人工智能法律规范体系化研究

Research on the Systematization of Legal Norms for Artificial Intelligence

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归属院系：

人工智能法学院（应用法学院） ; 人工智能法学院（应用法学院）

作者：

张翔

导师：

陈亮

导师单位：

人工智能法学院（应用法学院）

学位：

博士

语种：

中文

关键词：

人工智能法律规范;法律体系化;系统—控制论;人工智能全生命周期;人工智能立法

摘要：

当前，人工智能引发的社会问题呈现出交叉性、整合性和动态性特征，难以被传统法律部门有效评价，因为人工智能在技术原理、社会关系和组织形态上极具复杂性，正在突破传统部门法律关系所立足的线性、均衡、简单还原的社会关系构造。即便人工智能领域已经出台了数量可观的立法，试图据此弥补部门法“各自为战”之缺陷，但这些规范整体上零散无序，相当一部分条款依旧脱胎于部门法的固有理念和调整思路，没有在法理上对人工智能的本质特征和运行机理正本清源，规范之间在体系上也欠缺“联结紧密性”。这种“头疼医头、脚疼医脚”且“短平快”的立法模式或许可以救一时之急，却难以在法律规范的“整体概观”中洞悉事物的本质、彰显法的根本理念、厘清法律关系的特质，进而无法在维系法之安定性的基础上充分应对智能化转型时期泛在、复杂且易变的人工智能法律问题。体系思维作为一种法典化思维、理性建构思维甚至是逻辑思维，要求在整体主义理念指引下检视各类法律要素之间的牵连性并以“体系化”方法规整法律素材，以期型塑出具有内在意义脉络关联的法律体系。这一经典法律方法肇端于萨维尼、经普赫塔改造、由温德沙伊德发扬光大，在耶林、赫克等人推动下发生转向，而后由拉伦茨及其弟子卡纳利斯等学者发展成熟；受潘德克顿法学方法影响，我国学者对法律体系化方法的引介基本上都刻下了德国法学方法的深厚烙印。所以，“人工智能法律规范体系化”命题并非空穴来风；发掘规范之间的有机联系、梳理制度之间的内在脉络、对零散无序的规范进行体系化规整的法律方法，已然成为现代法学意义上“构筑理想法律体系”的基本要求。事实上，“人工智能法律规范体系化”也具有重要的法治意义：为数字经济、数字社会、数字政府和数字生态建设营造良好的数字法治环境，需要不断优化人工智能综合治理体系，因为“人工智能法律规范体系化”不仅是在“外部体系”层面建构“政策—伦理—法律”软硬协同治理体系的必然要求，而且也是在“内部体系”层面践行“科学立法”原则的应有之义，同时还是在“动态体系”层面通过体系解释来约束行政执法、司法裁判等法律适用活动的重要遵循。随着人工智能法律规范日益增多，不少国家和地区的立法机构认识到体系化立法的必要性并开始付诸行动，对人工智能法律规范进行体系化规整已然成为完善人工智能治理体系、提高人工智能治理能力的关键举措。此外，立法体系与知识体系相互形塑、互为支撑，“人工智能法律规范体系化”作为系统性建构“人工智能法学知识体系”的基本素材，能够为人工智能法学的繁荣持续输送“养料”。在建构论语境下探讨“人工智能法律规范体系化”的方法，学界已经有所关注并初步形成了问题意识，但对“人工智能法律规范整体在法律谱系中应当如何定位”以及“人工智能法律规范各构成要素之间应当依据何种线索进行串联”这两个关键问题仍然存在分歧。“谱系定位”问题大致分化为两派观点：一类观点认为人工智能法律规范体系建构应当“另起炉灶”；另一类观点认为人工智能法律规范体系建构也可以“寄人篱下”，在既有领域法或部门法范畴内为人工智能法律规范寻找“栖身之所”，或是对现行立法进行“修补”以容纳新生的人工智能法律现象。