【强人工智能刑事主体地位的逻辑探讨6500字】

强人工智能刑事主体地位的逻辑探讨目录TOC\o"1-2"\h\u10096强人工智能刑事主体地位的逻辑探讨 129519一、强人工智能社会成员资格之确认 110684（一）经济基础决定上层建筑 17300（二）强人工智能的社会经济基础坚实 25489二、强人工智能实施危害性行为之可能性 315498（一）人工智能时代刑法中行为的新内涵 316529（二）强人工智能自主实施的行为应属刑法中的“新”行为 4解决强人工智能对社会造成的危害，不能简单粗暴的使其背后的设计者、生产者或使用者来替人工智能承担相关责任，或是通过民事赔偿等方式息事宁人，因为这些方法都非治本之策。想要彻底解决强人工智能对严重社会风险的制造，应该尝试在刑事法律体系中对其主体资格进行确认，从而在根本上遏制强人工智能危害行为的实施。根据《刑法》的规定，如下三个条件都符合才能被称之为犯罪主体：第一，做出了危害性行为；第二，具备刑事责任能力；第三，刑罚法定性。如果强人工智能，已经在社会上被承认了社会成员这个，并且符合了上述犯罪主体的三个条件，是否也应该承认其刑事主体的地位呢？一、强人工智能社会成员资格之确认确认强人工智能的社会成员资格，是其具备刑事主体资格的前提，因此，在条件合适的情况下，应适时考察强人工智能的社会主体地位。（一）经济基础决定上层建筑上层建筑由经济基础来决定，谁能够拥有社会主体资格应该由经济基础来决定。即使社会主体资格的最终确立需要法律通过合法的程序予以确认，法律作为一种制度，同样也需要由经济基础来决定。究其根源，经济社会的发展程度与样态决定了法律确认社会主体的群体。虽然当前世界上所有的自然人都是具有社会身份，但是这种身份在历史上却不是与生俱来的。例如，在奴隶社会中，同样作为为人的奴隶却不具有社会主体的身份，其与动物的地位类似，被当做奴隶主的个人物品，这是人类社会最不文明的表现。到封建社会时，虽然所有人都具有社会成员资格，但是各个主体之间存在等级差异，如男女不平等，这同样是人类不文明的表现。曾有学者指出，文明史，就是使社会中人格逐渐平等的过程史。李锡鹤．民法原理论稿(第二版〔M〕北京:法律出版社，2012，1118页但是，从较深的层次来看，经济基础决定上层建筑，每个时代的经济发展状况和社会生产力发展水平决定了其所处时代的文明。在奴隶社会中，生产力发展水平极其低下，资源少而利用率低，大范围确认社会成员资格以瓜分稀缺的资源在当时是不现实的，因此，造成了把李锡鹤．民法原理论稿(第二版〔M〕北京:法律出版社，2012，1118页（二）强人工智能的社会经济基础坚实在强人工智能时代的社会中具有不可替代的作用，是强人工智能被确认社会主体资格的坚实基础，而其不可替代作用的产生，源于强人工智能具有独立的辨认和控制能力。强人工智能时代，人机协作将成为重要的生产方式，强人工智能更类似于我们的合作伙伴而非简单的工具。虽然目前仍处于弱人工智能时代，弱智能机器人尚不具有独立辨认控制能力，但是人工智能技术发展突飞猛进。比如，医疗智能机器人能够通过医师执业资格考试，并能运用其通过深度学习所获得的医学知识帮助病人解除部分病痛。《科大讯飞研究院副院长王士进：“人工智能＋”会颠覆行业发展》，/xwzx/kj/201711/29/t20171129_27028081.shtml，2020年11月29日访问。阿里健康曾在2017年发布一款专注于医疗方面的人工智能，命名为“doctoryou”，他的目标是可以在不久的将来能够为医生提供类似于自然人助理的帮助。《人工智能牵手医疗产业“现代华佗”给行业带来哪些惊喜》，/AIyingyong/3841.html，2020年11月29日访问。在一些领域，人工智能可以独立解决实际问题，而不需要人的参与。2017年8月8日，一台专注于写稿的人工智能只用了22秒就完成了一篇关于九寨沟地震相关事件的新闻稿。《“机器换人”浪潮不减人机协作才是大势所趋》，/gykz/article_2017112911082.html，2020年11月29日访问。当前，大部分人工智能通过一般的深度学习技术获取数据、分析数据，数据由研发者、设计者或者使用者提供，但是也已有能够进行强化学习（深度学习的一种）的人工智能，其无需人类为其提供所需学习的所有数据，仅需要人类为其提供基本理论，便可通过深度学习自己形成相关思维网络。例如阿尔法元（AlphaGoZero），其能够在研发者、设计者仅为其提供了基础的围棋规则的条件下，通过强化学习，最终以100：0的成绩战胜阿尔法狗《科大讯飞研究院副院长王士进：“人工智能＋”会颠覆行业发展》，/xwzx/kj/201711/29/t20171129_27028081.shtml，2020年11月29日访问。《人工智能牵手医疗产业“现代华佗”给行业带来哪些惊喜》，/AIyingyong/3841.html，2020年11月29日访问。《“机器换人”浪潮不减人机协作才是大势所趋》，/gykz/article_2017112911082.html，2020年11月29日访问。学界震动!阿尔法元100:0阿尔法狗柯洁:人类已多余http://sports．eastday．com/a/171019131557079000000．html．2017－11－29．根据当下人工智能势如破竹的发展的势态，其将会在不久的将来成为各种工作的“顶梁柱”，和人类深度合作、共同进步。强人工智能的独立辨认和控制能力，与人类所形成的彼此依赖、共同生产的关系，将会为其自身赢取社会主体身份提供坚实的社会经济基础。二、强人工智能实施危害性行为之可能性人工智能可以做出一定的动作，但是这些动作是否可以被定义为刑法中的行为呢？上层建筑由经济基础来决定，法律制度作为上层建筑根据其所处的社会时代适时作出调整。