人工智能侵权责任研究

『壹』 简述人工智能的研究对象、研究内容和研究方法

非一言能概尽。可以去看看《人工智能：复杂问题求解策略》，《人工智能》等书

『贰』 人工智能(机器人)能否成为法律关系之主体其理由是什么

人工智能目前还无法成为法律关系之主体。尽管人工智能逐步具有一定程度的自我意识和自我表达能力，但尚不具备人类所具有的自主思考的意识和能力，因此，目前它还不能成为法律关系上的主体。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

(2)人工智能侵权责任研究扩展阅读：

人工智能哲学伴随现代信息理论和计算机技术发展起来的一个哲学分支。本书收集了人工智能研究领域学者的十五篇代表性论文，这些论文为计算机科学的发展和人工智能哲学的建立作出了开创性的贡献。这些文章总结了人工智能发展的历程，该学科发展的趋势，以及人工智能中的重要课题。

以人类的智慧创造出堪与人类大脑相平行的机器脑（人工智能），对人类来说是一个极具诱惑的领域，人类为了实现这一梦想也已经奋斗了很多个年头了。

而从一个语言研究者的角度来看，要让机器与人之间自由交流那是相当困难的，甚至可以说可能会是一个永无答案的问题。人类的语言，人类的智能是如此的复杂，以至于我们的研究还并未触及其导向本质的外延部分的边沿。

『叁』 人工智能在法律行业运用的技术手段有哪些

现在很多人工智能系统把一些人的声音、表情、肢体动作等植入内部系统，使所开发的人工智能产品可以模仿他人的声音、形体动作等，甚至能够像人一样表达，并与人进行交流。但如果未经他人同意而擅自进行上述模仿活动，就有可能构成对他人人格权的侵害。此外，人工智能还可能借助光学技术、声音控制、人脸识别技术等，对他人的人格权客体加以利用，这也对个人声音、肖像等的保护提出了新的挑战。例如，光学技术的发展促进了摄像技术的发展，提高了摄像图片的分辨率，使夜拍图片具有与日拍图片同等的效果，也使对肖像权的获取与利用更为简便。此外，机器人伴侣已经出现，在虐待、侵害机器人伴侣的情形下，行为人是否应当承担侵害人格权以及精神损害赔偿责任呢？但这样一来，是不是需要先考虑赋予人工智能机器人主体资格，或者至少具有部分权利能力呢？这确实是一个值得探讨的问题。

『肆』 人工智能侵权责任是如何认定的

人工智能应用范围的日益普及，其引发的侵权责任认定和承担问题，是对现行侵权法律制度提出的又一个新的挑战。
“从现行法律上看，侵权责任主体只能是民事主体，人工智能本身还难以成为新的侵权责任主体。即便如此，人工智能侵权责任的认定也面临诸多现实难题。”在清华大学法学院教授程啸看来，侵权发生后，谁是人工智能的所有者，就应当由谁负责，在法律上似乎并不存在争议。“然而人工智能的具体行为受程序控制，发生侵权时，到底是由所有者还是软件研发者担责，值得商榷。”
与之类似的，当无人驾驶汽车造成他人损害侵权时，是由驾驶人、机动车所有人担责，还是由汽车制造商、自动驾驶技术开发者担责？法律是否有必要为无人驾驶汽车制定专门的侵权责任规则？这些问题都值得进一步研究。
“现实中，人工智能侵权责任的归责原则，可能更多涉及危险责任或无过错责任。”程啸认为，例如无人驾驶汽车致害，无论从产品责任还是机动车交通事故责任上看，都可以适用无过错责任。但未来需要考虑的是，人工智能技术的运用，其本身是否属于高度危险作业（如无人机），从而决定了是否适用高度危险作业致害责任。
“当前，人工智能侵权责任中的因果关系、过错等要件的判断也变得日趋复杂。”程啸还举例说，此前曝光的一些APP“大数据杀熟”和“算法歧视”，由于代码的不透明，加之算法本身的自我学习和适应能力，使得“将算法歧视归责于开发者”变得很困难。

