【摘要】人工智能凡是被想象為替換人類的技巧，在法令範疇，機械人法官、機械人lawyer 往往激發人們的擔心，尤其是天生式人工智能的衝破性成長形成了新一輪“機械代替人”焦炙。但人機共生和人機交互才是此刻和將來的廣泛景象。從人機交互進手，繚繞“人在回路”準繩來成長相干規定，才幹對人工智能的風險和現實傷害損失停止有用防控和接濟，并充足應用技巧來幫助和強化包含法令任務在內的人類任務，使人工智能辦事于增益人類福祉的目標。
【要害字】人工智能；法令；人機交互；人在回路
人工智能曾經成為我們所處時期的通用技巧。所謂通用技巧，是指其用處不止限于一個特定範疇，而是可以被用到多個範疇（包含人類尚未想到的範疇）的技巧。這種技巧一定會影響和轉變包含生孩子關系在內的社會關系，而社會關系的轉變又會帶來法令關系上的變更，這種變更中有些可以經由過程現有法令規定的說明和續造來吸納，有些則需求說實話，這一刻，她真的覺會議室出租得很慚愧。作為女兒，她對父母的理解還不如奴隸。她真為蘭家的女兒感到羞恥，為自己的父母感立法層面的立異。同時，正如電力、通信和先前的盤算機技巧一樣，作為通用技巧的人工智能也正在轉變法令個人工作本身的任務形狀。現有的會商年夜多聚焦于“替換”，即人工智能會不會替換lawyer 、公司法務和法官、查察官的任務。但實際和可預感的將來的廣泛情形是“幫助”“賦能”和“強化”。無論是思慮若何用法令規范人工智能技巧的利用和成長（算法的法令），仍是會商若何用人工智能賦能法令的制訂、說明和實行（法令的算法），[1]我們所要面臨的一個基礎現實都是數家教字化社會中廣泛存在的人機交互景象。一方面，法令需求在人機交互場景中維護人的莊嚴和權力，避免各類小法式和電商平臺過度采集和濫用小我信息，在算法把持的線上世界支撐人的主體性；另一方面，法令本身的運轉場景也日益數字化和智能化，人機交互成為法令人日常任務的基礎特征。聰明立法、聰明政務、聰明法院、聰明檢務、聰明公安等概念中的“聰明”都不是指人類聰明，而是指人工智能。可以說，人機交互是當下甚至可預感的將來法令任務的重要形狀；人工智能不會代替法令人，但會轉變法令人的任務方法；機械不會替換人，但會應用機械的人將代替不會應用機械的人；應用技巧強化本身的專門研究才能，對法令人而言非常主要。
本文以人機交互這一數字社會的廣泛景象作為切進點，剖析在算法的法令和法令的算法兩個維度上若何經由過程恰當的規定和軌制design來成長以報酬本的人工智能（Human-cen-tered AI），從而使技巧辦事于人類的美善生涯。
一、人工智能的概念和類型
從人工智能的概念進手是為了凸顯出本文的基礎線索，即人機交互和以報酬本的人工智能design準繩。人工智能并沒有同一的界說。軟件工程師群體中風行一個笑話：“人工智能是教學指盤算機此刻還做不到的工作。假如它做到了，我們就不叫它人工智能，而叫盤算機迷信。”這個笑話實在流露出一個很是專門研究的判定：人工智能現實上就是我們曩昔一向稱之為盤算機迷信的阿誰專門研究，它是該專門研究的前沿部門，旨在衝破現有的鴻溝，讓盤算性能夠做之前做不到的工作。人工智能範疇的一部影響力普遍的教材總結了四種界說人工智能的方法：像人一樣思慮的機械；像人一樣舉動的機械；感性思慮的機械；感性舉動的機械。[2]這種分類基礎上可以或許歸納綜合今朝罕見的人工智能界說（見表1）。
表1人工智能的界說
人工智能這一概念最早呈現于達特茅斯會議的企劃書中。1955年8月，數學家約翰·麥卡錫、盤算機與認知迷信家馬文·明斯基、IBM體系design師納薩尼爾·羅切斯特和信息論開創人克勞德·噴鼻農在一路商討次年舉行一次暑期研究班。研究班的宗旨在會議謀劃書中獲得明白表述：“我們提議1956年暑期在新罕布什爾州漢諾威城的達特茅斯學院舉行一場為期兩月、十人餐與加入的研究會。本次研究會將以如許一個料想為基本而睜開；進修的每一環節及智力的其他方面準繩上都可以獲得這般正確的描寫，以致我們可以制造出一臺機械對其停止模仿。我們將測驗考試發明若何讓機械應用說話、提出抽象命題和概念、處理某些今朝留給人類往處理的困難及完成自我改良。我們以為，只需一群顛末精挑細選的迷信家在一路任務一個炎天，我們在這些方面就可以獲得一項或多項嚴重停頓。”[3]在會議約請函中，“人工智能”（Artificial Intelligence）這一概念正式出生。由此可見，人工智能從一開端就是一群情投意合的迷信家和工程師有興趣尋求的工作，其目標是讓機械可以或許進修并完成人類需求應用智能來完成的義務，是對傳統編程形式的改革。人工智能的焦點技巧是機械進修，其貿易利用被稱為猜測性剖析（predictive analytics）。但這一工作并非好事多磨，中心經過的事況了數次“冷冬”，直到比來幾年才開端獲得小圈子之外的普羅民眾的追蹤關心，并被以為是“第四次產業反動”的焦點技巧，具有徹底轉變人類保存處境的潛質。
形成人工智能這座冬眠已久的火山忽然噴發的緣由是經濟形狀和技巧雙重變更的協力。一方面，internet平臺經濟成為今世經濟的主流，谷歌、百度、亞馬遜、阿里巴巴、臉書、騰訊曾經代替通用電氣等制造業鉅子共享空間成為新時期的貿易霸主，大批的買賣在線上而不是線下完成。從可穿著裝備抵家用電器都已智能化和聯網化，使internet升格為物聯網，人們的線上和線下生涯日漸融為一體，越來越多的人成為傳感器丈量和監視下的“量化自我”，時時刻刻都天生著大批可供剖析和產物化的數據，成為“泛在盤算”（pervasivecomputing或ubiquitous computing）的迫蹤和剖析對象。[4]另一方面，英特爾開創人之一戈登·摩爾所提出的“集成電路上可包容的晶體管多少數字每18~24個月就會翻倍”[5]這必定律不只應驗了，並且在盤算機算力和存儲才能方面都獲得表現，使得海量數據得以低本錢存儲處置，為機械進修供給了豐盛的資本。年夜數據是人工智能的燃料，利用編程界面（API）是人工智能的引擎，再加上貿易利用的宏大獲利機遇，配合推進著人工智能的蓬勃成長。
