論人工智能刑事風險的體系定位與立法屬性
發(fā)布時間:2020-12-09 09:12
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
[1]人工智能刑事風險的治理邏輯與刑法轉向——基于人工智能犯罪與網(wǎng)絡犯罪的類型差異[J]. 陳偉,熊波. 學術界. 2018(09)
[2]利用信息網(wǎng)絡犯罪行為二元形態(tài)的教義解讀[J]. 陳偉,熊波. 上海財經(jīng)大學學報. 2018(02)
[3]人工智能時代刑事責任與刑罰體系的重構[J]. 劉憲權. 政治與法律. 2018(03)
[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)
[8]一個標簽理論的現(xiàn)實化進路:刑法謙抑性的司法適用[J]. 簡愛. 法制與社會發(fā)展. 2017(03)
[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)
[10]中國民眾刑法偏好研究[J]. 白建軍. 中國社會科學. 2017(01)
本文編號:2906650
【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
[1]人工智能刑事風險的治理邏輯與刑法轉向——基于人工智能犯罪與網(wǎng)絡犯罪的類型差異[J]. 陳偉,熊波. 學術界. 2018(09)
[2]利用信息網(wǎng)絡犯罪行為二元形態(tài)的教義解讀[J]. 陳偉,熊波. 上海財經(jīng)大學學報. 2018(02)
[3]人工智能時代刑事責任與刑罰體系的重構[J]. 劉憲權. 政治與法律. 2018(03)
[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)
[8]一個標簽理論的現(xiàn)實化進路:刑法謙抑性的司法適用[J]. 簡愛. 法制與社會發(fā)展. 2017(03)
[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)
[10]中國民眾刑法偏好研究[J]. 白建軍. 中國社會科學. 2017(01)
本文編號:2906650
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