（四）法律如何更加“智能”地應對人工智能

正如尼古拉斯·卡爾所指出的那樣，人工智能是歷史悠久的人類工程學的最新發(fā)展，而人類工程學是藝術和科學結合的產物，它是為人類追求真善美的目的而服務的。人類不能被人工智能不斷增長的能力牽著鼻子走，乃至被帶入完全不受人類控制的未來。在筆者看來，為了更好地應對人工智能帶來的新風險，在保護創(chuàng)新的同時確保人類生活的美善品質，可能的法律發(fā)展包括以下幾個向度。

首先，現(xiàn)有的法律模式沒有擺脫傳統(tǒng)的具象化乃至擬人化思維方式，僅僅將有形的智能化機器或“機器人”納入規(guī)制范圍。但是，正如本文已經明確指出的那樣，這些有形的機器只是人工智能的一種表現(xiàn)形態(tài)，即“人造勞動者”，它們都受一種無形的、彌散化的智能的控制，這種被稱為“合成智能”的由算法、網絡和大數(shù)據(jù)組成的無形、無界的存在，才是人工智能的智能所在。

正如李彥宏等敏銳地指出的那樣：“……也許真要靠算法的頂層設計來防止消極后果。人工智能技術可能不只是理工科專業(yè)人士的領域，法律人士以及其他治理者也需要學習人工智能知識，這對法律人士和其他治理者提出了技術要求。法治管理需要嵌入生產環(huán)節(jié)，比如對算法處理的數(shù)據(jù)或生產性資源進行管理，防止造成消極后果?！边@種“頂層設計”，我們可以稱之為“人工智能社會的憲法”，它的制定或生成需要法律人和程序員、人工智能專家的合作，以便使算法進入法律，法律進入算法，從而使人工智能的基礎操作系統(tǒng)符合人類的倫理和法律。

其次，為了做到這一點，政府應當在發(fā)展人工智能方面加大投入，吸收更多的人工智能人才參與立法、行政和司法工作，避免使自己遠遠落后于商業(yè)力量。這在我國比較容易做到，因為頂尖的大學和科研機構都是國家資助和管理的。如果這些人才中大多數(shù)都轉而為商業(yè)機構服務，不僅無法體現(xiàn)社會主義的優(yōu)越性，也不利于讓人工智能向服務于社會公共利益的方向發(fā)展。

再次，從現(xiàn)有的各國立法模式來看，歐盟和德國直接修改民事規(guī)則和交通法規(guī)的做法，是在事實不清、需要解決的問題不明朗的情況下做出的倉促選擇，既不利于鼓勵創(chuàng)新，也不利于保障公民的權利。在目前這個階段，比較穩(wěn)妥的方案是美國式的公法模式，指定一個現(xiàn)有的政府部門負責確立相關的行業(yè)技術標準、安全標準和個人數(shù)據(jù)保護標準，而這個標準不應當是自上而下武斷強加的，而應當是對行業(yè)自身所發(fā)展出來的標準與公共利益、個人權利保護原則的綜合考量，其制定程序應當遵循公共參與、聽證等行政程序規(guī)則。

最后，德國的自動駕駛汽車程序設計倫理規(guī)范是一個可取的思路。由于人工智能的核心在于算法，算法的設計決定著智能化機器的“行為”。而對于普通人和大多數(shù)立法者、執(zhí)法者和司法人員來說，算法是一個“黑箱”，人們只能看到它所導致的結果，卻無法看到它的運作過程。

制定相關規(guī)則來約束算法設計者的行為，在發(fā)生可疑后果的時候要求程序員用自然語言來解釋算法的設計原理，并且追究其相關責任，這顯然是一種治本之法。但正如德國模式也只是把這種思路落實為建議性的倫理規(guī)范一樣，這種規(guī)則變成法律仍有很大難度，需要立法者、執(zhí)法者、司法者和公眾都有一定的人工智能知識，能夠及時發(fā)現(xiàn)可能由算法導致的危害性后果。

在人工智能知識像“普法”一樣被普及開來之前，一個過渡性的做法是設立由相關領域專家和法律職業(yè)人士共同組成的倫理委員會或“人工智能法院”，按照風險防范而不是糾紛解決的思路來處理相關規(guī)則的落實問題。

（原載“探索與爭鳴雜志”微信公眾號）