人工智能技术的发展突飞猛进，强人工智能时代指日可待，刑法作为法律制度的组成部分，也应该随着时代的发展不断进行调整，以适应社会的进步。因此，对刑法中“行为”的内涵不应该拘泥于非人工智能时代的定义，而应该在符合刑法学中行为的法理根基的前提下，根据人工智能时代的特点作出相应调整。（一）人工智能时代刑法中行为的新内涵传统刑法中的行为特征可以概括为：第一，受人的意识支配；第二，改变和影响客观事物的状态；第三，刑法明文禁止。首先，但凡动作的作出，都会使客观事物的状态发生变化，因此，无论是人、弱人工智能、还是强人工智能动作的做出，都具有使客观事物的状态发生变化的可能性，即自然人的行为，弱人工智能机器人实施的行为和强人工智能机器人实施的行为都符合刑法中行为的第二特征。其次，某行为能否符合刑法对行为的规定，是刑法条文禁止该行为的决定条件。但是我们往往会将刑法条文奉为圭臬，来判断某行为是否被刑法所禁止，这种逻辑是错误的。因为当某行为符合刑法中“行为”的特征和内涵时，在应然层面，其就属于刑法中的行为，在实然层面，其应当被立法者纳入刑法条文，但通常立法者的活动会具有一定的滞后性，导致应然与实然不统一的状态存在。因此，在讨论某一行为是否具有法定性时，应在应然层面进行讨论，而不是通过刑法条文进行判断。最后，“受人的意识支配”中可以细分为两个条件来理解：第一是“人”这个主体，第二是受意识支配。对于第一个条件，刑法中的行为是否必须由“人”这个主体来实施，这个问题的答案是否定的，以法人可以实施财产型犯罪便可以很好的理解。从理论上来讲，本条件的实质内涵是需要行为主体能够在自由意志之下对是否实施某一行为自主作出选择，在有选择可能性的情况下，刑法规制才能发挥作用引导行为主体实施不损害社会秩序的行为，因此，为保证社会的有效秩序，如果非自然人主体也具有自由意识而使其对自己的危害社会的行为有可选择实施或不实施的余地，那么刑法也应该予以规制，而不限于“人”这个主体；对于第二个条件，何为受意识支配？在此处需要区分自然现象（不受意识支配）与刑法中的行为（受意识支配）。洪水、地震、海啸等自然灾害也会对人的生命及财产安全造成极大的损害，但它们不是刑法规制的对象，因为我们无法通过制定相应的法律规范来影响此种行为的发生的概率，自然行为的发生完全受自然规律的支配，是人类无法干预的存在；但是对于人的行为（除幼童、精神病患者的行为以及梦游无意识的行为之外的行为），我们可以通过刑法规范来告知其实施某种行为的不利后果以达到禁止某种行为的发生的效果，在其中起支配作用的便是人的自由意志，在这个过程中，是将人的能动性融入其中的过程，人能够在自由意识的支配下，对是否实施一定的行为作出选择，就是我们通常所说的意志。因此，区分刑法中行为和自然现象的标准是具有自由意志的主体能否在其自我意识的支配下自由选择实施某种行为。当然，不可否认，在自由意识支配下实施的行为并非都是刑法中的行为，其或许是民法、行政法等其他法律所禁止的行为，也或许是不需要被法律评价的行为，因此，被刑法定义的行为被包含于受自由意识所支配的行为范围内。如果用逻辑学的概念来表述，就是“刑法中的行为”（用A来表示）属于“受自由意识支配的行为”（用B来表示），即A⊂B。刑法中的行为相比于受自由意识支配的行为，之所以属于小概念，是因为其比受自由意识支配的行为多了两个条件，即使客观事物发生变化与刑法法定性。经过上文论证，刑法中行为的后两个特征是强人工智能的行为可以具备的，因此，但凡可以证明人工智能的行为可以符合受自由意识支配这个条件，其就完全具备了刑法中行为内涵的三个条件，符合刑法对行为定义的规定。综上所述，强人工智能时代行为的新定义与传统刑法中行为的定义差异，主要集中在是否须局限于“人”这个主体。（二）强人工智能自主实施的行为应属刑法中的“新”行为将随着科学技术的发展，强人工智能时代必将到来，当强人工智能体具有自主意识，不再囿于设计者或者用户为其设定的程序，而是根据自己的意志实施有关的行为时，强人工智能体所作出的行为就不再如同弱人工智能的行为一般，体现的是自然人的意志，那么此时，强人工智能的行为能否被定义为刑法中的“行为”呢？从当前来看，强人工智能根据自己的意志而实施的行为没有被规定在刑法法条中，所以从实然层面来讲，因为不符合刑法中行为的第三条特征，而不能被认定成“行为”。但是如前文所述，当前讨论的是一个比较前沿化的行为，应该在应然层面进行思考，不需要强人工智能的行为确实被刑法所禁止，并且强人工智能的自主行为完全可以符合刑法中行为特征第二条：能够影响、改变客观事物（上文已论述），因此，强人工智能的行为只要能够符合受自由意志支配这个条件时，就可以认定为强人工智能可以实施刑法中的行为。对于“受自由意志支配”，可以分解为两个待证命题：第一，强人工智能具有自由意志；第二，强人工智能可以在自由意志支配下自主实施行为。如果能够将这两个待证命题予以充分论证，那么即可以证明强人工智能在自主意识支配下实施的行为与自然人在自由意识下作出的行为没有本质上的区别，从而可以得出其根据其独立意识做出的行为属于刑法中“新”行为便是其应有之义的结论。1.强人工智能具有自由意志的可能当前法学家们对于人工智能是否能够拥有自由意志存在疑问，主要原因在于囿于法学理论知识的框架之内，而没有真正对人工智能意识技术进行深入了解，因此只能得出“强智能机器人拥有自由意志只能是一种推测”刘宪权：《人工智能时代刑法中行为的内涵新解》，载《中国刑事法杂志》2019年第4期，第60-72页。这种结论。有鉴于此，将梳理人工智能意识的科研现状，以期达到以科研成果来支撑刑法理论的效果。刘宪权：《人工智能时代刑法中行为的内涵新解》，载《中国刑事法杂志》2019年第4期，第60-72页。（1）人工智能意识的分类研究根据人工智能意识的研究内容，可将其分为5类。