與以往的“非智能”東西比擬，人工智能技巧的最年夜特色在于它的“進修”才能。進修在這里有著特別的寄義，用人工智能技巧的實際奠定者之一、圖靈獎和諾貝爾經濟學獎得主司馬賀的話來說：“進修是一個體系中的任何招致該體系順應周遭的狀況的才能產生或年夜或小的永遠轉變的變更。”[6]人工智能進修的素材是人類的行動數據和文小樹屋本、音錄像等外容數據，經由過程進修，它可以或許剖析和猜測人類行動（剖析式人工智能），也可以或許天生新的內在的事務（天生式人工智能）。也就是說，它可以或許在與人類停止交互的經過歷程中晉陞本身的才能，可以或許發明海量人類行動數據和內在的事務數據中暗藏的范式和紀律，并基于此來引誘人類行動，天生讓人會誤認為是人類創作的內在的事務。這種“活的”或“智能化”的東西是人類以往沒有應用過的，也使得人機交互釀成了真正的“互動”。也恰是由於它的這個特色，從人機交互的界面design、經過歷程管理和成果把持進手來規制人工智能技巧的利用變得非常主要。遺憾的是，現有的觸及包含人工智能在內的數字科技的法令規定依然是將人和物（東西）離開來停止考量，一部門規定從技巧對人的影響進手講座場地，著重維護人的權力（好比，隱私權和小我信息權益）；另一部門誇大人對技巧的把持（平臺義務中的專人擔任規定），而缺少對人機交互作為一種體系性存在的考量和規制。
人工智能技巧及其貿易利用觸及算力、算法和數據三大體素，分辨對應于收集架構中的物理層、邏輯層（或軟件層）和內在的事務層。我國今朝曾經制訂了針對每一要素的法令規范。好比，針對算力的《收集平安法》和《要害信息基本舉措措施平安維護條例》，針對算法的《internet信息辦事深度分解治理規則》《internet信息辦事算法推舉治理規則》和正在草擬的《天生式人工智能辦事治理措施》，針對數據（內在的事務）的《平易近法典》人格權編相干條目、《小我信息維護法》《數據平安法》《收集信息內在的事務生態管理規則》等。此中只要《收集信息內在的事務生態管理規則》超出了“人一物”二分的思想框架，從生態和架構的角度進手，對人機交互界面的design提出了請求。好比，其第9條規則：“收集信息內在的事務辦事平臺應該樹立收集信息內在的事務生態管理機制，制訂本平臺收集信息內在的事務生態管理細則，健全用戶注冊、賬號治理、信息發布審核、跟帖評論審核、版面頁面熟態治理、及時巡視、應急處理和收集謊言、玄色財產鏈信息處理等軌制。”
對現有的規范性文件停止梳理，我們可以發明，從人工智能的概念到人工智能（機械進修算法）的類型都曾經有了絕對明白的法令界定（見表2）。
表2一人工智能的法令界說和分類
在上述分類中，深度分解技巧實在可以并進天生式人工智能之中，是天生式人工智能之下的一種子類型，這一點在《internet信息辦事深度分解治理規則》第23條的羅列中表現得非常顯明，深度分解技巧包含但不限于：（1）篇章天生、文本作風轉換、問答對話等天生或許編纂文本內在的事務的技巧；（2）文本轉語音、語音轉換、語音屬性編纂等天生或許編纂語音內在的事務的技巧；（3交流）音樂天生、場景聲編纂等天生或許編纂非語音內在的事務的技巧；（4）人臉天生、人臉調換、人物屬性編纂、人臉操控、姿勢操控等天生或許編纂圖像、錄像內在的事務中生物特征的技巧；（5）圖像天生、圖像加強、圖像修復等天生或許編纂圖像、錄像內在的事務中非生物特征的技巧；（6）三維重建、數字仿真等天生或許編纂數字人物、虛擬場景的技巧。也就是說，早在ChatGPT等年夜型說話模子引爆天生式人工智能高潮之前，我國曾經有了這個範疇的法令規定。
二、回應人機交互題目的法令準繩：人在回路
所謂人在回路，即英文中的human-in-the-loop（HIIL），是指在機械進修、主動駕駛、主動化兵器及主動化決議計劃等人工智能應用場景中請求人類的介人。也就是說，即便從技巧上講，機械曾經可以主動化地完成一切的感知、決議計劃和履行經過歷程，從人本主義的角度動身，依然需求人作為機械決議計劃的把關者。盡管紛歧定明白應用“人在回路”這個術語，但請求有人來監管和介人人工智能的主動化決議計劃倒是表現活著界列國相干立法中的廣泛準繩，以致有學者提出了“人在回路權”這一概念，以為它是數字社會中人的基礎權力之一。[7]法令中表現“人在回路”準繩的規定design被內化為工程design中的基礎準繩，催生了“追蹤關心人類原因的工程design”（Human Factors Engineering，HFE），以及研討特定工程design之用戶體驗或對人類用戶之影響的工效學（Ergonomics）。[8]
我國表現“人在回路”準繩的法令規定依循的是傳統的“讓人來擔任”的思緒。好比，《收集平安法》第21條請求收集運營者斷定收集平安擔任人；《小我信息維護法》第52條請求處置小我信息到達國度網信部分規則多少數字的小我信息處置者指定小我信息維護擔任人；《要害信息基本舉措措施平安維護條例》第14條請求要害信息基本舉措措施運營者設置專門平安治理機構，該機構的擔任人和要害職位職員要顛末平安佈景審查方可上崗；《收集信息內在的事務生態管理規則》第9條請求收集信息內在的事務辦事平臺建立收集信息內在的事務生態管理擔任人，裝備與營業范圍和辦事範圍相順應的專門研究職員，加大力度培訓考察，晉陞從業職員本質；《internet信息辦事算法推舉治理規則》第7條請求算法推舉辦事供給者落實算法平安主體義務，裝備與算法推舉辦事範圍相順應的專門研究職員和技巧支持。在小我用戶權益維護方面，“人在回路”準繩表現為請求運營者、數據處置者或辦事供給者在算法design上要強化用戶的主體認識和選擇權，把人帶進算法的閉環，讓用戶可以或許自立決議計劃能否接收算法推舉或特性化內在的事務，好比，《電子商務法》第18條規則，“電子商務運營者依據花費者的愛好喜好、花費習氣等特征向其供給商品或許辦事的搜刮成果的，應該同時向該花費者供給不針對其小我特征的選項，尊敬戰爭等維護花費者符合法規權益”；《小我信息維護法》第24條第2款規則，“經由過程主動化決議計劃方法向小我停止信息推送、貿易營銷，應該同時供給不針對其小我特征的選項，或許向小我供給便捷的謝絕方法”；《internet信息辦事算法推舉治理規則》第17條規則，“算法推舉辦事供給者應該向用戶供給不針對其小我特征的選項，或許向用戶供給便捷的封閉算法推舉辦事的選項。用戶選擇封閉算法推舉辦事的，算法推舉辦事供給者應該當即結束供給相干辦事”。
