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赵磊 赵宇:论人工智能的法律主体地位

更新时间:2018-11-23 00:34:30
作者: 赵磊   赵宇  

   摘要:人工智能是否享有法律主体地位取决于其“智能”:“符号主义”设计理念下的人工智能难以具有主观能动性,而“联结主义”设计理念下的人工智能虽然亦受到事先置入算法的限制,但是随着技术的发展能够在具有理论上的无限求解可能性并具有可期待的主观能动性,因而可以在其智能范围内授予其不同于自然人的特殊法律主体地位。享有法律主体地位的人工智能具有受限制的意思表示能力,并且原则上由其自身承担法律后果。

   关键词:人工智能 法律主体地位 人格 意思表示

  

一.问题的提出


   2017年10月,机器人Sophia被沙特授予公民身份。这引发了世界范围的热议,有人认为人工智能开始正式走入了社会生活,势必会对人类构成威胁。有人则认为,人工智能系统被赋予法律上的人格,开启了一个机器人与人类并存的新时代。随着大数据、移动互联,乃至量子科技的飞速发展,人工智能技术的应用将越来越广泛,因此会对社会生活产生诸多颠覆性改变,不仅仅涉及科技、经济领域,也必将产生一系列的伦理、法律问题。

   “这是一个最好的时代,也是一个最坏的时代”,文学巨擘狄更斯在以法国大革命为背景的小说《双城记》中如是写到。的确,以互联网技术为代表的第三次工业革命极大地扩展了人与人之间的联系、爆炸性地增加信息量级之后,以人工智能、大数据和互联网社会三者共同早就的第四次工业革命正在极大地改变着世界。一方面,在依托互联网建立的云计算,并以此为基础获得的大数据配合智能计算机的深度学习算法,人工智能系统成功地模拟了人类的智慧动力。不仅如此,在人工智能仅仅开始试用的领域如语言写作、信息检索甚至投资决策类领域中,其表现已经明显超越人类的能力,其解决问题的速度、定位信息的准确性以及能够连续长时间工作的耐受力方面具有显而易见的优势。人工智能已经被认为成为计算机技术领域的最前沿,这已经意味着生产力的进一步解放。而另一方面,物理学家史蒂芬-霍金对人工智能的担忧犹在耳边,以电影“终结者”系列为代表的讲述人工智能机器人脱离人类控制而“暴走”最终给人类带来毁灭性灾难的场景仍在眼前,人工智能系统引发的事故已经开始浮现:2016年由微软开发的聊天机器人Tay在Twitter上线后公开发表含有性别歧视、种族歧视、同性恋攻击等方面的言论,虽然事后微软表示这是由于黑客对漏洞的攻击以及Tay受到了某些信息源的刺激所致;1989年连续败给苏联围棋冠军古德科夫的人工智能机器人在众目睽睽下突然向金属围棋棋盘释放强电流杀死古德科夫;1978年受电磁波干扰的日本工厂的切割机器人转身切割工人。以上种种都反复说明了一个事实,硬币皆为两面。在人类已经不断用自己的理性认识、改变世界并开始创造“理性”的时候,就要做好一个准备,一个“理性”超越人类的且失控的准备。

   法律的的作用既在于定纷止争,也在于未雨绸缪。吴汉东教授认为,人工智能在知识产权的获得、侵权责任承担、个人隐私的人格权保护等方面存可能在巨大的法律问题。基于人工智能的负外部性,有必要“以人工智能的技术发展与规制为主题,形成包含法律规则、政策规定和伦理规范的社会治理体系”[1]。郑戈教授则认为人工智能的立法须“指定一个现有的政府部门负责确立相关的行业技术标准、安全标准和个人数据保护标准,而这个标准不应当是自上而下武断强加的,而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。”[2]

