近年來，人工智能技術(shù)在很多國(guó)家的法律領(lǐng)域得到不同范圍、不同深度的使用和發(fā)展，引發(fā)了各國(guó)法學(xué)界的熱烈討論，成為法學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)議題和法學(xué)期刊的熱點(diǎn)選題。人工智能在法律領(lǐng)域的適用必須接受法律本身的規(guī)范和治理。圍繞人工智能，特別是以ChatGPT為代表的通用人工智能給法律領(lǐng)域帶來的風(fēng)險(xiǎn)和法律對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)的回應(yīng)，以及人工智能時(shí)代法律本身、法律職業(yè)、法學(xué)教育的發(fā)展等問題，本報(bào)記者采訪了馬克斯·普朗克創(chuàng)新與競(jìng)爭(zhēng)研究所高級(jí)研究員達(dá)莉亞·金（Daria Kim），美國(guó)商業(yè)雜志《福布斯》專欄作家、人工智能專家蘭斯·艾略特（Lance Eliot），明尼蘇達(dá)大學(xué)法學(xué)教授蔡曉峯（Jonathan H. Choi）。
法律具有滯后性
達(dá)莉亞·金在采訪中表示，在涉及可能對(duì)諸多領(lǐng)域產(chǎn)生變革性影響的新興技術(shù)時(shí)，政策和立法決策有著不可避免的滯后性。GPT-4在ChatGPT 3.5發(fā)布后僅幾個(gè)月便面世，但是，這種仍處于早期版本的技術(shù)以及一般意義上的大型語言模型（LLMs）可能會(huì)對(duì)社會(huì)互動(dòng)、創(chuàng)意寫作、語言多樣性等造成什么樣的影響，人們了解得還不夠多。有些人認(rèn)為，在某種程度上，突破性技術(shù)使得現(xiàn)有的監(jiān)管框架變得過時(shí)或不再適用。但這種結(jié)論是基于“目的適用性”評(píng)估得出的，即將現(xiàn)有監(jiān)管與法律框架對(duì)標(biāo)政策目標(biāo)所得出的結(jié)論。原則上，技術(shù)監(jiān)管是為了最大限度地降低技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)為社會(huì)帶來最大的技術(shù)效益。為此，政策制定者需要充分了解這些風(fēng)險(xiǎn)和效益分別是什么。在新興技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)新技術(shù)與現(xiàn)有法律法規(guī)的適用性評(píng)估所得出的結(jié)果具有或然性。沒有哪項(xiàng)技術(shù)是絕對(duì)安全的，就算進(jìn)行了大量試驗(yàn)測(cè)試的技術(shù)也一樣，比如新推出的藥品。因此，歸根結(jié)底還是要花時(shí)間進(jìn)行包容性討論，在技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)效益之間達(dá)到某種平衡。
她表示，為了找到這樣一種平衡，需要花費(fèi)一定的時(shí)間并進(jìn)行廣泛的討論。同時(shí)，政策制定者和立法者需要在社會(huì)利益和風(fēng)險(xiǎn)、生成式人工智能應(yīng)用所帶來的監(jiān)管挑戰(zhàn)、各國(guó)的政策目標(biāo)以及合適的政策措施等方面達(dá)成共識(shí)。這是極具挑戰(zhàn)性的，歐盟人工智能法案的立法過程就是一個(gè)很好的例子，它表明，在如何貫徹安全可信賴人工智能理念、最佳水平的安全監(jiān)管應(yīng)當(dāng)是什么，以及如何處理人工智能的通用技術(shù)特性等問題上達(dá)成共識(shí)，需要花費(fèi)漫長(zhǎng)的時(shí)間。但與此同時(shí)，生成式人工智能領(lǐng)域的發(fā)展卻是躍進(jìn)式的，新技術(shù)不會(huì)等待社會(huì)達(dá)成共識(shí)。
達(dá)莉亞·金說，不久前，曾有1000多名相關(guān)專家簽署聯(lián)名信強(qiáng)調(diào)了人工智能系統(tǒng)的潛在危險(xiǎn)，包括其對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、政治的潛在影響和破壞，呼吁立即停止發(fā)展人工智能。像大型語言模型這樣的應(yīng)用程序具有廣泛影響，其使用將影響人類生活中涉及語言的所有領(lǐng)域。鑒于人工智能應(yīng)用廣泛存在，試圖禁止使用人工智能可能會(huì)像用網(wǎng)捕捉風(fēng)一般徒勞無功。更可能的情況是，包括政策制定者和監(jiān)管者在內(nèi)的社會(huì)各界需要摸著石頭過河，邊使用人工智能邊解決問題。