“线索及串联方法”问题主要分化为五种观点，可以概括为“人工智能要素论”“人工智能风险论”“人工智能全生命周期论”“人工智能特征融合论”以及“传统法律关系论”。总体而言，“人工智能法律规范体系化”命题研究尚处于探索阶段，学界对法律规范体系化一般方法的理论精髓挖掘不深，没有充分结合人工智能的本质属性、基本特征和发展规律来剖析问题；相关研究整体上呈现出“碎片化”特点，没有专门针对“人工智能法律规范体系化”问题提出系统性的解决方案；大多数研究仍然停留在抽象分析层面，没有对“人工智能法律规范体系化”进行方法论提纯、特定化适配和立法学改造。本文在各章节中综合应用“规范文本实证分析、法律经济分析、风险理论、事物的本质、比较法分析以及法律解释学”等方法，创新性引入法学与自然科学交叉研究领域的“系统—控制论”原理，整体上遵循“提出问题—分析问题—解决问题”的递进式思路展开论述。第一章明确“问题指向”，即涉人工智能法律规范体系性不足的表现；第二章提出分析及解决问题的“理论支撑”，即法律规范体系化的一般方法（衡量法律规范体系性程度的一般标准）、人工智能法律规范体系化的特定原理；第三章和第四章分别解决“体系化的前提”和“体系化的素材”问题，即框定人工智能法律规范体系化的范围（对什么进行体系化）、充实人工智能法律规范体系的内容（哪些素材可以进入体系）；第五章解决“体系化的路径”问题，即如何运用人工智能法律规范体系化方法构筑“理想体系”。第一章人工智能法律规范体系化的问题指向。本章遵循“从立法现象到法学问题”思路，分为“涉人工智能法律规范体系性问题的现象基础”和“涉人工智能法律规范体系性问题的具体表征”两节。第一节从“立法根据”“立法理念”“基本概念”“调整对象”和“体例结构”出发，针对能够作为正式法律渊源的十三部涉人工智能立法，采用“白描”叙事方式相对客观地呈现出涉人工智能法律规范的“一般条款”特征和“外显结构”特征。以此为参考系，在“整体法秩序”目标约束下检视“法律概念（映射基本概念条款）”“法律关系（映射调整对象条款和体例结构）”和“法律理念（映射立法根据条款、立法理念条款）”这三个构筑法律体系的基本要素，涉人工智能法律规范体系性不足问题具体表现为“人工智能法律概念的意涵不清——存在多元化认知方式且具有不确定性”“人工智能法律关系的性质不明——公私法框架下存在定性分歧且难以在既有部门法中妥当定位”以及“人工智能法律规范的理念不彰——融贯各类价值的根本理念缺失且不同理念背后存在价值选择难题”三大问题。第二章人工智能法律规范体系化的理论支撑。本章遵循“从一般方法到特定原理”思路，分为“遵循法律规范体系化的一般方法”和“内嵌系统—控制论的特定原理”两节。法律规范体系化的一般方法具有双重功能，它既是构筑法律规范体系时用以“穿针引线”的基本线索，据此“串联”各类法律规范素材；同时也是衡量法律规范体系性程度的一般标准，指引体系化作业的基本方向。潘德克顿法学的思想嬗变契合“否定之否定”发展规律，可以从中提炼出法律体系化的一般方法并转译为立法体系化的三大准则：法律规范的逻辑认知应当具备自洽性、法律规范的事理脉络应当具备连续性、法律规范的价值理念应当具备融贯性。其中“事理脉络”是凸显法律规范领域特质、表达领域立法特定规律、形成法律规范体系“理论构型”的关键所在，而人工智能法律规范体系的特殊“事理”蕴含于“系统—控制论”原理，嵌入该原理也能兼容“逻辑”标准和“价值”标准对建构法律体系的一般要求。进言之，“系统—控制论”能够形塑人工智能本体的物理原型、定型人工智能规范的行为类型、充当人工智能亲缘关系的中介，从“事实与规范的脉络对接”到“规范内部的脉络衔接”再到“规范之间的脉络串联”，这三项功能将“系统—控制论”表征的事理清晰地投射在人工智能法律规范体系化方法之中。第三章人工智能法律规范体系化的对象识别。