知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解的形成邏輯、局限及路徑優(yōu)化

郝娜 費(fèi)艷穎

【摘要】知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解是人工智能在知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛調(diào)解場域的技術(shù)應(yīng)用，已初步形成三類平臺(tái)范式。然而，在實(shí)踐中卻面臨著技術(shù)理性邏輯與多元調(diào)解實(shí)踐不相契合、調(diào)解員能力建設(shè)與智能調(diào)解需求存在落差、數(shù)據(jù)算法質(zhì)量保障與賦能要求存在差異等諸多局限。因此，需強(qiáng)化人工決策的施動(dòng)影響，立足人機(jī)交互的保障建設(shè)，推進(jìn)數(shù)據(jù)算法的多維管控，助力知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解的創(chuàng)新發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】人工智能? 知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛? 調(diào)解形式

【中圖分類號(hào)】D923.4? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2022.23.013

人工智能（Artificial Intelligence）是以人類智能運(yùn)行研究為基礎(chǔ)構(gòu)造智能機(jī)器的技術(shù)和科學(xué)。[1]知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解是人工智能技術(shù)在知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛調(diào)解場域的應(yīng)用，通過智能的法律答疑、類案分析、調(diào)解方案推送等自主作業(yè)功能，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)線下調(diào)解的信息化變革。人工智能以時(shí)空優(yōu)勢加速糾紛調(diào)解，使知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造指數(shù)、運(yùn)用效益大幅提升，初步取得良好社會(huì)效果。在關(guān)注成效的同時(shí)，其在智能決策、人機(jī)交互、數(shù)據(jù)算法管控方面與實(shí)踐需求的落差不容忽視。直面局限，尋找優(yōu)化路徑，對構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、共創(chuàng)分享的知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解新形態(tài)具有重要意義。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解的形成邏輯及其主要范式

