龙卫球：AI立法规范对象与规范策略

三、人工智能规范对象的区划:

专业科技活动与赋能科技活动

人工智能立法的规范对象的确定，与以往科技法还存在一个重要差异，就是要注意到人工智能科技及其活动所具有的双重性。人工智能与互联网、云计算、大数据、区块链一样，属于计算机科技领域发展到信息科技阶段的重要新型科技，具有专业科技和赋能科技的双重性，其据以实现的科技活动也体现出相应的双重性。科技大体可以区分专用科技和通用科技两种类型。前者使用范围相对狭窄，例如机械科技、化工科技、生物科技，本质上都是专业定向科技，其影响基本上是领域性的，虽然随着科技应用交叉也产生了某种程度的跨用效应，但其本身并不具有通用性; 后者则属于通用性的或者说在许多领域具有应用可能的科技，典型的是所谓“赋能科技” (enabling technology，也有译为“使能科技”)，以应用面广、具有多学科特性、为完成任务而实现目标为技术特点，能够被广泛地应用在各种产业上，并能协助现有科技作出重大的进步，而且其每一次迭代往往都会在政治和经济的整体格局上产生影响。两种不同科技属性，其实现所要求的活动类型自然不同，前者需要通过对自身专有的科技开发和部署加以实现，后者则需要通过赋权应用促成其功效，因此二者存在性质、功效和实现手段的根本差别，涉及到的活动特点、主体结构、利益关系和风险情况也不同。

人工智能科技在信息化背景下，首先具有专业科技的特点，其实现体现为一种专业科技活动。人工智能依据自身专业科技要求进行的相关科技产品或技术系统的研发、生产和部署活动，属于众多专业科技活动的一种类型。人工智能作为一种专业科技，本身是在“要让计算机像人类一样推理思考”的目标下发明的一种技术系统，从专业技术特点上来说不仅建立在以往的计算机和信息科技的基础上，目前随着机器学习算法的发明和不断提升要求，更体现了以研发和改进承载这种机器学习运行为中心的新技术系统的要求。人工智能在当今代表了信息科技的最前沿的发展，其自身研发、生产和部署，也属于信息科技领域最具先进性的专业科技活动。人工智能作为一种复杂前沿技术，其开发并不容易，依赖于许多环节和条件。从环节上来说，不限于成型的成果生产和部署，也不限于相对确定的产品或者技术的研发，还要求将相关科技活动有效投入到基础前沿理论攻关和重大关键共性技术解决上；从条件上说，这种复杂前沿技术的研发、生产和部署，需要相应创新平台的支持，特别是依赖于快速信息联通基础上计算能力提升和大数据集增强，需要专业人才的支持等。

人工智能科技作为信息科技，同时兼具赋能科技的属性。前已述及，人工智能科技近年取得重大新发展，特别是在机器深度学习方面取得重大进步，使得人工智能科技产生了极大的赋能应用价值。人工智能兼具赋能科技的属性，使得其除了在信息技术专业化领域应当依据固有功效加以研发和部署之外，还可以突破技术设计之初的目的限制，作为一种通用的或者说泛在的技术加以开发和应用，对相关事物产生赋能或增强的效果，此即赋能科技活动。这种赋能或增强，最终是要具体表现为不同能力形态，比如在工业应用中，可能体现为增强跟踪、控制的能力。而在国防和情报系统的运用中，则主要是增强数据收集和分析能力。这类特殊科技活动旨在发挥人工智能的赋能作用，体现为可以采取“人工智能 + ”的方式应用于广泛场景，不仅在经济领域应用，也可以在管理领域应用，还可以跨界应用。弱人工智能，仅仅是增加了计算机部分的思维特征，本身仍然是完成或者解决特定任务的工具，并不包含人类的情感更遑论智慧层级的认知能力。强人工智能，则无论是否以配置机器的形态出现，本身作为一种新型计算机技术，拥有思考的智慧和能力，与人类无异甚至可能超越，包括拥有对突发事件的自我决策能力和应变能力，且认识到了自我的存在。现在人工智能发展就定位而言，还存在一个相当漫长的通过制度鼓励和引导而提升赋能的时期。总的来说，许多计算机学家和信息科技家相信，人工智能和机器人具有意识只是时间早晚的问题；但也存在不同看法。从发展阶段来看，人工智能技术目前仍然处于爆发初期即所谓“弱人工智能” ( Weak AI) 时期，借用一种形象说法，人类刚刚走到人工智能大山脚下，从经济与社会等赋能的角度来说还存在十分巨大的上升空间，需要很长时间才能推进到更加高级的人工智能阶段。目前表面看虽然在某些感知识别技术等方面也已经有所突破，强人工智能(Strong AI)基本上还可以说是遥遥无期。

