新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
人工智能何以促进未来教育发展
原标题：人工智能何以促进未来教育发展自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。技术作为推动人类历史发展的核心推进力，与教育这一“人力资本发动机”竞相成为推动经济社会发展的主力。人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。面对人工智能技术对整个社会发展的刺激，教育如何发展，成为值得思考的重要问题。
人工智能凸显创新人才发展挑战
作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能促进社会经济和科技的指数级发展，对人力资本的质量与供给产生了新的需求，人工智能与人力资源之间的相互依存关系产生了前所未有的张力，教育的超前性更是受到前所未有的挑战。第一，知识增长的指数发展使得未来人才需要哪些方面的准备具有极大的不确定性。第二，智力劳动者比重增加，创新人才成为时代发展的刚需。人工智能技术与生产过程的深度融合，会极大压缩生产领域的从业者需求，特别是那些人工智能胜出的领域。第三，人工智能技术的兴起引发高技术产业、新兴产业、新型服务行业更广阔的发展空间，从而使得创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中需求激增。人工智能技术无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。教育肩负培养创新人才、为未来人才提前布局的使命。回溯历史，我们可以得到的经验是，只有教育领先于技术的发展步伐，为技术推进的社会提前做好人力资源的布局，社会的发展才有后劲。因此，在人工智能推进社会更飞速发展的今天，必须回答好什么样的教育才能承载提前布局人力资源的使命，以应对未知社会的人才挑战这一问题。
人工智能催生新的知识生产方式
在人工智能的影响下，人类知识生产加剧变化，知识增量呈现指数级态势。教育的传承性发展将不再局限于知识的传授与继承，而强调知识创造与创新，人工智能的介入更是催生了新的知识生产方式。其一，人工智能强大的知识发现能力缩短了知识生产周期。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。其二，人机协同的智能模式扩大了知识创造的机会与可能性。人工智能技术不仅促进人的群智协同创新，而且可以实现人类与人工智能代理协同，后者所具有的超强计算能力，可以极大加速知识生产，催生知识的众创，以及人机协同知识创新。人工智能催生的新的知识生产方式对教育的挑战是，教育不再局限于知识传承，而更是知识的创新。未来学校教育必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，以及高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识更新与创造。
人工智能变革学习方式带来创造力与活力释放可能
人工智能已经引发了诸多领域与行业的深刻变革，对教育的系统性变革更是呼之欲出，为学习方式的变革带来了可能。首先，人工智能技术带来规模化教育的个性化可能。人工智能构建的智慧学习环境不仅创造灵活的学习空间，还能感知学习情境、识别学生特征，为学生提供个性学习支持。其次，人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。人工智能通过动态学习诊断、反馈与资源推荐的自适应学习机制，可以适应学生动态变化的学习需求，从而打破标准化的教育限制，释放出学生的创造力与活力。最后，人工智能改善结构化的授导方式，释放教师的创造力与教学活力而专注于人性化的学习设计。教师烦琐重复性的工作能够被智能机器所替代，智能分析技术能为教师精准定位学生的学习问题与需求，教师的角色将转向更加优秀的学习设计师，专注于“如何让学生学好”，注重培养学生的能力和思维，将更多时间用于学习活动设计以及与学生的个性化互动交流，为学生提供个性化学习支持服务。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。
人工智能引发领域与行业变革催生教育生态升级