這種人與算法二分、由人來把持算法或對算法擔任的機制表現了傳統的思想，可以處理呈現傷害損失成果后的追責題目，卻無法起到在確保公道應用、鼓勵技巧和財產成長的同時事後避免風險的感化。換句話說，這種未觸及人機交互的廣泛形狀而僅著重于讓人進進算法主動化決議計劃的閉環實行干涉的規定design，未能斟酌到人能否有才能停止干涉、何時干涉及若何干涉這些操縱層面的題目，只是把人安置進了算法的回路。人在此中能夠飾演的腳色包含：（1）改正算法過錯的腳色，好比，發明和矯正顯明的過錯、破綻和誤差，確保算法平安運轉并完成其效能，但這個腳色在深度進修必定包含的“算法黑箱”情境中很難飾演，現實上處于虛置狀況；（2）彈性腳色，充任毛病平安機制，即確保算法掉靈時封閉體系或轉進人工處置形式；（3）合法化腳色，經由過程為決議計劃經過歷程供給人類原因來加強體系符合法規性，由於人們廣泛信任只要人才有品德感和品德判定才能，事關長短對錯、公正分派的人類事務不克不及交給冷冰冰的機械；（4）莊嚴維護腳色，受決議計劃影響（尤其是晦氣影響）的小我，假如了解該決議計劃是由機械作出的，會覺得遭到了沖犯；（5）呈現題目時承當義務的腳色（又被戲稱為背鍋腳色），由於處分機械沒有興趣義；（6）代言人腳色，作為人類好處的代言人，為主動化決議計劃注進人道原因；（7）加強摩擦力的腳色，高速運轉的算法體系呈現題目能夠過了好久才被發明，而在此經過歷程中更多的傷害損失曾經不成防止地形成，人的參與會下降算法運轉的速率，從而使算法回到人類可以或許跟上的速率；（8）在主動化水平日益進步的時期為人類保存一些任務職位的看護腳色；（9）將體系與人類用戶聯絡接觸起來的接吵嘴色。[9]
此種落實“人在回路”準繩的軌制design是基于一種基礎的假定，即人有人善於的工作，機械無機器善於的工作，將二者聯合到一路就可以達致最佳狀況。這一假定最早由美國工程心思學家保羅·菲茨提出，被簡稱為Maba-Maba假定。菲茨提出這一假定的語境是平易近用航空和路況把持範疇的人機交互，他所列出的人和機械各自善於的工作清單并不克不及直接實用于現在人和人工智能體系交互的場景，但這一列清單的思緒卻延續上去，成為很多人（包含立法者和政策制訂者）思慮相干題目的基礎框架（見表3）。在幻想情形下，人在回路體系中將完成分身其美：人類的機動性可以緩解算法的硬脆性，算法的速率有助于敏捷處理簡略重復的題目（包含處置大批簡略案件），同時，為速率較慢的人留出空間來衡量較難的題目（包含處置疑問案件），算法的邏輯分歧性和人類的語境敏理性也能相互彌補、折沖均衡。
表3菲茨清單[10]
現在，人工智能範疇的專家們曾經對人所善於的工作和機械所善於的工作有了全新的熟悉。好比，主流的機械進修推翻了“人善於回納推理，機械善於歸納推理”這一熟悉，從海量的無構造數據中找出形式或紀律——這種回納推理恰是深度進修類算法最善於的工作。該範疇的威望專家寫道：“算法猜測不需求物理學。未知的成果，無論它是將來的仍是未被察看到的，老是依循在曩昔察看到的景象中發明的形式。”[1這一刻，藍玉華心裡很是忐忑，忐忑不安。她想後悔，但她做不到，因為這是她的選擇，是她無法償還的愧疚。1]現實上，機械進修的焦點機制就是：從大批數據中辨認出形式或紀律，然后，將這些紀律遷徙實用于其他場景。機械進修從實質上講是一種盤算統計技巧，其效能是發明暗藏的紀律，根據的是相干性而不是因果性。今朝人工智能的重要貿易利用形狀，相似于艾薩克·阿西莫夫在《銀河帝國》中所刻畫的哈里·謝頓的心思史學。[12]在這部巨大的科幻小說中，心思史學被界說為數學的一個分支，專門處置人類群體對特定的社會與經濟安慰所發生的反映。要使心思史學對人類行動形式的猜測到達極高的正確度，作為研討對象的人類必需足夠多，多到可以或許用統計方式來處置的水平，人數上限由“謝頓第必定理”決議。此外，人類群體中應該無人知曉本身自己是心思史學的剖析樣本，這般才幹確保一切反映皆為真正隨機。這就是今朝各年夜平臺企業都在應用的基于年夜數據的深度進修算法，旨在正確猜測人的線下行為。至于說“機械只能短期存儲大批信息，而人能持久記憶大批信息并在需求時當令調取記憶”，則早就被數據存儲技巧的成長給拋進汗青渣滓箱了。
不外，對我們思慮人機關系題目最有啟示意義的仍是漢斯·莫拉維克在1988年總結出的一種景象：“很顯明，讓盤算機在處理智力測試題目或下棋時表示出成人程度絕對不難，但很難或不成能讓它們在感知和活動方面具有一歲兒童的技巧。”[13]這個表述后來被概念化為“莫拉維克悖論”（Moravec's paradox）：推理和復雜運算只需求很是少的算力，但身材技巧和直覺卻需求極年夜的算力。這似乎為若何design人機交互界面指出了一條明路：讓機械往做數據存儲、信息搜刮、形式辨認和行動猜測，而由人來做直覺判定和需求肢體技巧的操縱。但在總體性的數字化周遭的狀況中，人類何時接收、若何接收，以及接收時可否施展出人類的正常程度都是題目。現實上，人類的接收往往被design為“主動接收”，即在機械以視覺、聲響或觸覺安慰的方法收回接收懇求時方可接收。而在缺少內部監視的情形下，貿易援用場景中人工智能往往經由過程引誘性的用戶界面design消解人類接收的能夠性。前一種情形的典範例子是主動駕駛car ，后一種情形的典範例子是暗形式。上面分辨加以扼要會商。
1.主動駕駛car 場景中的“主動接收”和“謝絕接收”