   然而,需要特别注意的是,无论是基于人工智能的负外部性抑或是基于其行业标准进行规制立法或其他监管层面的顶层设计,都无法离开一个重要的事实:人工智能不同于传统的科技发展。以核能为例,我们能够基于核能双刃剑而可能产生的巨大负外部性,在核安全领域对核能行业进行严格立法和监管。这个制度框架的搭建必要性的基础是核能作为立法规范的客体具有特殊性及其所需兼具保护的法益——安全、高效和促进清洁能源的发展具有特殊性。一言以蔽之,传统的科技发展带来的社会变革所需要的制度指引以解决的问题是如何在对待新的客体,并在客体存在差异时仍在制度体系内识别、保护相关法益。然而,人工智能的制度设计不仅仅是客体差异引发的法律问题:虽是“人工”,却具有“智慧”的系统产生了类似于人类的活动,因此制度设计上也许对待人工智能首先要考虑的是人工智能本身是否是法律关系的主体而非客体。当然,如果从工具论的角度将人工智能仅理解为人类创造的工具,那么无论多么聪明、多么像人而不是人的人工智能都只是客体而非主体。然而,这种理解不但狭隘,且不合逻辑:工具和工具之间如何能产生法律关系?显然,人工智能之间是可以发生类似的法律关系。比如智能投顾开始逐渐成为代客理财的选择的今天,就能想象基金管理人的人工智能系统同证券市场上金融消费者雇佣的人工智能进行交易。在整个交易中,自然人或法人这样的传统法律主体只是背后的委托人或雇主。虽然这种交易目前还没有广泛开展,但可以想象的是这种交易在技术上完全可以实现。显然,此时的人工智能已经可以通俗地理解为从事这个领域的另一种“人”,在这个领域中的具体行为与自然人的行为产生的法律后果可能无异。因而,对于人工智能所需要考虑的问题已不同于以往科技进步带来的问题,即人工智能是否可以具有法律主体资格的问题。

  

二.人工智能主观能动性的决定性因素——设计理念


   人工智能是否具有法律主体资格,这取决于其是否具有自然人相同或相似的属性与法律地位。从法理上说,一国公民是具有一国国籍的自然人,可以在其所属国享有法律规定的权利与义务,包括公法意义上的权利和私法意义上的权利。机器人公民无法像自然人一样行使权利、承担义务,其根本原因在于人工智能系统不具有主观能动性。主观能动性通常是指人的主观意识和实践活动对于客观世界的反作用或能动作用,是人之所以与物、动物相区别的核心要素。人类之所以具有主观能动性,是因为大脑的作用。人的大脑是人类思维的物理本体,是世界上最复杂的物质,其构造与运行机理的奥秘至今仍未被揭示。但是主观能动性应当具有理论上求解范围不局限于某个领域的特点。比如不同人在面临同一个问题或场景时,对问题或场景的描述都不相同,反应也不相同。并不存在一个内涵与外延确定的反应的全部方式集合,每个人并的反应并不是这个集合中元素或元素的组合。自然人遇到任何问题或场景首先要辨识,其次是反应,这个反应具有非常高的偶然性,伴随着人的主观情绪变化。而法人或非法人组织由于在法律上视为主体,而其本质却是不具有生物学上的意义,其问题的辨识和反应都是依靠自然人完成。只是通过私法上相应的归属规范将自然人的行为的法律后果归于法人或非法人组织,法定的自然人的行为或意思表示即视为法人或非法人组织的行为或意思表示。[3]拥有主观能性的法律主体可以行使权利、履行义务,正是因为法律赋予了其权利能力。因而倘若人工智能对问题的反应如同自然人能够进行开放式求解而非如同传统机器对特定类问题依靠穷尽解法求解,则可以认为人工智能具有有一定的主观能动性,也就具有了权利能力的基础。因此应当确定的是人工智能的基本原理,以确定其是否可能具有法律主体的相应资格。

   一般认为,“人工智能”一词肇始于一九五零年代美国的一次学术会议,由来自生命科学、计算机、数学、神经科学等领域的学者聚集在一起的头脑风暴(Brainstorm)。由麦卡锡提议将这种人类造的可能能够感知、意识、学习甚至自主创造新的智能的机制(institution)称为“人工智能”(Artificial Intelligence)。目前常见的人工智能包括的皆是某个领域的人工智能如道路驾驶、下棋、计算等方面。从长远看,随着人工智能技术的进一步发展,在广泛的通用领域发展出通用人工智能(Artificial GeneralIntelligence)是可期待的。