他们各自具体研究意识的某个方面，但是彼此之间又交叉融合。第一种是感知意识。其研究目的是使人工智能能够实现对外界刺激的感知，并且可以根据接受到的刺激能够作出相应的反应，研究方法是将外部传感器和内部感知模型进行链接。当前Yousef等为了更好构建有意识的人工智能，研究出边缘检测法以实现机器视觉方面的感知。Yousef

A,

Bakr

M,

Shirani

S,

Milliken

B.

An

edge

detection

approach

for

conscious

machines.

In:

Proceedings

of

the

9th

Annual

Information

Technology,

Electronics

and

Mobile

Communication

Conference.

Vancouver,

Canada:

IEEE

Press,

2018.

595−596Yousef

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2018.

595−596.第二种是认知意识。以人工智能的意识认知为主要实验内容，以构建机器内部模型为研究方法，目的是尝试使人工智能拥有认知意识意识，并且可以根据其认知做出相应的行为。目前，Yang及其研发团队研发出了可以认知并表达感情的意识型人工智能。Yang

J,

Wang

R,

Guan

X,

Hassan

M

M,

Almogren

A,

AlsanadA.

AI-enabled

emotion-aware

robot:

the

fusion

of

smart

clothing,edge

clouds

and

robotics.Future

Generation

Computer

Systems,2020,102:

701−

709Yang

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709.第三种是机制意识。以根据脑机制的意识形成过程来构建意识机器为主要实验内容，通过对人类意识产生机制的分解式研究，提出全局工作空间、整合信息、高阶表征、注意图式等可以用来实现人工智能意识的理论和模型，并采用仿脑计算的方法，来构建意识机器。关于自我意识，Keromnes讨论了关于镜像神经元的各种观点。Keromnes

G,

Chokron

S,

Celume

M-P,

Berthoz

A,

Botbol

M,Canitano

R,

et

al.

