人工智能时代的刑事责任体系不必重构

在人工智能时代,有必要甄别何者才是刑法面临的真正挑战,而不能动辄以新技术、新风险为由建造新的智识系统。人工智能只是人类为自身之目的而研发的高级工具,它无法被赋予“权利义务统一性”,难以改变二者之间的主客体关系。由于法人具有非生命体形象,学界常常借助单位犯罪类比论证人工智能的刑事责任主体地位,但二者存在根本不同的运行原理,肯定论对刑法中的“辨认控制能力”的认识也存在严重的以偏概全。惩罚人工智能不能实现报应、预防等目的,对其设定的刑罚引发了“技术失控-技术可控”“特殊预防无效-特殊预防有效”“刑罚设计-非刑罚性”“AI主体性-AI工具性”“消减风险-加剧风险”等五大悖论。在人工智能侵权案件中,犯罪主体只有自然人或单位,人类中心主义的责任体系具有恒久适应力,不能因应前沿科技而将刑法重构为技术管理法,更不能将之建立在修辞和想象之上。     

人工智能在刑事证据判断中的运用问题探析

目前地方司法机关正在尝试将人工智能用于刑事司法，其中在证据判断方面，人工智能也有所运用。人工智能运用于证据判断，应遵循辅助性原则、有限性原则、可反驳原则。在证据能力判断方面，人工智能不能对证据能力进行实质性的审查判断，但可以进行形式上的筛选和把关；在证明力判断方面，人工智能不能单独承担判断证明力的任务，但在某些方面可以发挥有效的辅助和参考作用，如发现证据之间的明显矛盾或形态的变化；在证明标准判断方面，人工智能同样难以单独承担事实认定及证明标准判断的重任，但人工智能对证据规格的判断能够保障司法人员尽可能全面地收集、审查证据。在侦查阶段、起诉阶段和审判阶段，人工智能用于证据判断的目标、方式、侧重点有所不同，在系统设计上应根据每个阶段的不同运用而进行有区别的设计。     

人工智能创作物是作品吗？

对人工智能创作物的可版权性判断,应该以“额头出汗”原则建立起独创性判断的客观标准。虽然人工智能不是“人”,但也不是“物”。不能因为人工智能创作物的创作主体不是自然人,就否定其可版权性。将智能作品纳入传统版权分析框架,它实际上是一种人工智能对设计版权的演绎作品。人工智能之“智能”,将设计者之设计版权与智能作品上的版权区分开来。而对于智能作品上的权利配置,应该以所有者与使用者之间的约定优先,建立起以所有者为核心的权利构造,以鼓励投资人并促进人工智能技术的长足发展。     

多维度解读与选择:人工智能算法知识产权保护路径探析

人工智能算法是人工智能快速进步的核心,虽然它的设计逻辑、运行过程、外观样态与传统计算机程序算法具有区 别,却并未超出作为"知识产品"的本质.人工智能算法可在著作权法、专利法、反不正当竞争法中获得保护.其中,著作权法与专利法以保护人工智能算法表达为基本方式,商业秘密保护路径则以保护人工智能算法内核为根本诉求,三种规则利弊...     

人机交互决策下的智慧司法

ChatGPT等人工智能技术在多个场景落地,在司法领域却备受争议,其根本原因在于司法具有鲜明的价值判断特征。人工智能司法是一种“规范性科技”支持基础上的司法,而非计算性科技或预测性科技技术本身。人工智能司法在裁判可接受性、信息整全、信息筛选、事实评估等方面有一定优势;人机交互决策不仅可能,而且早已通过各类数据库系统成为现实。不过,人工智能司法却面临规则僵化、人机决策权重如何配置、不同司法层级与不同部门决策趋同、算法黑箱决策等难题。应坚持人工智能司法的辅助性定位,坚持法官与检察官的弥散性决策与主体责任制,允许不同司法机关对人机决策权重进行实验性设置并开展实践探索,坚守基于部门分工与审级分层的制衡决策,促进算法解释的可问责性而非完全公开。智慧司法成功的关键,在于设计符合司法原理的人机交互决策制度。     

