中国语境下的人工智能与法律 | 《腾云》63期精选

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人工智能已经成为时下中国社会的热点议题；而且伴随着自动驾驶、人脸识别、语音识别、智能医疗等各类AI技术在日常生活中的广泛的应用。人工智能在法律领域所带来的新问题也引起了中国法律人的新思索，即如何在中国实现对人工智能的法律规制？如何将人工智能这类新科技应用于法律实务？人工智能在中国语境的特性又有哪些？对于以上问题，来听听法律专家刘朝怎么说。

刘朝

中国科学院大学公管学院法律

与知识产权系副教授

中国科技法学会人工智能法专委会

副主任兼秘书长

在人工智能的话题近两年来被关注趋势高涨的时候，作为法律人应遵循法律本质属性，来冷静地考虑人工智能相关法律问题——既包括对人工智能的法律规制，也包括如何将人工智能应用于法律实务。一方面，中国要适应人工智能法律问题的国际化趋势，另一方面，我们更应关注中国社会与法律中的人工智能的问题。

人工智能的法律问题需要多维度多视角的关注和思考，因为这是人类谋远虑、解近忧，寻求理性共识的必经历程。作为起点，笔者对人工智能法律问题的思考基于以下三个疑问：第一，我们和发达国家在人工智能上处于同一起跑线上吗？第二，人工智能的法律是全球话题，中国语境的特性有哪些？第三，何为远虑，何为近忧？

回归现实：

法律应最先关注的近忧

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中国语境下的人工智能与法律 | 《腾云》63期精选

透过知识产权视角，能同时显示出人工智能的技术属性和社会属性。不容乐观地说，从知识产权申请态势来看，中国在人工智能技术上处于后发劣势。

以无人驾驶和人工智能医疗领域为例：中国只在申请数量上占有优势，在高质量知识产权上则弱势明显。在无人驾驶领域，除了论文数量和专利数量排名均在全球第二，在我们筛选出的高质量专利和高影响力论文指标上，中国均低于世界平均水平。

特别需要指出的是，无人驾驶专利方面，中国申请人在海外布局的不到3%，远低于其他主要国家申请人。在学术产出数量、专利数量、学术影响力、专利价值等方面，美国都占据优势。而且和无人驾驶等领域相比，美国在AI医疗上的优势更为突出，具有遥遥领先的地位。

同时，我们对团队和企业的追踪分析显示，美国的生态系统是大型、创新而且多元的（包括研究机构、大学以及私营企业），它的形成得益于硅谷的科技行业具有难以复制的优势。

人工智能医疗领域和无人驾驶一样，除了论文数量和专利数量，在我们筛选出的高质量专利和高影响力论文指标上，中国均低于有竞争力国家的平均水平。而且该领域主要国家技术布局重视中国市场，但中国不重视海外布局。在各国均重视本国布局的前提下，除了韩国，其他国家申请人在中国专利申请比例较大，但在日本申请量均较小。

但中国申请人在美国申请专利的比例相比其他国家要低。特别需要指出的是，中国申请主体在中国专利申请量逐年增加的情况下，海外布局则不增反降。对权利人的分析发现，未来新创企业可能是中国在某些点突破的机遇。

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综上所述，人工智能的竞争点已经由技术扩大到生态圈，几大科技巨头基本完成技术生态圈筑底。也就是说，在人工智能技术上，我们和发达国家不在同一起跑线上，这是人工智能法律规制中国语境的基础特性，也是最大的近忧之一。换言之，在全球人工智能激烈的产业竞争中，改变我国技术上的后发劣势是法律和政策的首要任务。

在技术后发劣势状态下，人工智能技术的应用层和商业场景是中国的机遇。但是，中国创业生态不好，创业者应用发掘不明确、技术同质化、投资人跟风热炒等现象，在人工智能几个领域普遍存在。同时，人工智能创业生态的突出问题还延续着互联网时代诚实信用和商业伦理道德的缺陷。

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何以解忧：

无需法律的秩序

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回归到中国语境下的社会现实看，人工智能的近忧在于人工智能社会属性的风险和挑战，与我们当前社会问题相叠加后产生的后果。这些近忧在多个领域都存在，本文仅从以技术态势的视角探讨解近忧之道。

第一，把已有的新法新政落地实施。

国务院于2017年7月8日印发《新一代人工智能发展规划》（下文简称《规划》），对我国人工智能的技术竞争给予了充分的重视，通过多项部署，为企业、大学、研究机构等增强人工智能技术竞争能力、提升自主创新能力，提供了政策和策略指引。但是，难点在于能否真正落地实施。

技术上的后发劣势不是人工智能这一领域独有的，国内科研人员创造力水平不高，难以产出卓越的思想和引领社会发展、改变人们生活的突破性创新成果，是由来已久的难题。近两年来，国家密集出台了以《促进科技成果转化法修正案》为代表的一系列促进科技成果转化的政策，显示了国家层面制度变革的决心和力度。但是，国家政策落地难仍是困扰国内高校和科研机构的主要症结。

第二，制订尊重市场逻辑的技术标准。

基于回归现实、以期致用的考虑，标准更注重事前防范和引导，和法律的强制力相比，对创新的负面效应相对弱。但是，中国标准存在着以下突出问题：标准范围窄、政府主导制定标准过多、对团体和企业等市场主体自主制定标准限制过严，以及标准有效供给不足等。这些近忧可以归结为一个：近期新修订的标准化法和刚刚开始的标准化体制改革能否落地实施。

第三，培育社会理性共识。

对AI而言，无论是标准规制还是法律规制，甚至伦理道德，前提都是社会的理性共识。社会理性共识的达成是人工智能社会问题治理，尤其是法律规制的基础。这一点也应该给予充分的重视。社会理性共识不仅有助于良法的产生和实施，还有助于“无需法律的秩序”的达成，更有助于避免出现老子所指出的“法令滋彰，盗贼多有”的法律泛滥和社会资源的浪费。

笔者之前的调研显示：某大科学项目一百多位骨干专家中，对技术标准了解的仅有37%，表明专家对技术标准了解程度并不高；在某研究型大学900多个工程硕士中，学生了解知识产权的途径主要是通过媒体，而科学家了解知识产权的途径也主要来自媒体。由此可见，在人工智能的认知和立法过程中，特别需要可靠的传播媒体和中立的社会组织发挥积极的作用。

总而言之，人工智能当下最需要的是通过解近忧来谋远虑，通过法律的实施来避免公共资源浪费和法律尊严受损，通过已经确定的规则和制度，来应对不确定的技术发展。