『伍』 人工智能的研究课题

人工智能的研究方向已经被分成几个子领域，研究人员希望一个人工智能系统应该具有某些特定能力，以下将这些能力列出并说明。 早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用概率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。
对于困难的问题，有可能需要大量的运算资源，也就是发生了“可能组合爆增”：当问题超过一定的规模时，电脑会需要天文数量级的存储器或是运算时间。寻找更有效的算法是优先的人工智能研究项目。
人类解决问题的模式通常是用最快捷，直观的判断，而不是有意识的，一步一步的推导，早期人工智能研究通常使用逐步推导的方式。人工智能研究已经于这种“次表征性的”解决问题方法取得进展：实体化AGENT研究强调感知运动的重要性。神经网络研究试图以模拟人类和动物的大脑结构重现这种技能。 AN ONTOLOGY REPRESENTS KNOWLEDGE AS A SET OF CONCEPTS WITHIN A DOMAIN AND THE RELATIONSHIPS BETWEEN THOSE CONCEPTS.
主条目：知识表示和常识知识库 主条目：机器学习
机械学习的主要目的是为了从使用者和输入数据等处获得知识，从而可以帮助解决更多问题，减少错误，提高解决问题的效率。对于人工智能来说，机械学习从一开始就很重要。1956年，在最初的达特茅斯夏季会议上，雷蒙德索洛莫诺夫写了一篇关于不监视的概率性机械学习：一个归纳推理的机械。 主条目：机器感知、计算机视觉和语音识别
机器感知 是指能够使用传感器所输入的资料(如照相机，麦克风，声纳以及其他的特殊传感器)然后推断世界的状态。计算机视觉能够分析影像输入。另外还有语音识别 、人脸辨识和物体辨识。 主条目：情感计算
KISMET, 一个具有表情等社交能力的机器人
情感和社交技能对于一个智能AGENT是很重要的。 首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动(这涉及要素 博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测)。此外，为了良好的人机互动，智慧代理人也需要表现出情绪来。至少它必须出现礼貌地和人类打交道。至少，它本身应该有正常的情绪。 主条目：计算机创造力
一个人工智能的子领域，代表了理论(从哲学和心理学的角度)和实际(通过特定的实现产生的系统的输出是可以考虑的创意，或系统识别和评估创造力)所定义的创造力。 相关领域研究的包括了人工直觉和人工想像。 （1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。
（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。
（3）人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。 伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

『陆』 人工智能的法律三问 人工智能侵权责任如何认定

人工智能侵权责任如何认定？

2016年11月，在深圳举办的第十八届中国国际高新技术成果交易会上，一台名为“小胖”的机器人突然发生故障，在没有指令的情况下，自行砸坏了部分展台，并导致一人受伤。

人工智能应用范围的日益普及，其引发的侵权责任认定和承担问题，是对现行侵权法律制度提出的又一个新的挑战。

“从现行法律上看，侵权责任主体只能是民事主体，人工智能本身还难以成为新的侵权责任主体。即便如此，人工智能侵权责任的认定也面临诸多现实难题。”在清华大学法学院教授程啸看来，侵权发生后，谁是人工智能的所有者，就应当由谁负责，在法律上似乎并不存在争议。“然而人工智能的具体行为受程序控制，发生侵权时，到底是由所有者还是软件研发者担责，值得商榷。”

与之类似的，当无人驾驶汽车造成他人损害侵权时，是由驾驶人、机动车所有人担责，还是由汽车制造商、自动驾驶技术开发者担责？法律是否有必要为无人驾驶汽车制定专门的侵权责任规则？这些问题都值得进一步研究。

“现实中，人工智能侵权责任的归责原则，可能更多涉及危险责任或无过错责任。”程啸认为，例如无人驾驶汽车致害，无论从产品责任还是机动车交通事故责任上看，都可以适用无过错责任。但未来需要考虑的是，人工智能技术的运用，其本身是否属于高度危险作业（如无人机），从而决定了是否适用高度危险作业致害责任。

“当前，人工智能侵权责任中的因果关系、过错等要件的判断也变得日趋复杂。”程啸还举例说，此前曝光的一些APP“大数据杀熟”和“算法歧视”，由于代码的不透明，加之算法本身的自我学习和适应能力，使得“将算法歧视归责于开发者”变得很困难。

在程啸看来，针对人工智能带来的新问题、新挑战，在法律制度的研究方面未雨绸缪，将为以后的司法实践赢得主动。“人工智能已经到来，只是在生产生活的各个领域分布不均。我们不应等到未来分布均匀、人工智能已完全融入生产生活的方方面面时，才想起来从法律进行规范。”程啸说。

