构建人工智能未来法治体系
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任何技术都是双刃剑,人工智能也不例外。在享受最新技术带来的便利时,不能忽视与之相关的安全问题。要用法治为人工智能产业健康发展保驾护航,让人工智能服务造福人类社会。
从智伴机器人到自动驾驶汽车,再到法院庭审中的智能语音识别,近年来,人工智能已逐渐进入人们的日常生活。
“深化大数据、人工智能等研发应用,培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群,壮大数字经济。”今年政府工作报告让人工智能产业看到了前进的方向。
在人工智能迅猛发展的进程中,关于可能引发的道德伦理问题,可能带来的社会治理问题争议不断。
推动新一代人工智能健康发展,法治应该有哪些作为,或者说人工智能产业健康发展到底需要怎样的法治保障?近日,《法制日报》记者采访了人工智能产业领域、法律界的相关代表、委员,以及人工智能法律研究的相关专家学者。
人工智能发展亟需立法保障
几天前,全球首例无人车致死案宣判,Uber公司不承担刑事责任,再次引发了公众对人工智能发展中法律问题的热议。
“如何推动法律体系与时俱进,尽快满足人工智能产业飞速发展和社会进步的需要,这对法治带来了很大挑战。”全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰说。
与刘庆峰观点一致,在记者采访的代表委员中,无一例外都提出应加快人工智能立法工作。
全国人大代表、中华全国律协副会长刘守民认为,立法一方面要对人工智能发展做引领,另一方面也要规制如发展目标、路径和阶段。但由于人工智能发展飞快,立法往往跟不上发展速度。
关于法律滞后,全国人大代表、重庆盼达汽车租赁有限公司党支部书记、总经理高钰有不同看法:前沿的技术变革和创新的商业模式带来的不确定性,也决定了相关的立法工作会有滞后性。
“但新生事物并非排斥法律法规的制约,相反,法律对于新兴商业模式和技术创新的有效规范和制约能更好地引导企业、行业健康有序发展。”高钰说。
由于人工智能涉及的领域众多,不同领域涉及的立法也存在差异。因此,全国人大代表、北京市律师协会会长高子程建议,前期可在重点领域,比如交通、医疗等先行试点专门立法,待总结经验后再进行综合系统立法。
全国人大代表、致公党上海市委专职副主委邵志清也有类似的建议:“由于涉及面太宽,社会对人工智能的认识还处于初步阶段,目前对人工智能进行综合立法的条件还不具备。但是为了防范重大风险,需要针对人工智能的具体应用进行立法。”
对于立法到底应该从哪些方面进行,基于自己的专业实践,受访者都有不同的认知。
刘庆峰指出,算法、算料(数据)、算力是人工智能技术发展的重要支点,需要有针对性地予以立法规制。
而在高子程看来,还应立法应明确规定人工智能的法律地位、人工智能生成内容的权利归属、人工智能损害后果的责任分担、人工智能风险的法律控制等亟待解决的内容。
邵志清告诉记者,人工智能应用的管理应该重点围绕伦理道德、资源获取、主体认定、行为认定、责任划分等方面进行立法。
“人工智能立法已不仅是一个国内法的问题,这是人类共同面对的课题。”刘守民认为,人工智能发展还需要国内与国际间的协调,通过国际的公约条例,包括技术标准等领域形成共识。
规范司法加强执法不可或缺
“用法治的手段保障人工智能‘安全、可靠、可控’,也是欧、美、日、韩等国发展人工智能产业的必经之路和共同经验。”西南政法大学人工智能法学院院长陈亮说。
在陈亮看来,立法只是法治保障人工智能发展的其中一环:执法、司法等环节同样不能偏废。
高子程也认为,完善立法,规范司法,加强执法,加大普法,积极构建人工智能未来法治体系,用法治保障人工智能健康持续发展。
“在司法中,要坚持法治理念、法治思维和法治方式,树立谦仰、审慎、善意、文明、规范办案理念,恪守技术中立原则,不轻易对司法机关看不准、有市场、受欢迎的技术业态产品采取强制措施,最大限度减少司法活动对新技术发展的不利影响。”高子程说。
在高子程看来,司法还应坚持刑法的谦抑性,在其他法律规范足以保护相应法益的前提下,刑法不应首先介入,只有在其他法律规范无法充分有效保护相应法益时,刑法才有介入的必要和空间。
“在执法环节,应建立专门的执法部门,明确其职权范围,规范其执法程序。”陈亮认为,尤应注意的是,在制度设计时,应以委托代理理论为指导,从制度层面解决好该执法部门的参与约束和激励相容的问题,以免执法过程中出现委托代理人问题,导致人工智能立法流于形式。
为让执法真正有成效,高子程认为,应组织相关执法部门专责制定人工智能领域配套的各种技术规范、技术标准,这个标准应当是对行业自身所发展出来的标准与公共利益、个人权利保护原则的综合考量,其制定程序应当遵循公共参与、听证等行政程序规则。
伦理及安全问题不容忽视
