怎样对人工智能进行法律规制
目前人工智能的发展仍然处于弱人工智能阶段，当前并不能够制定出关于人工智能的完整的法律制度。
人工智能的法律规制需要和具体的领域结合起来，在每一个细分领域里，存在着不同的规制方法、进路和手段。当务之急是修改现有的法律，使得它能够兼容大数据和人工智能技术在具体领域和场景中的应用。
法律一般不对实践中没有定型的经验、社会中没有成熟的关系进行调整。就人工智能发展的阶段而言，一般认为存在着弱人工智能、强人工智能和超人工智能三个阶段。目前人工智能的发展仍然处于弱人工智能阶段，因此当前并不能够制定出关于人工智能的完整的法律制度。
人工智能的法律规制需要和具体的领域结合起来，在每一个细分领域里，存在着不同的规制方法、进路和手段。电子商务将互联网的技术运用于商业领域，政府监管的重要目的在于促进竞争和反垄断，保护消费者权利，维护市场秩序。人工智能广泛运用于医疗领域，相关数据往往属于个人敏感数据，政府在设计监管模式的时候，必然采取高准入、严许可的进路。
规制人工智能的立法进路
就人工智能的法律应对而言，我国目前更多的是从产业政策促进、扶持和发展的角度对人工智能提供行政指导。2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》突出地反映了这一思路。
在监管层面上，目前对人工智能的法律规制在电子商务、数据安全和智能投顾领域的立法中已经有个别条款分别涉及。《电子商务法》规定，电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其推销商品或服务的搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益。这是在法律层面对大数据算法杀熟的回应。此外，《电子商务法》第40条规定，对于竞价排名的商品或服务，应当显著标明“竞价”。
规章层级的《数据安全管理办法》(征求意见稿)也对算法进行了相应的规制。《办法》规定，“网络运营者利用大数据和人工智能等技术，通过算法自动合成的新闻信息、博文、帖子、评论等，应当以显著方式表明‘合成’字样。”对于算法推荐的规制，除了披露义务之外，规范信息流程、报备模型参数、违规行为惩处等长效机制都是法律制度设计需要考量的要素。
2018年3月28日，中国人民银行、银保监会、证监会、外汇局联合发布《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》(以下简称“指导意见”)。该指导意见对人工智能在金融领域的应用进行了规制，从胜任性要求、投资者适当性以及透明披露方面对智能投顾中的算法进行穿透式监管。
《指导意见》明确，运用人工智能技术开展投资顾问业务应当取得投资顾问资质。除了要遵守一般性规定外，还应当向金融监督管理部门报备人工智能模型的主要参数以及资产配置的主要逻辑，为投资者单独设立智能管理账户，充分提示人工智能算法的固有缺陷和使用风险，明晰交易流程，强化留痕管理，严格监控智能管理账户的交易头寸、风险限额、交易种类、价格权限等。
《指导意见》强调，因算法同质化、编程设计错误、对数据利用深度不够等人工智能算法模型缺陷或者系统异常，导致羊群效应、影响金融市场稳定运行的，金融机构应当强制调整或者终止智能投顾业务。
在监管手段上，金融监管部门对智能投顾的法律规制采取了组合拳的方式。智能投资顾问是投资咨询机构业务的延伸，投资咨询机构应当被识别为受托人，承担信义义务和合规义务。
在监管方式上，金融监管部门运用监管科技应对金融科技的兴起。金融机构在利用智能投顾开展资产管理业务的时候，必须要获得行政许可、获得资质；报备模型参数、实现算法透明和算法可解释性；制定预案、适时人工干预。
人工智能的司法规制
这里在讨论人工智能规制的时候，将不去区分人工智能和算法之间的区别，将它们作为同一概念处理。美国联邦法院和州法院在判例中或者将算法定性成商业秘密，或者在关于搜索引擎算法的判决中，将它看成是言论，在学者中激起了广泛的争论。
算法作为言论
2003年的SearchKingv。Google-Tech。，Inc。案中，俄克拉荷玛州法院认为，网页排名是一种意见，搜索引擎根据算法生成的结果是它的言论。四年之后，Longdonv。Google案中，联邦地区法院也支持了算法是言论的主张。
就搜索引擎算法是否是言论，在理论上仍然有激烈的反对意见。更进一步的问题在于，即使司法对此已经给出了正面的回答，这一定性是否推广到所有领域的算法仍然是悬而未决的问题。
算法作为商业秘密
在美国刑事诉讼领域，算法广泛运用于预测个体是否会重新犯罪，以及是否到庭，从而影响定罪、量刑以及保释。这种做法，在算法的准确性、算法考虑不相关的社会因素以及算法的正当程序三个方面引发了普遍的质疑。
