生成式人工智能刑事责任的主体资格探析:以风险防控为研究视角

生成式人工智能驱动的强人工智能可能具备辨认控制能力和自主决策、自主行动的能力,算法、训练模型、数据参数的发展使强人工智能认识法律行为及其意义并对其作出允洽回应成为可能。制造商与使用者等相关主体对人工智能犯罪风险有限的注意义务,无法满足强人工智能犯罪的潜在治理需求。文章提出修正人类中心主义观念,基于风险防控的需要拟制强人工智能的法律人格,综合考虑强人工智能对法律行为的学习、理解和回应能力,对自身行为的辨认和控制能力以及对刑事责任的承受能力,依据实际情形针对性地判断强人工智能的刑事责任能力,推动人工智能成为法定刑事责任主体,以实现刑法治理与科技发展的并行不悖。

人工智能董事法律地位及其信义义务构想——基于强人工智能视角

人工智能技术的革新速度与应用场景改变了我们的传统认知,人工智能董事已从理论迈入现实。我国的相关发展规划已提出“明确人工智能法律主体以及相关权利、义务和责任”的人工智能发展保障措施。在强人工智能语境下,应摒弃客体说观点,通过法律拟制赋予人工智能董事法律主体地位。基于人工智能董事的特殊性,传统董事忠实义务趋于消解,注意义务“理性人”标准适用性也将存疑。以前瞻性视角审视和革新人工智能董事的信义义务,忠实义务需因应特殊情形,注意义务的范围则呈窄域化倾向,合规监督义务的内涵和边界将实质扩展。

认知相对论——通向强人工智能之路

人工智能(AI)的发展如火如荼,大有超越人类之势,以致很多人认为奇点就要来临,强人工智能即将实现。这是一种对强人工智能的误解,因为强人工智能的核心并不在于其功能是否强大,而在于它是否具有意识。该文首先解释了强人工智能的内涵,讨论了与之相关的意识问题;然后,阐述了旨在揭开意识奥秘的认知相对论思想,包括:世界的相对性原理和符号的相对性原理,以及世界、语言和心灵的关系。接着,提出了另一条新原理,即意识的等效原理,用以说明意识从物质产生所需要的物理条件,解决主观体验或现象意识的困难问题,推导意识能力受限于感觉能力且以感觉容量为上界的认知基本定理,并分析意识在哪里和自我是什么的可能性。最后,在认知相对论的框架下,给出了研究意识问题的新纲领和实现机器意识的新思路,并展望了强人工智能的未来。

强人工智能的版权法风险与规制架构——以ChatGPT为例

生成式预训练变换模型(ChatGPT)的问世被认为是人类社会迈入强人工智能时代的开端,但是其急剧生长过程中所带来的“输入”“输出”双环节版权风险也不可忽视。ChatGPT模型的技术架构主要依托于GAI与LLM,此外,巨量数据、文本抓取等技术范式也是GPT模型能够获得成功的关键。GPT模型在数据“输入”阶段采用的文本挖掘技术存在版权侵权风险;结果“输出”阶段又因其作为算法系统的特殊性而存在“回答”是否符合版权法视域下作品的构成要件、是否具备“可版权性”及其权利归属等问题。从版权法维度分析GPT模型的潜在风险,对传统版权理论进行革新,并且从“技术规制算法”的全新视角采用DRM等版权管理技术工具应对强人工智能时代的法律风险具有积极意义。

虚拟现实:比人工智能更深层次的纠结

虚拟现实技术和人工智能虽都涉及到了计算机技术,但二者在哲学内涵方面的差异却不容忽视。若仿照人工智能论题的三分法,虚拟现实的工作目标可以被分为"强虚拟现实论题""弱虚拟现实论题"和"更弱人工智能论题"。通过对"更弱论题""弱论题"与"强论题"中的任何两个从属论题的比较,我们发现,在任何一个对子中,虚拟现实都会比人工智能遭遇到更多的技术乃至概念层面上的麻烦问题。同时,虚拟现实在技术伦理方面所遭遇的挑战也要比人工智能所面临的同类困难更为棘手。因此,对于目前虚拟现实技术的种种炒作,我们应持更为冷静的态度。