论我国诉讼证据审查要素及审查方法的调整改革

我国诉讼证据审查的基本逻辑是,以“三性”审查为基础,以“定案根据”确认为依归,同时审查判断证明力,进而认定事实。英美法系和大陆法系的证据审查则呈现为证据资格与证据效用两分格局,其证据法着重规制前端证据资格,而证据“三性”以特定方式嵌入证据制度。我国现行证据审查制度具有要素清晰、审查方式较为灵活等特点,但其平面化特征妨碍了证据审查逻辑的清晰展开;“三性”审查缺乏精准界定及必要区分,且与“两力”关系不清晰。改革完善证据审查方式,首先应准确界定“三性”内涵,厘清“三性”与其他证据审查要素的关系,并适当调整其适用方法。其次,应在司法解释规范中使用证据能力概念,强化“可以(不能)作为证据使用”的审查规范,加强证据准入的前端控制。最后,保留部分定案根据规范,维系后端控制要素,形成前后端控制并重的二元审查机制。     

人工智能相关发明所属领域技术人员认定研究

按照不同的标准，可以将人工智能相关发明划分为不同的类型。各国专利法对“本领域技术人员”的功能和一般特征作出了大致相同的规定。与其他发明相比，人工智能相关发明所属领域技术人员具有自身的特性：能够获知的现有技术范围广，应视作由来自计算机领域和应用领域专家组成的团队；需要解决的技术问题复杂，抬高了专利创造性的门槛，导致审查员或法官界定发明实际解决的技术问题更加困难；在人工智能工具的辅助下，创造能力高，基于同一功能或目标跨领域寻求技术手段，以及组合已知技术要素、集成功能模块成为常规做法。从技术领域归类、自然人属性要求、关于该领域技术水平的固有认知以及人与机器对技术贡献程度的区分四个方面，人工智能对本领域技术人员的认定提出挑战。为应对这些挑战，顺应人工智能相关发明所属领域技术人员的特性，包括我国在内的不同国家对客体要件、创造性要件和充分公开要件作出特殊规定，也带来一定的启示。     

关于证据法基本概念的一些思考

证据转化为定案根据的条件,是证据法要解决的核心问题.与英美法中的“可采性”和”相关性”相比,大陆法的“证明力”和”证据能力”与中国证据制度具有更大的兼容性,并在近期的证据立法中得到确立.证明力是一个证据所具有的证明案件事实的能力,包括真实性和相关性两个基本侧面；证据能力是一个证据转化为定案根据的法律资格,包含取证主体、取证手段、表现形式和经受当庭质证的合法性内容.对证据能力的限制,固然是证据法所要规范的主要对象,但证据法在必要时也要对证明力做出一定的规范.     

人工智能生成内容“可版权性”的法哲学基础——以人工智能哲学理论为视角

论证人工智能生成内容可版权性领域有结果主义模式与历史主义模式两种典型模式,它们分别与人工智能哲学中的图灵测试和中文屋试验相勾连。这两种模式论证有失偏颇,正确的路径应该是将结果主义、历史主义与创作主体三者融合统一,将图灵测试、中文屋试验与具身人工智能这三种人工智能哲学理论整合起来,作为其合法性基础。当前人工智能生成内容高度依赖于人类的参与,其缺乏可版权性的合法性基础;“道成肉身”的具身人工智能具有“类人”的智能,其生成内容具有可版权性的合法性基础。     

人工智能技术对专利制度的挑战与应对

人工智能在专利发明创造领域参与程度逐渐深化,对现行的专利法带来诸多挑战。一是人工智能算法的可专利主题。因人工智能算法看似与传统的数学算法一致而被视为“智力活动的规则和方法”,尽管存有争议,但从专利法促进新技术发展和“与时俱进”的时代使命出发给予其专利保护是较为务实的做法。二是人工智能时代的专利审查标准。针对传统专利性判断标准已在人工智能时代失灵,适当调整“专利三性”,确立适合于人工智能专利的“新三性”标准。三是人工智能生成发明权利主体的界定。在人为因素仍作用的弱人工智能时代,可以基于专利法中“二元主体结构”,承认人工智能作为发明人的资格,同时将专利权赋予人工智能开发者或管理者。四是人工智能专利侵权认定。在人工智能专利侵权责任承担主体上采取动态区分规则:区分人工智能不同的发展阶段;区分不同阶段人类介入因素的作用;区分不同阶段不同主体对侵权结果的作用等。     