人工智能对其他领域与行业的变革影响也会延伸到教育领域，因为教育是关乎社会发展全局的事业。一方面，人工智能所发挥的增强、替代、改善、变革等作用，突出体现在对社会生产和生活各个领域所产生的行业重塑作用，以及对人力的释放。另一方面，这些重塑作用和人力的释放，引发了社会领域与行业的变革，促使了社会人才需求的转向；而教育是社会人才资源输出的重要领地，需要为此作出有力回应，从而催生教育生态升级。人工智能加速了教育深化改革的进程，推动了系统内部的更新再造。数字技术已经对教师学生、课程、教学方式、学习体验、评价、管理等教育要素产生了深刻影响，并通过逐步的再造教育流程，变革着教育生态。而人工智能则在进一步加速这一过程，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态。人工智能拓展了教育边界，助推未来学校建设。未来学校将借助技术的力量，把校外学习场所（如科技馆、博物馆）和线上学习场所都纳入“学校”的范畴，整合社会各领域的教育资源，形成一种全新的育人环境。同时，数字孪生等新技术促进现实空间与虚拟空间的交互融合，通过创建人、物、环境数字孪生体，实现物理空间与数字空间的双向映射、动态交互和实时连接。对教育系统内部的升级改造以及空间资源的拓展，能够使其更好地与社会领域衔接，更好地提供适应未来生活和工作的创新人才成长场所。
人工智能关乎强国战略目标实现
教育应服务于国家战略布局，为抢占人工智能发展先机，构筑先发优势；为国际竞争、社会发展输出创新人才，支持科学技术的自主研发。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的机遇高点以及全球竞争中的主动权。《新一代人工智能发展规划》提出我国要“成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标，全局部署了经济、教育、科技、社会发展和国家安全等重要方面。教育强国战略是科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略等重要战略的逻辑起点，人工智能对教育的人才培养能力提出更高要求。近年来，世界各国在发展人工智能的同时也面临巨大挑战，如创新人才问题、高新技术自主可控问题等。人工智能的国际竞争本质是人才的较量，这需要教育从战略层面予以回应。因此，教育在战略上起引领作用，就要既充分发挥智能技术优势推动教育生态系统升级，又谋篇布局为国家发展提供人才支撑。立足技术与教育在角逐中互为塑造的视角，对人工智能促进未来教育发展的探索，更需要在战略上把握先机，通过教育为社会各领域输出创新人才，支撑社会各领域转型升级以及人工智能等高新科技的创新发展，为强国战略注入持续活力与能量。
教育在与技术的角逐中共同推动社会的发展。教育具有超前性、人文性、传承性、战略性及生态性等特点。在人工智能技术的指数式发展面前，教育的超前性变得难以维系；需要慢工出细活的人文性与满足社会用人需求的工具性之间呈现时空拉锯和矛盾；对人类知识的传承则变身为历史传承、人际共创以及人机共创的多重特征。随着人工智能技术推动的发展加速，教育的发展战略、前瞻性谋划，是一个时不我待、任重道远的重要课题。
（作者：顾小清，系国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”首席专家、华东师范大学教育信息技术学系教授）
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::杨延超：推动人工智能与法学的深度融合
回首人工智能法学在我国的发展，可以追溯到我国著名学者钱学森最早提出的构想。钱学森在1981年就人工智能与法学的结合方面提出总体性的构想。然而遗憾的是，接下来的几十年里我国并未对此展开深入研究。人工智能法在我国的研究才刚刚开始，暂未形成像国外那样具有影响力的法律成果。
在人工智能法律的研究中，首要的就是需要构建一个“人工智能法”的法律体系。这个法律体系主要是回答“人工智能法”到底研究什么的问题。人工智能法律体系主要会涉及两个方面的问题：第一，人工智能引发哪些新的法律问题，比如无人驾驶，以前是没有的，人工智能时代，新的现象产生了新的问题，这些法律问题该如何解释和规范；第二，如何利用人工智能技术推动法律公平正义的实现，比如通过机器学习让机器人学会裁量案件，如此，用人工智能寻找法律公平正义的路径和方法，也是人工智能时代需要解决的问题。
人工智能发展对法律体系带来冲击
如今，人工智能引发的新的法律问题有哪些呢？
——人工智能正在重构法律关系下的权利义务模型。
所谓法律事实，即能够引发法律关系产生、变更或者消灭的事实。科技发展对于法律的直接
影响，往往是从它所催生的法律事实开始的，印刷术的发展催生“复制”为一个重要的法律事实，甚至催生了“版权”（Copyright）的诞生；互联网的发展同样也产生了一些新的法律事实，如电子商务区别于传统的当面交易，最终也催生了《电子商务法》的产生。传统技术条件催生的法律事实，更多体现在提升工作效益领域，并没有改变传统法律事实所产生的权利义务模型，如人骑马撞人与开车撞人，都需要根据其过错责任原则来确定其赔偿责任；电子商务或是传统交易都是依据《合同法》的原理来解决相关权利义务问题。然而，人工智能所催生的法律事实，却从根本上改变了传统的权利义务模型，如无人驾驶与传统交通工具的升级有本质区别，在这一新型权利义务模型中，司机“过错”的概念将被彻底消除，产生事故的归责原则也将发生彻底改变，这一改变甚至会影响到以“过错责任原则”作为立法基石的传统《道路交通安全法》。人工智能所催生的新的法律事实，还包括机器人医疗、机器人创作等，这些法律事实所产生的权利义务模型从本质上区别于传统情况，机器人甚至还将作为“法律主体”参与到新型的法律关系当中。