在Statev。Loomis，881N。W。2d749一案中，鲁米斯因驾车枪击案而遭受刑事指控。威斯康星州法院在量刑的时候基于COMPAS的评估判处鲁米斯六年监禁外加五年监外执行。鲁米斯以侵犯了他的正当程序权利和平等保护权为由提起上诉。威斯康星州最高法院认为，性别作为参数进入算法，其目的是为了算法准确性而非为了歧视，因此没有侵犯被告的平等权。其次，COMPAS所分析的数据依赖于公开的刑事犯罪记录和被告提供的数据。最后，由于评估结论并非法院量刑的唯一依据，法院所要求的个别化对待的权利得到了保障。
在算法公平和商业秘密之间，法院在这个案件中站在了商业秘密一边。这一司法立场有助于促进技术创新和人工智能产业的发展。但算法公平性的问题仍然悬而未决。
当认为算法会带来歧视性的结果的时候，根本原因在于作为算法基础的数据中隐含着民族、种族和性别的偏见。AnupamChander认为有效的补救措施应当是，设计算法的时候必须考虑到现有数据中潜藏着的歧视。DanielleKeatsCitron和FrankPasquale主张，监管者应当可以检测系统以确保其公平性和正确性，个人有权要求纠正对他们进行错误分类而带来不利影响的机器决策。
人工智能的源头规制
欧盟《一般数据保护条例》通过访问权、修改权、删除权、可携带权等具体权利的规定确立了个人数据决定权。除了可携带权有利于在人工智能企业之间形成竞争、促进产业发展之外，其他的权利都对人工智能的发展构成了直接的限制。
《条例》更赋予数据主体以免于自动化决策的权利。《条例》21条明确规定：“数据主体有权根据其特殊情况，在个人数据被处理的过程中行使反对数据画像的权利。”第22条进一步明确，如果某种包括数据画像在内自动化决策会对数据主体产生法律效力或者造成类似的重大影响，数据主体有权不受上述决策的限制。
根据第29条工作组指引，在下述情形中，不得使用自动化决策。比如解除合同；对法律所提供的某一具体的社会福利的获取或丧失；婴幼儿补贴或住房补贴；拒绝入境某个国家或者是否认公民身份。上述情形具有的共同特点就是自动化决策已经影响到行政相对人的权利义务。
除了第21条的规定之外，《条例》“序言”第71条规定，数据主体应免于受制于自动化处理手段对其个人进行精准评价，以及对其产生法律效果或重要影响的情况。任何情况下，这些数据处理应当有适当的保护措施，包括获得认为干预的权利、表达观点的权利、评估后达成决定的解释权以及获得救济的权利。
《条例》区分一般数据和敏感数据，对后者进行更为严格的保护。第9条明确，除非各成员国立法授权，辨识种族或民族出身、政治观点、宗教或哲学信仰、工会成员的个人数据以及以识别自然人为目的的基因数据、生物特征数据、健康数据、自然人的性生活或性取向的数据的处理应当禁止。
《条例》所确立的数据最小化原则对人工智能行业的发展有直接的影响。企业必须阐明它们为什么需要收集和处理数据，以及它们进行数据处理获得了什么成果。对数据的监管实际上从源头影响到人工智能行业的发展。
需要修改现有法律
人工智能技术的发展为法律规制提出了现实要求，而法律领域也越来越深刻地受到人工智能的影响。
《一般数据保护条例》的默认隐私原则展示了大数据时代人工智能技术对于立法行为的本质性改变，我们可以将法律所追求的价值和原则嵌入式地植入产品中。法律规制体系也将从对事物的规制转变成对代码的规制。
就司法而言，通过智慧司法提升司法效率，促进司法公平。最近增设互联网法院更是将其意蕴拓展到了网络治理主权的层面。就司法领域的人工智能而言，如何以平等原则和正当程序回应算法歧视和算法黑箱将是司法人工智能领域的持久性话题。
在执法领域，因为自动化决策的普及，将会出现法律的自动执行。2018年，深圳就普通高校毕业生落户深圳实现秒批(无人干预自动审批)。大量行政法上的程序权力被自动化决策所架空，这需要加强自动化决策方面的行政立法，以实现人工智能的运用和公民权利保护的平衡。
总的来说，并不存在关于人工智能的一般化的法律规制。相关的法律规制应当是和具体场景结合起来的，存在立法、司法和技术的三种形式。
通过以上法律规范的分析，初步勾勒出我国对人工智能进行法律规制的路径。总体来说，人工智能时代+的特点并没有能够很好地反映到立法中。当务之急是修改现有的法律，使得它能够兼容大数据和人工智能技术在具体领域和场景中的应用。《证券法》第171条《证券投资顾问业务暂行规定》第12条规定，证券投资咨询机构不得代理委托人做出投资决策。因此，智能投顾和禁止证券投资咨询全权委托的规定存在冲突。《民事诉讼法》也需要进行修订或出台互联网管辖方面的司法解释，使得互联网法院的管辖、审理、送达等具体运作的环节上能够实现网上受理，网上审理，网上执行的目标。《道路交通安全法》需要进行相应的调整，以兼容现有的无人驾驶技术。
欧盟的进路实际上抓住了人工智能的本质。所有的人工智能都是建立在算法和算力的基础上的。当对数据进行严格保护的时候，其实就在源头对人工智能进行了规制。
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。
作者：徐云峰
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