2017年，德國議會經由過程了《途徑路況法》的第八修改案，[14]答應裝備駕駛員的高度主動化和完整主動化car 上路。[15]此中的§1b款（題目為“車輛駕駛員在應用高度或全主動駕駛效能時的權力和任務”）規則：
（1）車輛駕駛員可以在依照§1a款應用高度或全主動駕駛效能駕駛車輛時不再專注于路況狀態和車輛把持；在如許做時，他必需堅持足夠的警悟，以便可以隨時實行第2款規則的任務。
（2）車輛駕駛員有任務鄙人述情形下當即從頭把持車輛：
①假如高度或全主動體系懇求他如許做，或
②假如他熟悉到或由于顯明的情形必需熟悉到高度或全主動駕駛效講座場地能的預期用處之先決前提不再知足。
與這一留意任務分派形式相配套的義務規定是：假如是在§1b（1）項規則的情形下應用主動駕駛效能時產生了路況變亂，義務在主動駕駛car 一方的，由主動駕駛car 制造商擔任賠還償付；假如是在§1b（2）項規則的情形下，駕駛員應該接收而未接收，或接收后產生變亂，教學場地義務在主動駕駛car 一方的，則由駕駛員承當義務。
可以看出，§1b（2）項現實上規則了兩種人類接收情況：一是主動接收[16]；二是自動接收。但自動接收在高度主動化和完整主動化駕駛car （L4以下級別主動駕駛car ）的場景中現實上很難體系性地完成。試想，一位人類駕駛員或“技巧監視”在開啟了主動駕駛嗯，他被媽媽的理性分析和論證說服了，所以直到他穿上新郎的紅袍，帶著新郎到蘭府門口迎接他，他依舊悠然自得，彷彿把體系之后，依照法令所答應的行動方法，“不再專注于路況狀態和車輛把持”，開端刷手機錄像或開錄像會議，其不只難以做到自動接收，就銜接到主動接收懇求時生怕都難以作出實時有用的反映。有鑒于此，德邦交通部“主動與網聯駕駛倫理委員會”《倫理準繩陳述》第17條又對主動駕駛car 的主動接收技巧design提出了順應人類認知特徵的高請求：
高度主動化car 的軟件和技巧應該做到現實上防止在緊迫情形下忽然將把持權轉交給人類司機的情形。為了確保有用、靠得住和平安的人機溝通并防止讓人承當過重的累贅，體系應該更強地順應于人類交通行動并且不請求人類的高度順應才能。[17]
但這個請求在技巧上是不成能做到的。假如機械可以或許預感到變亂行將產生，并在給人類留下充足預備時光的情形下懇求人類接收，那么這就不是真正的世界的路況變亂了。一切的變亂都是突發的，無論人仍是人工智能都無法提早很長時光預感到。假如人工智能體系可以預感路況變亂，那么它就可以采取舉動往防止變亂，而不是懇求人類接收。
顯然是認識到了這個實行悖論，德國于2021年再次修正《途徑路況法》和《強迫保險法》，將此中觸及主動駕駛car 的條目回并為《主動駕駛法》[18]時，在接收題目上確立了與倫理委員會提出的倫理準繩截然相反的“謝絕接收”規定：
本法所稱的最低風險狀況是指如許一種狀況，在此中，車輛
（3）自力將本身置于最低風險狀況，假如持續行駛只要在違背路況律例的情形下才幹停止；
（4）審查技巧監視指定的操縱并決議不予履行，而是自力將車輛置于最低風險狀況，假如此種駕駛操縱會危及路況介入者或有關人士。
從德國這一波三折的接收規定變更[19]可以看出，若何用法令來斷定人機交互的詳細前提和請求是一件異常復雜的工作。人類懂得復雜的自順應體系的才能會跟著體系主動化水平的進步而遞加。假如服從人類的價值選擇（人的莊嚴和自立性）和法令邏輯，所design出的規定能夠就很難在高度主動化的實行場景中獲得履行。反之，假如服從技巧邏輯，人在此中就釀成了一個完整主動的存在。
2.暗形式管理
經由過程架構design、利用編程界面（API）和用戶界面design（UI）而搭建起的電商平臺、社交媒體平臺和內在的事務平臺現在已成為人們日常生涯中不成或缺的介入社會生涯和經濟生涯的前言。平臺借助機械進修算法來獲取、剖析和應用用戶數據，對用戶停止標簽化辨認、畫像和行動把持。在平臺用算法編制成的巨網眼前，小我是通明的，而其所面臨的界面是平臺design的成果，其背后的運作機理是通俗用戶甚至內部監管者都難以知其深淺的。從某種意義上說，數字社會總體上就是一個算力集中的黑箱社會。[20]而暗形式（Dark Pal-tems）是這個黑箱上向用戶開放的窗口，其design者居心困惑用戶，應用戶難以表達他們的現實偏好，或把持用戶支出底本不用支出的額定金錢、時光或小我信息。他們凡是應用認知誤差，促使在線花費者購置他們不想要的商品和辦事，或許流露他們在充足知情的情形下原來不愿流露的小我信息。暗形式是用戶體驗（User Experience）design界的常用手法。在數字生態中，一切關乎design，而design是平臺主導的。design師應用暗形式來暗藏、詐騙和誘應用戶泄露。他們經由過程以非專家無法懂得的方法發問來混雜用戶，他們經由過程暗藏可以輔助用戶維護其隱私的界面元從來混雜用戶，他們需求注冊和相干的表露才幹拜訪效能，并將歹意行動暗藏在法令隱私政策的深淵中。經由過程將信息共享與利用內福利聯絡接觸起來，暗形式也應用戶表露小我信息顯得“不成順從”。經由過程此類方法，design者居心讓用戶難以完成他們的隱私偏好（見表4）。
表4罕見暗形式類型及特征
暗形式存在于各類類型的平臺和收集辦事中，好比，在電商平臺，它重要表示為分歧理的差異訂價，也就是我們常常傳聞的“年夜數據殺熟”。一人一價、價錢不通明及比價艱苦是電商、預訂類平臺和網約車平臺罕見的特色，而這些平臺是經由過程架構design和用戶界面design來完成這種特色的。用一篇研討暗形式管理的經典論文中的話來說：“決議計劃架構，而不是價錢，驅動著花費者購置決議計劃瑜伽場地。”[21]我國的相干立法采取了行動界定的傳統形式，制止分歧理差異訂價的行動。好比，《小我信息維護法》第24條第1款規則：“小我信息處置者應用小我信息停止主動化決議計劃，應該包管決議計劃的通明度和成果公正、公平，不得對小我在買賣價錢等買賣前提上履行分歧理的差異待遇。”而《浙江省電子商務條例》則1對1教學對此作出了更為詳細的規則：
