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。     

论著作权法对人工智能生成成果的保护——作为邻接权的数据处理者权之证立

人工智能的生成成果是人工智能程序在人类参与度极低的情况下基于数据和算法通过自主学习和建模所自动生成的内容,并非人类以人工智能为工具进行的个性化表达如果认定其为作品会违背传统的著作权法理论然而,为人工智能的生成成果提供一定程度的著作权法保护具有必要性鉴于人工智能生成成果的保护价值与邻接权制度的价值相契合,可将人工智能生成成果作为广义上的邻接权之客体。在我国《著作权法》上设立一项由产生数据的程序或设备的使用权人享有的对数据成果的"数据处理者权",不仅能够破解目前人工智能生成成果的法律保护困境,而且可以为解决大数据时代有关数据权属及利用的法律问题提供思路。     

人工智能的可解释性与AI的法律责任问题研究

人工智能(AI)作为类人类智能,无论我们是否赋予其主体资格,在解决其法律责任问题时,都必须对其行为进行解释,为此,探讨人工智能的法律责任问题,应该基于人工智能行为的可解释性的全新路径来推进,而不是纠缠于当下学界关于人工智能主体地位与法律责任的各种主体论与责任理论。人工智能的可解释性,亦即解释人工智能如何在大数据的基础上进行算法决策。然而,在AI领域,虽然以深度学习为代表的人工智能技术已取得了令人瞩目的成就,但如何确保以非技术性的方式向最终用户和其他利益相关方解释算法决策以及任何驱动这些决策的数据,仍是一个无法得到解决的难题,人工智能"黑箱"释明难题决定了人工智能行为的不可解释性。法律责任的本质是答责,不具有可解释性的人工智能不能自我答责,因此其无法承担法律责任;法律责任的目的是预防,不具有可解释性的人工智能无法实现法律责任的预防目的。人工智能法学研究的下一个前沿问题,是人工智能的可解释性问题。     

人工智能生成技术方案的可专利性及其制度因应

由人工智能自主生成的技术方案作为一类全新的发明形式，在理论基础、权利主体、利益分配等多方面对传统专利制度提出了严峻挑战。由于人工智能目前已经能够生成符合可专利性的技术成果，既有专利制度面临变革。在权利归属的制度安排上，需要调整多方参与主体的利益关系，构建基于“二元主体结构”的权利主体规则，以使用者作为基本的专利权主体，兼顾对投资者利益的保护，以防止人工智能算法控制者的垄断；同时，引入约定优先和公平报酬原则作为合理补充，以实现人工智能生成技术方案专利保护的利益平衡。在权利保护的制度构建上，需要完善人工智能生成技术方案的专利申请授权制度，明确其权利行使的基本原则与规范设计，以此进一步实现个人利益与公共利益之间的平衡，推动人工智能行业的创新发展与技术进步。     

算法透明实现的另一种可能：可解释人工智能

算法黑箱对算法决策提出了挑战,算法透明要求算法可解释。算法透明并不是简单的算法公开。尽管人们普遍寄希望于通过算法公开来打开算法黑箱实现算法透明,但是单纯的算法公开不仅面临着商业秘密泄露的诘难,也无法真正对算法决策作出解释。与之相比,技术上制造可解释人工智能是实现算法透明的一种新的选择。可解释人工智能不仅可以凭借不同的解释路径透视算法黑箱,还可以满足受众对算法解释的不同需求。技术的发展有赖于制度的保障,构建一套合理的制度促进可解释人工智能的发展是确有必要的。这要求在立法上规定可解释人工智能的适用场域;在行政上利用政府采购引导可解释人工智能的生产;在市场管理上借助第三方认证倒逼企业制造可解释人工智能;最终实现算法透明。     

论人工智能生成内容的著作权法平等保护

在人工智能时代,人机互动已成为许多作品的常见创作方式,著作权法平等保护就是对人工智能生成内容(AIGC)与人类作品给予相同的制度评价,为此需要解决人工智能生成内容的可版权性问题与著作权归属问题。人工智能生成内容与人类作品在客体外观上具有一致性、在经济利益上具有同质性且符合著作权法激励创新的制度目的,这些是二者得以获得平等保护的前提基础。通过著作权法平等保护,可以降低法律制度摩擦成本、打造统一的著作权交易市场、鼓励标识真实来源并塑造人工智能生成内容市场价值。著作权法平等保护的实现可借鉴法律主体利益实体功能与法律推理功能分离的规范原理,参照著作权二元主体结构机制,将人工智能拟制为形式主体并使著作权利益向人类集中。具体而言,可发挥人工智能形式主体的法律推理功能,将人机互动视为一个创作整体,进而证成人工智能生成内容的独创性,并通过共同创作、委托创作等既有著作权法律关系的权属规则将著作权原始分配给人工智能的人类使用者。     

