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【期刊名称】 《法律科学》
人工智能的社会风险及其法律规制
【作者】 马长山【作者单位】 华东政法大学法律学院
【分类】 人工智能
【中文关键词】 人工智能;社会风险;法律规制;智慧社会;法治秩序
【英文关键词】 artificial intelligence; social risk; legal regulation; intelligence society; order of rule of law
【文章编码】 1674-5205(2018)06-0047-(009)【文献标识码】 A
【期刊年份】 2018年【期号】 6
【页码】 47
【摘要】

在当今信息革命时代,尽管人工智能的发展已经势不可挡,但却不应对人工智能抱有太多浪漫主义的情怀。恰是要深刻认识到,它在带给人类巨大进步与福利的同时,也带来了不可忽视的伦理风险、极化风险、异化风险、规制风险和责任风险。因此,需要塑造风险社会的法律理念,建立多元互动的风险规制体系,确立“过程—结果”的双重规制策略,从而促进人工智能的健康发展,构建智慧社会的法治秩序。

【英文摘要】

In current information revolution era, artificial intelligence has developed rapidly and irreversibly, but we shouldn't have too much romanticism feeling for it. On the contrary, we need to realize deeply that artificial intelligence also produces non - negligible ethical risk, polarized risk, alienated risk, regulation risk and responsibility risk, while it brings us huge progress and welfare. Consequently, we need to shape legal idea of risk society, to build risk regulation system of multivariant interaction and to establish dual regulation strategy of "process - result",in order to improve healthy development of artificial intelligence and to construct intelligence society's order of rule of law.

【全文】法宝引证码CLI.A.1252257    
  
  随着互联网、大数据和人工智能的飞速发展,融合升级的智能互联网时代已经悄然来临。它“将彻底改造所有传统行业,AI是核心驱动力”。{1}人们甚至开始预测高度不确定、高度奇异性的超人工智能“奇点”来临时间和社会状态。{2}228但无论如何,智能互联网确实凭借其众多的颠覆性创新,深刻地塑造、改变了当今社会,推动着经济结构、营销业务、商业模式和经营理念上的全面革新。目前,世界各国都对智能互联网的发展予以高度重视和积极应对,我国近年也先后发布了《国家信息化发展战略纲要》《新一代人工智能发展规划》等指导性文件,进行积极的战略部署和创新发展的升级换代。然而,“人工智能在给人类带来巨大好处的同时,也伴随着可怕的风险;我们应该密切关注正在发生的变化,并采取适当的策略,以便促成最好的结果”。{3}因此,对人工智能进行有效的风险防控和法治化应对,已成为当务之急。
  一、AI浪漫主义与人工智能的本质