——人工智能引发的法律主体制度新问题。
机器人能否成为法律主体，这是人工智能时代面临的首要法律问题。这一问题甚至又引发了在以下场景中的权利、义务问题：第一，机器人签约，谁来享受权利承担义务？机器人客服的广泛应用，机器人直接与客户签约的情况越发普遍，在这一场景下，谁应当享受权利承担义务也成为需要回答的法律问题。第二，机器人导致他人损害，谁来承担侵权责任？当机器人广泛参与到生产生活中，机器人导致他人损害的情况时有发生，其法律责任亦应由谁来承担，同样也是迫切需要解决的问题。第三，在继承、赠与等法律关系中，机器人能否作为法律主体享受相关权利？对这一问题的回答，同样归咎于对机器人法律主体地位的认知。
传统的工具论将机器人作为主体的“工具”来看待，按此认识，机器人将不具备法律上的主体地位，然而，越来越多的机器人决策甚至决策本身已经超越了设计者的认识。传统的“工具论”再难以将机器人的行为完全归于设计者。为此，法律上也产生了“代理说”“电子人格说”等系列法律学说。事实上，关注机器人的法律主体，与其是否真正具有类似人的“意识”无关，从本质上是要梳理其背后的权利义务关系，在错综复杂的利益面前，“让上帝的归上帝”“让恺撒的归恺撒”。在人工智能时代，必要时，可以针对机器人的人格缔造全新的学说，不同于自然人，不同虚拟人格的法人，专属于机器人的法律人格学说。
——人工智能引发的主体权利、义务新问题。
科学技术作为第一生产力，从根本上决定了生产关系。人工智能在改变生产生活模式的情况下，也在改变着这个时代的权利、义务关系。人工智能将现实的物理世界又延伸到虚拟世界，传统的物理人格也同时映射到虚拟世界当中，人每一天都在制造数据，数据在虚拟世界中完成新的人格建构，公民的隐私权受到前所未有的挑战。机器人大量取代现有工种，大批人员面临失业，劳动者的工作权益也遇到巨大危机。机器人广泛地参与到文学艺术创作当中，机器人亦是艺术家的观念被渐渐认可，这对传统艺术以及艺术家的权利也将产生深远影响。
在人工智能时代，人的权利和自由被严格限制在代码所确定的空间当中。在这样的时代，代码即为法律的特征将淋漓尽致地彰显出来。人的自由是被代码严格控制的，你能做什么，你不能做什么，你做了坏事将面临什么样的处罚都是由代码最终决定的。“智能合约”的广泛运用，还会将人的权利义务写入不可篡改的分布式代码当中，甚至违约后的强制执行同样是由代码完成的。在这样的时代，为权利而斗争，即为代码而斗争。
——人工智能引发的法律客体新问题。
人工智能还将引发对传统法律客体的系列反思，尤其是对于法律上“财产”“数据”等概念的反思。
第一，大数据在法律上该如何保护？数据库往往被纳入版权法的保护范畴，各国版权法还进一步规定，数据库编排的独创性同时作为数据库受到法律保护的重要前提。然而，人工智能时代对数据算法不断优化，以至于对数据库编排独创性的要求越发降低，机器人甚至对非结构性的数据也能产生较好的计算结果。这一切都使传统数据库的保护规则发生重大变化，如何在人工智能时代保护大数据规则，为其重设保护条件，这也成为数据保护中的首要问题。第二，机器人创造物与人创造物之间的区别？“独创性”标准系作品能否获得版权保护的必要条件，尽管英美法系和大陆法系对于作品独创性的表述各有不同，但总体上要求系人创作的作品才存在“独创性”。然而，机器人已经广泛地参与到文学艺术创作中，并且随着算法的提升，机器创作物所彰显的“独创性”甚至超越人类，那么对于机器人创作物的法律地位也有必要重新定位，仅仅因为系机器人创作物就将其排除在法律保护之外的做法已难以达到法益保护之目的。第三，物联网语境下的物权概念的重构？物权与债权系民法上的两项基本权利，二者的根本区别也在于是否存在相对方，物权概念中没有相对方，故而又称为“对世权”；债权概念存在相对方，故而又称为“相对权”。物联网语境下，任何物都将身处在物理世界与网络世界中。无人驾驶车辆卖给了你，车辆真的是你的吗？厂家依然享有对车辆的最终控制权。这一切对物的绝对权概念不再“绝对”和“彻底”，相反任何物都无法割舍与厂家的相对关系，传统物权概念有必要重新解构和建构。
——人工智能引发的法律责任新问题。
在人与人直接发生法律关系的场景下，法律责任的判定会相对清晰，比如在处理违约关系时，法官只需要判断行为人到底有没有违约；在侵权关系中，法官只需要判断侵权人是否存在过错。然而，人与人之间的关系一旦增加了机器人角色，法律责任的承担也将变得更加复杂。比如在智能投顾的法律关系中，给客户提供服务的不再是自然人而是机器人，那么，因机器人决策而产生的法律纠纷到底又应当由谁来承担责任呢？这时，需要评价的将不再是人的过错，而是机器人的“过错”，或者为客户提供机器人的企业的过错。再比如，在无人驾驶中，传统的司机过错的概念也将彻底消失，传统的对司机过错的交通事故评价原则也将改变，不再是司机是否尽责，而转为无人驾驶车辆是否合格。总之，在人工智能时代，大量的工作将由机器人完成，传统的人的过错责任原则也将迭代为“产品质量责任原则”。
