法律概念是指法律對各種具有法律意義的事物、狀態、行為進行概括而形成的專門術語。法律一般不對實踐中沒有定型的經驗、社會中沒有成熟的關系進行調整。人工智能分為弱人工智能,強人工智能,超人工智能,就目前的弱人工智能來說是無法制定完善的法律制定。
人工智能的法律規制需要和具體的領域結合起來,在每一個細分領域里,存在著不同的規制方法、進路和手段。當務之急是修改現有的法律,使得它能夠兼容大數據和人工智能技術在具體領域和場景中的應用。
人工智能的立法之路
就人工智能的法律應對而言,我國目前更多的是從產業政策促進、扶持和發展的角度對人工智能提供行政指導。2017年國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》突出地反映了這一思路。
在監管層面上,目前對人工智能的法律規制在電子商務、數據安全和智能投顧領域的立法中已經有個別條款分別涉及。《電子商務法》規定,電子商務經營者根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特征向其推銷商品或服務的搜索結果的,應當同時向該消費者提供不針對其個人特征的選項,尊重和平等保護消費者合法權益。這是在法律層面對大數據算法殺熟的回應。此外,《電子商務法》第40條規定,對于競價排名的商品或服務,應當顯著標明“競價”。
規章層級的《數據安全管理辦法》(征求意見稿)也對算法進行了相應的規制?!掇k法》規定,“網絡運營者利用大數據和人工智能等技術,通過算法自動合成的新聞信息、博文、帖子、評論等,應當以顯著方式表明‘合成’字樣。”對于算法推薦的規制,除了披露義務之外,規范信息流程、報備模型參數、違規行為懲處等長效機制都是法律制度設計需要考量的要素。
2018年3月28日,中國人民銀行、銀保監會、證監會、外匯局聯合發布《關于規范金融機構資產管理業務的指導意見》(以下簡稱“指導意見”)。該指導意見對人工智能在金融領域的應用進行了規制,從勝任性要求、投資者適當性以及透明披露方面對智能投顧中的算法進行穿透式監管。
《指導意見》明確,運用人工智能技術開展投資顧問業務應當取得投資顧問資質。除了要遵守一般性規定外,還應當向金融監督管理部門報備人工智能模型的主要參數以及資產配置的主要邏輯,為投資者單獨設立智能管理賬戶,充分提示人工智能算法的固有缺陷和使用風險,明晰交易流程,強化留痕管理,嚴格監控智能管理賬戶的交易頭寸、風險限額、交易種類、價格權限等。
《指導意見》強調,因算法同質化、編程設計錯誤、對數據利用深度不夠等人工智能算法模型缺陷或者系統異常,導致羊群效應、影響金融市場穩定運行的,金融機構應當強制調整或者終止智能投顧業務。
在監管手段上,金融監管部門對智能投顧的法律規制采取了組合拳的方式。智能投資顧問是投資咨詢機構業務的延伸,投資咨詢機構應當被識別為受托人,承擔信義義務和合規義務。
在監管方式上,金融監管部門運用監管科技應對金融科技的興起。金融機構在利用智能投顧開展資產管理業務的時候,必須要獲得行政許可、獲得資質;報備模型參數、實現算法透明和算法可解釋性;制定預案、適時人工干預。
人工智能的司法規制
這里在討論人工智能規制的時候,將不去區分人工智能和算法之間的區別,將它們作為同一概念處理。美國聯邦法院和州法院在判例中或者將算法定性成商業秘密,或者在關于搜索引擎算法的判決中,將它看成是言論,在學者中激起了廣泛的爭論。
人工智能的源頭規制
歐盟《一般數據保護條例》通過訪問權、修改權、刪除權、可攜帶權等具體權利的規定確立了個人數據決定權。除了可攜帶權有利于在人工智能企業之間形成競爭、促進產業發展之外,其他的權利都對人工智能的發展構成了直接的限制。
《條例》更賦予數據主體以免于自動化決策的權利?!稐l例》21條明確規定:“數據主體有權根據其特殊情況,在個人數據被處理的過程中行使反對數據畫像的權利。”第22條進一步明確,如果某種包括數據畫像在內自動化決策會對數據主體產生法律效力或者造成類似的重大影響,數據主體有權不受上述決策的限制。
根據第29條工作組指引,在下述情形中,不得使用自動化決策。比如解除合同;對法律所提供的某一具體的社會福利的獲取或喪失;嬰幼兒補貼或住房補貼;拒絕入境某個國家或者是否認公民身份。上述情形具有的共同特點就是自動化決策已經影響到行政相對人的權利義務。
除了第21條的規定之外,《條例》“序言”第71條規定,數據主體應免于受制于自動化處理手段對其個人進行精準評價,以及對其產生法律效果或重要影響的情況。任何情況下,這些數據處理應當有適當的保護措施,包括獲得認為干預的權利、表達觀點的權利、評估后達成決定的解釋權以及獲得救濟的權利。
《條例》區分一般數據和敏感數據,對后者進行更為嚴格的保護。第9條明確,除非各成員國立法授權,辨識種族或民族出身、政治觀點、宗教或哲學信仰、工會成員的個人數據以及以識別自然人為目的的基因數據、生物特征數據、健康數據、自然人的性生活或性取向的數據的處理應當禁止。
《條例》所確立的數據最小化原則對人工智能行業的發展有直接的影響。企業必須闡明它們為什么需要收集和處理數據,以及它們進行數據處理獲得了什么成果。對數據的監管實際上從源頭影響到人工智能行業的發展。