从目前已经投入使用的人工智能产品中看,部分智能庭审系统甚至已经能够基本代替书记员的记录工作,加快了庭审进度。
人们不禁会问,当人工智能广泛应用之时,一些可以替代的传统行业是否会造成大量的失业,造成社会的不稳定。
“解决这些问题首先是在人工智能大规模替代现有工作之前,把社会保障体系建立起来。”刘庆峰说,在社会保障体系之下,人工智能代替了重复性工作后,人会有更多的时间去做创意等不能替代的事情,从而获得社会价值感。
刘庆峰认为,人机合成是未来人工智能的重要突破方向。他举例称,目前“智医助理”可以根据医嘱对话,自动生成对疾病的判断,供医生参考确认。“所以我想人工智能并不是要淘汰人类,而是要让人类站在人工智能的肩膀之上。”刘庆峰说。
对于人类与人工智能的关系,刘庆峰还是很乐观。他认为,人工智能立法应当遵循“人机耦合”和“以人为本”原则。
“这意味着要充分认清人工智能是帮助人的,而不是替代人的,要刺破技术面纱,有针对性地规制技术背后人的行为；意味着要把人民群众的生命和财产安全放在首位,实现人工智能在风险可控的范围内发展。”刘庆峰说。
不论乐观与否,人工智能立法在伦理道德方面还是要有明确规定。
邵志清认为,应明确禁止应用人工智能技术实施违反人类伦理道德的行为,特别是在基因工程、生命科学、情感意识等方面用法律为智能社会划出伦理道德的边界,让人工智能服务造福而不是困扰危害人类社会。
“对人工智能要抱有一定的尊重和敬畏,技术进步带来的东西不见得都是好事,一定要慎重,避免出现有悖伦理道德的事情。”刘守民说。
全国政协委员、360集团董事长兼CEO周鸿祎也认为,任何技术都是双刃剑,人工智能也不例外。“但我们在享受最新技术带来的便利时,也不能忽视与之相关的安全问题。”（法制日报记者战海峰）
人工智能的伦理挑战
原标题：人工智能的伦理挑战控制论之父维纳在他的名著《人有人的用处》中曾在谈到自动化技术和智能机器之后，得出了一个危言耸听的结论：“这些机器的趋势是要在所有层面上取代人类，而非只是用机器能源和力量取代人类的能源和力量。很显然，这种新的取代将对我们的生活产生深远影响。”维纳的这句谶语，在今天未必成为现实，但已经成为诸多文学和影视作品中的题材。《银翼杀手》《机械公敌》《西部世界》等电影以人工智能反抗和超越人类为题材，机器人向乞讨的人类施舍的画作登上《纽约客》杂志2017年10月23日的封面……人们越来越倾向于讨论人工智能究竟在何时会形成属于自己的意识，并超越人类，让人类沦为它们的奴仆。
一
维纳的激进言辞和今天普通人对人工智能的担心有夸张的成分，但人工智能技术的飞速发展的确给未来带来了一系列挑战。其中，人工智能发展最大的问题，不是技术上的瓶颈，而是人工智能与人类的关系问题，这催生了人工智能的伦理学和跨人类主义的伦理学问题。准确来说，这种伦理学已经与传统的伦理学旨趣发生了较大的偏移，其原因在于，人工智能的伦理学讨论的不再是人与人之间的关系，也不是与自然界的既定事实（如动物，生态）之间的关系，而是人类与自己所发明的一种产品构成的关联，由于这种特殊的产品――根据未来学家库兹威尔在《奇点临近》中的说法――一旦超过了某个奇点，就存在彻底压倒人类的可能性，在这种情况下，人与人之间的伦理是否还能约束人类与这个超越奇点的存在之间的关系？
实际上，对人工智能与人类之间伦理关系的研究，不能脱离对人工智能技术本身的讨论。在人工智能领域，从一开始，准确来说是依从着两种完全不同的路径来进行的。
首先，是真正意义上的人工智能的路径，1956年，在达特茅斯学院召开了一次特殊的研讨会，会议的组织者约翰・麦卡锡为这次会议起了一个特殊的名字：人工智能（简称AI）夏季研讨会。这是第一次在学术范围内使用“人工智能”的名称，而参与达特茅斯会议的麦卡锡和明斯基等人直接将这个名词作为一个新的研究方向的名称。实际上，麦卡锡和明斯基思考的是，如何将我们人类的各种感觉，包括视觉、听觉、触觉，甚至大脑的思考都变成称作“信息论之父”的香农意义上的信息，并加以控制和应用。这一阶段上的人工智能的发展，在很大程度上还是对人类行为的模拟，其理论基础来自德国哲学家莱布尼茨的设想，即将人类的各种感觉可以转化为量化的信息数据，也就是说，我们可以将人类的各种感觉经验和思维经验看成是一个复杂的形式符号系统，如果具有强大的信息采集能力和数据分析能力，就能完整地模拟出人类的感觉和思维。这也是为什么明斯基信心十足地宣称：“人的脑子不过是肉做的电脑。”麦卡锡和明斯基不仅成功地模拟出视觉和听觉经验，后来的特里・谢伊诺斯基和杰弗里・辛顿也根据对认知科学和脑科学的最新进展，发明了一个“NETtalk”的程序，模拟了类似于人的“神经元”的网络，让该网络可以像人的大脑一样进行学习，并能够做出简单的思考。
