刑事合规视野下人工智能的刑法评价进路

发布时间：2020-11-20 02:22

　　 人工智能犯罪研究的既有成果,大多忽视了作为人工智能核心问题的数据安全、算法规制问题,就"人工智能"谈"人工智能",以至于针对人工智能的刑法回应性研究大多集中在不可知化、科幻化的"机器人规制"层面。人工智能犯罪的刑法规制,首先应当明确刑法评价的对象是人工智能体研发者的行为,而非人工智能体本身的"行为",进而立足于传统刑法基础理论和刑法框架,确立人工智能犯罪防治的"共治"思维、预防性思维,推动刑法规制的重心由事后的结果性评价转向兼顾事前的危险性预防。对此,有必要引入刑事合规在人工智能中的评价机制,以刑法为手段,在明确人工智能算法可解释、人工智能决策数据透明的前提下,通过人工智能产业链条上的算法合规与数据合规,厘定算法过错、算法霸凌背后的人的过错,防范因数据瑕疵以及算法设计、算法部署、算法应用中人的罪过引发人工智能决策失误。具体要求,正视人工智能风险,实现刑事合规的犯罪预防机能,推动传统刑法事后制裁的评价模式转向事前预防。实现刑事合规的外部规制与自我管理的有机结合,在刑法规则具体化、情境化的基础上,实现刑法与人工智能企业规章制度的功能性协作。
【文章目录】：
一 人工智能刑法规制研究的现有缺憾与偏差
    （一）人工智能刑法研究的观点争讼
    （二）人工智能刑法规制研究的错位与理论困境
        1.人工智能刑法规制路径的错位与偏差
        2.人工智能刑法研究困境的症结
二 人工智能刑法规制困境的突破:刑事合规计划的引入
    （一）人工智能刑事合规计划引入的必要性思考
        1.人工智能犯罪的迭代异化:刑事合规是对人工智能刑事风险的回应
        2.单一的刑法规制模式滞后:刑事合规实现刑法与企业制度间的功能性协作
    （二）人工智能刑事合规计划引入的正当性基础
        1.网络“共治”的模式优化:人工智能外部规制与内控管理的统一
        2.人工智能致害责任认定的最优路径:基于责任、预防与刑罚的关系
    （三）人工智能刑事合规计划引入的可行性探究
        1.人工智能算法的可解释与人工智能风险的可识别
        2.人工智能刑事合规实现刑事规则的具体化、情境化
三 人工智能刑事合规计划的基本立场:以数据安全与算法规制为中心
    （一）人工智能刑事合规计划的源头治理:数据安全保障
    （二）人工智能刑事合规计划的关键核心:算法规制与风险管理
四 人工智能刑事合规计划的制度设计与路径架构
    （一）人工智能刑事合规计划的目标定位
    （二）人工智能刑事合规计划的内容
    （三）人工智能刑事合规计划的路径架构

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2890791