——人工智能对传统民法的挑战。
民法为人类社会构建了两大关系的权利义务模型：一为财产关系；二为人身关系。人工智能的到来，对这两大关系都构成了挑战：第一，在财产关系中，传统“物”的概念将被彻底动摇。根据民法之“外在性”原则，人（自然人）之外物，一旦具备价值和稀缺特点，即可构成法律意义的“财产”。然而，如果按照传统民法的财产规定，将机器人确定为法律意义上的财产，又无法从根本上解决机器人的自主决策，以及通过机器学习所体现出来的超越发明者的行为意志问题。机器人是财产还是主体的困惑一直伴随着人工智能法律研究的始终。第二，在人身关系中，机器人或将打破传统的人身关系规则。随着人工智能的发展，人对于机器人的情感寄托会越发厚重，与机器人结婚或者通过遗嘱由机器人继承财产的案例也将不再是新闻，“自然人”作为人身关系主体的格局将被彻底打破，如何在机器人语境下重构人类社会的人身关系，同样是当下迫切需要解决的问题。
——人工智能对刑法的挑战。
刑法中有两个关键词，一个是定罪，一个是量刑。这两件事，机器人都可以做，而且都可以比人做得更好。机器人可以通过机器学习对被告人的行为给予准确评价，并可以基于此前大量同类判决，总结法官在类似案件中的经验，从而更“理性”地给被告人定罪量刑。一旦机器人在定罪量刑中发挥重要作用，原有对证据的辩论也将转变为对机器人算法的辩论。对于不符合当事人预期的机器人判决，律师的辩护意义也将集中在机器人算法的合理性方面。然而，算法黑洞的难题也将呈现在刑事辩护中。立法中有必要赋予当事人基于算法黑洞的辩护权，并有权请求对算法予以审计，以及让该算法的工程师提交接受证质和接受询问。总之，人工智能时代，辩护律师与机器人之间的角逐也或将成为影响判决走势的关键所在。
——人工智能对金融法的挑战。
机器人对金融法的挑战体现在两个方面：“中心化”与“去中心化”的挑战。第一，中心化的挑战。人工智能广泛地参与到金融决策和金融监管领域，金融管理体现出更加“中心化”特征。智能投顾将取代传统的投资顾问，通过数据算法完成对客户的投资决策，那么，在这一过程中，智能投顾的法律权利和责任有必要重构。与此同时，人工智能还将被广泛应用于金融监管领域。何为操纵市场？如何确立其因果关系以及确定损失金额？这一切都将借助人工智能完成。毫无疑问，人工智能也将破解传统金融法中由于欠缺数据和算法而形成的法律难题，并且更加科学地完成市场监管。那么，在这一过程中，人工智能在市场监管中的地位、作用、监管原则都有必要在法律中予以确定。第二，去中心化的挑战。去中心化的区块链技术的广泛应用，数字货币的诞生，同时催生了金融体系的“去中心化”特征。“去中心化”彻底颠覆了传统金融法律体系，尤其是去中心化数字货币的诞生，催生了数字货币与传统法币共存的立法格局。然而，数字货币的法律属性到底是什么？是商品、货币、证券抑或是其他，当前世界各国还在广泛讨论中，并在尝试中继续完善，这将彻底颠覆传统的货币国家主权原则。总之，在人工智能时代，传统金融法将面临来自“中心化”智能算法与“去中心化”区块链技术的双重挑战。
——人工智能对知识产权法的挑战。
知识产权法旨在保护科技创新和艺术创作，知识产权法涉及两方面的重要内容，一个是权利的保护，另一个是作品（科技成果）的合理使用，这两方面的平衡共同建构了现代知识产权法律制度。然而，人工智能彻底动摇传统“作者”与“发明者”概念。不仅自然人可以创作，机器人也可以创作，而且表现出更为“精湛”的艺术造诣。在人工智能时代，谁是作者的概念有必要重新诠释，传统知识产权制度中的“精神权利”在机器人语境下也需要重新建构。与此同时，机器人创作还在撼动传统“严苛”的合理使用制度。机器人创作解放了传统的“作者”，大幅降低了其创作成本，提高了其创作效率，从利益平衡的视角来看，这些变化也将最终改变知识产权法的合理使用制度。
——人工智能对于其他部门法的挑战。
人工智能也将对其他法律产生深远影响，如在《电子商务法》中，基于大数据完成交易各方相关权利义务的评价，交易大数据将最终呈现出交易各方是否存在“过错”；如在《产品质量法》中，基于智能算法完成产品质量的评判，针对产品质量是否合格，企业也将提交其存储在终端的数据作为证据支持；在《侵权责任法》中，还将利用机器学习最终完成损害赔偿数额的计算；在《民事诉讼法》中，基于人工智能的研究，法律也将重构诉讼中“受理”“送到”“告知”等相关制度。总之，人工智能已全面来袭，作为法律人，无论你是否愿意，都有必要正视人工智能对于法律的巨大挑战。
利用人工智能技术推动法律公平正义
1.在大数据立法过程中，利用人工智能实现立法科学化。
立法实质上是完成三件事：第一，找准社会中存在的主要法律问题；第二，针对这些问题作出法律规范；第三，明晰违反法律的制裁措施。人工智能可在这三个方面发挥有效作用：第一，借助大数据和人工智能可以帮助立法精准找到社会生活中存在的主要法律问题。第二，借助人工智能可以分析当前的法律规范是否实际发挥了作用，还可以通过人工智能模型来模拟哪种规范形式更容易达到预期效果。第三，人工智能可以计算出最恰当的惩罚措施。惩罚涉及违法成本的计算，过低的违法成本无益于违法惩治，过高的违法成本又将显失行为与惩罚的对等性，由此也将影响法律的权威。人工智能通过法律效果的模拟，可以帮助立法者发现惩罚措施变化时，法律效果对应变化的情况，由此找到最佳法律效果的惩罚边界。