强人工智能和超级智能:技术合理性及其批判

强人工智能(以下简称强AI:Strong Artificial Intelligence)由美国哲学家约翰·塞尔上世纪70年代在其论文《心灵、大脑与程序》中提出,主要是指对人工智能(以下简称AI)持有的这样一种哲学立场:基于心智的计算模型,以通用数字计算机为载体的AI程序可以象人类一样认知和思考,达到或者超过人类智能水平。这种立场与弱人工智能(以下简称弱AI:Weak AI)或应用人工智能相对立,后者认为AI只是帮助人类完成某些任务的工具或助理。随着最近20年来互联网、神经科学、基因工程等技术的飞速发展,强AI从塞尔时代的一种哲学立场逐步向工程实践转变和演进,未来学家甚至设想和描述了强AI的更极端版本:超级智能,这些在IBM、谷歌、Facebook、微软等产业巨头和库兹韦尔、马克拉姆等乐观的技术实践者的双重推动下,藉由大众科学传播的放大作用,渗透到人们的日常生活中构成了对其技术合理性的辩护,但AI本身对人类主体和社会的影响不是价值中立的,它一方面难以吸收和提升人类的创新本质,另一方面其技术合理性带来的后果与其初衷有时相互背离,并在商业行为的推动下,构成对作为文化产物和自我解释的理性人类的单向压制和挑战。

基于历史视角分析的强人工智能论争

在人工智能发展史上,强人工智能("强AI")一直是一个争议不断但却又不断引发人们关注的议题。对于"强AI"理念,我们应合理看待其所发的各种争论:(1)"强AI"理念是推动人工智能界不断打破人机界限、使AI技术向前发展的重要信念;(2)"强AI"争论背后所反映的是不同社会要素,特别是"两种文化"(科学文化和人文文化)之间的张力,且AI界的这几种文化也经历着由对立、冲突,到逐渐的尝试性对话与合作这一过程。(3)AI界、哲学界在对待"强AI"这一议题的态度并非一成不变,AI界经历了一个由乐观与支持到悲观与放弃以及现在的谨慎心态,而哲学界对于"强AI"的态度则是沿着由批判与质疑到现在的大力宣扬这一路径演变,且当前他们对强AI所可能引发的风险更为忧虑。(4)"强AI"概念需要进行重新界定,使其成为科学而非单纯的"科幻式"概念,并给予强AI风险议题更多关注。

人工智能机器发现系统是对强纲领的经验拒斥吗?——评析围绕计算机模拟科学发现所引发的争论

计算论者以人工智能系统模拟科学发现作为反对强纲领的经验实例,引起了一场围绕科学发现是否完全由社会因素因果决定的激烈争论。这场争论是众多对SSK的批评之一,但它的发生视角不同以往,它关注科学发现这个主题。争论中出现的社会学主义的科学发现观和心智主义的科学发现观分歧的关键在于是否能把内部社会情境和外部社会情境区分开来。AI系统的重新发现证明了区分两种社会因素而不是模糊两种社会情境的合理性,示例了哲学史上某些长期有争议的问题的一些结果以及社会学的限度。

人工智能主义:概念、基本理念及其理论困境

强人工智能是一种能达到或完全超越人的意识的机器智能。人工智能主义是强人工智能在哲学上的理论表现,它为人工智能的发展提供了方法论指导,极大地激发了人工智能研究者的信心和热情。人工智能主义认为,机器具有思维,人不过是一种高度复杂的机器,未来人工智能将远远胜过人的意识。然而,人工智能主义面临人本主义多方面的质疑:随着人工智能的发展,人日益远离自由,沦为人工智能的奴仆;人工智能不是独立的主体,只能作为人的工具;人工智能并不能从根本上超越人类思维。历史唯物主义在这一问题上的理论原则充分吸收了人工智能主义与人本主义的合理性。一方面,人工智能主义以机器模拟人的思维,不仅提升了人类处理信息的能力,而且提高了人类改造世界的能力;另一方面,在人工智能与人的关系上,人居于决定地位。无论人工智能如何发展,都改变不了人工智能是人的工具或伙伴的地位。