本章遵循“从具体到抽象”思路，分为“明确人工智能的应然法律概念”“厘清人工智能法律规范的属性”“彰显人工智能法律规范的理念”和“框定人工智能法律规范的范畴”四节。首先，人工智能是依托算力基础设施，通过控制系统的算法处理输入的数据，以软件或硬件等多元集成方式嵌入系统后输出，或者直接在具体场景中输出对人类某种理性功能的模拟状态，在环境中进行交互，并在目标约束下经过反馈修正，最终完成预设任务的信息系统。其次，人工智能法律规范的性质应当是“领域法”和“风险法”，其法律关系的内容集中表现为“综合运用法律规制和法律激励工具来控制人工智能风险行为”。再次，人工智能法律规范应当以“发展负责任的人工智能”为根本目的，将“利益衡量”作为法律原则的价值内核，形成“平衡公平和效率”以及“平衡安全和创新”两大基本原则，而“以人为本”则是平衡价值冲突的决断依据。最后，人工智能的应然法律概念、法律关系和法律理念依序形成“识别人工智能法律规范的三道滤网”，从“法律事实的初步识别”到“法律关系的性质确定”再到“法律效果的价值锚定”，由粗到细逐层“筛选”出真正意义上的人工智能法律规范，这些识别出的法律规范集合框定了人工智能法律规范的范畴，其效力范围也据此厘定。此时，人工智能法律规范可以区分为“调整人工智能整体的狭义人工智能法”和“调整人工智能要素/基础设施的广义人工智能领域立法”，从而区别两类规范的价值导向和社会功能。第四章人工智能法律规范体系化的素材形成。本章遵循“从法域内到法域外”思路，分为“从多元人工智能监管规范中提取素材”和“从其他法域人工智能立法中汲取经验”两节。首先，应当选择一种提纲挈领式的立法模式，在“法律”层级适时制定一部兼具框架性和包容性的“人工智能法”，采取“总则—分则—附则”三分体例；在法律体系化初始阶段，可以先行制定《人工智能法总则》，选择“序总合一”方式形塑总则内容，同时兼顾“拾遗性规范”；而《人工智能法总则》应当依序呈现“立法目的”“立法根据”“基本原则”“效力范围”“法律概念”“法律关系的主体”“人工智能活动”“权利与义务”“基本制度”以及“法律责任”等内容。其次，依据“三道滤网”将现行涉人工智能立法中符合条件的人工智能法律规范予以锚定，在前述立法模式指引下，进一步将人工智能法律规范中能够担纲总则功能的“总则性条款”提取出来。再次，从人工智能政策、伦理、标准等非正式法律渊源中吸收立法素材，不断充实人工智能法律制度“工具箱”，丰富人工智能法律规范的实质意蕴。最后，以欧美为代表的人工智能立法各自具有鲜明的结构特征，可以从“法律定义变迁”“风险控制方式”和“价值平衡方法”三条线索中汲取立法经验，形成人工智能法律规范体系化的补充素材。第五章人工智能法律规范体系化的路径锚定。本章遵循“从抽象到具体”思路，分为“建构价值融贯的人工智能法律理念体系”“搭建逻辑自洽的人工智能法律概念体系”以及“形成脉络连续的人工智能法律制度体系”三节。针对《人工智能法总则》的可能内容，以“模拟立法试验”为依托，通过草拟“法律条款”方式设计出47条具体规定。建构人工智能法律理念体系时，可以设计“立法目的”“立法根据”和“法律原则”三项具有“序编”性质的条款进行立法转译。搭建人工智能法律概念体系时，可以设计“法律定义”专条和“法律关系”专条进行立法转译，其中“法律关系”专条进一步拆解为“人工智能法律关系的主体”和“人工智能活动”两类条款。形成人工智能法律制度体系时，“研发、生产、服务和使用节点的风险控制”进路在“人工智能法”制定过程中具有双重体系功能，它既是“分则”章节编排的基本线索之一，同时在“总则”中作为“引领性”制度形成对“分则”内容的体系约束；与人工智能综合制度体系沿循“法律关系”线索不同，人工智能具体制度虽然也是通过“引领性规定”进入《人工智能法总则》，但其依靠“系统—控制论”原理形成制度脉络。