2.在执法过程中，利用人工智能提高执法的效率和科学。
做好执法工作，需要做好以下几件事情：第一，对于违法行为要能即时监测；第二，要能够高效处理相关违法事实。人工智能恰好可以在这两个方面发力：第一，在人工智能时代，人在物理世界中的行为又将体现为虚拟世界中的数据，对数据的监测亦能反映对人行为的监测，因此人工智能对于数据的评价也将成为对人的行为的评价，比如在金融领域，对于主体市场操纵的评价，恰恰是通过对买卖股票的市场大数据综合分析完成的；在银行、商贸领域，对主体是否存在市场欺诈的评价，同样也是基于对其大数据的综合分析后得出的结论。并且随着机器人分析能力的增强，机器人甚至可以根据一个人的行为动作分析出其暴力倾向，这些都将公民置身于违法监测的框架体系中。当然，这一过程也涉及公民隐私保护的话题，机器监测与隐私保护的平衡也是人工智能时代一个亟须解决的话题。第二，人工智能时代对违法行为处理也将更加高效和人性化。以交通违规处罚为例，全程几乎都可以由机器人完成。机器人可以发现哪一台车辆闯了红灯，机器人可以根据车牌识别找到车主，机器人还可以识别违法情况并根据法律规定自动作出处罚（如扣分和罚款的决定），机器人还可以将处罚决定以短信或其他方式通知事主。这不仅高效，而且也很人性化，让事主能第一时间就知晓处罚结果，而非惶惶不可终日。同时，事主还可以随时调取处罚决定及附带录像证据，这也保障了事主对自身权益的维护。
3.在司法过程中，利用人工智能更好实现司法的效率和公平。
一个公正的司法包含如下几个方面：第一，对于案件事实的认定要客观公正，实事求是。案件事实是作出司法裁判的基础，事实认定错误，势必导致裁判结果不当。第二，对于法律的适用要准确，无论是民事中涉及赔偿数额的判罚，还是刑事案件的具体量刑，都要与当事人的行为相符合，过轻过重的处罚均是非正义的。第三，对于正义的裁判要及时，迟来的正义即“非正义”。人工智能在这几个方面都具有超乎寻常的优势和发展潜力：第一，人工智能可以帮助法官还原事实。原本在法律界，事实只能被证明却不可以被还原，然而，在人工智能时代，事实本身亦是数据在历史长河中的表现形式，对数据的恢复亦是对事实的恢复。时间戳的应用可以帮助法官固定历史上的事实；笔迹鉴定的机器学习可以帮助还原签名的真实性；大量的数据（通信数据、生理数据、生产数据、生活数据）还将从广泛意义上还原案件的真实情况。第二，人工智能可以帮助法官更准确地适用法律。机器人对于此类案件的学习，可以总结出既往判例中法官的经验、对案件考量的要点、赔偿数额的多少等，机器人据此作出的裁判可以为法官提供更加精准的参考，这样，人工智能便让孤立的案件与既往的所有案件发生关联，从而为法官准确适用法律提供权威参考。第三，机器人的广泛应用将让司法更加高效，自动应答机器人、撰写机器人、档案管理机器人等广泛地参与到立案、庭审、文书撰写等各个环节，可以更加高效地提升审判效率，在最短时间内将正义还给当事人。
4.为实现公民守法，利用人工智能更好地提升公众的法律意识。
遇事找律师，也将成为普通民众的第一思维惯性。在普通民众看来，法律总是很专业的，需要由专业的人来解决。正是这种专业的惯性让普通民众与法律之间隔岸相望。未来，机器人势必将在“两岸”之间搭起桥梁，让普通民众与法律直接沟通。我在法律机器人实验室工作的过程中，甚至将这种场景作为法律机器人研究的重要方向，试想，如果有一天，有一个可以24小时提供咨询服务的机器人，公众可以随时与其友好沟通，而且还是完全免费的，公众与法律之间“最后一公里”的鸿沟将被彻底打破。
当然，要打造一个24小时可以提供咨询服务的律师并不是一件简单的事情，它需要对算法和数据的全面升级，或者说强人工智能时代的到来。当下，有关法律机器人的研究正朝着这个方向迈进，尽管机器人还不能像律师一样为公众提供完全的法律服务，但在撰写、搜索、简单咨询领域的尝试已经正在一步步拉近公众与法律的距离。通过机器人，公众可以了解法律的精神；通过机器人，公众可预测自己行为的后果；通过机器人，公众可行使诉讼的权利（如撰写诉状）；通过机器人，公众还可以完成自主的法律培训，全面提升自己的法律素养。
作者：杨延超，中国社会科学院法学研究所研究员、科技与法研究中心主任、法律与人工智能实验室首席顾问。
来源：《人民邮电》2020年11月20日。
全国政协“人工智能发展对劳动就业的影响”专题调研综述
全国政协“人工智能发展对劳动就业的影响”专题调研综述拥抱人工智能
得益于算法、算力、数据、存储技术的突破和互联网的普及，人工智能的开发与应用取得了长足的进展，成为新一轮工业革命的重要引擎。于此相伴，人工智能是否会对劳动就业造成不利影响成为社会关注的焦点。
乐观观点认为，人工智能将在众多领域赋能人类，创造更高的生产效率，使人们有更多精力从事具有创造性和挑战性的工作或者享受闲暇。悲观观点认为，人工智能将造成大面积失业并导致社会动荡，同时还将加剧社会不平等，拉大掌握技术和资本的人与其他之间的财富差距。更加中立的观点则认为，AI将替代一部分工种，但并不会造成大面积失业，而且在替代的同时还会创造新的工作。
