纳入立法，产生了全新的科技法部门。
最早涌现的科技法，紧张因此详细立法形式呈现的科技市场法：包括具有赋权意义的专利法和其他知识产权法，具有鼓励交易代价的技能条约法和技能中介法等；也包括最早的科技风险法，紧张表示为科技运用于工业生产的语境下为应对生产安全须要的工厂法，以及工业事件磨难的管理和任务立法。

首先，这一期间科技市场法得到创制。
在第一次工业革命期间，不仅发明了蒸汽机等新科技，更主要的是通过法律创设了专利权等新型财产权，授予科技发明人以专利权的刺激办法，鼓励科技发明和创造，从而在制度上为工业革命供应勉励和保障。
专利法的涌现，产生将科技、法律、经济折衷起来巨大功效，这在历史上是前所未有的。
过去科技创造完备出自个人兴趣，发明出来的成果自动纳入公共领域。
专利法涌现之后，这种局势得以改变，具有财产意义的专利权变成一种全新的利益驱动机制，科技发明成为更多个人和工厂企业积极的法律利益追求。
这一期间专利法发展最主要的表现是1623年英国议会通过垄断法，明确规定专利制度的基本理念和详细形式，被认为是“发明人权利的大宪章”。
此后，美国于1790年颁布履行联邦专利法，德国于1877年颁布履行专利法。
这一期间，得到发展的还有专利交易制度和技能条约制度，并成为科技市场法不可或缺的一部分，专利权或科技发明只有置于自由交易之中，才能得到更加充分的代价实现和转化的机会。

其次，这一期间也开始关注工业革命带来的生产安全问题，这是早期科技运用导致风险的基本表现形态。
科技发明在工厂条件下得到运用后，在带来规模效益的同时，也随意马虎带来规模安全和磨难问题即工厂安全和磨难问题，个中特殊是对工人的生产安全威胁和事件危害。
在社会压力下，最早开展工业革命的国家逐渐关注工厂安全和事件，发展出最初的工厂安全法则和劳动安全法则。
1802年，英国政府制订《保护学徒的身心康健法》，建立最初的工厂劳动保护规则，旨在保护工厂劳动者的康健，确立学徒的劳动韶光、矿工的劳动保护以及工厂的室温、照明、透风换气等工业卫生标准。
1833年，英国颁布天下上第一部系统的《工厂法》，对工厂条件下的工人的安全、卫生、福利作出规定。

2.第二次工业革命期间：鼓励科技发明和防治工业磨难并举之科技法

这一期间，专利法和反垄断法的存在，从正反两面鼓励了科技发明的自觉，工业研究实验室不断呈现并且走向成熟，在大量新兴科技发明和发明方法的支持下，除传统纺织、工矿等领域外，电讯、电气、有机化工等领域也得到发展，促进了家当化的极大发展。
科技法也因此须要在进一步提升鼓励科技发明和运用的同时，直面家当化带来的生产安全和事件频发的威胁。

首先，从科技市场法来说，这一期间是专利法等知识产权法不断扩展的期间，国际专利关系涌现前所未有的发展，国际社会缔结《保护工业产权巴黎公约》。
这一期间，技能交易更加频繁和多样化，技能条约也得到丰富和广泛运用，因此技能条约制度更加发达，干系规范除单行规定之外，也散见于民法、商法、反垄断法（反不正当竞争法）等法律之中。

其次，工业家当的急剧扩展，使得新老领域均面临更加严厉的工业生产安全和磨难问题。
工人安全和康健陷入困境，工厂事件不断，产品事件、交通事件等危害频发，环境污染日趋严重。
这些不仅引发严重的社会抵牾，而且加剧阶层对立和社会动荡。
有关国家在几次社会抵牾大爆发之后，开始强化管控工业安全和磨难、减缓社会抵牾，制订一系列应对工业安全和磨难的法律。
随着高尖端科技运用和家当化扩展，原来零散分布的职业安全法规已经无法适应须要，各国纷纭完善工厂法并制订统一的劳动安全法。
此外，产品任务法、交通事件任务法、磨难保险法等也得到发展。
这些立法许多是事后规则，但通过严格任务、惩罚性赔偿等使得其具有预防功能；但也有许多是事先和事中规则，如产品质量管理制度、交通安全管理制度、磨难保险制度等。
这些立法极大地匆匆成工业磨难和事件管理体系的确立及完善。