然而，在这个阶段中，所谓的人工智能在更大程度上都是在模拟人的感觉和思维，让一种更像人的思维机器能够诞生。著名的图灵测试，也是在是否能够像人一样思考的标准上进行的。图灵测试的原理很简单，让测试一方和被测试一方彼此分开，只用简单的对话来让处在测试一方的人判断，被测试方是人还是机器，如果有30%的人无法判断对方是人还是机器时，则代表通过了图灵测试。所以，图灵测试的目的，仍然在检验人工智能是否更像人类。但是，问题在于，机器思维在作出自己的判断时，是否需要人的思维这个中介？也就是说，机器是否需要先绕一个弯路，即将自己的思维装扮得像一个人类，再去作出判断？显然，对于人工智能来说，答案是否定的，因为如果人工智能是用来解决某些实际问题，它们根本不需要让自己经过人类思维这个中介，再去思考和解决问题。人类的思维具有一定的定势和短板，强制性地模拟人类大脑思维的方式，并不是人工智能发展的良好选择。
二
所以，人工智能的发展走向了另一个方向，即智能增强（简称IA）上。如果模拟真实的人的大脑和思维的方向不再重要，那么，人工智能是否能发展出一种纯粹机器的学习和思维方式？倘若机器能够思维，是否能以机器本身的方式来进行。这就出现了机器学习的概念。机器学习的概念，实际上已经成为发展出属于机器本身的学习方式，通过海量的信息和数据收集，让机器从这些信息中提出自己的抽象观念，例如，在给机器浏览了上万张猫的图片之后，让机器从这些图片信息中自己提炼出关于猫的概念。这个时候，很难说机器自己抽象出来的猫的概念，与人类自己理解的猫的概念之间是否存在着差别。不过，最关键的是，一旦机器提炼出属于自己的概念和观念之后，这些抽象的概念和观念将会成为机器自身的思考方式的基础，这些机器自己抽象出来的概念就会形成一种不依赖于人的思考模式网络。当我们讨论打败李世石的阿尔法狗时，我们已经看到了这种机器式思维的凌厉之处，这种机器学习的思维已经让通常意义上的围棋定势丧失了威力，从而让习惯于人类思维的棋手瞬间崩溃。一个不再像人一样思维的机器，或许对于人类来说，会带来更大的恐慌。毕竟，模拟人类大脑和思维的人工智能，尚具有一定的可控性，但基于机器思维的人工智能，我们显然不能作出上述简单的结论，因为，根据与人工智能对弈之后的棋手来说，甚至在多次复盘之后，他们仍然无法理解像阿尔法狗这样的人工智能如何走出下一步棋。
不过，说智能增强技术是对人类的取代，似乎也言之尚早，至少第一个提出“智能增强”的工程师恩格尔巴特并不这么认为。对于恩格尔巴特来说，麦卡锡和明斯基的方向旨在建立机器和人类的同质性，这种同质性思维模式的建立，反而与人类处于一种竞争关系之中，这就像《西部世界》中那些总是将自己当成人类的机器人一样，他们谋求与人类平起平坐的关系。智能增强技术的目的则完全不是这样，它更关心的是人与智能机器之间的互补性，如何利用智能机器来弥补人类思维上的不足。比如自动驾驶技术就是一种典型的智能增强技术，自动驾驶技术的实现，不仅是在汽车上安装了自动驾驶的程序，更关键地还需要采集大量的地图地貌信息，还需要自动驾驶的程序能够在影像资料上判断一些移动的偶然性因素，如突然穿过马路的人。自动驾驶技术能够取代容易疲劳和分心的驾驶员，让人类从繁重的驾驶任务中解放出来。同样，在分拣快递、在汽车工厂里自动组装的机器人也属于智能增强类性质的智能，它们不关心如何更像人类，而是关心如何用自己的方式来解决问题。
三
这样，由于智能增强技术带来了两种平面，一方面是人类思维的平面，另一方面是机器的平面，所以，两个平面之间也需要一个接口技术。接口技术让人与智能机器的沟通成为可能。当接口技术的主要开创者费尔森斯丁来到伯克利大学时，距离恩格尔巴特在那里讨论智能增强技术已经有10年之久。费尔森斯丁用犹太神话中的一个形象――土傀儡――来形容今天的接口技术下人与智能机器的关系，与其说今天的人工智能在奇点临近时，旨在超越和取代人类，不如说今天的人工智能技术越来越倾向于以人类为中心的傀儡学，在这种观念的指引下，今天的人工智能的发展目标并不是产生一种独立的意识，而是如何形成与人类交流的接口技术。在这个意义上，我们可以从费尔森斯丁的傀儡学角度来重新理解人工智能与人的关系的伦理学，也就是说，人类与智能机器的关系，既不是纯粹的利用关系，因为人工智能已经不再是机器或软件，也不是对人的取代，成为人类的主人，而是一种共生性的伙伴关系。当苹果公司开发与人类交流的智能软件Siri时，乔布斯就提出Siri是人类与机器合作的一个最朴实、最优雅的模型。以后，我们或许会看到，当一些国家逐渐陷入老龄化社会之后，无论是一线的生产，还是对这些因衰老而无法行动的老人的照料，或许都会面对这样的人与智能机器的接口技术问题，这是一种人与人工智能之间的新伦理学，他们将构成一种跨人类主义，或许，我们在这种景象中看到的不一定是伦理的灾难，而是一种新的希望。
（作者：蓝江，系南京大学哲学系教授）
人工智能的安全、伦理和隐私问题
