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人工智能算法侵權(quán)法律問(wèn)題研究 讀者對(duì)象:人工智能算法侵權(quán)行為法律研究人員
第一部分探討“人工智能算法侵權(quán)法律規(guī)制的理論基礎(chǔ)”。通過(guò)對(duì)人工智能發(fā)展階段的分析,明確現(xiàn)階段算法還不具備法律主體資格;其客體屬性判斷作為一個(gè)客觀(guān)問(wèn)題,由算法本質(zhì)決定應(yīng)當(dāng)屬于商業(yè)秘密,但該屬性并不能阻礙對(duì)其規(guī)制和監(jiān)管的正當(dāng)性。尋求對(duì)算法尤其是對(duì)其“黑箱”進(jìn)行規(guī)制的法理依據(jù),為突破算法“黑箱”,探索算法侵權(quán)的根源獲得法理支撐。明確人工智能算法侵權(quán)規(guī)制的基本原則,在確立不容逾越的底線(xiàn)和保證人類(lèi)根本利益原則的基礎(chǔ)上允許人工智能技術(shù)獲得長(zhǎng)足發(fā)展。第二部分剖析既有法律在算法侵權(quán)規(guī)制上的困囿,并尋求突破口。由于算法“黑箱”所形成的“法律真空”,既有法律規(guī)制下的侵權(quán)責(zé)任主體往往局限于傳統(tǒng)責(zé)任主體,或結(jié)果監(jiān)管路徑下的算法應(yīng)用平臺(tái)責(zé)任,“黑箱”背后的行為人難以置于“陽(yáng)光”之下得到法律負(fù)面評(píng)價(jià);構(gòu)成要件亦因算法內(nèi)部運(yùn)行的不可探及性和算法結(jié)果的隱秘性而難以認(rèn)定。為突破人工智能算法“黑箱”的封閉性,通過(guò)適當(dāng)加重算法利益獲得者的義務(wù),賦予潛在侵權(quán)對(duì)象更多權(quán)利,設(shè)置一套以算法為客體的權(quán)利義務(wù)體系,具體包括數(shù)據(jù)權(quán)利體系、算法解釋權(quán)、算法信息披露義務(wù)和算法審查監(jiān)管義務(wù)。第三部分確定人工智能算法侵權(quán)的責(zé)任主體。算法開(kāi)發(fā)者中的設(shè)計(jì)者責(zé)任應(yīng)從生產(chǎn)者責(zé)任中剝離出來(lái),并獨(dú)立承擔(dān)過(guò)錯(cuò)責(zé)任。算法銷(xiāo)售者責(zé)任則與傳統(tǒng)銷(xiāo)售者的責(zé)任基本保持一致。數(shù)據(jù)提供者是以盈利為目的使用運(yùn)營(yíng)手段向人工智能提供數(shù)據(jù)的主體,采用自動(dòng)化處理技術(shù)的數(shù)據(jù)提供者宜適用過(guò)錯(cuò)推定責(zé)任。算法應(yīng)用平臺(tái)是聯(lián)結(jié)終端用戶(hù)與開(kāi)發(fā)者之間的媒介,其中公務(wù)機(jī)關(guān)應(yīng)用平臺(tái)宜適用無(wú)過(guò)錯(cuò)責(zé)任,以減少權(quán)力異化的風(fēng)險(xiǎn),其他應(yīng)用平臺(tái)則適用過(guò)錯(cuò)推定責(zé)任。個(gè)人參與對(duì)算法侵權(quán)的影響主要集中在具有物質(zhì)實(shí)體的人工智能侵權(quán)中,一般應(yīng)適用過(guò)錯(cuò)責(zé)任,非物質(zhì)實(shí)體人工智能中的個(gè)人參與行為不具備可責(zé)性。第三人導(dǎo)致算法侵權(quán)主要表現(xiàn)為黑客入侵,開(kāi)發(fā)者未履行安全防御義務(wù)的,宜承擔(dān)補(bǔ)充責(zé)任。第四部分研究人工智能算法侵權(quán)責(zé)任的構(gòu)成要件。在違法行為中,除了傳統(tǒng)違法行為的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)需要更新之外,前述所構(gòu)建以算法為客體的義務(wù)體系的違反亦屬于違法行為。在損害事實(shí)中,除了算法侵權(quán)給人類(lèi)帶來(lái)的典型人身或財(cái)產(chǎn)損害之外,算法“殺熟”、算法偏見(jiàn)和“信息繭房”等所造成的不利益是否能構(gòu)成侵權(quán)法意義上的損害值得深入探討。第五部分探討人工智能算法侵權(quán)的責(zé)任承擔(dān)方式。第六部分主張配套制度的構(gòu)建。
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