算法歧视挑战下平等权保护的危机与应对

基于大数据和人工智能的算法服务日益扩大，算法正以一种悄然又迅猛的方式渗透于我们的日常生活和社会运转之中。算法并不是客观的，它会以算法歧视的形式给传统的平等权保护带来危机，包括平等理念危机、歧视识别危机和平等权保护模式危机。危机的根源在于算法权力正在逐渐形成一种“准公权力”，使得传统的权力格局发生了权力主体去中心化、权力作用范围的延展化和权力互动的双向化之变迁；而算法设计的效率导向、作为算法运行基础的数据之偏差与算法黑箱造成的透明度缺失共同触发了算法歧视。为了应对平等权保护危机、破解算法歧视的谜题，从法律体系外部框架切入的大破大立研究与立基于法律体系内部的精致作业同时进行，推动人工智能时代法律的自觉型发展以规制算法歧视、保障平等权就显得尤为必要。我们可通过建构人工智能学习权和借鉴美国平等权保护领域中的差别性影响标准以识别算法歧视，同时采用法律与代码相结合的双重保护模式，把握平等权保护与科技创新之间的平衡。     

略论被害人陈述的证据补强——以当事人证据和印证证明为起点

作为一种证据规则,证据补强是针对某种证明力薄弱之言词证据,须与其他证据合并提出.证据补强规则与我国“印证证明模式”在实质上具有相通性.作为一种当事人证据,被害人陈述具有极大的主观性,在一定程度上削减了被害人陈述的可信性或者证明力.在口供补强已经被我国刑事诉讼法移植确认的情况下,确立被害人陈述之补强规则也是合理的.具言之,在被害人陈述成为案件定罪的关键证据或者仅有的证据时,应当对该被害人陈述进行证据补强.     

算法正义:一种经由算法的法治

法治必须学会对接人工智能和算法。如何面对经由算法的法治、如何达至算法正义,将成为未来时代法治进化的核心主题。在人工智能时代,算法不再仅仅是一种单纯的数学工具和一般的技术应用,它将成为一种调和法治内在结构与机理的本质性力量,即成为未来法治世界中的隐形运行秩序。算法注入法治、改变正义将是根本性的,对法治的助力和对正义的彰显又具有显著优势。面对这场技术革新,中国法学需要作出理论回应与学术设计,为已经到来的算法法治与算法正义构建理论基础,寻找与算法对接的切口,获得与人工智能保持某种契合的力量,以此形成作用于社会治理的合力,进而完成法治现代化的转型。     

ChatGPT:人工智能的通用性发展及其法律规制

ChatGPT作为一种基础模型,体现出极强的通用性特点,可被用于多个领域和多种任务。这一特点在为社会提供助益的同时也引发了新的法律风险:首先,ChatGPT这种基础模型的同质化与编辑的便利性使得其极易被推广适用并与其他领域的风险叠加,造成系统性的社会风险;其次,ChatGPT产生和运行过程中的多主体性造成了“多手问题”,进而引发责任性上的困境;最后,ChatGPT的迅速推广与广泛的可及性可能引发道德观与价值观的冲突。为此,有必要将责任性作为人工智能规制的核心追求,确立各主体之间的共担责任原则,在此基础上明确人工智能创新与安全并重的规制目标,加强人工智能算法、标识等的透明化程度,健全包括社会影响评估在内的人工智能风险评估机制,促进人工智能与人类的价值融合。     

程序性犯罪构成要素的性质

在当下的中国刑事立法上,存在着一系列具有程序性特征的实体构成要素,可称之为“程序性犯罪构成要素”。其与诉讼条件、行政前置性条件等既存范畴之间存在一定区别,具有独立的概念化空间。此种要素绝非仅具证明指示功能的程序性要素,而是在犯罪成立体系中具有实体裁判机能的要素。立足于阶层论的体系背景,此种要素既参与构成要件行为的定型化塑造,又具有明显的行为指引与呼吁功能,同时事关法益侵害的规范评价,且需要行为人一定程度的认知。因此,它与不法具有直接的关联性,是客观不法的内在构成要素,不能将其归入客观处罚条件之中;而如立基于四要件的犯罪构成体系,此种要素则应被归入客观方面要件中加以整饬。与此种要素的性质定位紧密相关,在既遂、共犯认定等犯罪形态领域,应进行贯穿性思考,同时妥善协调其与责任主义之间可能的紧张关系。     