關(guān)于立法者是否應(yīng)制定或修改法律以應(yīng)對(duì)新挑戰(zhàn)的問題，還需要在法律領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行全面而有針對(duì)性的評(píng)估。由于像ChatGPT這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用具有“通用技術(shù)”的特點(diǎn)，無法就可能需要加以監(jiān)管的使用行為進(jìn)行窮盡列舉。因此，很難為其設(shè)計(jì)監(jiān)管框架。例如，生成式人工智能在知識(shí)產(chǎn)權(quán)法領(lǐng)域引發(fā)了一系列問題，包括以訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)為目的對(duì)受知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的內(nèi)容的可訪問性，以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型和人工智能輸出內(nèi)容的可保護(hù)性問題。在人工智能生成文本的使用方面，其合法性可能要受到著作權(quán)法之外的其他法律法規(guī)的約束，如透明度、錯(cuò)誤信息和誹謗方面的法律法規(guī)的約束。無論涉及哪個(gè)領(lǐng)域，都需要制定與人工智能應(yīng)用透明度相關(guān)的特定規(guī)則。這些規(guī)則應(yīng)能幫助人們了解人工智能在特定情況下會(huì)發(fā)揮什么作用，以及相應(yīng)的法律后果�？偟膩碚f，鑒于這一領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的動(dòng)態(tài)特性、政策和立法的發(fā)展，以及對(duì)人工智能形成更廣泛的社會(huì)理解，將會(huì)是一個(gè)持續(xù)性的過程。
人工智能進(jìn)入知識(shí)產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域
達(dá)莉亞·金表示，在立法者改革專利法之前，有必要甄別那些暗示計(jì)算系統(tǒng)具有“獨(dú)立”代理能力的假設(shè)。首先，這種假設(shè)傾向于將人工智能系統(tǒng)視為擁有“獨(dú)立自主”的能力，并以“擬人化”的方式描述人工智能。特別是，認(rèn)為人工智能系統(tǒng)具有做決策、確定實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的手段，以及自主完成任務(wù)和目標(biāo)的能力。這種做法可能會(huì)令人困惑，尤其是對(duì)于那些對(duì)人工智能理解有限的人來說。如果我們假設(shè)人工智能系統(tǒng)能夠“自主”，就意味著這些以人工智能為基礎(chǔ)的系統(tǒng)具有“推理”“決策”和“行為”能力，而人類對(duì)于這種“決策”過程的控制力有限或毫無控制力。這些假設(shè)給各種法律和監(jiān)管框架帶來挑戰(zhàn)，包括侵權(quán)責(zé)任、消費(fèi)者保護(hù)、透明度監(jiān)管等領(lǐng)域。在專利法領(lǐng)域，假設(shè)人工智能“自主”帶來了許多問題。人們可能會(huì)認(rèn)為發(fā)明的行為被簡(jiǎn)單地移交給了人工智能系統(tǒng)，是人工智能系統(tǒng)在“自主”發(fā)明。因此，在“人工智能驅(qū)動(dòng)”發(fā)明的情況下，將專利權(quán)歸屬于人類用戶可能不再能被證成。這個(gè)問題成為了全球范圍內(nèi)訴訟案例的核心。目前，法院的主流立場(chǎng)是，只有人類才能被指定為發(fā)明人。然而，我們?nèi)孕璩吻迦斯ぶ悄芟到y(tǒng)究竟是否能夠“自主”發(fā)明。
她進(jìn)一步解釋道，在關(guān)于人工智能的日常話語和技術(shù)文獻(xiàn)中，“自主”（autonomy）和“自動(dòng)化”（automation）這兩個(gè)術(shù)語經(jīng)常被混用。然而，它們?cè)诟拍钌虾图夹g(shù)上存在顯著差異。雖然“自主”尚不存在人們廣泛接受的定義，但這個(gè)詞通常與自我管理和自我決定聯(lián)系在一起，也涉及行使自由意志的能力（表現(xiàn)為能夠自己做決策和做出某個(gè)行為）。人工智能系統(tǒng)并不能自主，它無法“決定”違背人類的設(shè)定，不能創(chuàng)造先前不存在于數(shù)據(jù)或者無法從數(shù)據(jù)中推衍出的信息�！白詣�(dòng)化”意味著在執(zhí)行過程中無需人類直接干預(yù)即可完成任務(wù)。然而，在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化之前，還需要人類來配置和設(shè)置計(jì)算過程。