3.第三次工业革命期间：突出科技政策浸染之科技法

这一期间，科技立法鼓励科技发明的态度并没有变革。
工业化国家连续完善专利法等知识产权法，并且在20世纪晚期明显涌现“强专利（知识产权）”趋势；工业化国家特殊是美国在环球实行知识产权保护，国际社会缔结《与贸易有关的知识产权协定》，专利的国际申请不断增加，专利计策成为国家之间、跨国企业之间的核心竞争计策之一。
这一期间的科技立法还连续提升工业安全和磨难管理。
工业安全和磨难管理法律得到进一步强化，新兴的生态环境问题得到关注，环境法得到极大发展。
此外，这一期间的科技立法开始关注分外科技安全和风险，不断制订干系分外管控规范。
针对生化科技、核科技、生物科技、信息科技等新科技的发展和运用，人们创造这些分外新科技在带来巨大福利可能的同时，也带来前所未有的分外风险，食品药品安全、生化安全、核安全、生物安全、网络信息安全等不断凸显出规范急迫性，引发管控分外科技风险的强烈哀求，导致干系技能安全和风险管控法律的出台。
“9·11事宜”之后，胆怯主义带来的不愿定性成分增加，分外科技风险管控的问题也显得更加急迫。

这一期间，科技立法最突出的扩展是强化科技政策浸染，更加看重政策导向和机制作用，从而发展出一套旨在促进科技进步、转化和创新的分外法律制度，可以简称为科技政策法。
20世纪40年代，各国动员科技资源备战，导致科技进步与国家组织紧密结合。
例如，美国便成立国防研究委员会组织科技资源增强国防能力，1941年建立科学研究和发展局，1945年又以“科学：没有止境的前沿”为情由建立国家研究基金会。
此后各国竞相以提升国家竞争力和促进家当升级为目标，引入科技政策机制，干预科技发展，促进科技进步、转化和创新。
20世纪50年代，各国科技政策致力于战后规复和重修，大力投资根本研究和高档教诲，为重修和发展打造知识资源和人力资源的根本，并在经济扩展领域，促进电子、石化、原子能科技创新，力推新兴科技的经济转化，逐渐形成“技能-经济”范式。
20世纪60年代，随着经济复苏，市场需求成为科技政策的关注点，各国政府由大略的大力支持根本研究转为更加看重“本钱—效率”比以及项目效益评估，科技立法也进行了许多调度。
20世纪80年代开始，各国更加强调科技资源供应和市场需求的结合，在微电子、生物技能和新材料等新领域履行“技能-经济”范式，后来调度为“技能-经济-环境-安全”范式，在“技能-经济”发展的代价追求中，同时引入生态环境保护和分外技能风险戒备。

与此同时，各国启动创新政策，推进科技发展与家当化提升的紧密领悟。
所谓创新政策，按照英国著名学者罗斯韦尔的界定，是科技政策与家当政策折衷的结合。
20世纪初，面对新一轮科技大发展的机遇，各国看重快速提升和确保国家竞争力，大力推进科技创新政策，乃至上升到科技创新计策的高度。
20世纪末、21世纪初欧盟相继公布《创新绿皮书》（1995年）、《欧洲创新行动操持》（1996年）、《欧洲创新趋势图》（2000年）、《研究与创新计策》（2005年）、《2020计策创新操持》（2011年）。
奥巴马执政期间，美国发布了两份《美国创新计策》（2009年，2011年）, 明确提出美国加速创新的计策方案和方法。
特朗普执政后，美国对内重视自下而上的科技创新, 发布2018年财年预算蓝图, 对原有科技投入构做作出主要调度, 废除《清洁能源操持》《环球景象变革操持》等, 支持油气和煤炭行业发展，对外则强推美国优先, 用力打压其他国家特殊是中国的科技创新, 以确保自己的上风。

（二）中国科技法的兴起和超过式发展

中国科技法的发展没有表示出上述三个阶段的过程性。
中国在前两次工业革命中处于边缘，某种程度上可以说是察看犹豫者。
第三次工业革命兴起之时，中国开始紧追，三步变成一步走。
20世纪50-70年代，中国按照苏联模式建立科技系统编制，实施操持管理，集中力量动员有限科技资源，办理一些计策优先目标，成功发展核武器、空间技能和某些根本科学领域。
20世纪70年代末开始，中国启动经济系统编制改革，基于“科技是第生平产力”的认识，确立新期间“面向依赖”发展科学技能的新方针，即“经济培植必须依赖科学技能、科学技能事情必须面向经济培植”，并以此启动科技系统编制改革，全面助力经济系统编制改革。
之后，科技政策又经历了1995年履行“科教兴国”计策、加强国家创新体系培植和2006年“自主创新计策”、增强自主创新能力的两次提升。