Exploring

self-consciousness

from

self-andother-image

recognition

in

the

mirror:

concepts

and

evaluation.此外，Zhao等研究人员提出了意识的神经网络假说，并对三个产生意识的关键区域进行了总结。Zhao

T,

Zhu

Y

Q,

Tang

H

L,

Xie

R,

Zhu

J

H,

Zhang

J

H.

Consciousness:

new

concepts

and

neural

networks.Frontiers

in

Cellular

Neuroscience,

2019,13:

302.可喜的是，Diaz-Alvarez与其研究团队研发了类脑神经网络，可以作为构建具有意识的人工智能体的物理基础。Keromnes

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302.Diaz-Alvarez

A,

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Sanz-Leon

P,

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I,

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A

Z,

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al.

Emergent

dynamics

of

neuromorphic

nanowirenetworks.Scientific

Reports,

2019,9:

14920.第四种是自我意识。怎么才能使人工智能拥有自我反思能力，而且可以发现“我”与其他个体是分别独立的不同的存在，是自我意识的主要研究内容。Lipson在研究过程中制作了一种“粒子”机器人，Li

S

G,

Batra

R,

Brown

D,

Chang

H

D,

Ranganathan

N,

Hoberman

C,

et

al.

Particle

robotics

based

on

statistical

mechanics

ofloosely

coupled

components.Nature,

2019,567(7748):

361−366.实现了对构建有意识的人工智能的工程学突破。“粒子”机器人不是由单片部件构成，而是由很多细胞构成，能够自我建模和复制,自行恢复结构并自我治愈。粒子可以相互协调移动,从而完成群体迁移，有一部分粒子损坏也不会影响整体运作。一般被用来作为测验能否拥有自我认知的镜像神经元，是自然人自我认知的生物基础。Takeno

J.

Creation

of

a

Conscious

Robot:

Mirror

Image

Cognition

and

Self-awareness.

Singapore:

Pan

Stanford

Publishing,2012.ZengLi

S

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361−366.“粒子”机器人不是由单片部件构成，而是由很多细胞构成，能够自我建模和复制,自行恢复结构并自我治愈。粒子可以相互协调移动,从而完成群体迁移，有一部分粒子损坏也不会影响整体运作。Takeno

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Singapore:

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Y,

Zhao

Y

X,

Bai

J,

Xu

B.

Toward

robot

self-consciousness

(Ⅱ):

brain-inspired

robot

bodily

self

model

for

self-recognition.Cognitive

Computation,

2018,10(2):

307−320.第五种是感受意识。感受意识研究如何使机器具有情感、感官等的感受性。人工智能意识最本质的研究就是对机器感受性的研究，这是人工智能意识研究中最大的鸿沟，在理论以及技术上还存在众多难以解决的问题，存在很大的讨论空间，因此对于人工智能感受意识实现的可行性以及方式方法等问题，学界存在众多观点。Haikonen则表示，感受性是强人工智能产生的前提,只有认知意识不能生成真正的意识，真正的意识机器人不受预先设定和编制程序的限制，能够根据感受到的外界环境的变化适时作出反应。基于此，他融合了感知和运动传感器，研制出具有意识的XCR-1。Haikonen

P

O.Consciousness

and

Robot

Sentience.2nd

Edition.Singapore:

World

Scientific,

2019.Aleksander表达了这样一种观点，我们对感受和意识的表达，从本质上来说是对神经活动的描述，因此，其提出以感知、想象、注意、规划、情感为内容的意识公理系统，并表示利用神经计算方法的机器能够实现此公理，因此，人工智能可以拥有感受。Aleksander

I.

Partners

of

humans:

A

realistic

assessment

of

therole

of

robots

in

the

foreseeable

future.Journal

of

InformationTechnology,

2017,32(1):

1−9.Tojo等人共同开发了一个交互式教学机器人型ITR，他们将感受定义为基于主观体验的知识内容，以此完成对感受与觉知功能的实现Haikonen

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1−9.Tojo

T,

Ono

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B

M,

Yusof

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Interactive

tutor

robotfor

collaborative

e-learning

system.

Electrical

Engineering

in

Japan,

2018,203(3):

22−29.虽然当下还处于从理论层面对人工智能感受性进行探讨的阶段，但有关意识系统的开发已经开始有所涉猎，这是一个良好的开端，并且相关理论也在逐渐完备，相信随着技术的不断更新，具有感受意识的机器人很快将会问世。（2）人工智能意识的实现方法人工智能意识的主要实现方法共5种，分别是符号计算，人工神经网络，生物神经网络，量子计算和脑机融合。其中，符号计算和人工神经网络这两种方法