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人工智能带来了下一波产业浪潮，基础研究领域的进步使全球互联网企业都在积极进行战略转变。从产业界的视角出发，人工智能可能带来如下法律问题： 其一，个人数据保护问题。在人工智能时代，数据具有巨大商业价值，因此如何对数据进行保护、是否要赋予数据所有权，就是值得思考的。 其二，算法歧视问题。例如，当运用大数据对个人征信进行评估时，由于系统设计的主观性和数据本身的不全面性，得出的结论可能不够客观。 其三，监管以及由此引发的责任分配问题。一个典型的例子就是自动驾驶汽车发生事故后的归责问题，尤其是在加入机器学习之后，这一困境将更加凸显。 其四，人工智能作品的知识产权归属问题。这个问题已在中国出现。 其五，机器人的法律人格问题。这既关涉法律，更关涉伦理。 面对人工智能带来的这一系列问题，中国和西方现在正站在同一起跑线上。如何在这一特殊的历史阶段作出我们独特的贡献，是当下有必要深入探讨的。
图片来源：视觉中国 华宇元典公司副总经理黄琳娜： 法律知识工程师可能是新就业方向人工智能处理民间借贷案件中的“签名伪造抗辩”可能遇到的语言识别障碍，说明法律AI不能复制围棋的成功。“阿法狗”成功的原因在于围棋边界封闭、规则明晰，这使得机器可以自造数据。但法律世界包罗万象、复杂混沌，常常没有明确的对错之分，且法律实践必须纳入人类知识，法律AI不可能摆脱人类经验积累数据。并且，在法律中存在着诸如“数额较大”与“数额巨大”、“抢劫”与“抢夺”等文本非常相似但法律含义有明确区别的概念，以及诸如“时效”等基于特定目的而由人类拟制的概念和制度，这给机器的无监督学习带来了巨大困难。 目前研发中探索出的方式是通过专业法律人积累带标签数据，并且将监督学习与强化学习相结合，使机器先通过较小规模的训练样本得到初步模型，再在法律人的不断反馈下扩张样本规模，通过数据循环最终得到较优的模型。在这个过程中，法律人进行的数据标注是非常重要的。 人工智能的发展不会导致法律人失业，但可能会使法律人的工作形态发生转化。未来，法律知识工程师可能成为一个新的就业方向。法律知识工程师的工作是制作法律知识图谱，将人类知识转化为机器可以理解的形态。与围棋不同，法律人工智能行业是一个强人工干预的知识驱动行业，因此必须探索一条独特的发展路径。 北京大学法学院副教授车浩： 人工智能带来三个现实法律问题人工智能可能带来三个现实的法律问题： 一是自动驾驶问题。自动驾驶汽车的出现将导致以人为中心所建立的各种法律规则和概念体系逐渐消亡。当自动驾驶汽车进入市场后，自动驾驶汽车和非自动驾驶汽车在一定时期内将并存于交通领域，这将给交通领域注意义务的设置和过失责任的认定带来挑战。并且，注意义务规则的提炼和自动驾驶汽车应当遵循的原则必须与当地的实际交通状况相适应，这就意味着自动驾驶领域的法律和技术必须本土化，而不能一味地移植借鉴。而等到自动驾驶全面普及、交通领域完全被人工智能支配的那一天，法律将不得不限制、禁止人的驾驶，以保证人工智能始终能作出正确判断。这时，统治交通领域的将不再是规则，而是算法。人类生活的基本领域将被机器所侵蚀。 二是人工智能的人格问题。这是基于立法与学术研究角度生发出的思考。通常而言，法律规制的对象是社会一般理性成年人；对于达不到这一理性标准的儿童、精神病人等群体，法律会另行设定规则，对其进行特殊保护。但是，当人工智能开始普及，当社会上出现能力高于一般理性成年人的“超人”时，传统的法律制度和规范将捉襟见肘。有必要考虑为这类人设定专门的法律规则。 三是人的退化问题。当人把脑力活动都交给机器，当人类生活的各个领域都被机器所取代，人类的智力必然会因为用进废退而发生退化。到了那时，法律或许也就可有可无。 北大英华科技有限公司总经理赵晓海： 人工智能推动法学教育转型（责任编辑：职场达人） |