中国科技法从改革开放开始得到重视和发展。
20世纪80年代，中国开始积极制订《中华公民共和国专利法》（1982年）等知识产权法律，出台《中华公民共和国技能条约法》（1987年）等技能交易法，建立旨在鼓励、刺激科技发明和进步的科技财产权制度、交易制度，这些法律制度随着改革开放的深入不断修正和提升。
自20世纪90年代 ，中国基于当代科技运用的工业化背景，制订和完善工业安全、劳动安全、事件管理、产品任务等法律制度，先后出台《中华公民共和国矿山安全法》（1992年）、《中华公民共和国劳动法》（1994年制订，个中一章专门规定劳动安全卫生）、《中华公民共和国安全生产法》（2002年制订，2009年和2014年修订）等。
同时，中国也把稳到与科技工业运用干系的环境保护、分外技能安全等问题，出台一系列的环境保护法和特种技能安全法。
除交通安全、产品质量安全、食品药品安全方面的法律之外，还包括《民用核举动步伐安全监督管理条例》（1986年）、《中华公民共和国特种设备安全法》（2013年）、《中华公民共和国网络安全法》（2016年）、《中华公民共和国核安全法》（2017年）和正在起草的《中华公民共和国生物安全法》等。
中国科技法从20世纪80年代确立“面向依赖”发展科学技能方针以来，特殊强调国家政策对科技进步、转化、创新的浸染，先后制订《中华公民共和国科学技能进步法》（以下简称《科学技能进步法》）（1993年制订，2007年修正）、《中华公民共和国促进科技成果转化法》（以下简称《促进科技成果转化法》）（1996年制订，2015年修正）等科技政策法，以国家政策支持、勉励勾引的办法，促进科技研发、转化、创新。
面对新一轮科技革命，为提高科技创新的力度和强度，中国将提升科技创新能力定为基本国策，出台系列政策文件或计策纲要。

三、人工智能的科技法规范路径

人工智能在实质上属于科技事物，应该将其作为科技事物加以核阅。
一方面，人工智能通过机器学习技能具有认知能力。
现在机器学习依托的方法，包括线形回归模型、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络以及进化算法，加上传感器与材料科学的不断打破，人工智能的感知、移动和认知能力发展迅速。
这种认知能力与人类独占的综合学习和高等推理能力具有相通性，并且有超越人类的趋势。
例如，2014年谈天机器人通过大略的图灵测试，2016年阿尔法围棋击败天下围棋冠军。
其余一方面，这种机器学习技能能够形成的能力目前还只是“弱人工智能”，间隔通用人工智能或者超级人工智能仍有相称一段间隔。
基于机器学习的人工智能缺少人类具有的大背景和知识，尚达不到通用人工智能的高度，只适宜用于完成详细明确任务，如谷歌的搜索算法、苹果的语音会话、智好手机的笔墨输入预测、选择性呈现网络广告、强化网络安全、掌握工业机器人、自动驾驶汽车、归纳文本信息以及诊断某些疾病等。

对付人工智能的规范思考，从回溯事物本源的意义上说，须要盯紧其作为第四次工业革命新兴科技具有的科技实质属性以及当前依赖机器学习发展认知能力的分外性。
首先，对付人工智能的规范，应该自觉遵照人类既有的科技规范路径，充分利用现有的科技法加以规范评价。
换言之，现在的科技法体系该当成为规范当古人工智能的规范体系。
这是法治主义该当秉持的基本态度，“法治”从字面意思看便是法律的统治，即人们应该遵守法律。
美国法学家哈耶克认为，坚持法治意义在于“规则的相称确定性使我们又可能预见威信在特定情形下将如何行使其逼迫性权力，从而根据这种知识安排个人事务”。
现在的科技法体系，包含鼓励科技发明和运用的科技市场法，如专利法和其他知识产权法、技能条约法、技能中介法等，包含管控工业和科技风险的法律，范围涉及工业生产安全、劳动保护、事件任务、环境保护和分外技能风险等，以及科技政策法即旨在促进科技进步、转化和创新的法律政策。
其次，对付人工智能的规范，又要把稳科技事物的发展性和分外性，由此对现有规范进行更新调度和分外变革，以达到合乎时宜和详细合理。
一方面，要表示人工智能的发展性，认识人工智能是当下的新科技，具有作为正在引领第四次工业革命的一种表征科技的定位，在与过去加以充分比较、对未来加以合理预测的根本上，对其带来的新发展、新问题加以规范。
正如英国法理学家哈特所说：“人类的法律创制者们，不能够预见到所有未来可能发生的干系环境。
这意味着，所有的法律规则与观点都是‘开放的’，并且当一种未曾预见到的环境发生时，我们必须进行一个全新的选择，并且以此改进我们的法律观点，使它们更符合社会所预期的目的。
”另一方面，要表示人工智能的分外性，在将既有科技法制度加以一样平常适用的同时，要长于认识人工智能的详细性规范哀求，就此进行详细立法或者适用。
这种详细性还表示在人工智能开拓和运用功能的多样性上，因此还应该做好基于功能区分的规范细分。
人工智能新功能问世的速度日益加快，其不仅被用来剖析和识别信息、物体，获取数据，赞助决策，而且被运用于做事领域，如***、医疗、照顾护士、司帐、传授教化、法律、交通领域，或者被运用于工业领域，如独立装置汽车的工业机器人，乃至可能运用于警务和自动武器领域。
这些基于运用领域和功能的不同，导致了合理规范需求的差异性。