第十四條 電子商務運營者不得應用年夜數據剖析、算法等技一個多月前，這個臭小子發來信說他要到了啟州，一路平安。他回來後，沒有第二封信。他只是想讓她的老太太為他擔心，真巧手腕，對買賣前提雷同的花費者在買賣價錢等方面履行分歧理差異待遇。
下列情況不認定為分歧理差異待遇：
（一）依據花費者的現實需求，且合適合法的買賣習氣和行業通例，履行分歧買賣前提的；
（二）針對新用戶在公道刻日內展開優患運動的；
（三）基于公正、公道、非輕視規定實行隨機性買賣的；
（四）可以或許證實行動具有合法性的其他情況。
本條所稱買賣前提雷同，是指花費者在買賣平安、買賣本錢、信譽狀態、買賣環節、買賣方法、買賣連續時光等方面不存在本質性差異。
不外，這種針對行動而不是架構而確立的法令規定無法處理廣泛存在的暗形式題目，使得不以價錢而以過度獲取小我信息為表示形狀的貿易形式無法獲得規制。從域外經歷來看，美國加州和歐盟的相干規范值得參考。美國加州的《隱私權法》（CPRA）是世界上第一部對暗形式作出明白界定的法令，它將暗形式界說為“一種報酬design或把持的用戶界面，實在質後果是推翻或傷害損失用戶自立性、決議計劃或選擇”，并規則受暗形式引誘而表達的批准不是真正的的批准，合同自始有效。[22]行將于2024年3月開端實行的歐盟《數字辦事法》[23]則對暗形式有加倍具體的界定。
在線平臺界面上的暗形式是有興趣或現實上嚴重歪曲或傷害損失辦事接收者作出自立且知情的選擇或決議之才能的做法。這些做法可用于壓服辦事的接收者作出其本不想作出的行動或作出會給其帶來晦氣成果的決議。是以，應制止在線平臺辦事的供給者詐騙或鼓動辦事的接收者，以及經由過程在線界面或其部門的構造、design或效能來歪曲或傷害損失辦事接收者的自立權、決議計劃或選擇。這應包含但不限于抽剝性的design選擇，以領導接收者采取有利于在線平臺辦事供給者但能夠不合適接收者的好處的舉動，或當請求辦事的接收者作出決議時，以非中立的方法浮現選擇。例如，經由過程視覺、聽覺或其他組件design加倍凸起某些選項。
在該規定制訂經過歷程中瑜伽教室，相干立法會商提到的暗形式類型重要包含：（1）過載。讓用戶面對目炫紛亂的懇求、信息、選項或能夠性，促使他們共享更大都據，或有意中答應違反數據主體希冀的小我數據處置。（2）跳過。居心經由過程design讓用戶疏忽或疏忽對其本身數據維護至關主要的信息。（3）攪拌。經由過程界面design來完成用戶情感調動或視覺助推，從而影響用戶選擇。（4）障礙。指經由過程使操縱難以或不成能完成來妨害或禁止用戶作出對本身有利而對平臺晦氣的選擇。（5）變更無常。界面的design紛歧致且不清楚，應用戶難以尋覓到分歧的數據維護把持東西，并清楚處置的目標。（6）蒙在鼓里。界面的design方法是暗藏信息或數據維護把持東西，或許讓用戶不斷定他們的數據是若何處置的，以及他們有什么樣的東西選項可以輔助本身維護隱私或小我信息。
經由過程以上會商的主動駕駛car 中的人類接收規定和暗形式管理兩個例子，我們可以明白地看到：將人和機械截然二分而分辨追蹤關心人類行動和機械行動的思想方法無法輔助我們有用處理數字化生態中的人機交互題目。這種周遭的狀況中的人曾經是受機械剖析、猜測和領導（或誤導）的人；而機械也不是主動的、中立的東西，是智能化的、內化了人類欲看和價值選擇的機械。表現“人在回路”準繩的法令規定，應該出力于總體的架構design和用戶界面design，而不是隨意扔小我出來充任“橡皮鈐記”或“背鍋俠”。在這方面，正在會商經過歷程中的歐盟《人工智能法》草案可認為我們供給必定的參照。該草案序文指出，“人在回路”中的人必需“具有需要的才能、接收過需要的培訓并享有需要的權利來充任這一腳色”。該草案第14條特殊請求“高風險”人工智能體系的開闢者在design和開闢此種體系時為人類對其停止有用監管留下空間。“高風險”人工智能供給商還需求應用“恰當的人機交互界面東西”來構建體系，它們必需使“人在回路”的人可以或許懂得體系的運作機制并“可以或許恰當地監控其運轉”，這需求此種體系具有可說明性。開闢者還以強化人類自立性的方法來design體系，使“人在回路”中的天然人可以或許認識到人類遵從機械的偏向并堅持警醒。[24]正如歐盟在數字科技、數字辦事和數字市場方面的其他立法一樣，這部法令追蹤關心到了數字社會的基礎特征，提出了有針對性的全新概念和規制框架。盡管此中的詳細規定design有待商議，但其思想框架卻無疑值得參考。
三、天生式人工智能場景中的“人在回路”
比來，一則lawyer 徵引ChalGPT假造的假判例舞蹈教室來支撐己方主意的事務在美國甚至全球法令界激發了普遍追蹤關心。一位名叫羅伯托·瑪塔（Roberto Mata）的乘客宣稱本身在2019年搭乘搭座飛機時膝蓋被機上的送餐推車撞傷，于是在紐約曼哈頓的紐約南區聯邦地域法院告狀航空公司。航空公司以訴訟時效已過為由懇求法院採納告狀。瑪塔的lawyer 之一史蒂文·施瓦茨（Steven A.Schwartz，來自Levidow，Levidow & Ohermanlawyer firm ）向法院提交了一份十頁的書面爭辯看法書，辯駁了對方的主意。看法書中徵引了六個先例，包含瓦吉斯訴中國南邊航空公司，這些先例都表白法院在此類案件中不會由於訴訟時效已過而謝絕受理案件。但對方lawyer 向法院指出，這些先例都是假的。于是，此案主審法官凱文·卡斯特爾收回了一份法院令[25]，請求施瓦茨供給來由說明本身為什么不該當遭到處分，此中寫道：
本院面對一個史無前例的情形。被告lawyer 提交的否決採納動議的看法書中充滿著對不存在案件的援用。當對方lawyer 提請本院留意這一情形時，本院發布號令，請求被告lawyer 供給一份宣誓證言書，附上他提交的資料中援用的案例正本，他曾經照做了。他提交的資料中有六個顯然是捏造的司法判決，包含捏造的引文和捏造的檀卷號。本院特此發布號令，請求被告lawyer 說明為何本身不該遭到制裁。