人工智能机器人的法律责任

人工智能能够在独立于人类干预的情况下自主做出决定,由此对现行以人类行为和决定为中心构建的责任制度提出了挑战。对于人工智能引发的事故,需要区分主要目的是为了给人类提供便利的人工智能与主要目的是为了提升人类工作表现的人工智能,人类仅对后者承担监督职责。如果监督人对于损害的发生没有过错,其他与人工智能交互的人也不是损害发生的...     

人工智能生成技术方案的专利法规制 ——理论争议、实践难题与法律对策

人工智能生成技术方案的出现,使专利法面临着诸多方面的挑战。理论层面,鉴于人工智能法律主体资格的缺失,无论是以洛克劳动学说和黑格尔人格学说为代表的“自然权利论”,还是以实现利益最大化为基础的“创新激励论”,都无法为人工智能生成技术方案的专利保护正当性提供充分的理论证成。实践层面,由于相关法律关系的复杂性,人工智能生成技术方案的专利法规制中,则存在着在可专利性判断标准的失灵问题、获得专利保护后的权责分配问题以及进入公有领域后的风险控制问题等一系列实践难题。因此,有必要通过引入人工智能作为技术“发明人”的制度设计、创立人工智能生成技术方案的可专利性标准、构建人工智能生成专利技术的权责分配规则、设置人工智能生成现有技术的风险防范机制等法律对策,消除理论争议并化解实践难题,以此实现专利法对人工智能生成技术方案的有效规制。     

人工智能对公司法的影响:挑战与应对

人工智能的迅猛发展，将对公司法造成影响，其中主要体现在其对公司董事的影响。人工智能与董事之间的关系因不同发展阶段而有所不同，在弱人工智能阶段，人工智能因尚未达到可模 拟人脑进行抽象思维的阶段，其可作为董事的辅助工具，但公司法需解决董事是否可将部分职权授于 人工智能以及董事是否负有咨询人工智能的义务等问题。在强人工智能甚至超人工智能时代，人工智能担任独立董事不存在法律障碍的情况下，因人工智能与自然人董事的本质差别，公司法面临着诸多 挑战，围绕传统代理成本理论而搭建的公司法规则框架可能需要重构，其他规范自然人董事的规则也 须相应调整，公司也可能因此而受到公权渗透。面对人工智能技术的日新月异，公司法应未雨绸繆。     

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...     

新加坡人工智能犯罪生态治理的实践与探索

<正>技术天然具有两面性特征,类Chat GPT生成式人工智能在给人们带来便利和美好憧憬的同时,也蕴含着犯罪风险。帕加洛在《法律与人工智能高级导论》中指出,“人工智能可能具有特定形式的犯罪人格,考虑到人工智能的灵活性,可塑造机器人和人工智能系统,以从事输入、输出和逻辑操作的连接为特征的活动……人工智能犯罪新场景的唯一限制是人类的想象力”。     

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。     

行业

<正>孟建柱:加快推进"雪亮工程"建设,利用人工智能提高预警能力【本刊讯】9月19日,在全国社会治安综合治理表彰大会上,中央政法委书记孟建柱表示,人工智能能够以人类不可比拟的精度、速度完成工作,将极大提升社会治理预见性、精准性、高效性。在社会治安综合治理中,要善于发挥人工智能的威力,提高预测预警预防能力。孟建柱要求,利用人工智能深度学习、自我更新的原理,深入研究暴恐极端案件、公共安全事件等产生演变规律,并根据其特     

驳人工智能“创作工具说”

人工智能技术的发展使得人工智能生成内容与传统作品之间具有一定相似性,人工智能生成内容是否可以作为作品受到著作权法保护存在争议。著作权法的诞生依托于对作者创作力的认可,保护的是一定门槛下的“创造性劳动”,而非宽泛的人类智力投入。人工智能系统设计者对人工智能系统的人力投入、用户多次输入的提示词以及后续修改的人力投入在多数情况下属于著作权法不保护的一般人力投入。人工智能系统设计者和用户对现在的人工智能系统输出的最终成果不存在“可预测性”,因此人工智能系统不是著作权法意义上的“工具”。即使人类对人工智能生成内容进行修改后的产物或可被认定为作品,也需要排除人工智能系统在其中的贡献。     