参考文献：

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学科：

人工智能法学

提交日期：

2024-12-31

引用参考：

张翔. 人工智能法律规范体系化研究[D]. 西南政法大学,2024.

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dc.title
人工智能法律规范体系化研究

dc.title
Research on the Systematization of Legal Norms for Artificial Intelligence

dc.contributor.schoolno
B20210301Z9131

dc.contributor.author
张翔

dc.contributor.affiliation
人工智能法学院（应用法学院）

dc.contributor.degree
博士

dc.contributor.childdegree
法学博士

dc.contributor.degreeConferringInstitution
西南政法大学

dc.identifier.year
2024

dc.contributor.direction
人工智能法学（基础理论）

dc.contributor.advisor
陈亮

dc.contributor.advisorAffiliation
人工智能法学院（应用法学院）

dc.language.iso
中文

dc.subject
人工智能法律规范;法律体系化;系统—控制论;人工智能全生命周期;人工智能立法

dc.subject
Legal norms on Artificial Intelligence;Legal systematization;Systems-Cybernetics;The whole life cycle on Artificial Intelligence;Legislation on Artificial Intelligence

dc.description.abstract
当前，人工智能引发的社会问题呈现出交叉性、整合性和动态性特征，难以被传统法律部门有效评价，因为人工智能在技术原理、社会关系和组织形态上极具复杂性，正在突破传统部门法律关系所立足的线性、均衡、简单还原的社会关系构造。即便人工智能领域已经出台了数量可观的立法，试图据此弥补部门法“各自为战”之缺陷，但这些规范整体上零散无序，相当一部分条款依旧脱胎于部门法的固有理念和调整思路，没有在法理上对人工智能的本质特征和运行机理正本清源，规范之间在体系上也欠缺“联结紧密性”。这种“头疼医头、脚疼医脚”且“短平快”的立法模式或许可以救一时之急，却难以在法律规范的“整体概观”中洞悉事物的本质、彰显法的根本理念、厘清法律关系的特质，进而无法在维系法之安定性的基础上充分应对智能化转型时期泛在、复杂且易变的人工智能法律问题。体系思维作为一种法典化思维、理性建构思维甚至是逻辑思维，要求在整体主义理念指引下检视各类法律要素之间的牵连性并以“体系化”方法规整法律素材，以期型塑出具有内在意义脉络关联的法律体系。这一经典法律方法肇端于萨维尼、经普赫塔改造、由温德沙伊德发扬光大，在耶林、赫克等人推动下发生转向，而后由拉伦茨及其弟子卡纳利斯等学者发展成熟；受潘德克顿法学方法影响，我国学者对法律体系化方法的引介基本上都刻下了德国法学方法的深厚烙印。所以，“人工智能法律规范体系化”命题并非空穴来风；发掘规范之间的有机联系、梳理制度之间的内在脉络、对零散无序的规范进行体系化规整的法律方法，已然成为现代法学意义上“构筑理想法律体系”的基本要求。事实上，“人工智能法律规范体系化”也具有重要的法治意义：为数字经济、数字社会、数字政府和数字生态建设营造良好的数字法治环境，需要不断优化人工智能综合治理体系，因为“人工智能法律规范体系化”不仅是在“外部体系”层面建构“政策—伦理—法律”软硬协同治理体系的必然要求，而且也是在“内部体系”层面践行“科学立法”原则的应有之义，同时还是在“动态体系”层面通过体系解释来约束行政执法、司法裁判等法律适用活动的重要遵循。