项目名称：《人工智能发展中的重大风险防范体系研究》（20JZD026）
项目类型：2020年度教育部哲学社会科学重大攻关项目
项目首席专家：侯东德教授
标志性成果简介
1.《算法推荐意识形态风险的法律防范》，载《重庆社会科学》2021年第8期
文章认为，作为个性化新闻分发的底层支撑技术,算法推荐的科学技术特质决定了其并非中立,而是具有一定的意识形态属性。算法推荐的利用若不受监管,将会对主流意识形态传播、网络信息环境和用户的价值观念带来冲击,引发意识形态安全风险:平台流量至上的推送逻辑降低主流意识形态的引领力和凝聚力,以用户偏好为中心的内容推荐加剧了价值分化和观念隔离,过滤推荐引发价值迷失和信息操纵。有必要发挥法律的安全功能,通过强化网络平台的审核、监督义务和信息披露义务促进主流意识形态传播升级;通过赋予用户算法知情权、算法解释权打破信息茧房,建立多元信息环境;通过限制算法推荐的适用范围和算法审计监管构建"可信任"的算法,切实防范化解意识形态风险。
2.《风险理论视角下智能投顾投资者的保护路径》，载《华东政法大学学报》2021年第4期
文章认为，智能投顾的出现对传统的投资者保护制度提出了新的挑战,包括如何应对金融创新的风险、锁定义务及责任主体、解决投资者适当性制度的形式化问题,以及如何细化智能投顾中运营者与投资者的权利义务分配框架等。从风险理论的视角来看,以风险分配为逻辑的传统投资者制度在确定责任主体、划分权利义务上起基础性作用,而在应对智能投顾风险多样性增加与投资者风险承受能力均值降低的冲突时,以风险控制逻辑为起点的投资限额制度则能够起到更好的保护作用。因此,智能投顾模式下的投资者保护要以完善权利分配为核心的投资者保护制度为轴,嵌入投资限额制度进行风险控制,并在此基础上严格政府对智能投顾的监管以达到优化投资者保护的整体环境。
3.《粉丝经济的法律规制》，载《华东政法大学学报》2021年第3期
文章认为，粉丝经济是近年来兴起的创新商业模式。从粉丝经济的特点来看,其获利模式新颖化、运营标的无形化和运营主体隐退化同时挑战着既有规制体系。从运营标的来看,偶像"人设"成为粉丝经济的核心标的,但"人设"尚不属于法律上的权利类型:其不是商业人格权,不是个人形象商品化权,也不是知识产权,更类似于自然人变相商品化。从运营主体来看,偶像、经纪公司、平台甚至"粉头"等诸多主体参与了"人设"的设计和打造。"虚构人设"应承担类经营者责任,尤其是在粉丝处于"不完全意思"的弱势地位,法律如何界定合理美化的限度,涉及对粉丝经济激励性规制与公共利益保护之间的平衡。粉丝经济的法律规制,应当实现解释论路径和立法论路径的"交互前进",即以解释论作为当下规制路径,并以此为基础逐步推进立法论路径。
4.《人工智能应用中的政治风险及其法律应对》，载《学海》2021年第2期
文章认为，人工智能应用中的政治风险可以归纳为两类,一是因算法漏洞、算法偏见、算法黑箱等人工智能内生安全引发的政治风险;二是因智能推荐、计算宣传等人工智能助力攻击引发的政治风险。人工智能应用中政治风险的诱因主要有技术因素与人为因素。对人工智能应用中政治风险的法律规制应以人工智能内生安全风险与助力攻击风险为切入点,以数据、算法、平台为规制要素,在遵循底线规制原则、激励性规制原则、公开透明原则、多元化规制原则的前提下,通过构建人工智能准入制度,制定算法透明性及可解释性规则,建立技术风险控制体系以实现对人工智能应用中政治风险的防范。
5.《论可交易数据的限定》，载《现代法学》2020年第5期
文章认为，大数据背景下,数据生产者与数据控制者相分离,且数据被不同社会主体交叉持有成为一种常态。这种常态使得在以数据交易平台为核心的数据交易模式下,对可交易数据的认定有必要区分不同交易主体持有数据之不同类型。就数据主体持有的自生数据而言,企业对其持有的自生数据可交易的基础在于企业自生数据的财产属性;个人数据的人格属性决定个人对其自生数据交易受限;公共数据的公共属性决定公共组织对其自生数据的不可交易性。就非自生数据而言,企业对其控制的非自生数据可交易的前提在于合法持有;公共组织持有的非自生数据因受其主体地位性质的限制,对其持有的非自生数据不可交易。此外,应以不同数据类型的敏感性判断数据可交易的具体范围。个人敏感数据应以"损害后果、一般隐私期待"为判断标准的静态列举模式结合以"损害后果、一般隐私期待、使用目的"为标准的动态场景模式予以认定;企业、公共组织敏感数据的认定以是否"公开"为标准。