生成式人工智能时代人工智能法的立法思考

随着生成式人工智能(GAI)的技术升级和日益普及,人类社会结构形态已经发生了根本性的变化.人工智能技术在发展的同时带来了新的风险和挑战,《生成式人工智能服务管理暂行办法》是中国在GAI领域的最新探索成果,强调发展和安全并重、促进创新和依法治理,为正处于立法进程中的人工智能法提供了借鉴和启示.具言之,人工智能法应考虑采用促进型立法模式,在立法内容上减少使用准用性规范,明确分类分级监管的立法思路,加强人工智能国际交流和合作,通过构建更科学、合理的顶层设计方案,推动科技向善.

人工智能法的基本问题及制度架构

我国人工智能法的立法工作已经启动,目前亟待明确人工智能法的属性、立法目的、调整对象及基本原则等基本问题,并在明确这些基本问题的基础上进行人工智能法的制度架构。人工智能法宜定位为兼具私法属性的公法,并以推动人工智能技术创新和防范人工智能技术风险为立法目的,以人工智能技术研发活动、应用活动、风险管理活动为调整对象,在公平原则、可靠可控可信、安全与发展并重、合规性原则的指引下进行人工智能法的制度架构设计。具体而言,人工智能法宜从实现人工智能技术的重大突破和推动人工智能多元应用场景落地方面建立人工智能发展与促进的制度体系;通过建立人工智能准入制度、分级分类监管制度、试错容错监管制度、协同性监管制度构建人工智能安全风险防范的制度体系;从人工智能研发者和提供者的一般义务和特殊义务两大方面构建人工智能研发者和提供者的义务体系。

人工智能法益位阶研究

人工智能的快速发展已经对人类社会的整体结构造成了冲击,但现行法律规范缺少对于人工智能领域的统一价值标准,有必要针对法律所保护的利益尤其是人工智能法益做出准确的价值位阶判断。价值判断的核心理念是梳理人工智能法益位阶顺序,确保人工智能技术发展以人为本,人工智能的发展必须适用服务于人类整体利益的价值导向,并基于此设计法律伦理框架。该框架包括承认人工智能有限法律人格,对人工智能法益设定原则性的法益阈值范围,明确具体案件裁判适用的个案利益判断原则、比例原则,引入阿列克西比例原则,在法律无法穷尽列举法益的情形下,对人工智能案件的法律适用提供理论证成。法律以实现利益与解决利益的冲突为核心,在确保人类整体利益和促进人工智能发展之间保持平衡。

“人工智能法总则”建构原则与理念——欧盟立法经验之镜鉴

人工智能技术作为新一代科技革命的重要范式,在各国的科技竞赛中具有重要地位,然而“科技异化”始终如“达摩克利斯之剑”一般如影随形。在人工智能深度融入并影响我们生活的大背景下,从法律维度进行因应是新时代我国法治体系完善的重要环节。欧盟的《人工智能法案》作为世界上第一部人工智能专项规制文件,其建构思路具备一定的先进性与可借鉴性,从比较法视域探索其立法经验对我国的人工智能法律构建具有积极意义。目前我国人工智能立法非体系化特征明显,主体交叉、位阶较低,不能有效适配技术发展,结合域外立法经验建构“人工智能法总则”是解决当下碎片式、迭代式立法难以完美适配技术发展困境的有效手段。在人工智能法律总则框架的搭建过程中,要有意识地避免法律滞后性的固有弊端,保证客体概念之周延,秉持差异化、场景化理念,在规制的同时给技术发展以自由。借鉴欧盟分级分类思想及“全链条”监管模式对我国现有人工智能法律体系予以完善,在保证人工智能安全底线的同时实现其创新发展。

人工智能法律主体资格的法理学分析

弱人工智能的思考能力在某些方面已经可以与人相媲美,强人工智能也可能在不久的将来出现。若将有智力的人工智能视为工具,可能会贬损理性的重要性;若赋予弱人工智能法律人格,有可能使其控制者逃避相关责任,获取不当利益。现行法体系依然坚持人—物二分法,没有理由将人工智能视为介于人与物之间的特殊主体。理性之外的特征则并非人的本质属性,无法帮助法官判断是否应当赋予人工智能法律人格。根据对现行法律人格制度的建构性诠释,应当认为理性(包括认知能力、意思能力、道德能力)是人工智能获得人格的充要条件。可以借助通过一种改进后的图灵测试,在司法实践中具体适用这一标准。如果将"强人工智能"解释为拥有人的理性的人工智能,则强人工智能应当被视为自然人,而弱人工智能依然是物。

