亿财配资 AI时代，如何面对技术革命带来的法律困境

　　在算法决策的时代，法律如何定义边界？当人机交互变得日益复杂，责任归属该如何界定？从自动驾驶归责到AIGC内容风险，从个人隐私保护到算法公正透明，我们必须面对技术革命带来的法律困境。技术与伦理的平衡点在哪里？未来法律的变革方向是什么？

　　4月20日，第七季“三联·新知大会”的首场活动“未来契约：AI时代的法律刻度”在三联韬奋书店美术馆店举办。中国社会科学院文化法制研究中心研究员周辉、北京大学法学院副教授戴昕、清华大学公共管理学院副教授陈天昊和对外经济贸易大学法学院教授张欣等法学专家深入探讨了AI时代的法治问题，剖析如何构建一个既能促进创新又能守护人类核心价值的法律框架。

　　法律怎样定义算法？

　　活动现场，周辉从算法的概念谈起，“简单来说，算法就是为了让电脑来解决问题而设计出来的一套计算方法，这是当前的数字时代或者是AI时代的一个场景的界定。但在早期时代，算法更多的是用来解决具体的算术问题，从特定条件得出相应的结果。到了近代，尤其是讨论到AI早期的一些概念——涉及图灵机以及我们现在信息通讯技术的发展，使得我们对算法的理解，可能相对感觉会更加复杂。到了大数据时代，基于这种技术的复杂性，相应的展示过程和呈现结果更加多样性，才有了现在受到关注的‘算法黑箱’、透明度等问题。我们开始需要去追问：为什么在这套算法下会得到这样的结果？”

　　周辉说，2023年以来OpenAI带来生成式AI，算法在人工智能项下又有了新的要素，“我们要拥抱AI，适应以生成式人工智能带来的新质生产力的发展给社会带来的机遇，和可能面临的挑战。算法在推进AI扩展，先进的算法会推进AI进步和社会福利的增加。比如算法的改进，可以减少训练大模型所需要的算力、时间，甚至有可能节省对数据的需求。在这种情况下，考虑人工智能的发展，同时也要考虑算法如何给它一个更好的发展和创新空间。特别是算法的科学性，会影响算法的准确性和速度。”

　　周辉指出，法律关注的是社会关系的调整，算法所处的无论是数字时代还是人工智能时代，使得这种连接更广泛，产生区别于物理空间的线上空间的新型联系。“如果打开自己常用的生活类App，无论购物、刷短视频还是看一些资讯等等，在目前这种算法已经广泛渗透在各类应用的场景下，每个人看到的内容可能都是有差别，不同的。从传统的互联网经济、数字经济到现在的AI经济，可能来自商业模型的属性，算法在商业模型上发挥很大的作用。”周辉表示，算法可以把一些闲置资源更好地调动起来，“当然从法律的视角下，还会考虑算法能不能在相应的社会问题治理中发挥积极的作用，对于公共信息的传播、触达以及对于应急事件的处理，怎么样通过社交平台快速地传达给需要接收到相关信息的用户，其实背后也是需要算法的计算和资源的匹配。”

　　那么，法律怎样定义算法呢？周辉表示，不同的法律有不同的概念，“《中华人民共和国个人信息保护法》最早触达算法概念是自动化决策亿财配资，可能面向大数据杀熟的问题。自动化决策并没有完全被否定，而是说自动化决策需要满足法律要求的规则。《互联网信息服务算法推荐管理规定》对应用算法推荐技术做了法律界定，强调利用生成、合成不同类的算法技术向用户提供信息。除此之外，其他规定里也有一些关联的相关要求。周辉认为，在平台、算法部署和用户感知之间，平台扮演着很重要的治理角色：首先，有直接的技术触达力和对平台内资源的调配的能力；第二，通过算法的应用，对所关联的社会主体和经济业态产生社会影响力；第三，有技术团队，可以在一定程度上找到算法的Bug；第四，平台也可以通过用户协议收集相应的用户数据、生态数据，这些都会具体影响到算法的质量和算法相应的效果。

