2013年首先由德国提出的“产业革命4.0版”概念,有一个非常重要的属性,这就是通过数字化的信息与通信技术(ICT),使物联网、大数据、人工智能形成一个有效互补的支撑关系。2015年国务院颁布《中国制造2025》规划,同样也是以数据驱动、智能生产、万物联通为基本目标。根据IHS Technology(芯智讯)的统计和推测,2015年全球通过互联网连接在一起的装置共有154亿个,到2020年增至304亿个。 在这里,装置不仅指电脑和智能手机,还包括汽车、家用电器、产业设备等不具备通信功能的机器。不言而喻,网络空间中的各种活动和感应会不断产生大量的数据,这类大数据的分析和应用需要借助人工智能;反之,人工智能本身又使物联网能够进一步发展,同时不断产生大数据和提高大数据的质量,这就是数字空间里普遍存在的“三位一体”关系。这种互动过程使社会逐步形成一个信息和实体交融的系统,也就是智能融入物理世界的状态。
在物联网的世界,物品借助感应器自动收集的信息也可以通过互联网加以利用,这意味着人工智能将不通过人类而直接影响现实环境。到目前这个阶段,人工智能从机器学习到深度学习,实现了从量变到质变的飞跃,导致了新一波的人工智能热。人工智能在过去一二十年的时间里飞速发展,正在引发产业模式乃至社会结构的大转型。在2000年的时候,人工智能还属于一种他律系统,强调的是逻辑演算;但2012年深度学习功能出现和加强之后,人工智能逐步演变成一种自律系统——从事实、数据中进行归纳,而不仅仅按照人类给出的指令或程序运算——这就势必带来失控的风险。此外,经济和社会的许多方面都在使用人工智能,然而各种人工智能系统的目标却并不一样,有时甚至互相矛盾,在人工智能物联网(AIoT)当中也可能引起混沌现象。于是人们开始关注人工智能的伦理和治理问题。
伴随着人工智能的发达,我们所面对的当今社会呈现出以下特征:首先,传感器无所不在,特别是二维码移动支付和刷脸通关的普及,使得当今生活世界的几乎每一个角落都被转化成数字化表现形式,积累为各种形态的大数据。这次疫情防控进一步提升了社会的数字覆盖程度,很多城市甚至达到了数字全覆盖,不仅行踪信息、社交信息,连体内生理信息和医疗病历信息都可以通过“健康码”等系统或网络式治理平台进行分析、监控以及预测。通过对大数据的人工智能分析,我们社会的透明度大大提高了,几乎再无真正的隐私可言。但在另一方面,对大数据进行处理、分析以及预测的人工智能运作却越来越复杂,特别是机器学习算法以及具有深度学习功能的算法越来越让人难以理解、难以说明。这就是所谓“算法的黑箱化”,使人工智能实际上变得不可解释、难以控制,人工智能系统用于决策也会使问责机制变得名存实亡。由此可见,社会的透明化与算法的黑箱化,这是考虑经济和社会的智能化转型时必须注意的一对基本矛盾。
其次,大数据能产生经济价值,甚至成为企业和社会的驱动力量。阿里巴巴之所以强势,一个重要原因就是它通过电商掌握了近十亿人口在各种应用场景的行踪数据、消费取向数据,使得生产和销售的计划与实施都变得更加精准,在相当程度上可以预测和影响人们的未来。所以,马云曾经说数据就是21世纪的石油。 这意味着数据是能源,是生产资料,是交易通货,是企业的利器,数据会产生利润和效益。特别值得注意的是,中国在数据收集和利用方面具有独特的优势。例如:中国公民的价值观和权利意识与欧美人有显著的不同,对人工智能持比较乐观和友好的态度,也没有很强的隐私观念;为了生活的便捷、社区的安全以及防疫的需要,对各种数据的采集大都持支持的态度,至少没有特别明显的抵触情绪。因此,大数据产业在中国更容易发达,人工智能水平也因富有数据养料而迅速提升。在现行体制下,中国优质数据的百分之七十到八十都是由国有企业或者国家机构掌握的。 其好处是可以打破不同行业、不同利益集团的壁垒,使数据的多维度利用得到充分实现。也就是说,中国的数字空间没有碎片化,没有使得人工智能的发展遭遇太多的人为障碍。但是,这种状态也存在数据安全和数据伦理上的隐患,如果缺乏相应的规范制约就有可能极大地削减个人自由度。