施瓦茨在隨后提交的說明中說本身是用ChatGPT找到的這些案例。他寫道：
當我在此案中應用ChatGPT時，我清楚到它實質上就像一個高度復雜的搜刮引擎，用戶可以在此中輸出搜刮查詢，而ChatGPT將依據公然可用的信息以天然說話供給謎底。
我此刻認識到我對ChatGPT任務道理的懂得是過錯的。假如我清楚ChatGPT是什么或它的現實任務道理，我盡不會用它來停止法令研討。
今朝法官尚未決議能否對施瓦茨停止制裁。依照美國lawyer 協會的《個人工作行動模范原則》第3.3（a）條目，lawyer 不得居心：（1）向法庭作出虛偽的現實或法令陳說，或許未能更正本身先前向法庭作出的對主要現實或法令的虛偽陳說；（2）不向法庭表露lawyer 已知的直接晦氣于委托人態度且對方lawyer 未表露的本司法管轄區內的威望法令淵源。[26]顯然，施瓦茨的行動客不雅上違背了這一規定，但他能否居心（knowingly）這么做仍有待法官往判定。
簡直，施瓦茨對ChatGPT這種新東西的懂得是完整過錯的，它不是一種搜刮引擎，而是一種基于聚會場地對人類日常說話樣本的進修而天生新的說話文字內在的事務的東西。起首，它不具有實行搜刮效能，它的練習數據中不包括2021年之后呈現的新內在的事務。好比，本文作者已經問它：“《中華國民共和公民法典》第1307條的內在的事務是什么？”這可以說是一個很是簡略的客不雅題了。我們了解《中華國民共和公民法典》總共就1260條，第1307條是最基礎不存在的。但它卻言之鑿鑿地答覆：“《平易近法典》第1307條規則：婚姻的停止，由兩邊當事人協商分歧，或許由國民法院裁定。”也就是說，它對簡略的客不雅常識題目道貌岸然地亂說是一種常態。其次，ChatGPT之類的年夜型說話模子是應用通用文原來練習的，此中最具常識性的文本生舞蹈場地怕就是維基百科之類的東西的品質良莠不齊的、沒有顛末編纂把關的共享常識內在的事務，是以，它答覆任何專門研究範疇的題目都表示得泛泛而談，很難直接采用為靠得住的文本。但它在日常對話中和寫普通性的案牘及作文方面卻表示得不錯。最后，專門研究範疇的天生式人工智能東西是下一個步驟能夠呈現的新事物。好比，曾經在曩昔的法令數據庫營業中積聚起了大批律例、案例、法學學術論文等法令相干文本的Lexis和北年夜寶貝曾經或正在開闢專門的法令常識年夜型說話模子。這種專門研究細分範疇的年夜模子很能夠天生較為靠得住的法令常識文本，但假如要用于正式的司法法式，仍是必需顛末人類法令個人工作人士的核實。
機械進修年夜模子是人工智能技巧顛末60余年累積而綻放出的應季花朵，令欣賞者贊嘆不已。由于當下的多模態年夜模子不只可以天生文字影音內在的事務（AIGC），甚個人空間至可以天生什物（借助3D打印技巧，好比商湯“日日新”年夜模子系統中的“格物”），所以被以為是天生式人工智能的衝破性停頓。從技巧上講，年夜模子并非基于任何常識上的立異，而是基于算力、算法和數據的範圍進級，是摩爾定律和梅特卡夫定律所提醒的技巧的政治經濟效應的表示。換句話說，年夜模子依附的是“暴力盤算”，即高機能GPU運轉千億級參數模子經由過程海量數據停止預練習。用OpenAI首席迷信家伊利亞·蘇茨克沃的話來說：“若何處理困難？應用大批練習數據及一個年夜型神經收集。如許，你能夠獲得的獨一成果就是勝利。”為此，OpenAI的重要投資者微軟投進數億美元為OpenAI打造了一套超算體系，由上萬顆單價為數萬美元的英偉達A100芯片構成，這套體系為練習ChatGPT供給了3640PF-days的算力耗費（假設每秒盤算1000萬億次，持續盤算3640天）。由此可見，年夜模子練習是一個燒錢和耗能的游戲，佈滿側重本錢的滋味，一點兒也不節能環保。這時，我們就需求對年夜模子的貿易和社會利用停止一番“本錢一收益”剖析，了解一下狀況它帶來的收益能否年夜于本錢，以及收益的回屬和本錢的分管。在停止這種剖析的時辰，我們應該留意到尚未被計進本錢的那些內部性，好比，現實上由大眾承當本錢的周遭的狀況傷害損失。
年夜模子可以或許帶來的利益似乎是不言而喻的。固然練習本錢昂揚，但一經練習勝利，它就可以發生宏大的生孩子力，主動化地生孩子文字、圖像和音錄像內在的事務，好比，輔助文字任務者天生案牘和文學作品，輔助大夫清楚病人的病史和癥狀描寫并構成診斷和醫治計劃，輔助教員、科研職員和先生瀏覽大批文本并提取要害常識點和重要論點，輔助法令個人工作者核閱法令文件、剖析法令題目并構成初步法令看法書等共享會議室。進一個步驟，當細分範疇的專門研究化年夜模子呈現的時辰，它可以轉變各行各業的生孩子方法和組織形狀，年夜幅度晉陞制造業、路況運輸業、農業甚至任何我們可以或許想到的行業的主動化水平和生孩子率。以商湯的“日日新”年夜模子系統為例，它包括作為對話和文本內在的事務天生平臺的“磋商”（SenseChat），可以像ChatGPT那樣跟人停止多輪對話，可以寫市場行銷語、案牘、故事、小說和法式代碼，假如用于聰明醫療，可以供給隨訪、安康徵詢、internet問診和幫助醫療辦事，這些效能曾經在上海新華病院、鄭州鄭年夜一附院、成都華中醫院獲得現實利用；它還包括依據文字天生圖像的“刻畫”，可以天生圖文并茂的案牘、漫畫并幫助其他情勢的藝術創作；還有天生元宇宙3D虛擬場景的“瓊宇”，可以完成對虛擬空間和虛擬物體的復刻與交互（好比，耗時兩天即可天生具有厘米級復刻精度、復原場景的真正的細節和光照後果的100平方公里虛擬城市），可用于數字孿生、建筑design、影視創作、文旅宜傳和電商展現等場景，以及“格物”，即銜接3D物體天生與3D打印，將主動天生的物體系體例形成什物，可用于制造業。
這些都是年夜模子貿易形式的從業者向我們展現的美妙遠景，在涓滴不否定這些場景都有能夠在近期完成的條件下，筆者想指出其別的一面，以便我們的公共選擇可以或許促進一種普惠的實際，而不是讓技巧成為“割韭菜”的東西，在給多數人帶來宏大收益的同時，讓大都人承當本錢而只獲得極渺小的甚至是虛幻的利益。