  人工智能无疑代表着当代科技进步的最新发展方向,一方面,人们对它把人从简单、重复的劳动中解放出来的图景寄予很高的期待,但另一方面,人们又对它替代人类的“超人”发展抱有深深的忧虑甚至恐惧。如何去定位和掌控人工智能的发展,就成为一个至关重要的时代课题,而其关键又在于人们对人工智能本质的理性认识。
  其一,IA不是AI。人工智能AI(Artificial Intelligence)是指通过模拟人脑思维,由机器或软件所表现出来的具有推理、记忆、理解、学习和计划的类人化智能,它能够思考自己的目标并进行适时调整,甚至将拥有足以匹敌人类的智慧和自我意识的能力,“当你命令一个机器人去工作的时候,它却决定去海边玩”。{4}328而IA(Intelligence Augmentation)则是一种智能增强,尽管它也会有自主学习、自然进化等功能,但仍是按照人类输入的代码指令和数据算法,来复制、模仿、模拟人类的行动,以帮助人类挖掘和拓展自身潜能。因此,从一定意义上说,AI可能会取代人类,但IA则不会动摇人类的主体地位。由于目前的技术发展还做不到真正的AI,因此,我们很多时候所指称的人工智能其实只是IA。可见,“人工智能的大多数成就并没那么可怕”,{5}4它们更多地是人类所创造的高度自动化、智能化的机器或者工具,虽然这些“机器或许最终能够模仿人类的动作与感受,但是它们毕竟不是人类”。{4}325换言之,计算机本身并没有自己的意志,它们只是工程师生产的产品,而不是进化体,因此,“备有终极算法的人工智能接管世界的概率为零”。{6}361这就意味着,我们需要按照智能化的高级工具来定位和对待人工智能。那种认为将来人类会接受机器的要素、功能和特征,并“创造下一代真正有意识的机器,一种超越人类的人机结合种族”的预测,{7}299无疑带有太多浪漫主义的科幻色彩。不过,作为人类高级工具的人工智能的社会风险,却不能因此受到忽视。
  其二,理性审视技术中立。众所周知,技术中立论认为技术并不涉及善恶问题,为了保障技术进步,不应对技术进行过多限制或者过度归责。在硅谷里的流行看法甚至认为,技术的演进由着自己的生命,很多时候超出了人类的控制范围,“计算技术进步的速率持续增加,已经被视作了一种独立的力量”。{4}前言然而,“技术从来就是好坏参半”,它“既赋予我们创造性,也赋予我们毁灭性”。{2}240事实上,技术进步一定是在社会中发生作用而并非真空的,因此,它既具有价值也具有使用价值,并带有研究者(科学界)和利用者(商业界)的价值偏好。具言之,“人工智能工作者是工具的制造者。我们的表示、算法和语言都是一些工具,用来设计和建立那些展现智能行为的机制。通过实验,我们同时检验了它们解决问题的计算适合性,也检验了我们自己对智能现象的理解。”{8}490很多时候,极力渲染技术进步的科学至上主义承诺将天堂带入人间,它“废除所有能够带来稳定和秩序的传统故事和符号,而重新讲述另一个关于技能、技术知识和消费美梦的故事。其目的在于赋予人们特殊的使命,以保证技术垄断永远存活下去。”{9}168由此看来,人工智能的发展并不能以技术中立为由来回避它的商业偏好、善恶价值和社会风险,就目前的科学研究而言,“解决AI和IA之间内在矛盾的答案,就隐藏在人类工程师和科学家的决策中”,很多科学家“都有意选择了‘以人为本’的设计”。{4}338
  其三,坚持人类中心主义。人类的独一无二之处在于,“我们制造工具,而工具让我们走得更远”。{10}270特别是近代工业革命以来,可谓人与工具形影相随,但它们都是“死的”机器,即便自动化设备也是一些程序化的机械动作。而当下的人工智能发展,则制造出越来越多“活的”的智能机器,它们被输入了人类知识和智慧算法,因此,彼此之间就不再是简单的“人-工具”关系,而是伴有智慧互动情境,人机共处必将成为社会生产生活关系的常态。为此,有西方学者不无忧虑地写道:“19世纪,机器战胜了人类的肌肉;现在,机器正在与人类的大脑角力。机器人兼具大脑和肌肉。我们都正在面对‘被我们的造物完全取代’的未来。”{4}86这样,人类中心主义的议题便再次凸显出来。我们知道,在人与自然问题上,非人类中心主义的生态伦理对人类中心主义形成了很大的冲击,但它无非是力图消解绝对人类中心主义的自负,从而善待自然并更好地化解生态危机。如果真的要彻底走出人类中心主义的话,其在现实生活中的可操作性并不强。{11}同样,面对人工智能——“这些未来的机器人甚至比今天的人类更加像人”,{2}228但既然人工智能只是执行人类指令、通过算法解决问题的一种智慧性高级工具,其发展就应该以人类为中心、以人为本、为人类服务。因此,“当机器人变得足够复杂的时候,它们既不是人类的仆人,也不是人类的主人,而是人类的伙伴”。{4}208这样,如何控制人工智能的社会风险,使其服务于人类就成为科技伦理、机器伦理所必须认真对待的问题。