中国需要一部怎样的《人工智能法》?——中国人工智能立法的基本逻辑与制度架构

人工智能已经成为当前国际技术竞争与规则竞争的关键领域。人工智能立法是重点领域、新兴领域、涉外领域的综合立法,承载着“统筹推进国内法治和涉外法治”的使命。我国的人工智能立法,需适应人工智能发展的不确定性,明确回应本土的独特性,更好地适应国际合作与竞争,提炼既往网络立法经验,合理借鉴国外法律制度和国际规则中的制度资源,夯实立法的理论基础。中国的《人工智能法》应以促进发展为目标,制度设计应彰显人本主义,采取“总则式”的立法体例,确立适宜本土实践与发展阶段的监管制度,并逐步推进制度完善。

欧盟人工智能立法的特点与影响

自2015年开始,欧盟通过建立人工智能高级别专家小组等措施,积极构建人工智能监管体系,并通过《人工智能法案》在人工智能风险分类和监管措施方面做出明确规定。欧盟立法强调了算法的可解释性、透明度和问责机制,试图在鼓励创新与确保规制之间取得平衡,也强调了技术创新需与伦理道德、个人隐私和社会影响相协调,确保人工智能技术能够造福人类社会。梳理欧盟在人工智能治理和立法方面的进展,探讨其原则、机制、特点与缺陷,并预测未来趋势,可以发现,尽管存在责任机制不足、超前性监管引发担忧、企业自治过度依赖以及定义分类争议等问题,欧盟的立法经验仍为全球人工智能治理提供了重要参考。

论人工智能的激励型立法——基于《拜杜法》的思考

随着人工智能技术的创新发展和应用场景的日益多元化,人工智能正在给人类社会带来一场历史性变革。《拜杜法》的成功经验为中国人工智能法的构建提供了借鉴与启示。今后,人工智能法制定时应考虑采取“激励型立法”模式,在继承“促进型立法”优点的基础上,更好地激励人工智能产业高质量发展。在探讨人工智能激励型立法方案时,首先,应明确立法目的是促进人工智能产业高质量发展;其次,结合域外经验和本土实践,采取“三分法”的分类分级思路;再次,在激励方式上选择“减少成本型”和“增加收益型”激励;最后,考虑增设一部激励属性更强的“人工智能产业促进法”。构建中国特色的人工智能激励型法律规范,充分发挥人工智能的创新活力。

人工智能风险的全流程规制逻辑及制度因应

人工智能风险并非确定性、单一性的风险,而是蕴含着生成多元性、演化交替性、结果未知性的体系性风险,这成为人工智能风险全流程规制的逻辑基础。全流程视域下,人工智能风险可类型化为算法设计风险、数据要素风险、平台控制风险、网络安全风险、自动决策风险等具体样态。人工智能风险规制立法应基于全流程规制视角,在规制范围上,加强全周期贯穿,实现人工智能风险的穿透规制;在规制进路上,注重全过程传导,实现人工智能风险的渐进规制;在规制内容上,强化全要素统筹,实现人工智能风险的一体规制。

人工智能的监管困境及其化解

监管沙盒是源自金融科技领域的一项监管方法,在人工智能领域的运用已经得到欧盟的实践。监管沙盒作为一种良性互动型监管、实验型监管的范式,有效平衡了安全与创新,且完美体现了包容审慎和敏捷治理的监管理念,不仅为人工智能的各种风险提供缓冲区,而且还以实验性监管面对破坏性创新,有效突破传统监管模式的困境。我国应当抓紧构建中国特色人工智能监管沙盒,转变传统监管模式和理念。在具体制度构建上,需要统一监管实施主体、明确准入和退出规则、建立豁免机制。

生成式人工智能的风险迭代与规制革新——以ChatGPT为例

以ChatGPT为代表的生成式人工智能横空出世,普及之迅广,超出了人类技术史上的任何一次科技进步。生成式人工智能的技术跃进引发了人的主体性、公私法益受损和技术风险黑箱识别困难的广泛风险迭代问题。传统规制模式面临政府规制迟滞和资源匮乏、市场自治动力缺失和协调不足的困境。元规制模式倡导框架性法律引导下的企业自我规制,可回应生成式人工智能的风险规制需求。我国应集中针对生成式人工智能在算法模型、庞大的数据集和训练机制方面的风险源头,由政府规制承担掌舵者的风险防控职责,协调人工智能企业、第三方机构和社会公众参与风险治理,构建框架性的软硬法混合规范体系,形成从人工智能企业内部到认证机构、关联企业以及社会公众的风险合规监督机制。

用人工智能识别法分析棉麻混纺产品纤维含量

为了验证新研发的AI成分分析仪用于定量分析棉麻混纺产品纤维含量的可行性,分别采用AI人工智能识别法和传统显微镜法对同一棉麻混纺产品进行比对试验。该试验结果表明,采用AI人工智能识别法,测试平行试样的偏差≤3%;与传统显微镜法相比,两者偏差≤5%。AI人工智能识别法与其他实验室传统显微镜法进行比较,两者偏差基本≤5%。为了进一步验证人工智能识别法数据的准确性,采用称量法进行比较的结果表明,人工智能识别法的试验数据与称量法的试验依据相接近,偏差在0.15%~4.10%之间。该试验表明,AI人工智能识别法在日常检测中基本满足标准要求,具有一定的可行性,可实现24 h不间断测试。