知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解的形成邏輯。第一，在歷史邏輯上，知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解是替代性糾紛解決機(jī)制（ADR）與在線糾紛解決機(jī)制（ODR）的實(shí)踐延展。20世紀(jì)70年代以來，ADR逐步興起，雖然各國的機(jī)制構(gòu)建各有側(cè)重，但其始終以經(jīng)濟(jì)便捷等優(yōu)勢備受矚目。2009年至2017年，世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）通過調(diào)解解決糾紛的成功率高達(dá)70％。[2]數(shù)字時(shí)代到來，ODR順勢而生，美國、歐洲各國都有廣泛實(shí)踐應(yīng)用。知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解是在ADR與ODR基礎(chǔ)之上的實(shí)踐延展，首先，它保留了當(dāng)事人意思自治、低風(fēng)險(xiǎn)性、低成本等傳統(tǒng)調(diào)解優(yōu)勢；其次，它降低了傳統(tǒng)調(diào)解需要當(dāng)事人按照指點(diǎn)時(shí)間、地點(diǎn)會(huì)面的時(shí)間空間成本，突破了傳統(tǒng)調(diào)解地域管轄的限制，實(shí)現(xiàn)了異地同時(shí)或異地異時(shí)的調(diào)解；最后，調(diào)解員由現(xiàn)實(shí)的人向智能機(jī)器轉(zhuǎn)移，傳統(tǒng)的人腦思考轉(zhuǎn)變?yōu)槿四X與機(jī)腦的融合式結(jié)構(gòu)，糾紛調(diào)解的效率大幅提升。第二，在現(xiàn)實(shí)邏輯上，知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解是治理知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛的現(xiàn)實(shí)回應(yīng)。伴隨著國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略的全面落實(shí)，我國知識(shí)產(chǎn)權(quán)綜合實(shí)力快速躍升，與此同時(shí)，知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛案件也逐年攀升。[3]2016年，為及時(shí)、經(jīng)濟(jì)、高效解決糾紛，最高人民法院鼓勵(lì)多元化解糾紛，形式多樣的在線糾紛解決平臺(tái)相繼投入和運(yùn)行。2021年，最高人民法院印發(fā)《關(guān)于深化人民法院一站式多元解紛機(jī)制建設(shè)推動(dòng)矛盾糾紛源頭化解的實(shí)施意見》強(qiáng)調(diào)，要“提高在線多元化解質(zhì)效”。經(jīng)過幾年統(tǒng)籌，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)解紛已經(jīng)成為普遍共識(shí)和現(xiàn)實(shí)，尤其是在新冠肺炎疫情反復(fù)襲擾下，智能調(diào)解順應(yīng)社會(huì)需求，已經(jīng)成為后疫情時(shí)代知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛調(diào)解的解紛“利器”。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解的主要范式。當(dāng)前知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解平臺(tái)基本分為三類：第一，法院主導(dǎo)的系統(tǒng)平臺(tái)。一種是由最高人民法院開發(fā)建設(shè)的“人民法院調(diào)解平臺(tái)”。另一種是各省市人民法院與知識(shí)產(chǎn)權(quán)相關(guān)單位（組織）建立的線上調(diào)解平臺(tái)。以上海浦東新區(qū)法院為例，它以知識(shí)產(chǎn)權(quán)法庭為試點(diǎn)，在庭審中，依托上海高院的“云間”庭審系統(tǒng)和第三方“小魚易聯(lián)”系統(tǒng)，對知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛的訴前、訴中調(diào)解進(jìn)行了探索。平臺(tái)形成的調(diào)解協(xié)議，可申請司法確認(rèn)或出具調(diào)解書，未達(dá)成共識(shí)的糾紛由相關(guān)法院立案或繼續(xù)審理。第二，混合型的線上糾紛解決平臺(tái)。一種是由各地政府、部門主導(dǎo)開發(fā)的線上解紛平臺(tái)，將咨詢、評(píng)估、調(diào)解、仲裁等各類替代性解紛手段進(jìn)行有序整合，容納各種類型糾紛的在線解決，知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛調(diào)解是其業(yè)務(wù)之一。例如，浙江省的“浙江解紛碼”。另一種是由行業(yè)組織、企業(yè)主導(dǎo)開發(fā)的平臺(tái)，如中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)調(diào)解中心，在2008年成立了知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛調(diào)解中心，該協(xié)會(huì)的在線平臺(tái)專注于本行業(yè)范疇的糾紛。第三，以知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛為主的云平臺(tái)。此類平臺(tái)較為稀少，“中國（杭州）知識(shí)產(chǎn)權(quán)·國際商事調(diào)解云平臺(tái)”是其中代表，2020年6月上線，由杭州市中級(jí)人民法院指導(dǎo)、杭州市貿(mào)促會(huì)主辦。目前，包括中國國際貿(mào)易促進(jìn)委員會(huì)（中國國際商會(huì)）杭州調(diào)解中心、杭州中院專職調(diào)解員、共道云調(diào)中心、杭州市中小企業(yè)協(xié)會(huì)、浙江省知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)中心等61家調(diào)解組織、801名調(diào)解員已入駐“云平臺(tái)”；全市51家律師調(diào)解工作室、628名律師可直接接受當(dāng)事人委托開展調(diào)解服務(wù)。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解的局限

技術(shù)理性邏輯與多元調(diào)解實(shí)踐不相契合。人工智能領(lǐng)域盛行技術(shù)理性主義，主張技術(shù)是解決世界一切問題的唯一途徑。[4]知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解被樂觀地認(rèn)為可以從調(diào)解員的社會(huì)性行為轉(zhuǎn)化為人工智能的技術(shù)性支配，技術(shù)成為調(diào)解糾紛的關(guān)鍵所在。但在實(shí)踐中，知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解卻需要多元主體的共同參與。首先，人工智能并非有機(jī)智能，受制于研發(fā)人員的認(rèn)知水平和創(chuàng)新層次，它不會(huì)進(jìn)行辯證性、創(chuàng)造性的推理，只能依托算法模型并依據(jù)法律規(guī)范、當(dāng)事人主張、調(diào)解先例導(dǎo)出方案。[5]商業(yè)利益錯(cuò)綜復(fù)雜，調(diào)解員通過糾紛雙方的背景調(diào)查，可以拋開糾紛點(diǎn)本身，以雙方共同利益點(diǎn)入手，推動(dòng)調(diào)解達(dá)成。其次，知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛有技術(shù)性與法律性強(qiáng)的特點(diǎn)，其糾紛調(diào)解需要專家、學(xué)者等社會(huì)資源的多元參與。一方面，由于知識(shí)產(chǎn)權(quán)不直接以物質(zhì)形態(tài)呈現(xiàn)，其權(quán)利范疇需要法律的界定和規(guī)范。另一方面，對于尖端前沿領(lǐng)域的知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛，智能調(diào)解在運(yùn)行時(shí)必然會(huì)存在技術(shù)信息導(dǎo)入滯后和調(diào)解先例數(shù)據(jù)不足的問題，從而出現(xiàn)糾紛爭議點(diǎn)是非判斷困難、調(diào)解需求理解不全不準(zhǔn)等諸多問題。因而，智能調(diào)解需要人機(jī)協(xié)同發(fā)展，片面的神話人工智能，恰恰會(huì)使其成為有損調(diào)解效率的異己力量。