随着人工智能法律规范日益增多，不少国家和地区的立法机构认识到体系化立法的必要性并开始付诸行动，对人工智能法律规范进行体系化规整已然成为完善人工智能治理体系、提高人工智能治理能力的关键举措。此外，立法体系与知识体系相互形塑、互为支撑，“人工智能法律规范体系化”作为系统性建构“人工智能法学知识体系”的基本素材，能够为人工智能法学的繁荣持续输送“养料”。在建构论语境下探讨“人工智能法律规范体系化”的方法，学界已经有所关注并初步形成了问题意识，但对“人工智能法律规范整体在法律谱系中应当如何定位”以及“人工智能法律规范各构成要素之间应当依据何种线索进行串联”这两个关键问题仍然存在分歧。“谱系定位”问题大致分化为两派观点：一类观点认为人工智能法律规范体系建构应当“另起炉灶”；另一类观点认为人工智能法律规范体系建构也可以“寄人篱下”，在既有领域法或部门法范畴内为人工智能法律规范寻找“栖身之所”，或是对现行立法进行“修补”以容纳新生的人工智能法律现象。“线索及串联方法”问题主要分化为五种观点，可以概括为“人工智能要素论”“人工智能风险论”“人工智能全生命周期论”“人工智能特征融合论”以及“传统法律关系论”。总体而言，“人工智能法律规范体系化”命题研究尚处于探索阶段，学界对法律规范体系化一般方法的理论精髓挖掘不深，没有充分结合人工智能的本质属性、基本特征和发展规律来剖析问题；相关研究整体上呈现出“碎片化”特点，没有专门针对“人工智能法律规范体系化”问题提出系统性的解决方案；大多数研究仍然停留在抽象分析层面，没有对“人工智能法律规范体系化”进行方法论提纯、特定化适配和立法学改造。本文在各章节中综合应用“规范文本实证分析、法律经济分析、风险理论、事物的本质、比较法分析以及法律解释学”等方法，创新性引入法学与自然科学交叉研究领域的“系统—控制论”原理，整体上遵循“提出问题—分析问题—解决问题”的递进式思路展开论述。第一章明确“问题指向”，即涉人工智能法律规范体系性不足的表现；第二章提出分析及解决问题的“理论支撑”，即法律规范体系化的一般方法（衡量法律规范体系性程度的一般标准）、人工智能法律规范体系化的特定原理；第三章和第四章分别解决“体系化的前提”和“体系化的素材”问题，即框定人工智能法律规范体系化的范围（对什么进行体系化）、充实人工智能法律规范体系的内容（哪些素材可以进入体系）；第五章解决“体系化的路径”问题，即如何运用人工智能法律规范体系化方法构筑“理想体系”。第一章人工智能法律规范体系化的问题指向。本章遵循“从立法现象到法学问题”思路，分为“涉人工智能法律规范体系性问题的现象基础”和“涉人工智能法律规范体系性问题的具体表征”两节。第一节从“立法根据”“立法理念”“基本概念”“调整对象”和“体例结构”出发，针对能够作为正式法律渊源的十三部涉人工智能立法，采用“白描”叙事方式相对客观地呈现出涉人工智能法律规范的“一般条款”特征和“外显结构”特征。以此为参考系，在“整体法秩序”目标约束下检视“法律概念（映射基本概念条款）”“法律关系（映射调整对象条款和体例结构）”和“法律理念（映射立法根据条款、立法理念条款）”这三个构筑法律体系的基本要素，涉人工智能法律规范体系性不足问题具体表现为“人工智能法律概念的意涵不清——存在多元化认知方式且具有不确定性”“人工智能法律关系的性质不明——公私法框架下存在定性分歧且难以在既有部门法中妥当定位”以及“人工智能法律规范的理念不彰——融贯各类价值的根本理念缺失且不同理念背后存在价值选择难题”三大问题。第二章人工智能法律规范体系化的理论支撑。本章遵循“从一般方法到特定原理”思路，分为“遵循法律规范体系化的一般方法”和“内嵌系统—控制论的特定原理”两节。法律规范体系化的一般方法具有双重功能，它既是构筑法律规范体系时用以“穿针引线”的基本线索，据此“串联”各类法律规范素材；同时也是衡量法律规范体系性程度的一般标准，指引体系化作业的基本方向。潘德克顿法学的思想嬗变契合“否定之否定”发展规律，可以从中提炼出法律体系化的一般方法并转译为立法体系化的三大准则：法律规范的逻辑认知应当具备自洽性、法律规范的事理脉络应当具备连续性、法律规范的价值理念应当具备融贯性。其中“事理脉络”是凸显法律规范领域特质、表达领域立法特定规律、形成法律规范体系“理论构型”的关键所在，而人工智能法律规范体系的特殊“事理”蕴含于“系统—控制论”原理，嵌入该原理也能兼容“逻辑”标准和“价值”标准对建构法律体系的一般要求。