法律论证适用的人工智能模型

法律论证适用的人工智能模型是"人工智能与法"研究的核心课题。经过近半个世纪的发展,基于人工智能技术的法律论证建模方法已经进入法律科学领域,运用这种方法可以建立多种规范模型,有助于人们识别、构造论证和比较、评估论证。文章主要从论证框架和论证语义两个层面探讨法律论证适用的人工智能模型。其中,论证框架相当于逻辑句法,关注论证的构造;论证语义相当于逻辑语义,关注论证的评价。

禁止欺诈:人工智能伪造的规制进路

算法深度学习和伪造的结合产生了新型人工智能伪造技术,虚假信息、冒充身份和伪造证据因此而变得常见且难以分辨。面对应用场景广泛的人工智能伪造技术,我国现行规制仅侧重网络信息治理且治理效果有限。结合域外治理实践和结果看,规制人工智能伪造技术必须回归本质,以统一的“人工智能法”为主构建治理体系。未来“人工智能法”可以尝试从安全标准、数据保护和评估、建立有效监管体系和协调责任分配等方面展开对人工智能伪造的规制。

生成式人工智能大模型的新型风险与规制框架

大模型技术的发展,掀起了生成式人工智能发展的新浪潮,但其数据训练和部署应用也带来了新的风险挑战,包括产生有害内容、泄露敏感数据、生成错误信息、滥用实施违法活动、可能危害环境和经济、向下游传导风险等。对此,欧盟近期拟对基础模型和生成式基础模型提供者设定专门义务,但背离了基于风险分级规制的立法初衷;我国出台专门办法侧重规制大模型部署者,对大模型本身风险管控有限。规制大模型风险,要遵循数据利用安全范式,基于风险分类分级规制,实现上下游的合作共治。按照这一思路构建新型风险规制框架,主要包括设立专门机构引导发展、评估和应对风险,规范数据训练以避免数据泄露和不当输出,基于特定用途风险构建风险分级管控制度,确立贯穿大模型全生命周期的透明度制度,健全防止生成违法内容的上下游共治机制。

人工智能文献计量与可视化分析

真正意义上的人工智能诞生到今天不过百年,然而人工智能技术与我们的日常生活中早已密不可分,小到手机智能语音大到工厂中的制造器人,都能看到人工智能技术的影子。本文将以科学计量学与引文分析法为理论指导,将Web of Science数据库收录的人工智能领域的文献为研究对象,并使用CiteSpace软件系统制作可视化图谱、数据统计表格,对2010年至2019年国际人工智能研究领域规律和发展状况等进行分析,通过这一新视角来研究人工智能的发展规律与现状,希望能为我国人工智能发展提供有力的经验建议。

人工智能行政执行场景的行政法调控

目前我国人工智能法学研究呈现同质化、抽象化与实操化不足特征,且与全球人工智能应用场景规制存在显著差异。人工智能行政执行场景是行政主体运用人工智能完成行政任务所创设的新型科技行政空间。行政法学研究应当从对算法、数据等科技领域的过度关注转向人工智能行政执行场景。人工智能行政法调控路径由人工智能行政法调控理念与具体举措构成,前者蕴含适度超前调控、多元规范调控、纳入场景调控的调控思路;后者则围绕既有行政实定法的法教义路径与注重行政法实效的法政策路径予以调控,包括算法调控、责任调控、补漏调控、立法调控、法政策调控。

无位置传感器无刷直流电机控制方法综述

无刷直流电机(Brushless DC Motor,BLDCM)因具有寿命长、体积小、输出转矩大和功率密度高等优点,广泛应用于航空航天等领域。但使用传感器获取转子位置信号,存在着制造难度大、易受干扰、难以在高低温环境下工作和增加重量等缺点,极大地限制了其更加广泛应用。为很好解决此问题,本文介绍了无位置传感器BLDCM控制的反电动势法、状态观测器法和人工智能法,并针对反电动势法存在的零速或低速时无法自起动的问题,介绍了在低速时转子位置检测和如何加速到闭环控制状态等方法。

BP神经网络算法在年电力负荷预测中的应用

本文主要研究电力负荷预测方法,依照神经网络系统理论,建立神经网络模型,并通过实例计算,介绍了 BP神经网络算法在年电力负荷预测中的应用。

电网规划方法综述

电网规划是电力系统规划的重要组成部分,从电网规划的特点出发,综述了电网规划的常规方法、人工智能法和层次分析法,并对各种方法进行了比较分析,指出层次分析法能解决多准则、多目标问题,在电网规划中具有较好的应用前景。