曹伟：智能技术中的数据脱敏很重要

目前，随着大数据的海量爆发、算法的深入改进与硬件技术的持续发展，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了新一轮繁荣。智能机器创作、无人驾驶汽车以及智慧法院已经初步成为现实。我国提出“要建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系”。目前，技术界和法学界对人工智能技术的主体性和可规制性进行了激烈的争论，笔者认为，现阶段的人工智能技术及其应用显然并不具备自己的思想，其一切行动都是按照人类预设的规则来完成。现阶段的人工智能技术及其应用既不同于具有生命的自然人，也区别于具有独立意志并作为自然人集合体的法人。

从社会文化的角度出发，人的内涵包含了生命、认知、个性、情感、伦理、社交等一系列要素，这些要素共同组成了一个个鲜活的生命。反观人工智能，它既不可能产生生命，也不具有自然人群体中千人千面的个体差异，更缺乏人类所具有的道德、良知、情感、伦理、宗教和习俗。无论是人工智能无生命的生成机理，还是无道德情感的机器特征，都说明人工智能不具有人的属性。这些特点在现阶段的人工智能典型应用中体现得尤其明显。

2016年，谷歌公司的新一代超级电脑“阿尔法狗”又在围棋领域击败了人类优秀棋手李世石。“阿尔法狗”的深度学习算法已经迥乎不同于“深蓝”所采用的α-β剪枝算法。但无论采用的是哪种算法，人工智能超级棋手仍然是按照预先编制的程序运行的一种智能机器。从某个意义上说，打败人类棋手的并不是台前的超级电脑，而是幕后为这些智能机器开发运行软件的程序员。

时下很热门的无人驾驶汽车，各汽车厂商在宣传中往往以人工智能作为主打的卖点。无人驾驶汽车似乎已经拥有了类人智能，既可以像人类一样快速分析周围复杂的路况，又可以安全可靠地驾驶汽车。然而，无人驾驶汽车的实际工作原理却没有那么高大上。其技术路径通常是在汽车上内置高性能计算机系统，同时在车身四周和道路沿线安装感应探头，车载计算机系统通过感应探头发送和收集反馈的信号来计算车辆与周围障碍物的距离，以此控制车辆的方向与速度。相比而言，传统的人机交互模式较为单一，例如早期的键盘鼠标和后来陆续出现的语音、图像、视频采集等技术。无人驾驶汽车在交互手段有所创新，但L0至L5各层次的无人驾驶汽车所体现的智能均远未达到自我判断、自我学习的程度。可以肯定地说，无人驾驶汽车现在并不具备真正的人类智能，而只是人类设计制造出的一种智能机器。

机器写作最近也非常吸引眼球。以体育赛事新闻为例，各种体育项目基本都有比较固定的报道模式，使用人工智能技术抓取现有数据和信息进行整理和分析，并套入设计好的报道模板中，该类新闻报道便像流水线作业般轻松完成。由此可见，新闻“创作”机器人仍然是在人类提前编好的表达模板基础上，对采集来的数据信息进行筛选和使用。这类创作仍然依靠人类预设规则和预设模板去完成，充其量是在数据收集和使用的自动化程度上有所突破，但仍未达到人类自我创作、自主完成的智慧高度。

以上足见，现阶段的人工智能尽管具备了相当程度的高效率、高质量分析操作能力，甚至这种能力在很多方面已经远远地超越了人类，但人工智能对人类智能的模拟还远没有触及人类智慧的本质特征，现阶段的人工智能技术还未从本质上具备人类的属性。基于此，可以把当下阶段称为准人工智能时代。准人工智能时代的技术特征可以浓缩为三条：一是具有强大的存储运算能力，二是具有创新的交互方式，三是必须按照人类程序员预设的规则运行。而真正的人工智能必然区别于以上三个特征，并体现出一个根本性的新特征：自主学习并独立运行。

尽管现阶段还处于准人工智能时代，人工智能尚不能被赋予法律主体资格，但由人工智能技术所引发的一系列问题仍然需要法律加以响应和规制。目前较为急迫的事项主要集中在三个方面：一是智能数据的产权定性，二是智能技术的使用规则，三是人工智能技术研发的规范保障。

人工智能的技术与应用很大程度上提升了数据的价值，但数据的非法获取、非法买卖以及非法泄露等问题也尤为突出，已经严重地影响到了每一个社会成员的数据安全。数据使用首先要经过脱敏化处理，即对数据进行去隐私化处理实现对敏感信息的保护，这样既能够有效利用数据又能保证数据使用的安全性;针对未进行脱敏处理的数据，数据与其原始来源的数据主体之间是精准的一一对应关系，数据主体当然享有全部产权，数据控制者即使可以使用也应受到严格的限制。对于已进行脱敏处理的数据，已经无法一一对应于其原始来源的数据主体，此时数据控制者因其对数据处理所作出的贡献而享有全部产权，数据主体则不再享有产权。此外，还应明确数据使用者的保密义务与保密责任，要求各个商家在使用数据过程中对数据采取必要的保密措施，避免数据被扩散及泄露。

作为当今世界科技新驱动的核心力量，人工智能技术及其层出不穷的各类新应用正在深刻影响着人类社会的发展格局。处于准人工智能时代的智能技术只不过是人类创造的一种智能工具，在现有法律体系下无法拥有主体资格。在面对新兴技术时固然需要未雨绸缪，但此时关注的重点应落脚在规范技术使用规则，保障技术研发的安全可控上，从法律、道德、伦理等方面对人工智能的各类应用场景进行规制，构建对社会有益的人工智能产业格局。