进言之，“系统—控制论”能够形塑人工智能本体的物理原型、定型人工智能规范的行为类型、充当人工智能亲缘关系的中介，从“事实与规范的脉络对接”到“规范内部的脉络衔接”再到“规范之间的脉络串联”，这三项功能将“系统—控制论”表征的事理清晰地投射在人工智能法律规范体系化方法之中。第三章人工智能法律规范体系化的对象识别。本章遵循“从具体到抽象”思路，分为“明确人工智能的应然法律概念”“厘清人工智能法律规范的属性”“彰显人工智能法律规范的理念”和“框定人工智能法律规范的范畴”四节。首先，人工智能是依托算力基础设施，通过控制系统的算法处理输入的数据，以软件或硬件等多元集成方式嵌入系统后输出，或者直接在具体场景中输出对人类某种理性功能的模拟状态，在环境中进行交互，并在目标约束下经过反馈修正，最终完成预设任务的信息系统。其次，人工智能法律规范的性质应当是“领域法”和“风险法”，其法律关系的内容集中表现为“综合运用法律规制和法律激励工具来控制人工智能风险行为”。再次，人工智能法律规范应当以“发展负责任的人工智能”为根本目的，将“利益衡量”作为法律原则的价值内核，形成“平衡公平和效率”以及“平衡安全和创新”两大基本原则，而“以人为本”则是平衡价值冲突的决断依据。最后，人工智能的应然法律概念、法律关系和法律理念依序形成“识别人工智能法律规范的三道滤网”，从“法律事实的初步识别”到“法律关系的性质确定”再到“法律效果的价值锚定”，由粗到细逐层“筛选”出真正意义上的人工智能法律规范，这些识别出的法律规范集合框定了人工智能法律规范的范畴，其效力范围也据此厘定。此时，人工智能法律规范可以区分为“调整人工智能整体的狭义人工智能法”和“调整人工智能要素/基础设施的广义人工智能领域立法”，从而区别两类规范的价值导向和社会功能。第四章人工智能法律规范体系化的素材形成。本章遵循“从法域内到法域外”思路，分为“从多元人工智能监管规范中提取素材”和“从其他法域人工智能立法中汲取经验”两节。首先，应当选择一种提纲挈领式的立法模式，在“法律”层级适时制定一部兼具框架性和包容性的“人工智能法”，采取“总则—分则—附则”三分体例；在法律体系化初始阶段，可以先行制定《人工智能法总则》，选择“序总合一”方式形塑总则内容，同时兼顾“拾遗性规范”；而《人工智能法总则》应当依序呈现“立法目的”“立法根据”“基本原则”“效力范围”“法律概念”“法律关系的主体”“人工智能活动”“权利与义务”“基本制度”以及“法律责任”等内容。其次，依据“三道滤网”将现行涉人工智能立法中符合条件的人工智能法律规范予以锚定，在前述立法模式指引下，进一步将人工智能法律规范中能够担纲总则功能的“总则性条款”提取出来。再次，从人工智能政策、伦理、标准等非正式法律渊源中吸收立法素材，不断充实人工智能法律制度“工具箱”，丰富人工智能法律规范的实质意蕴。最后，以欧美为代表的人工智能立法各自具有鲜明的结构特征，可以从“法律定义变迁”“风险控制方式”和“价值平衡方法”三条线索中汲取立法经验，形成人工智能法律规范体系化的补充素材。第五章人工智能法律规范体系化的路径锚定。本章遵循“从抽象到具体”思路，分为“建构价值融贯的人工智能法律理念体系”“搭建逻辑自洽的人工智能法律概念体系”以及“形成脉络连续的人工智能法律制度体系”三节。针对《人工智能法总则》的可能内容，以“模拟立法试验”为依托，通过草拟“法律条款”方式设计出47条具体规定。建构人工智能法律理念体系时，可以设计“立法目的”“立法根据”和“法律原则”三项具有“序编”性质的条款进行立法转译。搭建人工智能法律概念体系时，可以设计“法律定义”专条和“法律关系”专条进行立法转译，其中“法律关系”专条进一步拆解为“人工智能法律关系的主体”和“人工智能活动”两类条款。形成人工智能法律制度体系时，“研发、生产、服务和使用节点的风险控制”进路在“人工智能法”制定过程中具有双重体系功能，它既是“分则”章节编排的基本线索之一，同时在“总则”中作为“引领性”制度形成对“分则”内容的体系约束；与人工智能综合制度体系沿循“法律关系”线索不同，人工智能具体制度虽然也是通过“引领性规定”进入《人工智能法总则》，但其依靠“系统—控制论”原理形成制度脉络。