人工智能的安全、伦理和隐私问题一、人工智能的安全问题1.人工智能网络安全问题众所周知，很多行业在应用入工智能这项技术以及相关的知识的时候都是依附于计算机网络来进行的，而计算机网络这个行业是错综复杂的，很多计算机网络的安全问题也是目前我国面临的很严重的问题之一，相应的人工智能的网络安全问题也是还存在问题的，比如机器人在为人类服务的过程中，操作系统可能遭到黑客的控制，机器人的管理权限被黑客拿到，使机器人任由黑客摆布；亦或突然源代码遭受到攻击，人工智能的信息基本通过网络进行传输，在此过程中，信息有可能遇到黑客的篡改和控制，这就会导致机器人产生违背主人命令的行为，会有给主人造成安全问题的可能性。不仅如此，在人工智能的发展过程中，大量的人工智能训练师需要对现有的人类大数据进行分析和统计，如何防止信息的泄漏和保护个人信息的隐私也是人工智能领域需要关注的问题。
2.人工智能应用范围限定的问题对一些发展不成熟、会有引起安全问题的可能性的领域以及技术的应用范围给出一定的限定，这是保障人类与社会和谐发展的一种手段，也是不能或缺的一个步骤。目前，人工智能的发展也是如此的，这也是人工智能目前安全问题所面临的问题之一。目前各行各业都有人工智能的应用，比如无人驾驶、各类机器人等，很多行业都会看到人工智能的存在，小到购物APP中的客服机器人，大到国际比赛中机器人的应用，在许多危险的领域，如核电、爆破等危及人类生命安全的场景，发挥了至关重要的作用。这些领域的应用如果应用的成功那没什么问题，一旦出现问题就会产生很严重的安全性问题。对于人工智能应用的范围，目前并没有给出明确的界定，也没有明确的法律依据，这就需要相关组织和机构，尽快对人工智能的适用场景进行梳理，加快人工智能标准和法律的建设步伐，防止一些不法分子，利用法律漏洞将人工智能运用到非法的范围中，造成全人类不可估量的损失。
3.人工智能本身的安全标准人工智能的产生以及应用的本身目的并不是为了赶超人类或者达到人类的智力水平，它本身存在的价值是服务于人类，可以成为人类生活的更好的一种工具，人类需要对其有着一定的控制的能力。但是近几年来，很多人工智能的存在是为了与人类的智力水平以及人类为标准，忽略了部分人类伦理的问题，甚至涉及到部分人权问题，这就偏离了人工智能本身存在的目的，而这种的偏离会产生一定的安全问题，从而影响人工智能的发展。所以人们应对机器人的道德和行为判断力进行判定，确保其在人类的道德伦理范围中，避免人工智能产物做出危害人类安全的行为。人类必须对人工智能的行为进行严格的监管，也要大力发展人工智能自身的伦理监督机制，使其为人类所用。
二、人工智能的伦理问题1.人工智能算法的正义问题依托于深度学习、算法等技术，从个性化推荐到信用评估、雇佣评估、企业管理再到自动驾驶、犯罪评估、治安巡逻，越来越多的决策工作正在被人工智能所取代，越来越多的人类决策主要依托于人工智能的决策。由此产生的一个主要问题是公平正义如何保障？人工智能的正义问题可以解构为两个方面：第一，如何确保算法决策不会出现歧视、不公正等问题。这主要涉及算法模型和所使用的数据。第二，当个人被牵扯到此类决策中，如何向其提供申诉机制并向算法和人工智能问责，从而实现对个人的救济，这涉及透明性、可责性等问题。在人工智能的大背景下，算法歧视已经是一个不容忽视的问题，正是由于自动化决策系统日益被广泛应用在诸如教育、就业、信用、贷款、保险、广告、医疗、治安、刑事司法程序等诸多领域。从语音助手的种族歧视、性别歧视问题，到美国犯罪评估软件对黑人的歧视，人工智能系统决策的不公正性问题已经蔓延到了很多领域，而且由于其“黑箱”性质、不透明性等问题，难以对当事人进行有效救济。
2.人工智能的透明性和可解释性问题人工智能系统进入人类社会，必然需要遵守人类社会的法律、道德等规范和价值，做出合法、合道德的行为。或者说，被设计、被研发出来的人工智能系统需要成为道德机器。在实践层面，人工智能系统做出的行为需要和人类社会的各种规范和价值保持一致，即价值一致性或者说价值相符性。由于人工智能系统是研发人员的主观设计，这一问题最终归结到人工智能设计和研发中的伦理问题，即一方面需要以一种有效的技术上可行的方式将各种规范和价值代码化，植入人工智能系统，使系统在运行时能够做出合伦理的行为；另一方A面需要避免研发人员在人工智能系统研发过程中，将其主观的偏见、好恶、歧视等带入人工智能系统。算法歧视与算法本身的构建和其基于的数据样本数量及样本性质密不可分。算法歧视问题其实取决于底层数据的积累，数据积累越多算法计算就越准确，对某一人群的算法描述就越精准。同时，随着算法复杂性的增加和机器学习的普及导致算法黑箱问题越来越突出。美国计算机协会公共政策委员会在《算法透明性和可问责性声明》中提出七项基本原则，第一项基本原则即为解释，其含义是鼓励使用算法决策系统对算法过程和特定决策提供解释，并认为促进算法的可解释性和透明性在公共政策中尤为重要。未来人工智能系统将会更加紧密地融入社会生活的方方面面，如何避免诸如性别歧视、种族歧视、弱势群体歧视等问题，确保人工智能合伦理行为的实现，这需要在当前注重数学和技术等基本算法研究之外，更多地思考伦理算法的现实必要性和可行性。