已然“成势”的弱人工智能的大规模应用究竟对劳动力总量、就业结构、收入分配和社会保障体系产生了或将产生怎样的影响？2019年10月14至20日，全国政协副主席何维率队，人口资源环境委员会和农工党中央组成联合调研组，就“人工智能发展对劳动就业的影响”开展专题调研。调研组在京听取了工业和信息化部、教育部、人力资源和社会保障部相关部门负责人情况介绍，并与有关专家学者、企业负责人座谈，而后赴江苏、广东两省开展实地调研，深入昆山、南京、广州、佛山、东莞、深圳等地的人工智能研发制造和应用企业、科研院所和职业学校了解实际情况，听取有关方面意见建议，力图揭开人工智能的神秘“面纱”并寻找应对之策。
人工智能技术发展是大势所趋
在人工智能产业发展方面，江苏省和广东省都有不俗的“战绩”。
江苏省在全国人工智能专利、企业融资和企业影响力方面分列第三、第四和第五位。2018年全省人工智能产业相关业务收入约470亿元，同比增长104%。赛迪顾问发布的“2018中国人工智能城市15强”中，苏州、南京分别位列第八和第十，相关单项领域位居第一方阵。
广东更是智能大省，人工智能产业规模居全国前列。2017年，全省人工智能核心产业规模约260亿元；人工智能企业300多家，居全国第二。2018年1季度工业机器人产量7196套。民用无人机产值占全国70%的市场份额，智能手机产量约占全球比重的1/3。
调研组一路走来，人工智能技术应用企业都对智能化改造带来的生产率的提高和成本的降低感触颇深。“原来是几十个人完成一条生产线，现在是一个人盯几条生产线，产品的质量也更有保证，残次品率大大降低。”企业负责人纷纷表示。
“商业主导的人工智能是人们为了降低经济运行成本、提高生产效率而研发的新技术。用技术进步取代或部分取代人的劳动，来完成某些传统上需要人来完成的工作，是不可避免的趋势，是人类社会发展的一个方面，也是技术进步本身的追求之一，而这样一种追求已然成为经济社会发展的新动力。”全国政协委员、北京能源集团有限责任公司总工程师关天罡表示。
其实，人工智能在生产领域的不断替代也多少带有些“不得已而为之”的色彩。以东莞瑞立达玻璃盖板科技公司为代表的制造企业负责人告诉调研组，越来越严重的劳动力短缺现象也是人工智能迅速发展的重要推手。“招不到人来上班，只能改用机器人了。”该负责人笑言。
全国政协委员、华东师范大学人口研究所所长丁金宏早就开始从人口背景研究人工智能的就业替代，在他看来，人工智能就业替代因应了我国的劳动力收缩，从这个意义上来讲，以机器红利替代劳动力红利的时代已经到来。“未来一段时期，随着人口转变和人口老龄化形势向纵深发展，我国新增劳动力规模更是将逐年减少。积极促进国民经济智能化，能够有效缓解老龄化背景下的劳动力供给压力。”丁金宏说。
近几年，人工智能思潮在社会上的广泛传播，一方面使该概念得到了极其成功的传播，同时，也好似是放出了一个失控的巨兽，其含义不断被泛化和神话，以至于在人工智能技术发展前沿的代表人物需要不断讲述人工智能的“本来面目”以消除公众对人工智能的误解。
对此，全国政协人口资源环境委员会副主任，中国计划生育协会党组书记、常务副会长，原国家卫生和计划生育委员会副主任王培安表示：“以往的技术进步，主要触及的是体力劳动，以人工智能为标志的技术进步，还将广泛触及与认知和交往相关的工作，因而确实会对人类社会产生更加深刻的影响。但其实，在这个意义下的通用人工智能技术的成熟还需要一个相当长的时期，大可不必谈人工智能就色变或拒绝接受人工智能，人工智能技术发展是大势所趋。”
过程局部且渐进结果温和而积极
“目前对我省就业总量影响较小，估计近期也不会有太大影响。”当被问及人工智能发展对广东就业的影响，广东省人力资源和社会保障厅负责人言简意赅。
2018年，广东省人力资源和社会保障厅专门开展了相关调研，选取10个城市对企业和员工进行问卷调查，将近74%的被调查企业的员工人数没有产生影响或变化在5%以内。
“这是因为，机器人应用的数量和范围还非常有限，对就业的挤出和替代在就业总量中占比很小，而且，制造业总体呈现缺工现象，替代的岗位具有对部分空置岗位的补偿效应，同时智能化也在创造新岗位。已经开展智能化升级的企业中，仍有80%以上企业表示存在一般管理人员、生产管理人员、普通操作工人的短缺问题。”上述负责人表示。
江苏省的就业情况也同样稳定。省人力资源和社会保障厅负责人用总体平稳、稳重有进、进中趋好12个字来概括江苏省的就业现状——城乡劳动者实现了比较充分的就业，城镇新增就业连续7年超过130万人，约占全国年城镇新增就业的1/10。
其实，从全国来看，人工智能发展对就业的影响也十分有限。人力资源和社会保障部用“增量效应更为明显、减量效应有所冲抵”来形容目前的就业形势。一方面，产业发展处于高增长期，创造了大量就业岗位，另一方面，人工智能运用与产能扩张相协同，对就业也呈现正向的促进作用，再加上存量置换逐步推进，也为劳动力转移留出了空间。