  总之,尽管有人预测不久就会出现彻底解放人类的经济奇点和超越人类的人工智能奇点,{12}233也对技术中立抱有浪漫的情结,但在可见的范围内,人工智能仍然是人类的一种工具,最多是一种升级版的、可以“人机共舞”的智慧工具;另一方面,人工智能也确实深刻地改变着人类的生产生活和行为方式,它所带来的颠覆性挑战也不可小觑。因此,我们必须以人类中心主义的关怀,来审慎对待它带来的社会风险,并予以积极的防御和规制。
  二、人工智能的社会风险
  事实表明,“我们无法真正预测未来,因为科技发展并不会带来确定的结果”,{13}357然而,这不等于我们对人工智能的各种挑战无能为力,如果“对即将到来的危险(和机遇)视若无睹也太愚不可及了”。{12}234因此,人工智能越是迅速发展、越是渗入日常生活,就越需要认识并正视它的各种风险。
  (一)伦理风险
  由于人工智能被输入了人类的知识、建模和算法,具有自主学习能力并能够模拟人的智性、行为甚至情感,因此,智能机器人就大大超越了以往没有灵性的机器,能够替代人类来完成一些工作任务,形成人机共处的工作和生活环境。这样,它在“给我们带来无尽欣喜与期望的同时,也逐渐挑战着我们既有的法律、伦理与秩序”。{14}322
  首先,机器人伦理。智能机器人本没有道德观和伦理问题,“它们只是一种物体,被灌输了程序员为达到特定目的而编写的代码”,{15}22即便是它能够形成自主学习和自我升级的能力,也是按照程序员编写输入的代码和算法来完成的。然而问题是,程序员所输入的代码和算法并不是脱离伦理的,人类给智能机器人设定的任务也并非价值无涉的,它们恰恰体现了一定的目标和偏好。因此,“从一个角度来看,我们创造的机器人貌似只是机器而已;而从另一个角度看,它们似乎是复杂而具有适应性的实体,甚至可能对我们在道德关心的问题有着或多或少的敏感性”。{16}188如伴侣机器人如何履行陪伴职责?自动驾驶在面对危急路况时如何来进行研判权衡?更让人担心的是机器人武器的误判误杀,因此“要重申诸如军事需要原则、相称原则、宽恕民众原则等之类的总则并不困难,但它们与具体行动之间存在鸿沟,士兵的判断就是要填补这道鸿沟。当机器人将阿西莫夫的机器人学三条定律运用到实践中时,就很快会产生麻烦。”{6}357此外,还存在基于技术局限、操作难题和商业利益偏好的算法“善恶”问题,如算法偏差、算法错误、算法歧视、算法黑箱以及智能机器人滥用(利用机器人犯罪)等等,这些都会对人类的自主性、自由、公正乃至生存造成明显的威胁,“我们不能将人工智能研究同它的道德伦理后果分离开来”。{17}878可见,这些都并非是危言耸听,“如何将人工智能可能对人类造成的损害控制在提前预测的范围内,是法律工作者应当提前应对的重要课题”。{18}为此,西方学者开始探索AMAs(人工道德智能体)的可能性,使其基于规则和责任伦理的可计算性与可实践性,采取自上而下和自下而上式进路向机器人“教导”必要的伦理观,{16}69进而通过道德代码的嵌入来降低机器人伦理风险。
  其次,人机关系伦理。智能机器人被输入的智性固然是程序化的、无意识的,但它毕竟有了一些可以与人互动的“灵性”,人们也会对智能机器人产生或多或少的、与对待冷冰冰工具不一样的某种情感幻化。为此,有学者指出,“考虑到我们倾向于为这些机器赋予人格,随着它们变得越来越自主,我们无疑会与它们发展出社会关系。事实上,思考人类与机器人的关系,与思考传统的人与奴隶的关系,没有太大的不同。”{4}335至少,智能机器人在制造业、服务业的很多方面代替了人类,从一种工具变成了代理人,“那么,既然认识到计算机已经取代了那些本该具有道德约束的人类服务人员,再去避免谈及对计算机系统类似的道德约束就显得不合适了”。{19}223因此,如何定义智能机器人身份、构建何种人机关系,发生冲突如何解决,都是需要考虑的问题。其中,“智能行为既不遵循行为与效果之间的直接对应,也不遵循行为与主体之间的必然联系,我们该如何做出一个恰当的道德判定?”{20}这已成为一种根本性的挑战。
