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人工智能治理的三点认知

文章出处:苏州码垛机械手 人气:发表时间:2019-08-07 21:06

 在计算机与信息技术的发展史上,网络法经历了三次重大转变,每个阶段都有其特殊的问题并产生了相应的法律规制。第一阶段的关注焦点是计算机,各国围绕计算机的安全、犯罪、欺诈、滥用等问题制定了一系列法律,这个阶段的典型立法包括美国1984年的《计算机欺诈与滥用法案》等。互联网兴起之后,技网络法发展到第二阶段,信息大爆炸趋势下,信息成为关注焦点,法律规制围绕信息的隐私、保护、传播、滥用等问题展开,这个阶段的立法包括欧盟1995年的《个人数据保护指令》、美国1996年的《通信规范法》等。当前,网络法已经发展到了第三阶段,作为关注焦点的数据和人工智能算法带来新的问题,预计将出现一系列人工智能法律,例如欧盟的GDPR已经针对人工智能应用进行了制度安排,欧盟议会发布的《算法责任与透明治理框架》则在考虑建立算法治理框架。就人工智能治理而言,本文提出三点认知。
 
其一,数据保护方面,明确企业间数据获取与利用的基本规则,加强对企业数据资产及其合法利益的保护。人工智能的发展应用离不开数据,数据已经成为「新石油」,只有加强保护企业数据权益,才能为人工智能创新发展提供坚实的基础。我国法院在诸多涉及数据获取与利用的不正当竞争案件中认为企业对其投入劳动采集、加工、整理、生成的数据享有财产性权益,典型的案件包括阳光诉霸才、大众点评诉爱帮网、钢联诉纵横、拓迪、大众点评诉百度、微博诉脉脉、酷米客诉车来了、淘宝诉美景、同花顺公司诉灯塔公司等。其实早在International News Service诉Associated Press一案中,美国最高法院就认为,信息、设计等无形物可以因劳动、金钱等投入而产生一种「准财产权」(quasi-property right),从而可以基于反不正当竞争法禁止他人不当盗用。
 
根据国内外相关司法判例,不当获取与利用数据主要有两种方式:一是未经许可或超出许可,采取侵入的方式获取非公开数据,通常表现为侵入服务器、破解或规避技术措施或者使用他人ID、密码等;二是采取爬虫等手段复制、抓取数据,一般针对公开数据。根据前述判例,法院在认定这些行为的不正当性时一般采取两个测试标准:一是实质替代标准,即将获取的数据用于足以产生替代效果的竞争性产品、服务,此标准主要体现在大众点评系列案件中。二是正当商业利益标准,其出发点是企业对其投入劳动搜集、获取、加工、整理、生成的数据和数据产品享有竞争法上的财产性利益,他人未经授权予以利用具有不正当性。例如,在奋韩网诉58同城案中,法院认定58同城网站伪装个人名义在网站上发布复制于奋韩网的侵权信息,未付出相应劳动即将他人成果据为己有,其行为掠夺了奋韩网流量、影响经营利益,严重损害了韩华公司的合法权益,违背诚实信用原则及公认的商业道德,构成不正当竞争。
 
其二,人工智能治理方面,考虑采取包容审慎、灵活有弹性的规制方式。一方面,需要为自动驾驶汽车等人工智能新事物革除既有的监管法律政策障碍,例如关于驾驶人的法律要求、高速公路测试限制等,避免过时的法律要求阻碍人工智能创新发展。因为随着人工智能技术持续渗透到各行各业,带来新的产品和服务,未来新事物与旧制度的冲突会越来越多,呼吁监管法律政策的革新和创新。另一方面,由于技术以及商业模式快速发展和迭代,草率的立法不可能期待会产生正面的效果,而且成文或专门的立法恐难跟上技术步伐,故应避免严格、细致的法律要求,而是可以采取事后监管、追责或者通过出台标准、行业公约、伦理框架、最佳实践、技术指南等「软法」性质的规范来调整人工智能的发展应用,支持行业自律。这意味着敏捷灵活的政策路径,例如中国国家新一代人工智能治理专业委员会6月17日发布的《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》也提出了敏捷治理的原则。
 
更进一步,作为对技术应用的「软法」规制,可以通过科技伦理来对科技行业的狭隘的技术向度和利益局限进行纠偏和矫正。所以需要通过预警性思考、广泛的社会参与和多学科评估来充分讨论可能存在的风险和危害,制定出切实可行的指导方针和伦理准则来引导、规范人工智能研发应用,以更好地应对人工智能应用可能引发的社会治理危机。
 
其三,算法透明与责任方面,应根据人工智能技术特征和复杂性追求有意义的透明。具体而言,技术透明不是对算法的每一个步骤、算法的技术原理和实现细节进行解释,简单公开算法系统的源代码也不能提供有效的透明度,反倒可能威胁数据隐私或影响技术安全应用。考虑到AI的技术特征,理解AI系统整体是异常困难的,对理解AI作出的某个特定决策也收效甚微。所以,对于现代AI系统,通过解释某个结果如何得出而实现透明将面临巨大的技术挑战,也会极大限制AI的应用;相反,在AI系统的行为和决策上实现有效透明将更可取,也能提供显著的效益。例如,考虑到人工智能的技术特征,GDPR并没有要求对特定自动化决策进行解释,而仅要求提供关于内在逻辑的有意义的信息,并解释自动化决策的重要性和预想的后果。在具体落地层面,根据欧盟议会的《算法责任与透明治理框架》,对于政府和公共部门使用的算法系统,可考虑建立「算法影响评估」(AIA)机制;但不宜针对商业领域的所有算法系统应用都建立算法影响评估机制,因为这将给企业带来不成比例的财务和管理负担,相反可考虑建立分级监管机制,即对于具有与政府和公共部门的算法系统应用相似的重大影响的商业算法系统,可以考虑采取AIA机制,而对于其他商业算法系统,则采取事后追究法律责任的机制。
 
 
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