人工智能系統(tǒng)可以進(jìn)行自動(dòng)化計(jì)算，即在算法實(shí)施過程中無需人類直接參與，人工智能就可以自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)和信息處理等操作。盡管隨機(jī)化在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中得到了廣泛應(yīng)用，但仍然具有確定性，即在輸入內(nèi)容相同和條件相同的情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)會(huì)輸出相同的內(nèi)容。系統(tǒng)或計(jì)算模型的復(fù)雜性和隨機(jī)化的使用可能導(dǎo)致內(nèi)容輸出的變化和出人意料的效果。此外，通過傳感器感知的與現(xiàn)實(shí)世界的互動(dòng)可能導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者或用戶失去對(duì)人工智能系統(tǒng)的控制，但控制的缺失應(yīng)歸因于環(huán)境的不可預(yù)測(cè)性，而非計(jì)算機(jī)具有的“自主決策”能力。
達(dá)莉亞·金說，主張改革專利法的評(píng)論者往往是基于人工智能系統(tǒng)中存在“獨(dú)立”代理人的假設(shè)。但她認(rèn)為人工智能技術(shù)更像是計(jì)算工具和解決問題的工具，雖然專利制度可能需要改革，但要想知道該如何改變，我們得進(jìn)一步了解人工智能技術(shù)對(duì)創(chuàng)新過程的影響，以及專利法的目標(biāo)和功能。這樣，我們才能更好地確定推動(dòng)創(chuàng)新的最佳方案。
厘清何為“人工智能驅(qū)動(dòng)”的發(fā)明
達(dá)莉亞·金提出，有關(guān)發(fā)明權(quán)的歸屬問題，應(yīng)當(dāng)先明確“人工智能驅(qū)動(dòng)”的發(fā)明到底是什么。盡管人工智能應(yīng)用程序很強(qiáng)大，但它目前只是一種可被用于發(fā)明創(chuàng)造的工具。在歐洲專利法的語境下，一項(xiàng)發(fā)明可被理解為解決技術(shù)問題的技術(shù)方案。機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)優(yōu)化，這也許可以解釋為什么它可廣泛用于解決技術(shù)和工程問題，比如藥物開發(fā)中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)來識(shí)別和優(yōu)化分子的結(jié)構(gòu)活性關(guān)系。只要人工智能是作為工具被使用的，就應(yīng)當(dāng)適用發(fā)明權(quán)和創(chuàng)造性（即非顯而易見性）相關(guān)規(guī)則。在大多數(shù)法律制度中，發(fā)明權(quán)的歸屬明確要求或隱含推定某項(xiàng)發(fā)明或其貢獻(xiàn)的背后具有創(chuàng)造性或智能構(gòu)思。為了滿足這一要求，在發(fā)明構(gòu)思階段，創(chuàng)造者的參與方式不應(yīng)當(dāng)只是提出抽象想法，而讓另一端簡(jiǎn)單地執(zhí)行他人提出的想法。創(chuàng)造過程應(yīng)該在智能和創(chuàng)造性的層面上進(jìn)行，而不是在金融、物質(zhì)或僅僅是執(zhí)行層面上開展。
她表示，發(fā)明的概念化涉及抽象思維。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)或計(jì)算模型能夠模仿人類的認(rèn)知過程，但它們的性能仍然依賴于人類在設(shè)計(jì)和應(yīng)用這些建模技術(shù)時(shí)的思考和決策行為。應(yīng)用計(jì)算模型來解決技術(shù)和工程問題需要人類來設(shè)置計(jì)算過程。為此，人要能準(zhǔn)確把握問題所在，并深入了解相關(guān)的工作設(shè)想、底層數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)、潛在的局限和陷阱等。因此，她并不認(rèn)為技術(shù)已經(jīng)達(dá)到足以讓人類可以簡(jiǎn)單“外包”發(fā)明任務(wù)的程度。在使用人工智能進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造的情況下，一種可能比較合適的做法是將“如何運(yùn)用人工智能技術(shù)解決手頭的技術(shù)問題”的決策本身作為衡量發(fā)明構(gòu)思中“智能參與”行為的一大指標(biāo)。誰將是具體決策者則視個(gè)案情況而定。