四、科技法视野下的人工智能规范问题

（一）科技市场法语境下的人工智能规范问题

科技市场法，特殊是专利权等知识产权制度以及技能条约、技能中介等技能市场交易制度等，对付人工智能具有根本适用性，该当成为驱动人工智能技能进步和运用的基本制度。
人工智能作为一种发展中的科技，是决定第四次工业革命的关键成分之一，具有为行业和社会创造巨大效益的潜能，因此有必要积极推动其发展，对此最有效的办法便是利用科技市场法的赋权、交易和转化勉励机制。
目前人工智能须要不断完善，处于亟待着力开拓和提升的期间，估量环球对付人工智能机器人的投入在2019年超过1 350亿元。
基于人工智能将对经济、社会带来巨大代价的认识，包括微软、亚马逊、脸谱、谷歌、阿里、腾讯、百度等在内的巨型互联网企业，都在开拓和研究干系的人工智能，研发投资不断增加。
其背后的动力，取决于法律对付这种投入及回报供应的支持和保障。

然而，具有分外性和发展性的人工智能与现行科技市场法的有关规定难以完备契合。
人工智能的研发和运用产生许多新的规范问题，须要及时研究和跟进立法。
首先，关于人工智能的技能改进每每表示为学习方法、进化算法等方面，这些方面在现在的专利体系下很难得到专利授权。
其次，现行的技能交易紧张是通过条约交易来完成，而人工智能代价实现的办法更多依赖于互助、协同运用，通过动态的系统嵌入运行来实现其代价功能。
再次，人工智能技能专业性极强，须要促进干系专业技能市场的发展来重点勾引不同类型的创新型技能市场的发展，如美国国家技能转移中央、英国技能集团、德国弗朗霍夫学会、日本技能研究所等实体技能市场以及欧洲的创新驿站等网上技能市场。
末了，也是最主要的，人工智能的开拓和运用依赖于数据资源。
例如，欧共体委员会发布的《关于欧洲互助智能交通系统计策协作、连接和自动移动性的决议》就提出：“个人数据和隐私保护是自动驾驶汽车成功支配的决定性成分，必须利用户确信他们的个人数据并非商品，用户能够有效掌握数据的利用办法和目的”。
目前，很多具有创新力的机器学习研发事情紧张由著名大学研究机构或大企业承担，它们的上风在于能够得到数据资源，个中很大一部分是可公开数据资源，当然这也是目前许多人工智能可验证和可确保透明度的条件。
但是，这显然是不足的。
那么，如何确保人工智能创新中的合理、充足的数据资源来源呢？此外，人工智能运用也哀求用户使其数据处于有序状态，确保人工智能运用中的干系专有数据得到适当的整理和保护，那么如何做好这些数据的管理事情呢，其法律依据何在？实践表明，目前运用者紧张依赖开拓特定的人工智能系统来帮忙检索、挖掘并整理公司系统和做事器的数据，从而达成机器学习的先决条件。
现在的科技产权制度并没有办理这些问题，亟待从人工智能研发和运用的合理须要的详细角度做出相应完善。

（二）科技风险管控法语境下的人工智能规范问题

现有管控工业风险、劳动保护、事件任务、环境保护和分外科技风险的科技风险法律制度，对付人工智能同样具有可适用性。
人工智能作为科技，无论其开拓还是运用，同样存在安全、磨难和分外技能风险问题。
同时，人工智能还具有独特的科技安全和风险问题，因此须要分外应对。
第四次工业革命及其科技寻衅，至少面临以下几个问题：（1）如何确保合理分配第四次工业革命的效益；（2）如何管理第四次工业革命的外部性效应特殊是掌握风险和侵害，包括针对弱势群体、自然环境和未来世代的保护方法，以戒备意外后果、变革本钱、次生影响或蓄意滥用新技能等问题；（3）如何确保第四次工业革命及其科技开拓和运用由人主导、以人为本。
这些是前三次工业革命时期科技立法考虑不多的。
笔者认为，就人工智能科技的分外研发和运用而言，目前至少面临5项分外安全或风险问题。