調(diào)解員能力建設(shè)與智能調(diào)解需求呈現(xiàn)落差。知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解尚在初始狀態(tài)，完全自主調(diào)解僅局限于法律事實(shí)清晰、產(chǎn)權(quán)歸屬明了的簡單案件。更多專業(yè)性強(qiáng)、權(quán)屬復(fù)雜的知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛，還需要具有相關(guān)專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備的調(diào)解員介入。但在實(shí)踐中，調(diào)解員應(yīng)用智能系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)解的能力尚顯不足。首先，調(diào)解員對智能調(diào)解的認(rèn)識(shí)深淺不一，一些調(diào)解員對線上調(diào)解持抵觸態(tài)度，故步自封于原有線下調(diào)解方式，且當(dāng)前的知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛調(diào)解員皆為兼職，更無動(dòng)力學(xué)習(xí)研究。其次，當(dāng)前系統(tǒng)研發(fā)主體門戶各異，智能調(diào)解的流程、規(guī)則要求也參差不同，調(diào)解員責(zé)任義務(wù)不清晰，調(diào)解行為存在任意性。再次，鑒于智能調(diào)解可以依據(jù)算法模型自己生成調(diào)解方案，加之糾紛當(dāng)事人對大數(shù)據(jù)算法客觀公正性的信賴，調(diào)解員便傾向于把調(diào)解中立第三人的權(quán)利義務(wù)完全推諉給智能系統(tǒng)，讓智能系統(tǒng)作為調(diào)解決策的主體，而當(dāng)前對于人工智能作為主體生成的法律行為，相關(guān)責(zé)任究竟該誰來承擔(dān)，[6]學(xué)界尚在激烈討論之中。甚至一些調(diào)解員選擇只在智能調(diào)解中進(jìn)行一些簡單的輔助性工作，讓智能調(diào)解成為他們規(guī)避責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)屏障。這種由于對新技術(shù)的不適應(yīng)引發(fā)的責(zé)任上的避險(xiǎn)、角色上的錯(cuò)位，不利于知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解的良性發(fā)展，反而容易使智能調(diào)解工作流于形式，有違人機(jī)優(yōu)勢互補(bǔ)的建設(shè)初衷。

數(shù)據(jù)算法質(zhì)量保障與賦能要求存在差異。數(shù)據(jù)是人工智能運(yùn)行的最基礎(chǔ)資源，算法是人工智能實(shí)現(xiàn)提取數(shù)據(jù)本質(zhì)與規(guī)律、輸出調(diào)解方法的核心所在。在知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解的實(shí)施中，存在著數(shù)據(jù)量獲取不足、低價(jià)值密度數(shù)據(jù)集混入、算法偏差的不良現(xiàn)象。首先，行政司法部門公開的知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛治理數(shù)據(jù)不足。如知識(shí)產(chǎn)權(quán)局、仲裁局、市場監(jiān)督管理局等部門一般只挑選典型案例向公眾開放；基于商業(yè)內(nèi)容的保密性，行業(yè)組織、民間調(diào)解的數(shù)據(jù)也極少公開。知識(shí)產(chǎn)權(quán)智能調(diào)解的運(yùn)行需要海量的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)獲取量受限，數(shù)據(jù)池體量就會(huì)縮小，智能調(diào)解的決策能力就會(huì)下降。其次，低價(jià)值數(shù)據(jù)混入使智能調(diào)解數(shù)據(jù)支撐不精準(zhǔn)。一方面，數(shù)據(jù)庫由于機(jī)器故障、通信故障等原因，容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)缺漏、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤等問題，這些無效和錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，被稱為“臟數(shù)據(jù)”。作為邏輯依據(jù)，“臟數(shù)據(jù)”會(huì)影響人工智能的發(fā)生效能。另一方面，在人工輸入調(diào)解數(shù)據(jù)時(shí)，存在急功近利現(xiàn)象，有串案套改、重復(fù)案號(hào)等問題，干擾了智能分析的運(yùn)行。最后，算法不透明使智能調(diào)解方案存在偏差。知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛往往牽涉復(fù)雜經(jīng)濟(jì)利益，研發(fā)者可以利用算法的不透明將相關(guān)資本勢力的意圖數(shù)據(jù)化，將智能調(diào)解的客觀性扭曲為可以掩蓋資本操控調(diào)解結(jié)果的黑箱行為。另外研發(fā)者自身的偏好也會(huì)限制其對算法的輸出，[7]若其主動(dòng)甄選某些數(shù)據(jù)作為計(jì)算基礎(chǔ)，調(diào)解方案就會(huì)向這種被特別挑選的數(shù)據(jù)靠攏，導(dǎo)致調(diào)解喪失客觀公允，使智能調(diào)解的正向社會(huì)效應(yīng)弱化。