三、人工智能的隐私问题1.个人隐私的过度收集互联网的发展以及人工智能技术的应用在很大程度上降低了大数据在分析应用方面的成本，摄像头已经遍布我们生活的大部分角落，走在街上我们的一行一动，都随时随地在电子监控的掌控之中；计算机被广泛利用来准确地记录人们的浏览记录：移动通信设备随时跟踪人们的通话记录，聊天记录等。在人工智能时代，在收集个人信息面前，人们面对无处可逃的命运。在人工智能的应用中，监控发生了根本性的变化，融合了各种类型的监控手段，监控的力度也变的越来越强大。以CCTV视频监控为例，它不再是单一的视频监控或图像记录和存储，其与智能识别和动态识别相结合，大量的视频监控信息构成了大数据，在此基础上通过其他技术的智能分析就能进行身份的识别，或是与个人的消费、信用等的情况进行关联，构成一个人完整的数字化的人格。人工智能应用中的数据米源于许多方面，既包括政府部门也有工商业企业所收集的个人数据资料，还包含着用户个人在智能应用软件中输入和提供的数据资料，比如在可穿戴设备中产生的大量个人数据资料，以及智能手机使用所产生的大量数据资料都可能成为人工智能应用中被监控的部分，它在不改变原有形态的前提下对个人的信息进行关联，将碎片化的数据进行整合，构成对用户自身完整的行为勾勒和心理描绘，用户很难在此情况下保护自己的个人隐私。视频监控还可能借助无线网络通信，使隐私遭遇同步直播成为现实，一些非法的同步录像行为，具有侵犯隐私利益的可能性。此类人工智能技术的广泛应用，让我们隐私无处安放，不仅超出了公众所能容忍的限度，也是对整个社会隐私保护发起的挑战。
2.个人隐私的非法泄露在人工智能不断发展，应用领域不断拓展，人工智能技术在各行各业中都发挥着越来越重要的作用，渗透在各大领域之中，带动着产业的发展，同时我们也必须承认该项技术的发展和应用无法避免的隐患。很多情况下，我们在不自知或不能自知的状态下向智能应用的运营商或者服务提供商提供我们的数据信息，每个人的数据都可能被标记，被犯罪分子窃取并转卖。以“Facebook”数据泄露为例，2018年3月17日，美国《纽约时报》曝光Facebook造成5000多万的用户隐私信息数据被名为“剑桥分析（CambridgeAnalytica）”的一家公司泄露，这些泄露的数据中包含用户的手机号码和姓名、身份信息、教育背景、征信情况等，被用来定向投放广告。“而在此次事件中，一方面是由于使用智能应用的普通用户对自身隐私数据缺乏危机意识和安全保护的措施，另一方面Facebook应用中规定只需要用户的单独授权就能收集到关联用户的相关信息，其将隐私设置为默认公开的选项给第三方抓取数据提供了可乘之机。同样Facebook之所以受到谴责的一个重要原因就是未能保护好用户的隐私数据，欠缺对第三方获取数据目的的必要性审查，对第三方有效使用数据缺乏必要的监控，使个人数据被利益方所滥用，欠缺网络安全事件的信息公开和紧急处理的经验，不仅会侵害网络用户个人的合法权利，也会对社会的发展进步产生消极的影响。Facebook在对数据使用和流转中，并未对个用户数据提起重视、履行责任。在向第三方提供数据共享的便利同时并没有充分考虑到用户隐私保护的重要性和必要性，以及没有采取必要的预防策略，极易对平台数据造成滥用的风险。不难看出，从分析用户的隐私数据来定向投放广告追求商业价值和经济利益，到一再发生的泄密事件使得用户隐私数据信息泄露变得更加“有利可图”。一方面，人工智能应用由于在技术上占有优势，在获得、利用、窃取用户的隐私数据时有技术和数据库的支撑，可以轻松实现自动化、大批量的信息传输，并在后台将这些数据信息进行相应的整合和分析；另一方面，后台窃取隐私数据时，我们普通的用户根本无法感知到，在签订隐私条款时很难对冗长的条文进行仔细的阅读，往往难以发现智能应用中隐藏着的深层动机。在此次数据泄露事件中，该平台本身并没有将用户的数据直接泄露出去，而是第三方机构滥用了这些数据，这种平台授权、第三方滥用数据的行为更加快了隐私泄露的进程。
3.个人隐私的非法交易在人工智能时代，个人信息交易已形成完整的产业链，在这个空间中，一个人的重要隐私信息几乎全部暴露在外，包括身份证号，家庭住址，车牌号，手机号码和住宿记录，所有这些的信息都成为待出售的对象。在人工智能技术广泛应用的同时，人们常用的智能手机、电脑以及社交媒体平台都在无时无刻的记录着我们的生活轨迹，各种垃圾广告和邮件可以实现精准的推送，推销电话、诈骗短信等成为经常光顾的对象，尽管我们没有购买理财产品，没有购房需求，没有保险服务等，也没有向这些公司提供过自己的隐私数据信息，但无法避免而且能经常接到理财公司、房地产商、保险公司等的推销电话。探究这些公司对用户偏好和兴趣精准了解的缘由，那便是人工智能应用中个人隐私的非法交易行为，我们保留在网站或企业中的个人信息，除了由该企业本身使用外，这些企业还经常与其他的个人和企业共同分享、非法交易，而忽略了公民的个人隐私安全。