人工智能刑事風險并非屬于一種"超個人風險"類型。對人工智能刑事風險認知的主觀幻化現(xiàn)象進行逐一詰問,能夠得知:超個人風險分為事實層面的現(xiàn)象風險和規(guī)范層面的法律風險,智能產(chǎn)品在設計和編制程序范圍外,其所實施的嚴重社會危害性行為僅是一種純粹事實的現(xiàn)象風險。人工智能產(chǎn)品刑事責任評價的路徑阻卻在于智能技術本身缺乏生活情感的經(jīng)驗總結、智能產(chǎn)品適用刑罰規(guī)范不具備現(xiàn)實意義、深度學習是憑借人類思維模式的基礎輸出進行的。人工智能刑事風險的立法歸責應確立限制從屬性,亦即,限制可允許性與超越性的人工智能風險之存在,明確人工智能刑事風險從屬于自然人主體。繼而,可為人工智能時代刑法立法的科學化探索奠定理論基礎。 

【文章來源】：重慶大學學報(社會科學版). 2020年03期 第142-154頁 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：13 頁

【文章目錄】：
一、現(xiàn)象詰問:人工智能刑事風險是否呈現(xiàn)“超個人化”
二、體系定位:人工智能機器刑事責任評價的路徑阻卻
    （一）智能技術本身缺乏生活情感的經(jīng)驗總結
        1．人工智能的自主決策僅是一種純粹事實行為，并不具備責任非難可能性
        2．人工智能的危害行為僅是系統(tǒng)語言的模式選擇，并未受到主觀心態(tài)支配
        3．人工智能危害行為的自由意志僅是一種程序精神，并不涵蓋實質的辨認能力
    （二）智能產(chǎn)品適用刑罰規(guī)范不具備現(xiàn)實意義
        1．智能產(chǎn)品缺乏刑罰的識別能力和承受能力
        2．刑罰適用于智能產(chǎn)品無法獲取規(guī)范公允力
        3．刑罰適用歸根結底是對自然人的現(xiàn)實懲罰
    （三）深度學習憑借人類思維模式的基礎輸出
        1．思維本源:研發(fā)者的編程設計
        2．后續(xù)學習:使用者的思維輸出
三、性質證立:人工智能刑事風險歸責的依附性與限制性
    （一）附屬性:附屬于自然人
        1．行為附屬
        2．主觀附屬
    （二）決定性:受自然人控制
        1．技術的研發(fā)進程受自然人控制
        2．危害結果的衍生過程受到支配
        3．人類不可能允許技術超越倫理
    （三）超越性:可允許性風險
        1．無法預知
        2．無法規(guī)避
        3．無法規(guī)制
四、結語


【參考文獻】：
期刊論文
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[4]論人工智能時代智能機器人的刑事責任能力[J]. 劉憲權,胡荷佳.  法學. 2018(01)
[5]自我規(guī)制的規(guī)制:應對科技風險的法理與法制[J]. 張青波.  華東政法大學學報. 2018(01)
[6]人工智能時代的刑事風險與刑法應對[J]. 劉憲權.  法商研究. 2018(01)
[7]人工智能時代的“內憂”“外患”與刑事責任[J]. 劉憲權.  東方法學. 2018(01)
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[9]罪數(shù)形態(tài)中行為定量分析的理論重構——兼對“行為”立法模態(tài)化用語之辯正[J]. 陳偉,熊波.  西南政法大學學報. 2017(02)
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本文編號：2906650