知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解的路徑優(yōu)化

強(qiáng)化人工決策的施動(dòng)影響。技術(shù)理性邏輯與當(dāng)前調(diào)解實(shí)際不相契合，將人工智能的單一主體作用過分神話，并不符合知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛調(diào)解的實(shí)際。強(qiáng)化人工決策在系統(tǒng)開發(fā)與運(yùn)行時(shí)的施動(dòng)影響，是引導(dǎo)智能調(diào)解科學(xué)發(fā)展的必然要求。首先，在智能調(diào)解系統(tǒng)的研發(fā)階段，要對設(shè)計(jì)者進(jìn)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)普法宣傳，引導(dǎo)其理解知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛調(diào)解的特點(diǎn)和本質(zhì)，避免由設(shè)計(jì)者認(rèn)知偏差引發(fā)的智能調(diào)解的誤導(dǎo)。其次，甄選近年來知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛優(yōu)秀典型調(diào)解案例融入算法推薦池，作為知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息檢索、類案推送、決策評(píng)估的優(yōu)選信息。另外，近年來知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛紛繁多樣，相關(guān)法律內(nèi)容也在不斷調(diào)整變化，要保持智能調(diào)解個(gè)案的合理合法，就需要在智能調(diào)解投入運(yùn)行后，系統(tǒng)及時(shí)導(dǎo)入并持續(xù)更新相關(guān)專家對于新事物、新問題的知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律界定；同時(shí)，線下的知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛調(diào)解員要依據(jù)智能調(diào)解生成的糾紛評(píng)估和決策方案，對比分析其與預(yù)期目標(biāo)的差異，適時(shí)與設(shè)計(jì)者進(jìn)行溝通，對智能調(diào)解系統(tǒng)進(jìn)行行動(dòng)糾偏，從而既保證知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解的精準(zhǔn)性、自主性，又使其行為符合人的價(jià)值取向，使每一個(gè)當(dāng)事人在智能調(diào)解生成的調(diào)解方案中都能感受到高效與正義。

立足人機(jī)交互的保障建設(shè)。知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解的調(diào)解員能力建設(shè)與調(diào)解需求存在落差，要立足于人機(jī)交互的保障建設(shè)，回應(yīng)智能時(shí)代要求。首先，要加強(qiáng)智能調(diào)解人才的能力培養(yǎng)。人工智能推動(dòng)了知識(shí)產(chǎn)權(quán)調(diào)解模式的嬗變，調(diào)解員也要在智能生態(tài)系統(tǒng)中重新調(diào)整自己的功能價(jià)值。對現(xiàn)有調(diào)解人員要加大經(jīng)費(fèi)保障力度，通過等級(jí)評(píng)定等措施，激勵(lì)其進(jìn)行智能調(diào)解的專業(yè)培訓(xùn)和考核，以提升其職業(yè)素養(yǎng)。對后備人才的培養(yǎng)要在高校有目的性開設(shè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解的實(shí)務(wù)課程，探索智能型調(diào)解人才培養(yǎng)的路徑。同時(shí)，高校、政府、智能開發(fā)企業(yè)、社會(huì)調(diào)解組織等主體，可設(shè)立知識(shí)產(chǎn)權(quán)解紛智能調(diào)解實(shí)訓(xùn)中心，互派人員進(jìn)修學(xué)習(xí)，加強(qiáng)資源互動(dòng)。其次，要落實(shí)相應(yīng)的法律保障。目前，關(guān)于智能調(diào)解的相關(guān)規(guī)則僅在少許司法文件中有所提及，但具體法律規(guī)定尚屬空白。知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛調(diào)解作為一種法定機(jī)制，必須依據(jù)智能調(diào)解的現(xiàn)實(shí)法律問題，有針對性進(jìn)行立法，將知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解納入法治軌道，使智能調(diào)解有法可依、規(guī)范運(yùn)作。具體而言，要明確智能調(diào)解作為主體生成的法律行為的法律定性，調(diào)解人員的執(zhí)業(yè)資格、職責(zé)與權(quán)限，調(diào)解程序及調(diào)解內(nèi)容的細(xì)則等。