第一，人工智能不愿定的技能风险。
目前人工智能的方法在构造上还不足完善，今后也不可能百分之百完善，可见技能风险不能避免。
因此，在人工智能利用中，要特殊把稳戒备这种不愿定的技能风险。
应该在设计和运用人工智能时，同时配套安全保障；在主要领域支配人工智能时，要做到确保其具有支持业务稳定、持续运行的性能，并担保安全技能方法同步方案、同步培植、同步利用。
鉴于人工智能技能的分外技能风险，尤其要避免技能误用，由于一旦涌现缺点的匹配、缺点的输入，可能产生无法计算的后果。
例如，在一次德国的人机互动中，协同工人因误用而导致被工业机器人打去世，这既有误用的成分，恐怕也有技能安全设计的问题。

第二，人工智能偏离设计运用的风险。
人工智能的行动、决策是否担保其与设计者的目标同等，或者担保始终与掌握者互助，都须要依赖技能本身，但现在的技能并不能担保万无一失，尤其目前机器学习技能并不能确保人机协同的绝对可预定性，更不能担保人机代价不雅观的同等。
如果不加以风险管控，一旦偏离目标，后果不堪设想。
例如，如果警务机器人的设计者发生偏离，可能缺点击毙可疑职员。
越是让人工智能实行繁芜系统的事情，如管理交通、监控安全，就越要把稳这样的风险。
目前的一种策略是，在设计时强化安全伦理，即所谓的机器人原则，但问题是这仍旧只是一种设计而已，其在正常情形下固然可以更好地辅导机器人行动，但并不能真正办理运行中的偏移。
因此，精确的方法还该当包括增加对运行中的人工智能演习，通过演习和及时调度使技能设计的可行性转化为行动的同等性。
此外，还该当引入可考验、可改动、可掌握的人工智能运用模式。

第三，人工智能被造孽利用的风险。
例如，企业通过人工智能利用进行歧视、不公正交易、盗取他人数据或者暗箱操作。
欧盟数据保护委员会2015年11月发布《应对大数据寻衅：呼吁通过设计和可责性实现透明性、用户掌握及数据保护》，提出要重视大数据对穷汉或者弱势群体的歧视，并提出是否可以让机器代替人类来做道德、法律等判断的问题；美国联邦贸易委员会2017年1月发布《大数据：原谅性工具抑或排斥性工具？》，哀求关注大数据中对付消费者的歧视和偏见问题，确保关于消费者公正机会的法律得到有效实行，同时防止大数据剖析中采纳歧视等不公正行为。
又如，犯罪分子或胆怯主义利用人工智能或者欺骗、入侵、操纵、修正别人的人工智能。
人工智能的造孽利用，也可能表示在国际层面，如国家或个人开拓不可信赖或不加差异的人工智能武器。
人工智能安全漏洞的严厉性也在不断升级，一部分是由于人工智能利用者自身违规设计或运用导致的，也有相称一部分来自外部的不法行为。

第四，人工智能的社会风险。
在经济、管理和社会做事的许多领域，人工智能淘汰了一些事情岗位，给劳动力市场带来影响和寻衅。
例如，富士康在近年来有约6万工人被机器人取代。
这种风险还在扩大。
人工智能的社会风险，广义上还包括技能迭代导致的各种社会不适应。
我们是大略奉行物竞生存论，还是应该也重视社会和谐代价？每一次工业革命都会导致剧烈的社会变革，有些人能够适应变革，但也有很多人并不随意马虎适应变革。
而且，“我们并不能担保所有适应性行为都对天下或宇宙有益，有时这些行为也可能有害于我们的生活”。
人工智能的社会风险，也包括新科技运用可能导致的社会分配公正问题。
新的财富和福祉分配很可能并不公正，特殊是财富和机会向少数人集中，导致新一轮赢者通吃效应。
这种征象不仅存在于海内社会，也存在于国际社会。
从国际社会而言，人工智能可能加大国家之间的极差。
发达国家在享受人工智能发展福利的同时，应负有在坚持和构建良好国际秩序的根本上做年夜大好人工智能国际利益折衷的任务。