  再次,人文精神危机。自近代现代性兴起以来,颠覆了千百年来的传统意识和观念,“人类已从中心滚向了X”。{21}23而人工智能的发展,固然增强了人类的活动能力和福利水平,但也加剧了人文精神的衰落。一方面,“计算机网络不断增加着人类之间的分歧,让他们变得孤单而孤立”;另一方面,“大规模取代人类劳动力的智能机器的出现,无疑会引发人类身份认知的危机”,{4}171,327特别是“自由主义者推崇人类生命及人类体验神圣不可侵犯,这样的发展会是对这一信念的致命打击”。{13}294进言之,当今已经进入了万事都需大数据分析、一切皆可计算的时代,然而,如果人所有的行为、所有的感情、所有经历的事情、所有认识的人都可以进行量化,如果决策权力从人类手中交给了算法,那么,“用算法来处理人类特有的一些活动,有可能使这些活动丧失最根本的人性”。{22}223它会使我们放弃了以人为中心的世界观,而秉持以数据为中心的世界观,这就难免会出现沦落为单纯“数字人类”的社会风险。同时,尽管智能机器人的记忆水平和计算能力越来超过人类和替代人类,但由于智能机器人没有自主意识,这就会形成一个越来越智能但却越来越没有意识的社会,“它引发了一种危险,即我们不再将自我视为目的。相反,我们开始将自己视作为人所利用的装置和被人利用的工具。”{23}218-219、222因此,我们并不需要过多担心人工智能让计算机像人类一样思考问题,而更让人担心的是“人类像计算机那样思考问题——摒弃同情心和价值观,并且不计后果”。{24}可见,如何来恰当地权衡机会和风险就成为重要的时代任务。
  (二)极化风险
  从古到今,社会分层和阶级等差一直是人类社会难以消解的社会问题。历次社会革命或者巨大社会变迁,都会消除一些旧的不平等,但同时又产生了新的不平等。而在当今智能互联网时代,“所有的信息资源都能够被智能的计算机软件实体所识别和处理,并且这些软件实体能够自治地、主动地在网络中漫游,具有很好的适应性和可靠性,能够代替用户完成各种工作,并为用户提供丰富的服务”。{25}于是,数据和算法就成为重要的生产要素,它所带来的社会差别会超过以往任何形式的不平等,甚至还很可能会产生极化社会结构——断崖性等差的社会风险。
  一是数字鸿沟。一般而言,数字鸿沟(digital divide)是指“在有效使用网络所需要的技能方面,比起仅仅去访问网络,或许有着更深刻的阶层分化”。{26}11随着人工智能的崛起及其与互联网的加速融合,数字经济成为主导,商业平台成为新业态,“赢者通吃”成为新规则,于是,社会身份和财富就不再仅靠劳动和投资来获取,而更多地是通过占有信息、数据和赢得算法来迅速变成商业巨头和富豪,数字鸿沟就转换成等差鸿沟,而且,身在底层就很难翻身向上流动。由此,就形成这样一种局面:“所有的数据都由我们自身产生,但所有权却并不归属于我们。”{27}184为此有网友感叹:“个人隐私就算瞒过了枕边人,也瞒不过互联网公司。”海量的消费信息也在购物的同时被记录下来,你的偏好和习惯在不经意间就可能被他人获知,这些数据也为某些人提供了“便利”。这样,运用计算能力作为销售工具的趋势越来越势不可挡,并“正在将你的生活转化成他人的商机”。{5}170,171它甚至还会形成数据垄断和算法歧视,导致一些商业平台存在着较为普遍的“大数据杀熟”现象,即所谓“最懂你的人伤你最深”。{28}