推進(jìn)數(shù)據(jù)算法的多維管控。首先，要推動(dòng)數(shù)據(jù)共享、保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。一方面，需要在政策層面推動(dòng)法院、知識(shí)產(chǎn)權(quán)局等政府部門間、政府與相關(guān)企業(yè)之間、知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛調(diào)解組織與相關(guān)企業(yè)之間的數(shù)據(jù)訪問聯(lián)系，破除數(shù)據(jù)壁壘，推動(dòng)數(shù)據(jù)共享，提升相關(guān)調(diào)解數(shù)據(jù)可被調(diào)取的概率。另一方面，需要對入庫調(diào)解數(shù)據(jù)的格式、標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一的規(guī)范，優(yōu)化知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛智能調(diào)解數(shù)據(jù)的訪問質(zhì)量，強(qiáng)化數(shù)據(jù)可用性與流動(dòng)性，減少智能調(diào)解時(shí)的誤判。此外，針對部分受時(shí)空局限的顯失公平的知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛“臟數(shù)據(jù)”，如著作權(quán)侵權(quán)，有些案例賠償數(shù)額與獲利收益不成正比，在數(shù)據(jù)采集時(shí)要先聚焦本地的先例，再參考轄區(qū)外的先例，來判斷糾紛解決結(jié)果的偏差值，清洗掉距離中位值過大的案件樣本，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。其次，要強(qiáng)化算法監(jiān)管、優(yōu)化算法設(shè)計(jì)。一方面，要建立全覆蓋的算法監(jiān)管體系。傳統(tǒng)的監(jiān)管體系，一般輕事前監(jiān)管重事后處罰。智能調(diào)解領(lǐng)域的監(jiān)管則要突破傳統(tǒng)路徑，要重事前監(jiān)管，要對算法技術(shù)本身以及算法模型背后的價(jià)值建構(gòu)進(jìn)行量化評(píng)估，警惕資本勢力干擾。與此同時(shí)，要制定不同的監(jiān)管等級(jí)和尺度，對涉及高新領(lǐng)域糾紛的算法模型，必須嚴(yán)格監(jiān)管。另一方面，在算法設(shè)計(jì)上，要改變單一建模的算法方式，精細(xì)分解調(diào)解方案設(shè)計(jì)體系，構(gòu)設(shè)相互獨(dú)立的多智能算法模型，推動(dòng)算法模型與知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛調(diào)解實(shí)踐的多層面契合，盡可能將影響調(diào)解結(jié)果的各種復(fù)雜因子涵蓋其中，多路徑推演得出多種調(diào)解方案，智能優(yōu)選最具可行性的方案來運(yùn)行，合力強(qiáng)化對智能調(diào)解算法的設(shè)計(jì)支撐。

注釋

[1]楊正洪、郭良越、劉瑋：《人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論》，北京：清華大學(xué)出版社，2019年，第15頁。

[2]"WIPO Caseload Summary"， https：//www.wipo.int/amc/en/center/caseload.html.

[3]中國司法大數(shù)據(jù)研究院創(chuàng)新研究部：《基于公開文書的常見知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)案件數(shù)據(jù)分析研究（2006.9-2020.9）》，《中國應(yīng)用法學(xué)》，2021年第6期。

[4]劉博京、劉嬋娟：《科技倫理的祛魅、統(tǒng)合、自覺及其價(jià)值選擇——基于“高概念”主張引入人工智能倫理研究的省察》，《浙江社會(huì)科學(xué)》，2019年第3期。

[5]陳敏光：《司法人工智能的理論極限研究》，《社會(huì)科學(xué)展現(xiàn)》，2020年第11期。

[6]陸幸福：《人工智能時(shí)代的主體性之憂：法理學(xué)如何回應(yīng)》，《比較法研究》，2022年第1期。

[7]樸毅、葉斌：《從算法分析看人工智能的價(jià)值非中立性及其應(yīng)對》，《科技管理研究》，2020年第24期。

責(zé) 編∕肖晗題