目前，人们的个人数据，如电话号码，银行卡信息，购车记录，收入状况，网站注册信息等，已成为私人非法交易的严重灾区，这些个人信息被不法分子通过非法交易获得并通过循环使用来获利。现阶段，这类专门进行个人信息买卖的公司在国内不计其数，大大小小的分布在各种隐蔽的角落，甚至有一些正规的大型企业也免不了买卖个人信息的行为。当今社会，公民的很多日常行为都不得不提供自己的私人信息，如应聘工作、参加考试、购买保险、购买车票、寻医看病等等。这些信息提供给企业商家后，他们就有义务对用户的信息进行保密，而目前对用户信息保密的相关法律规定还比较欠缺，因此往往寄希望于企业商家通过自律行为来保护用户的隐私。但是目前的现状是大多数企业的自身素质不高，单纯将对隐私保护寄希望于商家企业的自律是不现实的，这些数据往往会被企业商家非法买卖，甚至将这些非法买卖的个人信息用于诈骗、传销。
人工智能发展应用中的安全风险及应对策略
（4）应用场景的影响。谷歌公司机器人阿尔法狗战胜韩国围棋九段棋手李世石和围棋世界冠军柯洁，唤醒了世人对人工智能的高度关注。百度指数数据显示，从2015年底开始，“人工智能”热度逐渐升温，且持续到现在。2015-2016年，其媒体关注度已经暴涨6倍。
2.发展现状
目前，人工智能蓬勃发展，技术进步迅速，其应用已经渗透到我们的日常生活中，如人脸识别、刷脸支付、语音助手、无人机、服务机器人、自动驾驶和智能系统等。与互联网、大数据、物联网、云服务融合的人工智能应用给我们带来了更多的便利。专家认为，人工智能的应用将使劳动生产率提高90%；至2035年，人工智能将使年度经济增长率提高一倍。
但是，业界普遍认为真正的人工智能尚处于发展的初级阶段（认知智能发展阶段），即弱人工智能阶段，有“技能”，但远远谈不上有“智能”，还没能出现像人一样思考和行动的真正的人工智能产品，离通过“图灵测试”这一衡量人工智能技术水平的标准为时尚远。有专家认为，人工智能目前处于婴儿期，其智商大抵相当于3岁的孩子，说不好、笑不真、想不清、行不稳，这四“不”客观地描写了人工智能目前的现状。
02安全风险
1.国家安全
国家安全包括国土安全、政权安全、制度安全和意识形态安全等。2017年7月，美国智库发表题为《人工智能与国家安全》的研究报告，认为人工智能将会是国家安全领域的颠覆性力量，其影响可与核、航空航天、信息和生物技术比肩，将深刻改变军事、信息和经济领域安全态势。该报告强调人工智能通过变革军事优势、信息优势和经济优势影响国家安全。其中，军事领域引入人工智能几乎是不可阻挡的，而人工智能技术与生俱来的军民两用特性则要求决策者必须调和商业与国家安全之间的利益。而且，利用“换脸”、“换声”等人工智能技术可以制作具有欺骗性的假时事新闻。已有案例说明，利用人工智能技术在社交平台大量制作散发虚假新闻可以在政府首脑选举中影响选民的抉择。
2.社会安全
传统犯罪借助人工智能，将会衍生出新型犯罪形态、犯罪行为、手段和方法，出现无法辨识是机器人犯罪还是真实人犯罪的尴尬场景。2018年3月，美国发生了两起涉及自动驾驶的车祸。3月19日，优步（Uber）一辆自主驾驶汽车在美国亚利桑那州坦佩市发生致命车祸，一名49岁的女子晚上推着自行车穿过马路时被汽车撞死。3月23日，一名工程师驾驶特斯拉ModelX型号汽车在加州101公路和85公路交接处发生致命车祸，车祸发生时汽车启用了自动驾驶（或自动辅助驾驶）功能。这些案例说明，人工智能产品如果没有彻底解决安全可靠性问题，将会危及社会公共安全和人身安全。
3.网络安全
网络和大数据的发展推动了人工智能的进步，网络攻击智能化趋势也给网络安全保护提出更高要求。有关人工智能与网络安全关系的研究表明，一旦人工智能运用到网络攻击活动，将使得网络攻击活动更加难以预警和防范，关键信息基础设施也将会面临新的安全风险威胁。如人工智能技术运用到木马病毒制作传播，将会出现难以防御的超级病毒木马，传统应对方法将不足以制止这些恶意程序传播扩散的速度。此外，人工智能的技术研发与应用也存在一些不确定性的安全风险。
03应对人工智能安全风险的对策建议
人工智能的安全风险取决于技术发展及其安全可控的程度，短期风险可以预见，长期风险受制于现有认知能力难以预测和判断。因此，一方面，人类社会要积极推动人工智能技术研发和应用；另一方面，要为人工智能的发展应用规划一条安全边界，防止其被恶意运用、滥用，给人类社会造成不可逆转的伤害。
1.加强人工智能安全风险的研究
树立正确的安全观，科学对待人工智能安全风险。研究掌握在人工智能技术研发和应用过程中会出现哪些风险，并从法律、政策、技术和监管等方面进行有效防控管控。
2.加强人工智能立法研究和法律规范