对“中文屋”思想实验四个主要版本的考察

"中文屋"思想实验提出30年来,学界对该思想实验在批判强人工智能的有效性问题上一直争论不休。特别是强人工智能的支持者往往通过转换视角,添加问题或构建新理论模型等方式试图躲避"中文屋"的责难。为应对各种回应,塞尔在保持"中文屋"论证的基本逻辑结构和要点不变的前提下,通过修改思想实验的描述形式进行一一答复,从而保证了该思想实验对强人工智能批判上的效力。借助对"中文屋"几个主要版本及其相关答复的考察,表明"中文屋"在批判强人工智能上的有效性,同时指出这种有效性并不依赖于思想实验外在描述形式的变化,而依赖于蕴含其中的论证结构和论证形式。

辅助输入环境下的确定性公钥加密方案

针对辅助输入环境下确定性公钥加密方案较难构造的问题,基于d-判定性Diffie-Hellman(d-DDH)问题,应用矩阵加密、矩阵d-DDH以及有限域上的Goldreich-Levin定理,构造一个辅助输入环境下的确定性公钥加密方案,并在标准模型下证明该方案具有强不可区分私密安全性。该方案所基于的d-DDH问题比判定性Diffie-Hellman问题更难,且可以根据应用需要选择不同d值,提供不同的安全级别。

弱人工智能向强人工智能转向中的生态伦理本质

随着人工智能的发展,其涉及的生态伦理问题愈发引人深思。人工智能在发展过程中可以进一步分为强人工智能和弱人工智能两个阶段。在弱人工智能阶段,其生态伦理本质仍属于人与自然的关系范畴,弱人工智能只是充当技术中介角色。而在强人工智能阶段,从生态伦理学角度出发,拥有自我意识的人工智能、人、自然都应作为道德关怀对象被合理对待,此时人工智能亦由技术中介变为道德主体参与到人与自然关系的讨论中去。因此,从根本上厘清强人工智能阶段与弱人工智能阶段的不同生态伦理本质,是未来构建人、人工智能与自然和谐共生关系的必要前提。

附着与隧通——心智的工作模式

深度学习框架加速了人工智能技术的发展,越来越多的人工智能系统在专业领域超越人类,但沿此路径能否指引机器模拟出类人智能仍然没有定论。强计算主义的观点主张意识和智能可以被物理还原,甚至可以忽略意识。哥德尔等学者则倾向于机器无法模拟或超越人类。文章提出认知坎陷(意识片段)的"附着"与"隧通"这一对范畴,从新的视角探讨心智的工作模式。认知坎陷具有超越时空和流变的特性,在某时某地某景可以"附着"在某个具体对象之上。认知坎陷之间可以通过"隧通"链接成一个网络。"自我"作为最原初和最重要的认知坎陷,是人类意识与智能的发端。智能的作用之一是在情景改变时将"自我""附着"到更合适的对象上。

人工智能汽车交通肇事的刑法应对--以Uber交通肇事案为研究视角

人工智能汽车的发展方兴未艾,但其同时也对交通秩序产生威胁,在Uber交通肇事案中,检方排除了公司责任而准备追究安全员责任。人工智能汽车分为强人工智能和弱人工智能,弱人工智能汽车不是法律主体,其生产厂家未尽到合理注意义务需要负有责任,安全员则应该负有差别化的注意义务。强人工智能汽车应该视为法律主体,对强人工智能自主学习导致的犯罪行为应该分情况讨论,对于其由于算法偏见导致的犯罪行为生产厂家也要负有责任,黑客入侵后则依据被感染程度的强弱讨论其与黑客的关系,以更好地帮助人工智能汽车从弱人工智能进化到强人工智能。