论人工智能生成内容的可版权性标准

生成式人工智能将著作权法在独创性表达之上创设的稀缺性和激励转移至表达背后的智力投入,即提示词的迭代中,人工智能生成内容由此具备可版权性基础。现有反对意见过度关注作者身份问题,造成诸多论证困境。“意志论”未能区分作者的范畴意图和语义意图,忽视了所有作品的表达内容均不可能在绝对意义上为作者的自由意志所决定、预见和控制,且诉诸“创作辅助人”条款将赋予人工智能法律主体资格,无法成立。而“过程论”将作品可版权性与具体创作方法联系在一起,不符合著作权法的规则和目的。人工智能生成内容的可版权性标准应该从作者身份转向独创性。由于排他权范围极其有限,对人工智能生成内容适用最低限度独创性理论不会造成权利“井喷”现象。     

人工智能司法的可解释性困境及其纾解

加强对人工智能司法发展及风险的研究是时代课题,其中人工智能司法的可解释性困境尤为关键。人工智能司法可解释性指的是司法决策或行为的可理解与透明性,涉及基础数据、目标任务、算法模型以及人的认知这四类关键要素。不可解释困境主要是由数据失效、算法黑箱、智能技术局限、决策程序和价值缺失等因素所致。但是,人工智能司法的不可解释困境其实是一个伪命题,可解释性具备认知层面和制度层面两方面基础。纾解困境的具体策略包括：构建司法信息公开共享制度,提高有用数据的甄别与利用效率;从软硬法结合视角建构司法系统的运行标准与制度规则;从全过程视角强化主体之间的协同治理;通过指导性案例和司法解释赋权法官的司法解释空间,提高法律解释技术;强化交叉学科人才建设,提高对人工智能司法决策模型的引领;发挥法官的自律与能动性,实现司法智能决策的人机协同。未来,不仅需要把握司法价值与技术理性的平衡,还需考虑人工智能对司法的差异化介入,推动人工智能司法战略目标实现。     

生成式人工智能版权问题研究

以ChatGPT为代表的生成式人工智能正在引发传统版权领域的诸多挑战,生成式人工智能主体资格、创作内容作品属性、版权侵权责任等问题需要进一步明确。遵循“人类中心主义”,生成式人工智能的主体资格面临既有制度规范、民事基础理论等方面的否定。然而,生成式人工智能创作内容具有可版权性,值得版权保护。为此,需要明晰生成式人工智能创作内容的权利主体,确立以约定优先为原则、以使用者为主导的版权归属路径。同时,构建生成式人工智能的版权侵权责任判定体系,准确划分机器学习行为的合法边界,推动生成式人工智能的创新发展。     

论人工智能法律主体的法哲学基础

当下人工智能主体学说面临诸多问题,需从法哲学视角予以审视。就人工智能本体而言,其行为具有自主性,不宜纯粹以客体相待;从他者期望视角观察,人工智能拥有道德责任能力,系道德主体。法律主体理论经历了由自然人有限人格到全面人格,再到自然人、法人综合人格的演化过程,呈现客观化趋势,不唯理性、意志等主观要素论,其为人工智能法律主体提供了栖居空间。在目的论意义上,人工智能能够推动积极向善,助力美好生活,实现显著的经济社会价值,作为法律主体具有合目的性。在当代,传统主体哲学转向,人的哲学危机引发新思考,尤其是人类中心主义的主体-客体范式发生变化,客体主体化的历史经验及当代实践显现一种哲学可能性,即主体不限于人,从而强化了人工智能法律主体的可能性。     

人工智能与刑法发展关系论——基于真实与想象所做的分析

人工智能被赋予公民身份这一事件对刑法提出了挑战,人工智能能否成为刑事责任主体变成了一个值得讨论的话题。从刑法成长规律看,刑法的成长可分为量变型、质变型和突变型三种类型。在想象中的奇点到来之前,人工智能带给当下刑法的只能是量变型或质变型成长,只有假想的超级人工智能才可能导致刑法发生突变,但突变后的刑法已不再是当下刑法了。真正对当下刑法提出挑战的是人工智能与生物工程结合后改造人类自身。     

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。