人工智能與司法現代化
上海市法學會黨組書記崔亞東以人工智能在司法領域的實際應用——上海刑事案件智能輔助辦案系統的研發應用為切入點，全面介紹了該系統的相關情況。他認為，人工智能時代的到來，司法一方面要抓住機遇，跟上時代的步伐，主動作為，準確把握司法規律與人工智能特征的結合，積極拓展司法應用的空間，使人工智能更好地服務司法，推進司法本身現代化的實現。另一方面，司法要針對人工智能在法律、安全、就業、道德倫理和政府治理等方面提出的新課題，加強人工智能發展與法治的前瞻性研究，積極構建人工智能未來法治體系，用法治保障人工智能健康持續發展，為人工智能國家戰略的實施提供法治保障。
中國刑法學研究會副會長劉憲權以人工智能時代的刑事責任演變為主題，闡述了機器人技術的三個發展歷程——普通機器人時代、弱人工智能時代和強人工智能時代。他表示，目前，人類還處于弱人工智能時代，對于涉及弱智能機器人的犯罪行為，是否由弱智能機器人的研發者和使用者來承擔刑事責任，法律界需要進一步研究。至于未來的強人工智能時代，他覺得應該從兩個角度來思考法學界是否有必要研究強人工智能的刑事風險和刑法應對的問題。其一，作為法學研究者應該“相信誰”?其二，是否需要未雨綢繆?目前，我國的刑罰種類都無法適用于強智能機器人。劉憲權建議，應重構我國的刑罰體系，使得強智能機器人被納入刑罰處罰的范圍，并針對其自身的特點，設立特殊的刑罰處罰方式。
中國法學會民法學研究會常務理事彭誠信認為，當務之急是要研究人工智能的法律主體地位。他介紹了法學界對人工智能法律主體地位的各種學說，“客體說”認為機器人僅僅是權利的客體，“代理說”將機器人作為其“所有人”的代理人，“電子人格說”則是為機器人創設一個特殊的法律地位。彭誠信提出了人工智能享有有限法律人格的設想，并把這一設想細分成明確“刺破人工智能面紗”的歸責原則、為人工智能強制投保責任保險、建立人工智能儲備基金，以及在一國范圍內應先制定具體的“人工智能發展法”等四個方面。
迎接人工智能技術的未來挑戰
科技部中國科學技術信息研究所黨委書記趙志耘指出，發展可能會帶來問題，但發展本身不是問題。人工智能發展需要在推動發展和有效規范之間找到一個平衡點，從我國經濟社會發展的現實需求來看，人工智能和大數據、物聯網、云服務等一并成為打造智能經濟、建設智能社會的關鍵基礎性技術支撐。因此，需要把發展放在第一位，同時做好相應的制度、法律、規范和標準等方面的準備。人工智能的發展有可能使已存在的國家間數據鴻溝和技術鴻溝更加凸顯，最終會轉變成發展鴻溝，從而對全球治理提出新挑戰，中國一定要提前布局，為全球治理貢獻中國智慧，并更好地掌握發展的主動權。
微軟全球資深副總裁洪小文在談及人工智能的社會角色與未來愿景時表示，微軟致力于拓展人工智能技術的開發邊界，以延展人類智能的方式設計人工智能，以便實現人與系統更自然的互動，并促進人工智能功能的廣泛應用，使人工智能人人共享。微軟堅信，需要基于人類立場來發展人工智能，并且以人為先、以人為中心，而以人為先的途徑，關鍵在于設計系統時，讓人工智能放大并提升人類智能。他認為，要以贏得信任的方式設計人工智能，人工智能系統應當公平、客觀對待每一個人，并且應當可靠、安全地運行，而且要有私密和有保障，有包容性。
騰訊專家王棟重點介紹了騰訊傾力打造的云計算機品牌——騰訊云，騰訊云為政府機構提供了諸多一站式大數據的解決方案，如廣東省集成民生服務的移動服務平臺“粵省事”，在全國40多家法院試點應用的“智慧法院”解決方案等。他表示，騰訊大數據方案還可以結合騰訊海量信息數據，提供人群畫像、區域人流分析等公共服務，力助政府高效行政，輔助決策。王棟感慨，人工智能是發揮“科技向善”功能的良好領域，他希望通過人工智能與法治的結合，能夠創造出更高效的產業，給人們提供更加美好的生活。
人工智能在政法領域的應用思考
科大訊飛股份有限公司高級副總裁趙志偉在發言中分享了人工智能技術的最新進展，如語音合成技術、語音識別技術、智醫助理機器人等多項人工智能核心技術在全球處于領先地位。他認為，隨著云計算、移動互聯網、深度學習算法的持續突破，當今社會正開始由“互聯網+”向“人工智能+”過渡，利用人工智能技術以及互聯網平臺，讓人工智能與傳統行業、新型行業進行深度融合，創造新的行業發展生態。司法體制改革是政治體制改革的重要組成部分，對推進國家治理體系和治理能力現代化具有重要意義。
北京優炫軟件股份有限公司聯合創始人趙春學更關注中國AI數據安全技術發展與法律保障，他指出，AI數據安全風險越來越大。第一，管理風險越來越大。先發優勢帶來快速發展，先發劣勢帶來管理滯后。AI數據管理缺乏有效抓手，存在內部人員違規使用數據，外包人員數據泄露，互聯網+等第三方APP接入數據保護，數據分權管理，數據分級管理等風險。第二，技術風險越來越大。面對新的AI數據安全威脅，傳統安全技術顯得滯后。傳統網安設備很難應對操作系統漏洞、應用系統漏洞、數據庫漏洞、硬件芯片漏洞、數據共享需求膨脹等威脅。因此，急需法律保障促進AI數據安全技術加速發展。
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