广州白云机场一次罕见的降水相态变化天气特征分析

利用常规气象观测资料和NCEP2再分析资料,对2016年1月24日广州白云机场出现的一次强冷空气过程的环流背景、主要影响系统以及期间降水多相态转换的天气特征进行了分析。结果表明:本次天气过程来源于一次横槽转竖型寒潮,冷锋、中低空切变线和低空急流给华南地区带来了较长时间的降水天气;白云机场上空存在多条0℃等温线和逆温层,探空廓线多次穿过0℃等温线,使得地面出现了雨和冰粒的相态转换;降水相态变化时暖层温度、0℃层高度、位势厚度、边界层高度、气柱云水量和地表抬升指数等指数均发生较大变化;当降水相态为雨时,暖层温度≥2℃,0℃层高度≤975 h Pa;当降水相态为冰粒时,暖层温度≤0℃,0℃层高度≌1000 h Pa。

人工智能与理解

机器是否能够有理解能力这个根本问题是人工智能哲学讨论的核心问题之一。AI中的理解可分为弱理解和强理解:弱理解是AI通过含有人类认知能力的程序所实现的理解;强理解是赛尔所定义的强AI——即具有认知状态的AI可实现的理解。理解本身具有个体性的性质,我们不应该限制AI理解的方式和实现途径。

对ChatGPT等生成式人工智能的三个刑法追问

ChatGPT的强大算力和拟人化逻辑思维方式,让人们在感叹人工智能科技迅猛发展的同时,也产生了更多思考。从刑法学者视角看,这些探究包括三个方面,一是ChatGPT是否已经成为能够承担刑事责任的强人工智能,刑法人类中心主义是否是不可变的;二是具备强大算力和丰富数据库的ChatGPT4.0是否存在侵害法益的危险,可能会引发哪些犯罪;三是人工智能的刑事风险研究是否可能,研究人工智能刑事风险的目的何在。回应这些问题,不仅有利于厘清ChatGPT本身可能带来的刑事风险,还有利于进一步明确未来人工智能刑法风险研究的方向。

人工智能与当代舞台美术设计

人工智能的时代已经来临。虽然目前还处在“强人工智能”发展的初期,但我们已经切身感受到了人工智能的强大及其无可限量的发展空间。人工智能的迭代发展将彻底解放低端重复劳动,使人类能够有时间和精力从事更高层次的工作。就舞台美术设计而言,人工智能会取代很多人力,但也会很大程度地解放设计师。未来的舞台美术设计工作有如下的前景:由人工智能创造空间、控制灯光、参与表演,人类设计师则以艺术总监的身份对它进行指导和要求,而人工智能也能很好地理解和体现设计师的意图,甚至在某些方面还能反馈给设计师一些高质量的创意和帮助。此时,舞台美术设计工作就将真正进入“智能设计”的阶段。在人类设计师和人工智能相互深化协作的未来,二者将会变为一个整体。

强人工智能体审判主体地位的困境检视与有限确立——兼论二元化主体模型构建

当前人工智能主要以“辅助”的功能应用于司法审判当中,有效保障法官在具体案件中的独立性、中立性以及对案件的专业把握。但也应当思考,当进入强人工智能时代,若赋予强人工智能体法官主体地位,凸显其独立审判地位能确实有效地促进司法公正、提高司法审判效率。新的问题随之衍生,主要表现在伦理上难以得到当事人与社会公众认可,技术上难以保正强人工智能“法官”的裁决兼具情理,并且在司法实践中难以协调人类法官与人工智能“法官”的关系。故而,通过构造二元化主体模型,确认强人工智能体“类法官”地位,赋予其有限的审判权力,协调人类法官与强人工智能“法官”关系,既能明确如何确定强人工智能体的审判主体地位,同时能回避突出矛盾,进而提高司法效率,促进司法公正的目标向实现进一步迈进。

“强人工智能”争论过程中的“态度转换”现象研究

在分析“强人工智能(强AI)”概念的源起、类型及特征的基础上,对强AI争论过程中的“态度反转”现象进行了详细描述,即强AI争论过程中的两个主要参与主体——人工智能界及哲学社会科学界对于“强AI是否会实现”这一议题,均经历了态度上的反转(由赞同到反对抑或相反),并对“态度转换”现象背后的动力机制进行了解析。文章最后强调,传统的强AI概念过于科幻,并提出基于“自主性”理念的“强AI 2”,以期破解传统强AI争论过程中的“不落地”困境。