第五，人工智能的伦理风险。
人工智能是一种具有认知能力的技能，与人具有相通性。
目前，人工智能技能虽然离通用智能特殊是全智能还有差距，但在一些场景互动方面（包括游戏、客服查询、医疗诊断、自动驾驶汽车导航）的表现已经靠近人类乃至超过人类。
认知能力原来是人类独占，现在可以为人工智能所有，这种情形势必导致涌现与其他科技不一样的伦理风险。
人类伦理的一个根本追求是种的保全或者说的人自身的保全。
如果下一波开拓出仿真人或者超级智能，这个分外的伦理问题就会更加严厉。
这是人工智能分外的技能风险之一。
那么，我们可以在多大程度开拓和运用这种具有认知能力的机器或软件？假设目前还可以履行许可开拓和运用的通用政策，我们是否须要就伦理风险达到某种级别的人工智能开拓、运用和运行差异不同层次进行严格管控？是否可以授予具有靠近或超越人类认知能力的人工智能以完备自主决策的权力，因而也具有与人同等的刑法、行政法、民法主体地位？是否应该确保人类对付人工智能的可信任与合理期待？是否须要对人工智能植入某些必要原则、伦理标准并确保有效的运行监管？是否可以开拓和支配负有分外职能的警务机器人以及如何管控？是否可以开拓和支配致命自动化武器或战役机器人以及如何管控？如何应对和救援人工智能对伦理安全的威胁或危害？是否可以惩罚乃至“杀去世”所谓“不法”或者“犯罪”的人工智能以及如何实行？现实中的人该当如何对待智能机器人？等等。
这些伦理风险问题归结起来，便是如何处理人类与人工智能的关系，应该建立何种人类与人工智能相处的基本规则，特殊是与个中的机器人相处的根本规则。
这些问题越来越受到关注，不断匆匆成阶段性的人工智能伦理政策或规则的形成。
当前一种人本的、普惠的新科技思想正在兴起，认为包括人工智能在内的第四次工业革命的技能该当具有代价取向，技能应该“赋能而非支配”，未来应该“由人类设计，造福于人类”，技能应该“使代价成为特点而非漏洞”，主见人工智能技能该当包含一整套假设、代价不雅观和原则，应该优先考虑社会代价不雅观，兼及利益干系者，做事于公民和社会制度。

美国科幻作家艾萨克·阿西莫夫早在1950年就提出用“机器人三定律”来防止机器人失落控：机器人不能侵害人类；它们必须服从于人类；它们必须保护自己。
可见，最早的关于机器人的伦理考虑只是希望机器人不给人类带来侵害或威胁而已。
后来，还加入了“第零定律”：机器人不得侵害人类整体，不得因不作为使人类整体受到侵害。
本日，随着人工智能的新一轮发展，关于人工智能的伦理问题，有了更进一步的认识。
但是总体上，国际社会尚未形成适用于人工智能开拓和运用的环球伦理规范。

2016年，美国电气和电子工程师协会发布人工智能伦理报告——《利用人工智能和自主系统最大化人类福祉的愿景》，将人工智能定性为“社会-技能系统”，倡导深化代价不雅观。
该报告提出发展人工智能的4项原则，即人类利益原则、任务原则、透明原则、教诲和意识原则。
2019年2月，美国总统特朗普发布第13859号《关于启动“美国人工智能行动倡议”的行政令》，随即美国国家标准与技能研究院在2019年8月发布《美国如何领导人工智能：联邦参与制订技能标准及干系事情的操持》，提出要确保利用人工智能技能的系统可靠、稳健、值得相信。
个中也明显包含一些最低伦理标准，但紧张还是集中在可安全信赖的技能伦理问题，对付干系人文伦理关怀尚欠明确。

为提升人们对人工智能家当的信赖，在人工智能高等别专家组起草的支持下，2019年4月8日欧盟委员会发布《可信人工智能伦理指南》，明确可信赖的人工智能伦理准则，同时宣告启动试行阶段，并约请多方面对该准则进行测试。
根据欧盟委员会的阐明，人工智能的伦理问题有两个必要的组成部分：一是应尊重基本人权、规章制度、核心原则及代价不雅观；二是应在技能上安全可靠，避免因技能不敷而造成无意的侵害。
“可信赖的人工智能”包括7个关键条件：人类的自主性和监督，技能的健全性和安全性，隐私和数据管理，透明度，多样性、非歧视和公正性，社会福祉，问责机制。

2017年我国***发布《新一代人工智能发展方案》（以下简称《方案》），国家开始认识到人工智能发展可能引发方方面面的问题，个中包括伦理问题，提出要重视人工智能法律伦理的根本性研究。
2019年6月17日，我国国家新一代人工智能管理专业委员会发布《新一代人工智能管理原则——发展负任务的人工智能》（以下简称《新一代人工智能管理原则》），提出人工智能管理的框架和行动指南，强调和谐友好、公正公道、原谅共享、尊重隐私、安全可控、共担任务、开拓协作、敏捷管理8个原则，个中涉及伦理管理哀求，重点在负任务。
我国不少机构和企业做出相应，自动提出其倡导的人工智能伦理哀求。
但这些还远远不足，间隔真正伦理规范的明确性和合理性还有很大间隔。