  二是贫富极化。以往社会中,大多数人的财富积累都要经过几十年甚至几代人的努力,并且数额有限。而如今智能互联网时代,技术精英与资本精英相融合,其财富积累可以在几年时间即可迅速完成,而且落差极大,动辄就是亿万甚至几百亿、几千亿。腾讯、阿里、滴滴、顺丰等等,都是成功的典型,这就形成了贫富极化现象。可见,那些“数字精英(digerati)所承诺的大多数东西并没有带来自由、平等和博爱。”{29}9事实恰恰表明,“随着算法将人类挤出就业市场,财富和权力可能会集中在拥有强大算法的极少数精英手中,造成前所未有的社会及政治不平等”。{13}290
  三是“无用阶级”。人工智能的发展会大面积取代简单、重复性的人力劳动,造成大量的失业。然而,在技术制胜论者看来,火车的出现消灭了马车夫,但却创造了铁路工人,这是工作岗位的换代升级。2013年就有研究者称,到2020年,机器人产业在全球范围内直接和间接创造的岗位总数将从190万增长到350万。2014年修正为“每部署一个机器人,将创造出3.6个岗位”。然而,“那些所谓的增加并没有在传统生产力相关的数字中得到体现”。{4}87这里有一个与火车出现非同类比的关键问题是,从农业社会转向工业社会,是体力劳动之间的平移;人工智能革命则是从体力向脑力的升级。我们想象不出,已被智能机器人取代的靠体力吃饭的快递小哥,会重新从事何种部署机器人所创造出来的更高级的脑力劳动岗位?他们的文化水平、技术能力如何达到升级的程度?事实情况也许会相反,会形成由技术精英、资本精英和政治精英组成的很少一部分有价值的特殊阶层,“这一少部分人的工作足以创造巨大的价值,而大部分人其实很难在现有的经济体系下创造价值”。{30}118如果这样发展下去,几乎人人不工作、精英拥有智能机器的世界将会充满根深蒂固、令人难以置信的巨大不平等。“有权优先获得这些技术成果的群体可能会逐渐跟其他人分道扬镳,变成独立的种群。”{12}231-232这些特殊阶层的精英将会拥有前所未有的能力及创造力,“他们会为算法系统执行关键的服务,而算法系统既无法了解也无法管控这些人。然而,大多数人并不会升级,于是也就成了一种新的低等阶级,同时受到计算机算法和新兴的超人类的控制主导。”这样,人类社会就很可能分成两大阶层,一个是非常少的、“升级”后的精英阶层,他们就像上帝一样,在创造大量的人工智能机器人,而绝大部分人将变成没有任何经济价值的“无用”的阶级。人们不禁要担忧:“21世纪经济学最重要的问题,可能就是多余的人能有什么用。一旦拥有高度智能而本身没有意识的算法接手几乎一切工作,而且能比有意识的人类做得更好时,人类还能做什么?”{13}311,286如果一旦大多数人变成无能的大众、被消费的大众和被废弃的大众,社会秩序就必然随之陷入危机之中,这是必须予以警惕的。
  (三)异化风险
  智能互联网的发展呈现出加速回报定律,因此,对资本精英和技术精英具有极大的诱惑力。他们通常以技术进步论来描述一个更幸福、更富有、更安全的世界,“然而,这些企业通常都不太愿意谈论自己的愿景,特别是人工智能更加讳莫如深”,更不用说人类危机了。“这或许可以理解,但其实很危险。”{12}236事实上,人工智能技术存在一定的异化风险。
  其一,人工智能的负面后果。目前,智能互联网的负面后果已较为突出,如信息链接与国家安全问题、大数据与隐私保护问题、区块链与金融风险问题等等。可见,“数字化世界密集性和复杂性的背后,风险将如影随形”。我们编写算法,把它输入机器,“当算法引发了一些自动动作(比如购买股市的股票),人类被排除在循环之外,只能被动接受结果”。然而,“危险在于没有人能确保该算法设计准确,尤其是当它与众多算法交互时”。{5}169因此,在人工智能的代码编写和算法建模中,“更容易看到一些微小的疏漏以让人无法预料的序列连续发生,就有可能变成更大的、更具破坏性的大事故”。{31}340
  
夫妻本是同林鸟


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【注释】                                                                                                     
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