正如後面曾經指出的那樣，作為一種機械進修方式上的立異，現有的年夜模子練習計劃是對人類已有的發明結果的範圍化進修，所發生的成果是已有內在的事務的新的表達情勢，它不會帶給我們關于現實的新知。已有的實操都顯示出，ChatGPT更善于答覆“客觀題”，而在“客不雅題”方面則無法給我們供給正確的謎底。依照悉尼年夜學說話學傳授恩菲爾德（N.J.Enfield）的說法，說話是人類社會生涯的產品，它的重要效能不是再現現實，而是維系社會關系和和諧社會舉動。借助說話，我們不只對其別人發生影響，並且與其別人一路來影響社會。在應用說話時，我們不只斟酌要不要表達本身的真正的設法，還要斟酌其別人會怎么懂得我們所表達的內在的事務，以及他們在依照本身的懂得消化了我們所表達的內私密空間在的事務后會若何回應我們。說話的效能塑造著說話的形狀，招致一切的人類說話中都包括大批表現人類客觀感觸感染的詞匯，而描寫天然現實的詞匯卻缺少精準性。好比，人眼可以分辨幾百種色彩，但描寫色彩的詞匯在任何人類說話中都只要屈指可數的幾個。[27]
在社會來往中戰略性地應用說話是人自己就很善於的，我們所需求的人工智能是可以或許為我們懂得真正的世界供給靠得住信息的助手，而不是可講座場地以或許模擬我們諳練應用社交說話的“社牛”。在這一點上，年夜型說話模子還不如搜刮引擎。進而，假如人們感到一回事。哪天，如果她和夫家發生爭執，對方拿來傷害她，那豈不是捅了她的心，往她的傷口上撒鹽？年夜型說話模子支持的各類聊天東西比真人措辭更“動人”，便會削減與親人、伴侶、同事或同窗的說話交通，沉醉于跟機械聊天。這將進一個步驟加劇社交媒體鼓起以來人在本身客觀世界中的沉醉和配合體認識的缺掉。“信息繭房”“過濾氣泡”和“覆信室”等概念都描寫了如許一種數字化時期廣泛實際。但人究竟保存在真正的世界中，這個世界的客不雅現實總會查驗人的客觀認知，一旦面對保存考驗，沉醉于客觀知足感的人類就會顯得非常懦弱。
由此我們可以看到，年夜模子能夠對社會無益的利用標的目的是那些不需求新常識的範疇，或許說是那些以守舊為正面價值的範疇，如文明、宜傳、法令和慣例醫療。法令的重要效能在于保護既定的社會次序，需求在既定例則的年夜條件下處置大批信息，這恰好是年夜型說話模子所善於的。不外，要把年夜模子利用到法令任務的場景中，尤其是司法經過歷程和法律經過歷程中，人類的把關是非常需要的。司法經過歷程要處置各類各樣的文本和音錄像資料，“依照性質，這些資料年夜體分為兩類，一類是處理現實題目的，也就是各類證據；另一類是處理規范題目的。前者是處理案件的現實基本，后者是處理案件的規范基本”[28]。無論是輔助裁判者判定現實題目的資料，仍是裁判者借以說明和實用法令的資料，真正的性都是重要的請求。虛擬的法條（好比，法學院先生在期末測試時行使“緊迫姑且立法權”編出來的法條）和判例（好比，後面提到的瑪塔案被告lawyer 用ChaiGPT編出來的案例）是不克不及被容忍的，更不克不及作為裁判根據。正因這般，天生式人工智能假如要用于法令任務，在design上就需求凸起人作為最后把關者和決議計劃者的腳色，使算法無法構成從數據采集、數據剖析、主動化決議計劃和終極文本天生的閉環。
四、結論
我們曾經進進了數字化時期，以人工智能為典範代表的數字科技成了這個時期的通用技巧，轉變著我們的生涯方法、任務方法和社會關系構成方法。與傳統的技巧比擬，人工智能技巧的特色就在于它可以或許“進修”，可以或許經由過程對海量人類行動數據的進修來完成自順應和自演進。也就是說，它不再是一種主動的東西，而是一種“活的”、展示出“智能”的東西。人在應用這種東西的時辰，也在被這種東西影響和轉變。是以，在思慮若何用法令來規制這種技巧及若何用這種技巧來晉陞法令任務的效力和品德的時辰，以人的行動（包含應用東西的行動）為著眼點和出力點的思想方法和規定design方法曾經過期了。我們應該更多地追蹤關心人機交互和人機共生的構造性和體系性題目，斟酌人工智能分歧利用場景中人機交互界面的design準繩，好比，在主動駕駛car 的場景中付與算法主動化決議計劃以更多的權重（甚至需要時答應體系謝絕人類接收），而在聰明法院、聰明檢務、聰明公安、聰明法令辦事如許的利用場景中確保人類的決議計劃才能和機械的幫助位置。
一種以報酬本的人工智能法治體系應該包括如許一些基礎構成部門：一是總體的數字化生態管理規定，包含收集平安、數據平安、小我信息維護、可托賴人工智能、內在的事務管理和數字市場公正競爭方面的規定；二是對人工智能算法現實利用經過歷程的表示評價機制，包含穩健性和機動性評價、靠得住性評價、有效性評價、可測試/可驗證/可證實性評價及平安性評價等，以便實時發明題目，完成風險把持；三是自力監視機制，包含算法存案、算法審核、算法影響評價、算法后果溯源、保險、第三方審查等方面的軌制；四是確保人工智能對受影響的好處相干方具有必定通明性和可說明性的軌制保證；五是行業尺度，如合適倫理的軟件工程design尺度等。只要從生態、體系、構造和行動層面同時進手，才幹搭建起確保科技向善的法令體系。而這個法令體系自己必需由人而不是人工智能來把握，才幹確保人在日益智能化和主動化的社會周遭的狀況中保有莊嚴和自立性。
鄭戈，上海路況年夜學凱原法學院傳授，上海路況年夜學中法律王法公法與社會研討院企劃委員會主任、研討員，上海路況年夜學觸及人的迷信研討倫理委員會委員。
【注釋】
[1]拜見鄭戈：《算法的法令與法令的算法》，載《中法律王法公法律評論》2018年第2期，第66-85頁。
[2]Stuart Rusell，& Pder Narig，Arifrcial Inteligenee：A Modem Appranch，Uipper Saddle River，New Jersey：Pearsn Edu-cation Limited，2016，p.1.