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At present, social problems caused by artificial intelligence show the characteristics of “crossing”, “integration” and “dynamic”, which is difficult to be effectively evaluated by traditional “legal departments”, because artificial intelligence is very complex in terms of “technical principles”, “social relations” and “organizational forms”, and is breaking through the structure of “linear”, “balanced” and “simple reductive” social relations on which “traditional departmental legal relations” are based. To be sure, a considerable amount of legislation has been enacted in the field of artificial intelligence in an attempt to make up for the shortcomings of the departmental law of “fighting on their own”, but these norms as a whole are “scattered” and “unordered”, and many clauses are still derived from the fixed concepts and traditional ideas of the departmental law. They fail to clarify the essential characteristics and operation mechanism of artificial intelligence in jurisprudence, and the “closeness of connection” between norms in the system is also extremely lacking. This legislative mode of “treating head and foot pains with medical treatment” and “short, flat and fast” may temporarily alleviate the urgency, but it is difficult to find in depth the “essence of things”, highlight the “fundamental concept of law” and clarify the “characteristics of legal relations” in the “overall overview observation” of legal norms, so as to fully respond to the “pervasive”, “complex” and “volatile” legal problems of artificial intelligence in the period of intelligent transformation on the basis of maintaining the “stability of law”. System thinking is a kind of “code thinking, rational construction thinking, and even logical thinking”. Under the guidance of the idea of Holism, it examines the relevance of various legal elements and collates legal materials by means of “systematization” in order to shape a legal system with network relevance. This classical legal methodology was initiated by Savigny, transformed by Puchta, carried forward by Windscheid, turned around under the promotion of Jhering and Heck, and then matured by scholars such as Larenz and his pupil Canaris. Under the influence of Pandektenrecht’ legal methodology, the introduction of legal systematization by Chinese scholars has basically engraved the profound brand of German legal methodology. Therefore, the proposition of “systematization of legal norms for artificial intelligence” is not groundless. Exploring the organic connections between norms, sorting out the internal threads between systems, and systematically organizing scattered and disordered norms have become the basic requirements for “building an ideal legal system” in the sense of modern law. In fact, “the systematization of legal norms for artificial intelligence” also has important legal significance: To create a favorable digital legal environment for the construction of the digital economy, digital society, digital government, and digital ecosystem, it is necessary to continuously optimize the comprehensive governance system of artificial intelligence, because the systematization of legal norms of artificial intelligence is not only an inevitable requirement for constructing a “policy-ethics-law” collaborative governance system at the “external system” level, but also an important guideline for practicing “scientific legislation” at the “internal system” level, and at the “dynamic legal system” level to constrain the application of laws such as administrative law enforcement and judicial judgment through system interpretation; with the increasing number of legal norms for artificial intelligence, many legislative bodies in countries and regions have recognized the necessity of systematic legislation and begun to take action