刑事案件中“情况说明”的适当定位

“情况说明”在刑事司法实践中的滥用对刑事司法活动在一定程度上已经产生了严重的危害后果,即使是正常使用的“情况说明”,由于其证据形式本身的瑕疵,内容记录难以做到客观科学完整,不能适用相关证据规则,导致对其证据能力、证明力判断困难。就其性质而言,内容上与案件具有相关性“情况说明”属于瑕疵证据。目前广泛使用的“情况说明”可以作以下处理:与案件没有相关性,不能作为证据使用,应当排除;与案件具有相关性,应当归入相关法定证据形式并完善其内容和形式,确立相应的证据规则。     

预料不到的技术效果在发明创造性评判中的关联性考量

“预料不到的技术效果”并非创造性评判中一个独立的考虑因素,“预料不到的技术效果”,其本质上是发明客观上获得的技术效果,在创造性“三步法”的评判中应当作发明客观产生的技术效果予以考虑,将预料不到的技术效果当作发明客观产生的技术效果中的一种因子在“三步法”的使用中予以考量,而不将其独立于“三步法”的判断进行单独考量,符合专利法第二十二条第三款的法律逻辑,这样的评判方式也更为合理和有效。在将预料不到的技术效果纳入“三步法”判断中进行考量时,应将区别技术手段、所应用的技术领域、所解决的技术问题、相应实现的技术效果,这四个方面当做一个有机的整体进行综合化考量,从而得出更为合理的评判结论。     

人工智能与事实认定

人工智能与司法的深度融合,既体现在案件的法律适用环节也体现在事实认定环节,而事实认定是法律适用的前提。人工智能对案件事实认定的介入,需要将证据数据化、对数据进行运算整合、输出人可以理解的结论。在证据数据化环节,需要对证据进行结构化的数据改造,并克服语言障碍。在数据整合环节,人工智能主要以概率推理而不是因果推理作为逻辑推理方式,其算法也需要面对可计算性与复杂性两大难题。在结论输出环节,需要解决机器学习如何深化、信念如何建立与机器如何表达等难题。人工智能融入案件事实认定所面临的这些主要难题,可以尝试通过“小数据”训练,逐步构建人工智能“心智微结构”去慢慢攻克。     

生成式人工智能的算法治理挑战与治理型监管

以ChatGPT为代表的大规模预训练语言模型日益展现出通用潜力,其超大规模、超多参数量、超级易扩展性和超级应用场景的技术特性对以算法透明度、算法公平性和算法问责为内核的算法治理体系带来全方位挑战。在全球人工智能治理的主流范式中,欧盟形成了基于风险的治理范式,我国构建了基于主体的治理范式,美国采用了基于应用的治理范式。三种治理范式均形成于传统人工智能的“1.0时代”,与展现通用潜能的新一代人工智能难以充分适配,并在不同维度凸显治理局限。因此,在人工智能技术范式变革之际,应以监管权的开放协同、监管方式的多元融合、监管措施的兼容一致为特征推动监管范式的全面革新,迈向面向人工智能“2.0时代”的“治理型监管”。     

人工智能生成内容著作权有关问题研究

本文从人工智能创作作品的底层逻辑和过程入手,对人工智能创作作品是否构成著作权法意义上的“作品”进行了研究。在文字、艺术和音频类作品中,人工智能通过数据输入和机器学习的过程进行创作,其中数据输入阶段的数据挖掘是合理使用,机器学习阶段是与人类作者共同创作,而生成内容阶段具有思想表现形式和人格主义要素,应受著作权法保护。根据创作过程和独创性要素,人工智能生成的文字、图像、原画和音频等艺术类作品具备独创性,属于法律意义上的“作品”并受著作权法保护。在著作权归属问题上,建议将人工智能创作物的著作权归属于使用者或所有者,而非设计者。