人工智能理论、方法、技术及其应用引发社会关系、社会结构和行为方式的变化，产生不可预知的安全风险和新的法律问题。建议运用法律手段，重点防控人工智能行为主体及其行为的异化。从现有情况看，人工智能法律研究应主要聚焦在人工智能产品主体，如智能机器人的法律地位、行为的法律属性以及法律责任如何确定等方面。在立法方面应加强对人工智能技术应用可能出现的法律问题的前瞻性研究探索。
3.加强人工智能安全防控体系建设
按照趋利避害原则，处理好人工智能发展应用与安全防控的关系，既要促进人工智能发展应用，又要推动其在安全、可靠和可控的轨道上前行。要加强对人工智能安全防控体系建设的战略规划部署，围绕人工智能安全风险点，借鉴已有经验，有步骤地推进人工智能安全综合防控体系建设。
4.加强人工智能产品服务的安全监管
要及时制定人工智能安全产品和服务技术标准规范，规范和引导产品研发推广。加强对人工智能安全产品和服务的市场监管执法和相关产品上市前的安全测试。对有安全缺陷的产品和服务要依法处理，对造成危害后果的要依法追究法律责任。要积极运用人工智能技术提高安全监管能力，善于运用人工智能技术改进和加强安全监管执法，提高安全监管执法的能力和效率。
5.加强人工智能技术研发的管控
人工智能的快速发展引起了国际社会对于道德伦理问题的关注和担心，应当为人工智能技术研发划出“红线”，设置禁区，禁止研究开发危害人类生存安全的人工智能技术和产品，防止人工智能技术的滥用。美国科幻小说家阿西莫夫在1950年出版的小说《我，机器人》中提出了著名的“机器人三大法则”，第一定律：机器人不得伤害人类个体，或者目睹人类个体将遭受危险时袖手不管；第二定律：机器人必须服从人类发出的命令，当该命令与第一定律冲突时例外；第三定律：机器人在不违反第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存。2017年1月，美国著名人工智能研究机构未来生命研究院（FLI）在加利福尼亚州召开主题为“有益的人工智能（BeneficialAI）”的阿西洛马会议，法律、伦理、哲学、经济、机器人和人工智能等众多学科和领域的专家，共同达成了23条人工智能原则（“阿西洛马人工智能原则”，被称为人工智能发展的“23条军规”），呼吁全世界在发展人工智能的时候严格遵守这些原则，共同保障人类未来的利益和安全。23条规则规定，人工智能研究的目标应该建立有益的智能，而不是无向的智能。应该设计高度自主的人工智能系统，以确保其目标和行为在整个运行过程中与人类价值观相一致。对于人工智能造成的风险，尤其是那些灾难性的和存在价值性的风险，必须付出与其所造成的影响相称的努力，以用于进行规划和缓解风险。同时，人工智能军事化问题也是国际法律界关注的热点。目前，国际上限制致命性人工智能武器的呼声不绝于耳，有上百家人工智能领先企业呼吁禁止发展致命性人工智能武器。国际社会应当共同努力，加强合作，反对人工智能军事化，共同应对人工智能安全风险。返回搜狐，查看更多
人工智能在法律中的应用丨“AI+传统行业”全盘点
面向消费者：法律咨询、帮客户了解快速连接合适的律师。
在背后的技术领域，目前大多是对大量案例和文档进行机器学习和分析。其实，在此之前，出现过许多基于推理的人工智能专家系统，但发展逐渐停滞。一方面是由于法律推理的法理基础不够完善，很多价值判断和社会效应等也很难纳入推理，另一方面是由于这些专家系统需要花费大量的人力才能建立起来。
“打杂”不喊累的律师助手
人工智能会在合同审查、资料收集、尽职调查、材料翻译等领域为法律工作提供极大的便利，并且在工作效率上具有明显的优势。
IBMRoss：全球人工智能律师
目前，由IBM研发的世界首位人工智能律师ROSS通过使用Watson提供的API，结合自己研发的算法，帮助处理公司破产等事务，日前就职于纽约Baker&Hostetler律师事务所。
据了解，如同Watson，用户提出一个问题后，ROSS的工作过程是这样的：
利用自然语言处理能力去理解问题的语法及文本。
通过评估问题所有可能的含义来确定问题是什么意思。
从数以百万计的文档中找出数以千计的可能答案。
收集材料并根据评分算法给所有的材料进行评分。
根据支持材料的评分对所有的答案进行排名。
提供一个解决方案。
利用自然语言处理能力去理解问题的语法及文本。
通过评估问题所有可能的含义来确定问题是什么意思。
从数以百万计的文档中找出数以千计的可能答案。
收集材料并根据评分算法给所有的材料进行评分。
根据支持材料的评分对所有的答案进行排名。
提供一个解决方案。
据RossIntelligence网站介绍，Ross能做这些：
你可以像普通同事一样问他问题，他可以查询所有的法律条文，并通过引用相关的立法文献、判例法或其他文献来让你很快地了解最新情况。而且，Ross可以不断地发展，他可以记录法律系统的变化，如果对于某一案例法院有新的判决，Ross都可以提醒同事。
你可以像普通同事一样问他问题，他可以查询所有的法律条文，并通过引用相关的立法文献、判例法或其他文献来让你很快地了解最新情况。而且，Ross可以不断地发展，他可以记录法律系统的变化，如果对于某一案例法院有新的判决，Ross都可以提醒同事。