　　算法透明的挑战何在？

　　“在我们谈算法治理的时候，最重要的一点就是算法的公开透明。”张欣以“算法透明的迷思与制度建构”为题进行了分享。张欣曾在《算法解释权与算法治理路径研究》一文中对算法透明的问题进行了探讨，在张欣看来，制定制度要讨论立法的必要性、正当性和可行性，其中有几个问题：算法透明为什么是重要的？为什么算法透明是大家的共识？步入大模型时代，算法透明的挑战何在？

　　张欣表示，人们之所以不害怕人类的决策，而对算法做出的决策感到恐惧、焦虑，是因为面对传统人类决策的时候，我们可以非常快速地找出决策主体，但算法做出决策不为我们所知晓，且通常跟人类的决策混在一起。同时，我们已经在长久的时间以来创建出了一整套面对人类决策的知情、异议、救济等程序，但在面对算法时，我们需要进行一系列的更新、升级、换代，把传统的面向人类决策的一整套信誉机制、权力救济机制等，在算法时代进行正当程序的转换和升级。“在透明的状态下落到法律的层面，就出现了第一个非常重要的权利——算法解释权。”张欣表示，在这之中存在很多争论，并不是所有的学者都同意算法解释权。这很可能需要的是算法问责的一整套机制。

　　接下来，算法透明何以实现呢？张欣指出，算法大模型透明有很多挑战：首先是技术复杂性和黑箱的问题；第二是知识产权和商业秘密保护的问题；第三是数据隐私和安全的问题；第四是模型的动态性和持续演化；第五是全球科技博弈的白热化，使得全球监管开始呈现碎片化。而这些问题，都是算法透明需要面对和解决的挑战。但与此同时，张欣认为，“虽然算法透明治理可能面临重重挑战：技术黑箱、商业机密的壁垒高筑，数据隐私与安全的红线不容逾越，统一标准的建立更是步履维艰。但算法透明绝非仅仅是一个技术性或合规性的议题，它本质上关乎社会的核心话题：信任。我觉得，算法透明不是一项简单的技术工程或者治理任务，它其实是关乎整个未来价值选择和社会构建的过程。”

　　探讨技术与人文的平衡之道

　　据悉，第七季“三联·新知大会”将持续至4月27日。4月23日，中国社会科学院研究员吕鹏、中国人民大学副教授董晨宇和抖音内容策略运营经理李晓涵等专家将聚焦算法在社会生活中的运作机制。“数据驱动的算法能够实时监测社会舆情，并据此调整管理策略，这既带来效率提升，也可能引发新的社会问题。”此场活动之中，与会嘉宾们将对算法是否制造了“信息茧房”、平台对网暴与谣言的应对策略，以及用户与推荐系统的真实互动模式等问题展开讨论，探讨技术与人文的平衡之道。

　　神经网络如何模拟人脑学习？大模型用什么“语言”思考？AI与人类思维有何本质差异？这些问题不仅关乎技术进步，更直接影响我们的就业选择、信息获取甚至思维模式。4月25日，中国科学院计算机网络信息中心首席科学家廖方宇，香港科技大学（广州）讲席教授、协理副校长熊辉，中国科学院计算技术研究所高级工程师尹芷仪等计算技术专家将深入浅出地解析AI背后的算法原理，追溯算法发展，并展望其未来发展方向。

　　最后一场活动将于4月27日举行，中国社会科学院财经战略研究院研究员李勇坚，中央财经大学中国互联网经济研究院教授欧阳日辉，抖音应用算法负责人冉蛟将深入探讨算法对经济的深远影响。研究显示，AI技术正在创造新型就业岗位，如数据科学家、算法专家等，同时也在重塑传统行业。此场活动讨论将从量化高频交易切入，分析算法如何重构市场机制；聚焦AI带来的就业变革，探讨工作岗位替代与新职业形态；剖析算法推荐对消费行为和财富分配的影响亿财配资，以及大模型与推荐算法的融合趋势。

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