達(dá)莉亞·金補(bǔ)充道，毫無疑問，某些技術(shù)發(fā)明比其他發(fā)明更容易實(shí)現(xiàn)，且發(fā)明者可能會(huì)使用不同工具來解決問題或進(jìn)行研究，如基因組學(xué)或數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)。這種情況下，發(fā)明性的要求，即發(fā)明的非顯而易見性變得非常關(guān)鍵。原則上，只有那些比相關(guān)領(lǐng)域“平均”水平專業(yè)人士解決某種技術(shù)問題能力更強(qiáng)的發(fā)明才能被視為“非顯而易見”，從而取得專利權(quán)。一些評(píng)論者認(rèn)為，人類在這種發(fā)明過程中扮演的角色太微不足道。也有人認(rèn)為，評(píng)估發(fā)明性現(xiàn)在需要參照“平均”水平的人工智能系統(tǒng)而非熟練技術(shù)人員。但她認(rèn)為，目前人工智能算法和系統(tǒng)的作用仍然是工具，因此，熟練技術(shù)人員的概念仍然可作為判斷發(fā)明“顯著性”的相關(guān)指標(biāo)。她也不認(rèn)為人工智能系統(tǒng)能使任何問題的解決方案變得顯而易見，因?yàn)閷⑷斯ぶ悄軕?yīng)用于解決復(fù)雜問題可能需要人工智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者和用戶做出復(fù)雜的決策。在運(yùn)用人工智能驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的情況下，盡管在確定發(fā)明者和發(fā)明的非顯而易見性方面的實(shí)體性規(guī)則仍然有效，但其實(shí)際應(yīng)用可能面臨挑戰(zhàn)，因此有必要進(jìn)行更詳盡的分析。
力爭(zhēng)采用均衡恰當(dāng)?shù)谋O(jiān)管方式
艾略特在接受記者采訪時(shí)表示，我們必須關(guān)注生成式人工智能的出現(xiàn)和使用所引發(fā)的保密風(fēng)險(xiǎn)和隱私問題。生成式人工智能應(yīng)用越普及，私人數(shù)據(jù)和機(jī)密電子材料遭受侵犯的風(fēng)險(xiǎn)就越大。侵犯隱私的情況通常有以下兩種。第一種是，生成式人工智能程序的數(shù)字訓(xùn)練內(nèi)容來自互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布的數(shù)字內(nèi)容，網(wǎng)站和其他在線發(fā)布內(nèi)容會(huì)被秘密瀏覽與抓取。在此過程中，網(wǎng)站的所有者并不知悉人工智能的瀏覽行為，也沒有人事先征得他們的明確許可。隨后，生成式人工智能程序會(huì)利用瀏覽過的內(nèi)容生成復(fù)雜的模式匹配編碼結(jié)構(gòu)。人工智能收集到的私人或機(jī)密數(shù)據(jù)可能會(huì)永久存在于這些結(jié)構(gòu)中，在生成式人工智能用戶的請(qǐng)求下被調(diào)取利用。第二種是，在使用生成式人工智能應(yīng)用程序時(shí)，用戶可能會(huì)輸入私人或機(jī)密數(shù)據(jù)。人們通常以為除了用戶本人之外，沒有其他人可以訪問他們輸入的數(shù)據(jù)。實(shí)際上，大多數(shù)生成式人工智能程序并未提供這樣的保證。相反，制作或部署人工智能的公司保留使用用戶輸入內(nèi)容的權(quán)利。用戶應(yīng)仔細(xì)審查與他們希望使用的生成式人工智能應(yīng)用相關(guān)的許可條件。因此，只有在明確知曉系統(tǒng)所聲明的保護(hù)措施或所缺乏的保護(hù)措施的情況下，用戶才應(yīng)該考慮使用生成式人工智能程序。
艾略特認(rèn)為，律師在使用包括ChatGPT在內(nèi)的生成式人工智能時(shí)具有雙重職責(zé)。一方面，律師應(yīng)該就如何正確使用生成式人工智能應(yīng)用程序向客戶提供建議，例如，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)保密和隱私保護(hù)。另一方面，律師必須遵守自己的建議，同樣要注意在使用ChatGPT等應(yīng)用程序時(shí)不能涉及任何與客戶有關(guān)的隱私或保密信息。為了履行這些職責(zé)，律師必須迅速了解生成式人工智能。如果一名律師對(duì)生成式人工智能的運(yùn)作方式不了解，他可能會(huì)被認(rèn)為在法律盡職調(diào)查方面做得不夠，而他服務(wù)的客戶將無法獲得充分的法律保障。更糟糕的是，律師在使用生成式人工智能時(shí)可能會(huì)因?yàn)椴恢雷约涸谧鍪裁炊鵁o意中暴露客戶的私人數(shù)據(jù)或機(jī)密數(shù)據(jù)。