“目前，岗位总量略有减少，东部地区减员较多，对制造业影响更突出，岗位结构发生了变化。”人力资源和社会保障部就业促进司副司长刘刚介绍道。
“尽管随着人工智能的发展与应用，当前的劳动与就业形势正在发生变化，但还是局部且温和的。”在全国政协常委、人口资源环境委员会主任、国务院发展研究中心原主任李伟看来，当前的人工智能仍属于弱人工智能阶段，只能在特定的任务上表现出一些超出人类的智能水平，新技术也在创造大量的就业机会。而且，虽然很多情况下计算机替代人类劳动在技术上是可行的，但这并不意味着它会发生，包括经济、法律和政治等在内的多种因素将大大延缓这一进程。
“所以，相较于忧心忡忡，我们现在更应该做的是不断研究和认识人工智能在不同地区、不同行业等方面对劳动就业的差异化影响与其深远、多元的系统性影响，从而优化相应的政策设计。”全国政协常委、民革中央常委、中油财务有限责任公司董事长兰云升表示。
奇点”引巨变未雨先绸缪
虽然目前人工智能的发展对就业的影响有限，但我们仍需站在现在看未来。
“这不仅因为人工智能技术的就业补偿效应一般要通过较长时期才能显现，更是因为人工智能技术突变‘奇点’何时到来难以预测，一旦实现突破性发展，对就业将带来巨大挑战。”刘刚表示。
全国政协委员、中国集团公司促进会副秘书长严慧英认为应持续关注替代总量的压力。“从区域看，劳动力输出地更需要关注。制造业集中的用工大省，自动化程度高，伴随人工智能技术更多使用，传统岗位减少，劳动力回流是必然，就业压力也将同步回传，劳动力输出地将会承压。从行业看，近中期制造业的就业将是焦点，但长远看服务业变化更需关注。从企业规模看，大中型企业人工智能的应用普及速度更快，规模更大，劳动力替代将率先发生。”
农工党中央参政议政部部长王素芳关注的是人工智能发展引发的结构性就业矛盾。“人工智能对劳动就业的影响，除了替代和冲击，更重要的将是改变与重塑。”在她看来，人工智能将引发技能要求的质变，未来大量工作需要人机协作，对劳动者专业性、协作性要求更高，技术技能型人才需求更加迫切。而有关调查数据显示，我国人工智能人才缺口超过500万，技术工人占全部就业人员的比重约为20%，高技能人才只占6%，随着中低端岗位逐步减少，大龄低技能劳动者转岗再就业难度将不断加大。
全国政协委员、中国人口与发展研究中心主任贺丹提出关注收入分配差距或将拉大问题。“人工智能的快速发展，使一些在知识和技能起点上占据优势的群体在劳动力市场上的竞争力得到强化，而一部分群体可能会被长期甚至永久性地排除在劳动力市场之外。财富向资本和技术拥有者、向知识技能人才聚集的趋势将有所加剧，劳资之间、不同劳动者之间收入将有所分化，差距会拉大。”同时，劳动力市场分化也将加剧，供求变化导致的薪酬待遇差距也会加大：紧缺人才的薪酬水平将不断上升，而被技术替代、又无法进入新领域的困难人员，将被迫寻求更低端的工作岗位，收入将会减少。
“就业形态的变化对社会保障体系也提出了更高的要求。”中国人口与发展研究中心研究员王钦池表示，人工智能的普遍应用，在解放生产力的同时，也将改变对就业和岗位的传统定义。不固定时间、地点和雇主的灵活就业将在社会总就业中占据更大的比重。这对于社保资金的筹集以及社会保障待遇标准的制定带来很大的挑战。
做好应对消极影响的政策储备
显然，劳动者个人在新旧职业和岗位间的转换通常不大可能实现无缝对接，劳动要素的大范围重新配置也不可能在短时间内无摩擦实现。如果没有合理的政策、制度保障，技术革命就容易演变出工人砸机器的“卢德运动”。
“这就需要我们加强系统研究和政策储备，深入研究人工智能带来的就业结构、就业方式转变以及新型职业和工作岗位的技能需求，及时分析产业变化趋势，加强教育、就业、产业、社会保障政策顶层设计，推动就业结构优化与经济转型升级、产业结构调整、教育体系改革相协调。”王培安表示。
委员们认为，应首先推进就业政策升级，建立就业影响评估机制。在实施产业转型升级、智能制造等重大工程时，同步评估对就业影响，准确识别潜在受影响的群体，同步制定涉及劳动者的分流安置方案。同时，引导发展就业友好型技术。加快对危险、繁重、环境恶劣等工作任务替代技术的研究和应用，为劳动者营造安全、舒适的就业环境。积极发展有利于降低社会就业门槛的智能应用技术，特别是人机协同技术，为弱势人群进入劳动力市场创造条件。
“还应拓宽技术补贴资金的使用范围。”中国发展研究基金会副秘书长俞建拖认为，各地技术改造补贴和机器换人补贴政策，可以更多用于帮助被替代职工的技能培训和转岗安置。他还提出建立和完善人工智能治理体系，鼓励和支持普通劳动者参与人工智能治理和大力发展服务业，为受人工智能直接影响行业所置换出的劳动力提供就业机会等建议。
推进服务保障升级也是委员们重点关注的领域。全国政协常委、中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士谭铁牛建议密切关注技术发展趋势，强化岗位推荐、职业指导与职业咨询等服务，落实各项就业创业扶持政策，帮助劳动者尽快实现转岗再就业。兰云升提出完善收入分配机制，加强高收入者个人所得税征管，完善再分配政策，增加低收入劳动者收入，扩大中等收入者比重，缩小收入分配差距。