[3]Jodn MeCathy，Mavin Misky，Nahanid Raclester and Caade Shaman，A Prgpoasal舞蹈場地 fie the Dartmouth Summer ReearchPnget on Artficial Intelligence（31 Augist 1955），p.1.
[4]James Hendkr and Alice M.Mulwehill，Seiad Machines The Coming Colison af Anijeial Inteligene，Sociad Netaorkingand Humanity，APres，2016.p.153.
[5]See Arnald Thackray，Darid C.Bmek，and Rachd Jones，Moore's Lane：The Life of Gordon Moore，Silcon Valley's Quicdt Rev-olutionary.New York：Basic Bonks，2015.
[6]Herbert A.Siman，The Sdienee gf the Artjicial，MIT Press，2019.p.100.
[7]Meg Leta Jomes，The Right o a Hman in the Lonp：Polinl Consrudions of Computer Automution and Peronhood，47 So-cial Suudies of Srience 216，224 （2017）.
[8]Gavriel Sdlvenly and Waldemar Kanwowki，Hnndook gf Human Factars and Ergonamis，Wiley，2021.
[9]Reeeca Cnobf，Mangot E.Kaniski，& W.Nidolson Pice II.Humans in the Lap，76 V舞蹈教室adehlt Law Revicw 429，p.473-474.
[10]P.M.Fits（ed.），Haman Enginering fir an Eifetie Ai-nrigatin and Tialfiac-conind System，Wahingtun，DC：National Reseanch Council，1951.
[11]Moriz Handt and Benjamin Recht，Puttems，Predicions，and Actins：Foundati舞蹈場地ons f Machine Leamning，Princekon Uni-versity Press，2022，p.2.
[12]拜見[關]艾薩克·阿西莫夫：《銀河帝國第一部：基地》，葉李華譯，江蘇文藝出書社2015年版。
[13]Hans Moravec，Mfind Chddren：The Future af Rcdod and Human Imtellgena，Havand Universily Pres，1988，p.15.
[14]Aches Geel mur Andernung des Stmlenverkehsgesetaes （8.SIVGAndG k.a.Akk.）G.v.16.06.2017 BGH.1S.1648（Nr.38）；Gelung ab 21.06.2017，個人空間可下載于：BGBI.I 2017 S.1648-Aches Geselz zur Andenng desStralkenverkchrsgslze家教s-dejure.org。
[15]有不少評論者以為，這部法令只答應13及以上級此外主動駕駛car 上路，這是過錯的懂得。現實上，此次修訂曾經答應L4和L5級此外主動駕駛car 上路了，只不外請求其必需會議室出租有駕駛員。招致曲解的緣由是不少人混雜了技巧品級和法令請求，L4和L5級此外主動駕駛car 在技巧上可以做到自立把持，不需求駕駛員，但法令請求其必需有駕駛員。法令請求并不是以下降車輛的主動化技巧品級。
[16]拜見鄭志峰：《論主動駕駛car 主動接收規定》，載《華東政法年夜學學報》2023年第3期。這篇文章著重于對主動接收規定的會商，而疏忽了相干立法中的“自動接收”選項及后來立法中呈現的“謝絕接收”規定。
[17]Eihik-Koammision Automatisiertes und Vemdzte Fanen，Eingesta durch den Bundesminiser far Vekelr共享會議室 und dgiak-frusmktur，Bericht，Juni 2017.
[18]2021年7月，德國聯邦議會經由過程《修訂途徑路況法和強迫保險法的法令——主動駕駛法》（以下簡稱德國“主動駕駛法”），此地方引條目在le（2）項。由于高度和完整主動化car 上不再有司機，監視車輛運轉狀況的人被稱為“技巧監視”（Technidhen Aufsish）。
[19]對于這個風趣經過歷程的具體會商，請拜見鄭戈：《電車困難與主動駕駛體系算法design中的倫理考量》，載《浙江社會迷信》2022年第12期。
[20]Fank Paspuask，The Back Bor Scicty：The Seret Algorihms That Contrd Money and lngomatim，Harand UiniversityPres，2015.
[21]Jamie Lauguri and Lior Jaodb Stmhilevitz，Shining a Light on Dank Pallerns，13 Jarnal of Legal Amalysis 43（202教學1），p.44.
[22]The Caljfornia Piraey Righus Acd of2020，at ht教學tps://theepra.org/（Last Visited on May.20，2023）.
[23]EU Digiad Senice t，at hutps://sn-les.cumpa.eu/legadl-cotmVEN/TXT/PDF/？ui=CEIEX:32022R2065（Lst小樹屋Visited on May.20，2023）.
[24]Pmpesal for a Regubtion of the Eumopan Parliament and of the Couneil Laying Dbown Hamonised Rales con Arnifcial Intd-lig講座場地rnce and Amending Cetain Uinicm Legislative Ads，簡稱《歐盟人工智能法》（EUAI Ad），英文版可下載于：https://eur-lex eumpa.ev'resouree.html？uri=cellar：40649735-a372-1leb-9585-0laa75wd7lal.0001.02/D0C-1&foma=PDF。所引規定見第14條第1-5項。
[25]May 4 arder in Mata v.Avianea，he，at ht瑜伽場地tp://domes.countlisteer.com/reap/gon.usourts.nysd 575368/gow.us-courts.nysd.575368.31.0.pd（Last Visiked an Feh.1，2023）.
[26]ABA Mold Rules of Pofesicmal Condut，at htps://www.americanbar.arg/ goupa/ mofesiomal_mspwnsibiliy/ruhics-tions/model_nules_of_pnfessional_condudt/moodldl_nules_ofLprofesional_oonhucL_lable_ooontenls/（瑜伽場地Last Vihited on Fe.1，2023）.
[27]N.J.Enfeld.Langunge ss.Realiy：Why Langunge ls Gaod for Lanyen and Bad for Sieniss，MIT Prss，2022.
[28]雷磊：《法令淵源、法令論證與法治》，載《社會迷信陣線》2023年第1期。
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