梅夏英｜人工智能立法的基本问题：算法规训及其场景中的人机关系

主要观点总结

文章讨论了人工智能立法存在的理论争议，强调了制定统一'人工智能法'的时机尚未成熟，但社会各界对有效促进和保障人工智能的健康发展已达成共识。文章提出，人工智能立法应基于其创造的新型法律调整对象和方法，包括'深度学习算法'和'人机关系'两个理论支点。深度学习算法的规制对人工智能领域具有重要意义，但当前关于算法的透明性、可问责性和可解释性等理念尚无法形成理论上的自洽。人机关系因技术发展的不确定性，难以在法律上形成完整判断，但未来应由人类主导，遵循'非人化'原则、人类优先原则和安全原则。文章还探讨了人工智能立法对新的思想资源和思维范式提出的要求，并关注了'计算机作为社会行为者'及'行动者网络'等理论对人工智能立法的借鉴意义。最后，文章总结了人工智能立法面临的体系性问题和未来人工智能法的理论支点，并对算法的规制和人机关系的法律机制进行了深入探讨。

关键观点总结

关键观点1: 人工智能立法时机尚未成熟

尽管社会各界对人工智能立法达成共识，但制定统一'人工智能法'的时机尚未成熟，基于立法理念切换未完成、法律对技术回应的有限性和延迟性等因素。

关键观点2: 理论支点的提炼

文章提出，人工智能立法应基于'深度学习算法'和'人机关系'两个理论支点，两者是紧密联系的，并与算法相关。

关键观点3: 深度学习算法的规制

深度学习算法的规制在人工智能领域具有更重要的意义，但当前关于算法的透明性、可问责性和可解释性等理念尚无法形成理论上的自洽。

关键观点4: 人机关系的法律机制

人机关系因技术发展的不确定性，难以在法律上形成完整判断，但未来应由人类主导，遵循'非人化'原则、人类优先原则和安全原则，并探讨人机对齐、人机信任以及人机伦理的具体法律机制。

关键观点5: 新的思想资源和思维范式

文章探讨了人工智能立法对新的思想资源和思维范式提出的要求，并关注了'计算机作为社会行为者'及'行动者网络'等理论对人工智能立法的借鉴意义。