（三）科技政策法语境下的人工智能规范问题

科技政策法对付当古人工智能的开拓和运用更加具有可适用性，这不仅仅是由于人工智能科技的发展与科技进步、科技转化政策契合，更是由于其发展代表当前科技创新的主要领域和方向。
在我国，《科学技能进步法》和《促进科技成果转化法》供应的诸多进步机制、转化机制固然对人工智能科技的开拓和转化具有支持意义，但由于尚存在许多系统编制障碍，特殊是国有企业、奇迹单位科技成果的严格国有系统编制和国有资产管理系统编制，加上市场造就不足，导致科技主体、动力、程序、保障等多方面的局限，严重影响科技进步和转化，目前干系法律面临修正、调度和完善。

人工智能科技政策所面临的更主要的寻衅还是分外化问题。
人工智能作为一种全新的具有巨大运用代价同时又具有与人相通的认知能力的科技，该当采纳何种科技政策加以促进和管控是一个繁芜的问题；加上其本身还在不断的动态发展之中，可以说充满变数。
鉴于人工智能独特的发展态势，可以考虑阶段式立法和不成熟时授权政策试点的办法：一个阶段之内已经达成共识的做法，可以通过修法加以确定；一个阶段之内还难以明确但又急需明确的做法，可以通过授权专门部门采纳出台政策的办法进行探索。
例如，美国学者雷恩·卡罗等认为，人工智能政策的核心问题该当包括：（1）正义和公正。
包括运用中的不平等，如搜索引擎将工程师自动关联为男性，将护士自动关联为女性。
（2）武力的利用。
例如，如何决策人工智能武力的利用，谁为机器的决定卖力等。
（3）安全和资质。
包括设置和确定安全门槛、上岗资质哀求、网络安全标准。
（4）隐私和权力。
人工智能基于模式识别能力、高度风雅信息的支配办法等导致更繁芜的隐私问题，企业和用户不对称关系导致数据不对称或不平等隐患。
（5）税收和劳动力替代。
（6）其他问题，如机构培植和专业知识、投资和采购、肃清任务的障碍、人工智能的生理模型等。
2016年美国发布的《为人工智能未来做准备》提出23项政策建议，包括鼓励私立和公共机构研究是否以及如何以有利于社会的办法负任务地利用人工智能和机器学习，联邦机构应优先考虑人工智能中的开放式演习数据和开放数据标准，联邦政府应探索提高关键机构将人工智能运用于其任务的能力和方法，美国国家科学技能委员会机器学习和人工智能小组委员会应为政府内的人工智能从业者建立一个实践社区，在为利用人工智能的产品制订监管政策时各机构应利用适当的高等别技能专家、各机构应利用全方位的人事分配和交流模式（如雇用机构）来培养联邦劳动力并使其对当前的技能状况有更多不同的意见等。

人工智能对环球当下和未来的影响巨大，特殊是形成较大的技能和社会风险，因此干系政策的考量更加繁芜，也有必要提升层次。
目前，发达国家无一例外都将人工智能的研究和发展提到发展计策的高度，进行系统化的政策勾引。
一方面，人工智能被确立为科技创新的重点，并授予其优先发展的计策地位；另一方面，针对人工智能引发的技能、社会、国家安全和人类伦理等问题，引入风险规制政策，积极戒备其负效应，趋利避害。
随着人工智能研发浪潮在环球兴起，美国、英国、德国和日本纷纭将人工智能的研究和发展上升为国家计策，相继出台干系计策方案，旨在争夺人工智能家当技能制高点。
2016年往后，各国人工智能研究和发展的计策化推进更加明显。

美国早在奥巴马执政期间就开始研究人工智能的研究和发展计策。
2016年10月，美国发布《国家人工智能研究和发展计策操持》（号称新的“阿波罗登月操持”），旨在利用联邦基金帮助不断深化对人工智能的认识和研究，从而使得该技能对社会发挥更加积极的影响，减少其悲观影响，同时还发布《为人工智能的未来做准备》；2016年12月，又发布《人工智能、自动化与经济》，提出应对人工智能驱动的自动化经济是后续政府面临的重大政策寻衅，下一届政府该当制订政策，推动人工智能发展并开释企业和工人的创造潜力，确保美国在人工智能的创造和利用中的领导地位。
2019年2月11日，美国总统特朗普签署《掩护美国在人工智能时期的领导地位的行政令》，启动“美国人工智能倡议”，旨在从国家计策层面调动更多联邦资金和资源用于人工智能研发，应对来自计策竞争者和外国对手的寻衅。
2019年2月12日，美国国防部发布《2018国防部人工智能计策概要：利用人工智能促进安全与繁荣》。
2019年6月，美国白宫更新《国家人工智能研究和发展计策操持》，将政府人工智能研发计策重点扩展至8个。