   从人工智能的技术特性看,其智能化的发展是基于不同的设计理念。早期人工智能的设计理念是符号主义(Symbolism),符号主义的理论前提是,“其一,人类富有智能地处理各项实务的能力,得归功于人类理性思维事物的能力;其二,人类理性思维事务的能力,等同于一种自动处理各种物理符号的内部心理能力”[4]。换言之,在符号主义视野下,人之所以能产生各种思想、表达和行为,是由于人本身产生的一系列物理符号的支持。各组物理符号包含了带有特定含义的符号,这些符号是人类活动的基础。各类符号的排列组合构成了我们想象、创作、发明的基础。因此,以符号主义为设计理念的人工智能重在提供一套符号系统,由系统识别所需要解决的问题,并通过符号的选取和排列拆分建立新的符号链条。可能在一个问题的解答中会产生若干符号链条皆是答案,由系统作出不断排除筛选后最终确定一个最优解。前述提到的Alfago就是基于符号主义的设计理念。而事实上,现存的从事某一领域的人工智能的设计理念大部分均是来自于符号主义。在这类人工智能中,问题解答的每一步都伴随着大量运算——对大量符号的选择和排列。这正是基于“任何物理符号系统若具有充分的组织形式和规模均会表现出智能”[5]的理念。此外,对问题的准确识别是符号主义系统的巨大问题。因为同一个问题可有不同问法,也就有不同的符号链条;而字面意思相同问题在不同情形下代表的含义则可能不同,此时需要准确找到问题对应的符号链条,要求超高的运算能力。符号主义理念代表了人工智能的设计从功能主义为切入点,以解决问题为目的,将一切问题识别为机器语言,将一切答案通过符号的排列组合选择而来。显然,这一类人工智能需要依托超高速的运算和超大量的符号存储。运算速度越高、符号容量越大,问题的识别越准确,提供的解答越多,最终解越优化,整个解答过程越迅速。然而,这一类人工智能仅能在限定的领域(符号容量)内做出识别与求解,其本质上依靠的仍旧是人类事先输入的符号和运算方式。尽管它在某些领域会显得非常智能比如完败李适时和柯洁的Alfago,但是这仍旧是来源于其对全部围棋落子求解答案符号的排列组合选择。因此这种人工智能可理解为性能格外突出的计算机,不能超越其设计使用范畴,亦没有任何主观能动性。其对问题的机械符号化理解使得任何问题的解决方式都十分单一,没有任何超越推理答案范畴的可能性。

另一种人工智能的设计理念称为联结主义(connectionism)。与符号主义相比,联结主义显然更具仿生学的特色。联结主义首先将智能视为大脑中神经元的联结和信息传导的结果。在人类大脑中,大量神经元相互联结并对刺激大脑的信息进行传递,使得人类大脑能够产生思维。这种刺激可以是视觉的、听觉得、嗅觉的等等。神经元则包括了能够接受刺激、传导信息的各个单元。因此,如果人工智能能够模仿人脑神经元接受刺激并进行信息传递,那么就能如同人脑一样产生思想进行思维活动,并且产生自我学习的能力。联结主义设计理念下的人工智能包含着人工神经网络系统,网络系统的神经元的联结可以改变。而最重要的在于人类事先向人工神经网络输入了控制和改变神经元联结的算法,在这套算法的指引下,人工神经网络受到刺激后,不同信息输入系统,神经元进行不同联结,传递不同信息,产生了仿生学意义上类似于人脑的反映。显然,在联结主义的设计理念中,事先输入的算法极为重要,这决定了人工神经网络对什么刺激有反应、对什么刺激没有反应,也决定了人工神经网络受刺激后的联结如何连接。事实上,这套事先置入的算法类似于人类的世界观,(点击此处阅读下一页)

本文责编:陈冬冬
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