『柒』 人工智能领域的研究包括哪些方面

包裹方方面面，只要你想到的都可以实现人工智能。
目前比较成熟的是，竞赛，无人驾驶，金融分析，大数据等等。

未来还会有更多可能

『捌』 达摩院要研究人工智能，研究出来之后怎么保护

双十一还没到，阿里巴巴和马云已经开始疯狂吸睛。10月11日，由阿里巴巴主办的2017云栖大会在杭州的云栖小镇开幕。今年的云栖大会以“飞天·智能”为主题，马云的主题演讲也是围绕着科学和技术。会上宣布成立研究院“达摩院”，研究领域包括机器学习、自然语言处理、人机自然交互等十几个方面。无论是主题，还是内容，都体现出这次的云栖大会中一个至关重要的关键词：人工智能。

软件开发程序

由此看来，虽然说人工智能“不接地气”，但是一旦把它看做知识产权的一种，对其进行管理和保护的过程和其他技术并没有很大差别。如今人工智能炙手可热，发展前景也是非常可观。在各方的集中攻势下，相信它将会在不久之后取得很大的进展和突破。但是正如标题中所言，研究出来之后如何进行保护，也是需要进行思考和研究的方向。

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『玖』 人工智能研究的两个领域是什么

人脸识别、语音识别是人工智能应用最为人熟知的两个领域。智能音箱、人脸门禁也已经走进不少人的生活。去年大火的无人货柜，则用到了“物品识别”技术。接下来，人工智能推广应用会怎么走？靠算法的不断提升吗？

海康威视高级副总裁徐习明说：“今天的人工智能还是一种弱人工智能。基于深度学习的算法精度会无限逼近100%，但永远无法达到。随着‘准确率’提升，最后竞争的更多是场景落地能力。”
码隆科技首席科学家黄伟林也认同这个说法。码隆科技是一家聚焦于“物品”图像识别的公司，无人货柜是其主要应用场景之一。“在物品识别领域，目前难点在于跟垂直领域内企业的需求不断磨合，这是一个长期的过程。一些场景，预想中觉得好做，但操作下来可能难度很大，或者不是刚需。”
“现实购买场景复杂，商品品类太多，增加了数据标注以及类别定义的难度。”黄伟林说，“我们先聚焦于难度小或者刚需的环节。比如减少‘货损’是刚需，我们就在收银环节帮助识别货物与条码能否对应；无人零售柜则由于商品品类有限，识别难度降低。”
黄伟林说：“目前来看，大家更多是想找一个好的应用场景，不断迭代算法和数据，教育市场，培养用户。”
除了人脸识别、语音识别等主流外，一些小众细分领域也开始出现。“我们把设备放到工厂之后，就能根据设备发出的噪声，判断设备的磨损情况或者其他故障。是不是要加润滑油？车床刀具磨损程度如何，什么时候更换？等等。”硕橙科技创始人谭熠说。
人工智能还能参与到创意活动中来。据了解，已经有音乐人工智能伴奏系统在中国亮相。人工智能通过数据分析与学习，找到相对固定模板，然后通过套用模板进行“创作”和演出。
随着应用场景增多，如何判断不同领域与人工智能的结合成熟度？
“有一些指标，首先是基础设施情况，包括算法的成熟度、行业数据完善程度等。”上海临港国际人工智能研究院最近发布了《2018年度人工智能产业格局及创新实践研究报告》，据其副院长李笙凯介绍，“一些领域如农业、教育，行业解决方案的个性化程度比较高，工业领域则面临设备核心数据获取难的问题，医疗领域也缺乏对应的病因和图像检查等数据，因此较难应用人工智能。”
而金融等领域由于基础设施完善，积累了大量的用户行为数据、表现数据，与人工智能结合较好。“目前来看，应用最成熟的领域依次是广告营销、金融、公共安全、家居、零售、交通、医疗等。”李笙凯说。
随着人工智能在智能安防、智能驾驶、无人零售等领域落地生根，细分领域内领军企业如商汤、地平线等公司已获得较高估值。在市场充满机会的同时，李笙凯也提醒：“由于时间尚短，各应用的市场仍需经过长期验证。”