虽然Ross被称为全球首位人工智能律师，但做的其实还是律师助理的活儿。
法狗狗：应用于刑事案件的案情预测系统
2016年成立的北京真泽信息科技有限公司推出了一款产品——法狗狗，一套应用于刑事案件的案情预测系统。该系统具体操作过程是这样的：选定罪行分类（财产安全、人身安全、交通安全等）——输入伤亡人数、案发地点等简单信息，获得案例预测（预测刑期、缓刑可能性、涉及法条等）以及类似案例。据了解，法狗狗基于同类案件匹配、法院判决书数据整理归纳等方式进行预测。法狗狗的思路正是：对于人类说不清楚的问题，输入大量的标注数据，通过机器学习等算法得到测量值。
传统的律所、银行中的AI助手
除此之外，许多大大小小的律所与银行等均在AI领域有所尝试。
据金融时报报道，英国的一家律所——年利达律师事务所开发了一款电脑程序Verifi，可以筛查14家英国及欧洲监管登记机构的材料，为银行核查客户姓名。该公司表示，这一程序一夜时间可以处理几千个名字。合伙人EdwardChan介绍说，“以前，受过训练的初级律师检索一位客户的姓名平均需要12分钟。”
此前，彭博社报道曾有报道，摩根大通开发了一款金融合同解析软件COIN。这款软件上线半年多，经测试，原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作，COIN只需几秒就能完成。而且，不仅错误率大大降低，它还不用放假。
俄罗斯最大的银行——Sberbank最近宣布他们将推出一个机器人律师，这个机器人的任务就是处理各种投诉信件。这项创新将导致大约3000名在银行工作的专家被炒鱿鱼。
雷锋网了解到，世界四大会计师事务所之一的德勤也于2016年3月宣布，将与人工智能企业KiraSystems合作联盟，将人工智能引入会计、税务、审计等工作中，代替人类阅读合同和文件。
面向消费者——法律咨询
DoNotPay：与用户聊天的律师机器人
世界上第一款律师机器人DoNotPay便是面向消费者，其操作过程是这样的：
用户们登录DoNotPay网站，点击自动服务系统，网页会跳出即时聊天软件，用户在软件上就可以与机器人聊天，用户们可以问他们相关的问题。问完之后，这个机器人会将用户输入的信息转化成一个法律声音文件，然后会根据这些问题和声音文件来判断是否有上诉的依据，再一步步引导用户进行上诉。
用户们登录DoNotPay网站，点击自动服务系统，网页会跳出即时聊天软件，用户在软件上就可以与机器人聊天，用户们可以问他们相关的问题。问完之后，这个机器人会将用户输入的信息转化成一个法律声音文件，然后会根据这些问题和声音文件来判断是否有上诉的依据，再一步步引导用户进行上诉。
理脉智能：将关联案件分类、整理，可视化
近年来，国内法律领域创业公司也大多是法律服务平台。
理脉智能，一家法律大数据创业公司，其平台上收录了国内外权威司法数据和行业公开数据，运用语意分析和机器学习技术对关联案例进行清洗、分类、结构化，并以可视化图标的方式呈现。理脉首页搜寻引擎入口，简单输入查询关键字，即可查询企业、律师、律所、法院、法官在司法活动中的足迹，并以可视化透明呈现案件在多个维度与企业、律师、律所、法院、法官的关联。
在公司CEO涂能谋看来，这些信息的作用有很多：
对普通人可以真实了解一名律师的业务状况以判断其能力；对企业而言则可以充分了解其自身及竞争对手的运营风险；对投资人来说，则可以对行业的投资对象的法律风险做了解和判断；而且基于信息公开，还能够对司法体系产生对“同案不同判”的监督作用。
对普通人可以真实了解一名律师的业务状况以判断其能力；对企业而言则可以充分了解其自身及竞争对手的运营风险；对投资人来说，则可以对行业的投资对象的法律风险做了解和判断；而且基于信息公开，还能够对司法体系产生对“同案不同判”的监督作用。
法律谷：人工智能法律咨询机器人
2016年10月成立的法律谷，推出了针对普通消费者的人工智能法律咨询机器人。具体操作过程为：当事人用口语化的语言输入纠纷，然后系统便会根据相似案例推送合适的律师，当事人在查看律师报告后，觉得合适后便可以联系律师。
到目前为止，应用于法律的人工智能仍属于“工具”的范畴，与传统的“产品”并无二致。人工智能的作用将法律工作中的常规环节实现自动化，以使律师专注于客户服务中比较复杂、高价值的领域。
我把这比作电脑出现前数学家使用滑动标尺计算总数。电脑并没有淘汰数学家，他们如今可能比以前更受重视。
我把这比作电脑出现前数学家使用滑动标尺计算总数。电脑并没有淘汰数学家，他们如今可能比以前更受重视。
关于AI在法律领域的未来，计算机科学家、品诚梅森律师事务所研发主管奥兰多•科纳塔(OrlandoConetta)如是说。
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