即便如此，近年来可以看见人工智能相关赋能应用场景的快速落地和席卷。通过简单浏览，就可以看到大量赋能应用情况：通过人工智能开发应用，普通人可以与智能手机交谈，通过它推荐喜欢的音乐、描述照片；办公人员可以越来越将归档、筛选和排序等日常工作自动化；管理者可以改善服务，克服视觉障碍，优化交通管理，避免火灾隐患，合理化能源网格，更加有效利用资源和保护环境，促进智能医疗，消灭传染病；环境或经济部门通过人工智能识别变化和发展的模式，可以用来处理数以百万计的卫星观测的数字图像，分析环境或社会经济趋势；交通管理者通过嵌入式传感器和神经网络系统，可以构建智能公路，预测和管理交通流；金融顾问通过使用预先确定的决策标准，引入高频交易算法，在金融市场作出比人更快的自动反应；目前，人工智能也在努力开发相应系统并且希望不久将来就可部署在无人机和无人驾驶汽车，形成机器自主飞行或驾驶状态。

四、人工智能规范对象区划下的

相应规范策略

人工智能科技活动发生区划的后果，使得其作为立法规范对象产生了一种需要遵循区划而加以规范调整的要求。以往科技法规范对象指向的通常是专业科技为实现自身固有科技价值的开发和应用的科技活动；但现在人工智能立法规范对象指向的科技活动，基于其双重性特点，除了需要为实现自身专业科技属性而开展的开发和应用活动(可称专业科技活动)之外，同时还包括为了实现其巨大赋能功能而做出开发和应用活动(可称赋能科技活动)。人工智能科技活动的这种区划性，导致需要面向迥然不同的两类科技活动分别做出规范的必要。遗憾的是，目前国内外对于人工智能立法的研究，大多对这两类科技活动的区分性似乎意识不足，不少研究往往以列举特定法律问题为路径，但很少深入论证这种区分基矗

(一) 人工智能专业科技活动的相应规范策略

人工智能专业科技活动，与以往专业科技活动具有许多共通性，从规范策略上说，当然可以援引或者根据自身情况转化适用以往科技法形成的相关市场规范、风险规范和政策规范。近代起，既有科技法对于科技的开发和应用，通常是在科技市场化的基本意识下，以科技市场法作为重点发展起来，并立足科技驱动经济的效率思想形成基本规范。既有科技法通常依据科技市场化一般规律设计相关制度，不过也兼顾科技公益。以专利权制度为例，从促进科技开发和应用的角度设计专利权，但也同时从科技共益的角度 (科技社会利益的角度) 对专利权做出必要限制，包括专利期限、使用人的积极权利等。美国著名知识产权法学者罗伯特P莫杰思在其《知识产权正当性解释》一书中，提出在“效率作为中层原则”与“关于基础理论的多元主义或者底部空间”之间存在一种复合关系。他认为，这个底部空间，其正当性不能简单用关于净社会效用的功利主义论加以解释，而应该看成是罗尔斯所说的那样的一个“重叠共识”意义上的“公共空间”。对于知识产权的底部空间而言，就是“对于个人才能所投入的开发与应用，就产生了一种合法奖赏的主张，并因此...就是一种对知识产权的正当性主张。然而...许多的个人行为其实是无所不在的社会影响的结果，因此社会对于个人的创造成果也享有一种合法利益但并非一种同等的权利”。以往科技法仅在偶尔的时候才会兼顾技术安全和风险：早期主要是工业应用领域，当时在劳工保护运动推动下逐渐关注了工厂事故；后来在化工领域，特别是核科技的应用领域，基于人类安全威胁意识逐渐关注特殊科技安全问题，逐渐发展出科技安全和风险法。20世纪50年代以后，随着知识经济时代的到来，各国又启动对科技市场传统模式的调整，不断开展国家之间的科技竞争，引入科技促进、转化和创新公共政策机制，加强政府的参与和管理。