再次,数据的本质是信息,而信息的特点在于流动性。所以数据主体的界定、数据权利的保护也就比较难,尤其是很难以某种绝对化的方式进行界定和保护。欧盟曾经制定过关于数据库权利的法规,试图加强对数据的排他性保护,结果却失败了。 失败的证据之一就是在欧洲没有出现大规模的数据产业,没有出现在国际社会具有影响的巨型网络公司或数字经济平台。物联网、大数据及人工智能结合起来导致社会发生的一种也与流动性相关的深刻变化,是市场交易的形态从物品转向服务。我们都知道,现代法律体系的本质是物品的所有、利用、处分以及交易,其基础是物权,在意识形态中还表现为所有制。的确,迄今为止对个人或企业而言,财富或物品的占有具有非常重要的意义。但是,进入智能网络化时代之后,服务变成了更重要的交易形态。例如现在拥有光碟及其播放机变得不再那么重要了,因为人们可以随时上网付费下载和收听收视有关的音乐或影视剧,质量更好,也更方便。汽车市场也有类似的趋势:原来买一部好车对于很多年轻人来说是一种生活的梦想,但现在移动服务非常发达,可以根据需要随时租到任何品牌的汽车,也可以随时利用网约车,买车、养车的负担就显得有些多余了。
最后,以智能物联网为基础的数据空间对法与社会的影响不限于改变了作为秩序基石的物权的结构和功能,而且还改变了规范形态本身。从20世纪90年代中期以来,很多专家已经指出代码取代法律、代码即法律的趋势。 本来法律上已经明文规定的权利,技术性规格和代码的设置就有可能导致这些权利没有办法行使,或者使其行使的方式和内容不得不改变。比如说DVD复制是很方便、很常见的行为,但是为了保护知识产权,避免人们不断对某个作品进行DVD复制乃至牟利,有关行业制定了新的技术标准,通过代码使DVD的复制次数只能限于两到三次,也就是说限于家庭内的消费。不言而喻,在这里,技术代码实际上取代法律发挥了行为规范的作用。在这个意义上可以说,人工智能可谓一种规制嵌入式系统,有利于约束效力的刚性化,也有利于借助技术手段加强社会的守法精神。但也要注意,没有立法权的机构或企业可以通过代码框架或算法的设计绕开民主程序来修改法律、创制法律,或多或少有可能在数据空间里开拓出一片自由的飞地,带来潜在的不确定性。因此,法律还应该反过来规制代码,这样就形成一种法律与代码双行的格局,导致规范多元化。
从上述社会特征,我们可以发现法制变迁、权利创新的一些重要契机。例如社会透明化与算法黑箱化的基本矛盾,意味着有必要从制度层面加强对个人数据安全和隐私的保护,防止监控过度,并且应该从公民基本权利的高度来理解个人信息的收集、分析和应用;与此同时,要强调算法的公开透明、可解释性、可理解性,使个人享有抵御算法歧视的权利,并确保对现代法治至关重要的问责机制不因人工智能辅助决策而遭到瓦解。例如数据的经济价值,意味着数据权属关系的明晰化、利益分配的合理性和公正性都应该提上议事日程,要考虑适当的制度设计方案和权利认定程序,还要在数字经济发展与个人权利保障之间达成适当的平衡,并为数据的商业利用画出一条清楚的伦理底线。另外,随着民商事法律体系的基石从物品转向服务,权利观当然也从所有者的视角转向消费者的视角,能否确立消费者主权的理念、能否使服务评价产生规范效力就成为重要的法学课题。在代码即法律的状况下,如何防止机器官僚主义或技术至上主义压抑个人权利、公民怎样才能切实维护自己的合法权益、在代码框架中能否适当进行权利的创造和认定、如何对代码进行监控等一系列问题也应该被纳入探讨的范围之中。