此外，他觀察到，生成式人工智能還伴隨著其他法律問題和挑戰(zhàn)。例如，ChatGPT等人工智能應(yīng)用可能會(huì)輸出不當(dāng)言論，包含各種偏見言論乃至仇恨言論。如果某家公司選擇使用生成式人工智能來服務(wù)消費(fèi)者，那么它輸出的內(nèi)容就有可能包含某些具有法律損害性的表述。受到冒犯的消費(fèi)者看到了可能會(huì)反過來抨擊這家公司，甚至對(duì)該公司提起訴訟。為了遏制生成式人工智能的負(fù)面影響，各國(guó)立法者都在努力掌握最恰當(dāng)?shù)墓芸亓Χ�。約束性較強(qiáng)的法律可能會(huì)限制人工智能的發(fā)展，削弱人工智能帶來的預(yù)期效益，而采用較為寬松的監(jiān)管方式或索性不設(shè)立相關(guān)法律則可能會(huì)縱容甚至變相鼓勵(lì)人工智能擾亂社會(huì)。每個(gè)國(guó)家的立法者都需要思考他們想達(dá)到何種平衡。
法律職業(yè)和法學(xué)教育應(yīng)及時(shí)自我調(diào)整
艾略特認(rèn)為，人工智能必將滲透到法律實(shí)踐的各個(gè)方面。人們已經(jīng)在使用人工智能篩選和分析案件材料。人工智能通常是律師事務(wù)所使用的合同生命周期管理（CLM）軟件包的重要組成部分，可以被用于起草、審查合同以及其他與合同相關(guān)的法律事務(wù)等。法學(xué)院的學(xué)生需要了解各類人工智能應(yīng)用，并在初涉法律行業(yè)時(shí)便開始使用最新的人工智能應(yīng)用。法學(xué)院應(yīng)確保學(xué)生在畢業(yè)后進(jìn)入職場(chǎng)時(shí)擁有足夠的使用人工智能的經(jīng)驗(yàn)，從而不至于在職場(chǎng)中處于劣勢(shì)。法學(xué)院會(huì)意識(shí)到有必要將人工智能納入法律課程中，同時(shí)，未來的學(xué)生在擇校時(shí)也會(huì)傾向于選擇設(shè)置相關(guān)課程的院校。
蔡曉峯對(duì)記者表示，雖然有朝一日人工智能模型最終可能會(huì)替代法律從業(yè)者，但距離這一天的到來還有很長(zhǎng)時(shí)間。這是因?yàn)槿斯ぶ悄苣壳盀橹惯�不夠可靠，而法律實(shí)務(wù)涉及的問題往往與人們的切身利益攸關(guān)，因此較為重要。短期內(nèi)最有可能發(fā)生的還是人類與人工智能合作。
在蔡曉峯看來，機(jī)器將逐漸覆蓋基礎(chǔ)性的法律工作，但律師不應(yīng)該想著與機(jī)器競(jìng)爭(zhēng)，而是應(yīng)該把精力放在機(jī)器完成不了的工作任務(wù)上，比如提升判斷力與發(fā)現(xiàn)法律問題的能力，這兩個(gè)技能是人工智能目前尚未掌握的。聊天機(jī)器人帶來了很多法律問題。例如，從知識(shí)產(chǎn)權(quán)的角度看，使用受版權(quán)保護(hù)的材料來訓(xùn)練機(jī)器人是否侵犯著作權(quán)？讓人工智能法律助理在未經(jīng)授權(quán)的情況下從事法律實(shí)務(wù)工作是否存在風(fēng)險(xiǎn)？一旦人工智能模型犯下代價(jià)高昂的錯(cuò)誤，誰應(yīng)承擔(dān)法律責(zé)任？這些問題都沒有確切的答案。ChatGPT是一個(gè)多用途工具，目前并沒有專門為法律領(lǐng)域做出優(yōu)化調(diào)整，但已經(jīng)有不少公司開始著手這項(xiàng)工作。也許在幾年甚至幾個(gè)月內(nèi)，我們就能看到法律實(shí)務(wù)專用的新的工具。有些公司還在嘗試將人工智能模型嵌入現(xiàn)存的工具中。
蔡曉峯認(rèn)為，隨著ChatGPT的到來，法學(xué)院的學(xué)生應(yīng)該產(chǎn)生危機(jī)感，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢燥@著提升律師的工作效率，而這也意味著不及時(shí)調(diào)整適應(yīng)的從業(yè)者將被遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在同行后面。但我們也應(yīng)該樂觀看待科技進(jìn)步，因?yàn)槿斯ぶ悄苣Ｐ湍軌蚪邮致蓭熥畈桓信d趣的工作，比如檢查文件、復(fù)制草稿等，這使得法律從業(yè)者能夠更好地投入到更復(fù)雜、價(jià)值感更高的工作當(dāng)中。