大模型时代我国人工智能法学理论体系的构建

在大模型时代,人工智能法学及其理论体系迅速发展,逐渐形成独特的学科分支。新兴的人工智能法学不仅重构了传统的法学研究对象,也带来了创新的研究方法,同时提出了与众不同的正义观念。这些理论的形成和发展,与大型人工智能模型(如ChatGPT)的出现密不可分,后者在推动理论更新、促进法治实践全面提升方面发挥了巨大作用。中国在建设自身的人工智能法学理论体系过程中,得益于已有的法学理论基础和人工智能产业的蓬勃发展,然而,研究水平的不均和学科间壁垒的存在,成为建设中的难题。未来的工作需要将基本概念、框架建设以及多维、动态、可进化的理论体系的构建作为重点。技术的进步将不断推动法学理论的演变。从弱人工智能到强人工智能的转变为法学理论的发展带来了挑战和机遇。在这个过程中,确保人类价值观、权利和安全是至关重要的。构建人工智能法学理论体系,需要避免技术的潜在恶意应用,同时引导它向善。这不仅是一个学术上的努力,更是社会对于法律新概念和实践的重塑。这一工作涉及多学科合作,需要全球共识的形成和实践的更新,对法治的未来和法律体系的完善将产生长远的影响。

人工智能时代应加快智能税收法治系统建设

在税收征管领域,税务机关响应国家发展战略制定"互联网+税务"行动计划,虽取得了税务信息化建设的突出成绩,但仍存在税收法律体系不健全,涉税数据安全保障不到位等基本核心问题。结合智能税收体系的核心预测决策功能和高度社会参与特性,从完善税收法律体系和保障涉税数据安全的维度,通过完善立法补足智能税收法制体系,厘清权责比例保障智能税收法治安全,强化科技应用实现智能税收运行的合规高效,平等开放渠道支持智能税收法治系统的共建共享,以此为要目建设面向未来的智能税收法治系统。

我国法律创制与司法适用衔接机制的重塑

法律规范是司法审判活动得以开展的前提和依据,立法应当充分满足司法的规则需求。但我国法律体系一方面无法为法院提供充足的审判依据,另一方面又对法院自行制定的司法规则缺乏实际规制,因而造成了法律的创制与适用之间的断裂。从组织社会学的角度分析,该问题的产生是由于立法组织在投入活动上的缺陷、司法组织在达标与合法性之间的平衡,以及立法、司法组织在功能重合下的结构趋同所导致的配合失灵。因此,为了破解困境,既需要利用新兴技术来完善立法组织建设、畅通立法投入活动,也需要立法机关在尊重法院达标需求的基础上对司法规则进行类型化治理,重塑我国法律创制与司法适用之间的动态衔接机制。

人工智能系统的规制

人工智能系统的大规模应用向法律提出了巨大挑战。由于目前智能系统的发展尚未达到人类智能的水平,人工智能系统的不可预测性和不可控性将会引发一系列问题,因此有必要对人工智能系统应用模式进行监管。目前人工智能系统有三个核心技术要素,即数据、算法和人工干预。这三个要素对于监管原则的确立有着锚定作用,同时也是监管制度实施的着力点和立法调整的规制对象。监管人工智能系统的最大障碍是它的决策过程难以被相对人理解,这意味着人工智能系统需要在决策过程中保持高透明度,以此确保可理解性。但高透明度是难以通过事后的决策解释来实现的,而应当是通过决策时系统提供决定理由来实现的。因此有必要建立一个基于智能系统决策的理由和监管架构,在架构中将机器决策纳入法律程序中。这样的架构可以使得决定方和相对方充分交换意见,使得个人真正成为数字化秩序的主体,而不是客体。

人工智能与法律责任

最近,在一本热门的计算机信息处理技术杂志中,提出了一个关于人工智能和法律责任的问题,如果一个行人被自动驾驶汽车杀死了,应该适用什么法律。本文将关注人工智能计算机系统的相关法律责任问题,还将讨论人工智能计算机系统是否需要承担刑事法律责任,谁可能承担;在民事法律中,人工智能程序是作为一种适用产品设计法的产品,还是作为一种适用过失侵权的服务。此外,文章还讨论了销售保证的问题,以及人工智能系统面临的一些实际局限。

基于元宇宙的立法社会实验

人类与生成式人工智能的协同将成为未来社会基石,法律系统正面临着人工智能技术广泛应用带来的前所未有的复杂性挑战.鉴于智能时代立法复杂性的加剧以及公众参与反馈机制的不足,本文提出了一种创新的解决方案——立法社会实验.该方案融合了实验法、数字孪生、平行技术与元宇宙等前沿技术,通过精心设计的抽象、模拟和优化步骤,构建了一个高度逼真的“人工社会”,能够模拟和测试法律规则在实际环境中的应用效果,为立法者提供有力的决策支持.从系统动力学的视角,法律系统可被视为一个高阶次、多反馈回路、非线性的复杂动态自适应系统.本文首先介绍了建立立法社会实验的前提和理论基础法律复杂系统论,阐述了立法社会实验的具体内容、潜在可能以及优势,并以新业态从业人员劳务纠纷导致的劳动法相关法规的修改为例,详细阐述了如何构建立法社会实验.立法社会实验不仅为法律系统在AI时代的发展提供了新的视角和方法,更为提高立法质量和促进公众参与立法过程提供了坚实的理论支撑和实践指导.

人机融合社会中的系统调控

科学技术的深入发展和广泛应用正在深刻改变人类社会的生产和生活模式,尤其是信息技术的快速发展,推动人工智能(AI)与人的关系由"辅助"到"互助"和"融合"不断深化.相应地,社会调控对象向着能力不断增强的AI系统以及AI赋能的人和组织演变,社会系统将呈现"信息-物理-社会"的高度耦合,调控环境也相应转换为人机融合的复杂社会系统.这一显著变化将倒逼法律体系的变革,对社会系统调控能力提出更高要求,迫切需要人文社科与科学技术相关方法的交叉融合.论文基于对人机融合社会系统发展的研判,在分析法律体系、控制论、人工智能等所面临挑战的基础上,从法律规制和系统控制的角度,提出将调控工程系统的控制科学与调控社会系统的法律充分结合,在系统科学框架内研究处理人工智能时代社会中的系统调控问题;并进一步归纳探讨了以人为本、优势互补、系统分析、量化支撑、算法规制、博弈控制等若干调控原则和可尝试的前瞻领域,以及需要深入研究的问题.这一思路可望量化表达公平正义等法学基本问题,优化调控系统技术指标,促进人机融合社会系统实现其安全稳定、公平正义、民主自由、和谐发展等价值目标.

人工智能法律系统的一种证据推理模型

证据推理模拟作为人工智能法律系统研究的一大难题,主要难在如何构建一种基于社会知识库的证据分析与归纳推理模型。这一难题的解决途径,本质上并不在于克服法律语言和人工智能语言之间存在的沟通障碍,而在于如何从认识论角度阐明人工智能法律系统的理论基础,从而阐明形式逻辑在形式与内涵上区分与统一的问题。本文在借鉴改良版图示法的基础上,运用人工智能领域概念图、类型化和推理结构等理论和方法,建构了一种人工智能证据推理模型,试图为基于复杂逻辑的简化图示法提供技术路径。本文指出,被一些学者误用的"证据链"概念,是对事实认定过程的一种浅层的表象式认知,事实认定本质上是一种证明链条或证据推理链条,而且,这种证据推理链条在结构上并不是简单的线性体,而是一种复杂的树状结构。