但是，人工智能立法对其专业科技活动也应根据自身特点，为适应合理变化而做出必要规则变通或创制要求。例如，人工智能科技本身是一种以计算能力、大数据为条件和以算法为基础的信息技术系统，因此需要法律提供适合于促进和保护提升计算能力、改进大数据集以及完善算法的规则。通过深入规范对象的特点和需求分析，不难发现，既有的财产权制度、合同制度、专利制度、公平竞争制度、商业秘密制度、侵权责任制度、计算机及其软件保护制度、网络安全制度甚至个人信息保护制度等并不完全契合其合理需要。例如，人工智能产品严重依赖网络，因其高度信息化和复杂化而面临巨大的网络安全隐患，需要更加严格的网络安全制度：比如，智能网联汽车就需要加强通信、系统与硬件层面的安全技术保障，保证认证、访问、关键节点的安全性，这就使得加强对人工智能相关网络安全管理至关重要。又例如，人工智能依赖于大数据集，但是对于人工智能技术系统开发者而言，往往缺少足够的数据集，因此需要数据协同，但是现在这种协同存在个人信息保护和企业数据保护的双重障碍，因此需要有所调整，在保护个人信息和企业数据同时也能够有利于合理形成大数据集。再例如，人工智能的机器自主学习不断提升使得其越来越具有与人相通的认知能力，却导致了由此而来的特殊安全和伦理风险，因此需要特别应对。这些都是之前法律考虑不足或者根本没有考虑到的。总之，关于人工智能专业科技活动的规范策略，应该体现为一般规范与特殊规范的结合。

此外，各国目前都将于人工智能科技视为当前正在爆发的第四次科技革命具有决定性影响的表征科技之一，因此立于国家科技竞争战略高度对于人工智能专业科技水平的提升予以重点支持，更加注重发挥政策机制的作用，而不是简单地依赖于市场化机制。各国在此领域既注重市场力量，积极鼓励人工智能企业自主投资研发和转化部署相关人工智能科技产品与服务，同时意识到单个企业、研究机构的力量难以突破基础和前沿理论以及关键共性技术，基于国家战略布局考虑，均在不同程度引入战略规划和政策扶持机制，在基础前沿理论和关键共性技术上毫不犹豫加大政府支持，有的采取公私协力机制。我国也采取了相近做法，《国务院2017年新一代人工智能发展规划》在第三部分重点任务之(一)“构建开放协同的人工智能科技创新体系”部分，提出将人工智能自身作为一类新兴产业进行开发应用布局，强调了要发挥战略和政策引领机制的重要性，要求“围绕增加人工智能创新的源头供给，从前沿基础理论、关键共性技术、基础平台、人才队伍等方面强化部署，促进开源共享，系统提升持续创新能力，确保我国人工智能科技水平跻身世界前列，为世界人工智能发展作出更多贡献”。其中前沿基础理论攻关，包括突破应用基础理论瓶颈、布局前沿基础理论研究、开展跨学科探索性研究三大领域；关键共性技术，体现为以算法为核心，以数据和硬件为基础的旨在以提升感知识别、知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力为重点的一套具有开放兼容、稳定成熟特点的技术体系，包括知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人系统的智能技术、虚拟现实智能建模技术、智能计算芯片与系统、自然语言处理技术等。

（编辑：宿州站长网）

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