2018年3月27日，欧盟委员会下属欧洲政治计策中央发布《人工智能时期：确立以人为本的欧洲计策》，先容欧洲人工智能发展，提出欧洲应采纳的对策；2018年4月25日，欧盟委员会向欧洲议会、欧盟理事会等提交《欧盟人工智能报告》，描述欧盟人工智能在国际竞争中的地位，制订2018-2020年以及未来10年欧盟人工智能行动操持，提出三大目标，即“加强公共部门和私营部门人工智能投资，增强欧盟的技能与家当能力，推进人工智能运用”“为欢迎社会经济变革做好准备”“确立得当的伦理和法律框架”。
英国在2016年先后发布《人工智能对未来决策的机会和影响》和《机器人技能和人工智能》。
2017年11月，英国发布《家当计策》，提到“人工智能与数据经济”的寻衅；2018年4月26日，美国发布《家当计策：人工智能领域行动》，并就生产力根本领域制订详细行动方法。
2018年11月15日，德国发布人工智能计策，提出“人工智能德国制造”，全面思考人工智能对社会各领域的影响，定量剖析人工智能给制造业带来的经济效益，重视人工智能在中小企业中的运用，并操持2025年前在联邦层面投入30亿欧元用于发展人工智能。

我国自2015年以来就开始出台政策支持人工智能发展。
例如，《方案》旨在抢抓人工智能发展的重大计策机遇，构筑我国人工智能发展的先发上风，加快培植创新型国家和天下科技强国。
《方案》提出面向2030年我国新一代人工智能发展的辅导思想、计策目标、重点任务和保障方法，提出“三步走”计策目标：即2020年实现“人工智能总体技能和运用与天下前辈水平同步”，初步建成人工智能技能标准、做事体系和家当生态链，人工智能核心家当规模超过1 500亿元，带动干系家当规模超过1万亿元；2025年，人工智能家当进入环球代价链高端，人工智能核心家当规模超过4 000亿元，带动干系家当规模超过5万亿元；2030年，人工智能家当竞争力达到国际领先水平，人工智能核心家当规模超过1万亿元，带动干系家当规模超过10万亿元。
《方案》哀求应对寻衅，确保人工智能安全、可靠、可控发展，提出要重视人工智能法律伦理的根本性研究。
《新一代人工智能管理原则》则提出人工智能管理的框架和行动指南，积极推动人工智能环球管理。

五、结语：加快制订人工智能科技特殊法

人类社会总是在向前发展，特殊是基于科技革命而进入工业文明之后形成迭代发展态势，到本日则呈现加速迭代发展之势。
在这种情形下，法律本身也涌现不断发展、迭代发展和加速迭代发展的特点。
但是，值得把稳的是，法律的每个阶段发展，或者是每个方面的发展，始终以一种掩护法律稳定性的办法进行并遵照自身的体系轨迹，不到万不得已，常日不会也不该完备冲破既有体系进行重构。
旧法与新法的关系，就好比维特根斯坦所提出的“绳索论”，每一截新的绳索与前一截可能并不相同，但却相互联系着，构成一种“家族相似”性。

当前的人工智能立法也是如此，我们该当以一种历史与当下联系的发展思维加以对待。
人工智能本日已发展到机器学习阶段，正在发挥着作为第四次工业革命表征科技的巨大浸染，同时因其具有与人类相通的认知能力的特点，产生了与人类命运的分外伦理关联。
在这种意义上，人工智能发展势必引发如何跟进合理规范的问题。
人类自工业革命开始，就在普通法律之外把稳到科技作为分外规范事变的独特意义，并发展出专门的科技法，这表示为从科技市场法到工业生产安全法、事件任务法、分外科技风险法再到科技政策法的不断叠加，多次迭代发展形成具有稳定代价和内容的规范体系。
基于人工智能作为科技事物的实质，应该将其纳入科技法范畴加以评价，在因循现行科技法的根本上，以精确的发展思维合理探索详细的发展路径。

人工智能作为新兴重大科技，正在以其非同平凡的发展潜力和特点，重新塑造社会生产和生活办法，改变财富分配和社会组织办法，寻衅人与人造物的既有关系。
这种改变和寻衅，随着人工智能技能和人工智能认识能力的不断提升也在不断升级，进而导致规范发展和应对的急迫性。
人工智能须要规范的新问题可谓巨量，而且还在不断增加。
笔者建议尽早制订专门的人工智能法，以人工智能科技作为分外规范工具，并将其作为科技法的特殊法而定位，从人工智能的科技市场、科技风险和科技政策等详细问题入手，通过对既有科技法代价的继续和发展，对既有科技法规则进行优化和调度，形成一套专门适用于人工智能研发和运用的详细规范体系，以备现实人工智能法律实践所需。
个中，人工智能立法的伦理性具有前所未有的繁芜性，详细表现为如何确保人类自身不受危害和威胁的须要。
我国目前已经将人工智能立法项目纳入立法规划，值得拭目以待。

作者：龙卫球

来源：法商研究杂志

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