“还应做好兜底保障工作，研究完善适应新就业形态的劳动用工和社会保障政策，健全就业援助制度，适时向受影响群体发放基本生活费，确保暂时失业不对家庭和劳动者生活造成大的冲击。同时，完善社会保险机制，建立兼顾公平与效率的适应灵活就业形态的社会保险金征缴和发放制度。”贺丹表示。
“此外，推进监测预警升级工作也要同步推进。建立适应智能时代经济社会特点的就业评估、统计、监测制度，综合运用大数据等技术手段，及时分析研判人工智能发展对就业影响情况；对大规模应用智能机器的重点地区、行业企业，加强岗位变化监测，健全失业预警机制，做好风险预案和政策储备。”李伟说。
优质劳动力供给有赖“智能”教育体系
调研组出发前，教育部提供的一组数据让委员们对人工智能背景下的人力资源升级十分担忧。
“2017年全球新兴人工智能项目中，中国占51%，数量已经超越美国，但全球人工智能人才储备方面，中国却只有5%左右。”
江苏、广东两省在人工智能迅速发展的过程中也深感优质劳动力供给的不足。广东省技工人才供不应求状况长期存在，人力资源市场的技工求人倍率长期处于1.4以上的高位，随着“机器换人”步伐的加快，预计市场对技工的需求还将进一步增加，技工供求缺口将进一步增大。
“面向人工智能时代，要在新一轮科技革命和产业变革中赢得主动，关键是有充分的人才支撑，教育必须主动变革。”贺丹表示。
她建议缩短基础教育年限，扩大义务教育范围，将小学教育年限由6年缩短到5年，将高中阶段纳入义务教育范围。提高职业教育地位，发展适合每个人的教育体系。进一步改革高考方式，逐步扩大高等职业院校自主招生范围，改善生源质量。
“同时，充分发挥企业办学培训积极性，发展开放灵活的教育。加快构建以产业需求为导向、产学研用结合的人工智能人才培养体系，构建更加开放灵活的教育体系。”贺丹说。
全国人大常委会委员、农工党中央专职副主席杨震呼吁构建适应未来的教育体系。“强化数学、物理等基础学科培养，逐步将人工智能、计算机编程等知识纳入小学教学课程，在初高中普及信息处理课程。高等教育体系完善研究型人才和技能型人才、复合型人才和专门型人才培养的分工，紧密对接市场发展方向和企业实际需求，调整优化学科专业。”
“未来的教育还应重视培养更多机器做不到的能力，比如创造力、审美、价值判断和同理心等，强化人的比较优势。建立适应智能时代的终身学习和就业培训体系，重视对传统产业工人技能升级培训，使其具备人机协作能力和生产性服务业业务能力，引导就业结构向新兴业态和第三产业转移。”严慧英说。
丁金宏建议创新和完善职业资格认证机制，在推进放管服的同时，鼓励更多企业和社会组织提供职业认证服务，及时响应市场需求。王培安则提出加强面向大众的科普教育，培养鼓励支持创新的社会基础，消除对人工智能的误解和恐惧，使人工智能走向理性发展。
人工智能的隐私、伦理与法制之殇
在南京硅基智能科技有限公司，创始人司马华鹏给调研组演示了一段银行理财咨询的人机对话。根据消费者的提问，“对面”的人工智能经理对答如流，通畅的语言表达及快速的反应能力让人很难意识到是机器人在对话。
“随着人工智能的发展，人机对话、语音合成的应用越发深入。我们现在的技术可以做到只要录下一个人说过的50句话，就可以把他的声音合成智能语音，可以和人智能对话。这个技术除了可以应用到电话客服领域，还可以用来追思已经过世的人。”
司马华鹏说的是技术方面的优势，李伟却听出了隐私和法律方面的风险。
“那如果我和你们的智能机器人对话被多次录音，是不是就能复制出我的声音？这样的话我就有了被‘冒名顶替’的风险，而这项技术对你们技术人员从业素质和道德也提出了很高的要求。”李伟说。
同样的质疑出现在了广东的一家企业。这家企业的核心技术是用摄像头采集人像，他们的顶级产品可同时抓取300张人脸，在张学友的演唱会上“揪”出多名嫌犯就是它在大显神威。“在我并不知情的情况下，你采集了我的影像，但我并没有同意你这样做，这算不算侵犯隐私？”严慧英问道。
“基于人工智能无所不在的特点，传统的尊严和隐私很可能被侵犯，亟须高度重视人工智能技术的道德规范。”王培安表示，人工智能科技公司应当成为道德主体，科技企业应当坚守良知和向善的底线，政府及相关方面也要加快制定人工智能道德伦理准则，积极推动人工智能领域立法，发展负责任的人工智能。
这一观点与杨震不谋而合。
“应对人工智能发展对就业的影响，除了及时调整就业结构，提前防范技术性失业，积极调整教育供给之外，更重要的是进一步抢抓机遇，完善人工智能科技发展的法律法规。我国特斯拉轿车因启动无人驾驶模式而引发车祸、‘大数据杀熟’等事件，无不反映出人工智能在法律法规方面的不健全。”
杨震建议用完善人工智能法律法规和社会治理体系强化对人工智能发展的规范。一是完善数据所有权和使用权法律，出台法律法规明确数据所有权和使用权的法律边界。二是加强隐私保护，出台专门的隐私权保护法律法规，明确隐私权概念及范畴。三是尽快出台法律法规，约束人工智能生产者、设计者的行为，解决人工智能产品侵权行为发生后的责任归属这一关键问题。