to systematically regulate the legal norms of artificial intelligence, which has become a key measure to improve the governance system of artificial intelligence and enhance its governance capabilities; in addition, “the legislative system and the knowledge system” could shape and support each other, and the “systematization of legal norms for artificial intelligence” serves as the basic material for systematically constructing the knowledge system of artificial intelligence jurisprudence, which can continuously provide “nourishment” for the prosperity of artificial intelligence jurisprudence.In the context of constructivist theory, the academic community has paid attention to and formed a preliminary awareness of the issue of “systematic methods for the legal norms of artificial intelligence”. However, there are differences in the key issues of “how to position the overall legal norms of artificial intelligence in the legal spectrum” and “what clues should be used to connect the constituent elements of the legal norms of artificial intelligence”. The issue of “lineage positioning” is roughly divided into two schools of view. One viewpoint believes that the systematization of legal norms for artificial intelligence should be “started from scratch”, while the other viewpoint believes that the systematization of legal norms for artificial intelligence can also “take shelter” within the existing domain or departmental laws, or “repair” existing legislation to accommodate new legal phenomena of artificial intelligence; the “methods of clues and connections” are mainly divided into five perspectives, namely “the theory of the elements of artificial intelligence, the theory of the risks of artificial intelligence, the theory of the entire life cycle of artificial intelligence, the theory of the integration of artificial intelligence characteristics, and the theory of traditional legal relationships”. Overall, the research on the proposition of “systematization of legal norms for artificial intelligence” is still in the “exploratory stage”, and the academic community has not deeply explored the theoretical essence of the general method of “systematization of legal norms”, and has not fully combined the essential attributes, basic characteristics, and development laws of artificial intelligence to analyze the problem; the overall research presents a “fragmented” characteristic, without providing systematic solutions specifically for the problem of “systematization of legal norms for artificial intelligence”; most research still remains at the level of abstract analysis, without methodological refinement, specific adaptation, and legislative transformation of the systematization of legal norms for artificial intelligence. This article comprehensively applies methods such as empirical analysis of normative texts, economic analysis of law, risk theory, essence of things, comparative analysis of law, and hermeneutics of law in each chapter, innovatively introducing the principle of “Systems-Cybernetics” in the interdisciplinary research field of law and natural sciences. Overall, it follows a progressive approach of “raising problems-analyzing problems-solving problems” to elaborate. Chapter 1 clarifies the “direction of the problem”, which is the specific manifestation of the insufficient systematization of legal norms for artificial intelligence; Chapter 2 proposes the “theoretical support” for analyzing and solving problems, namely the general method of systematizing legal norms (the general standard for measuring the degree of systematization of legal norms) and the specific principles of systematizing legal norms in the field of artificial intelligence; Chapters 3 and 4 respectively address the issues of the “premise” and “material” of the systematization, namely defining the scope of systematization of legal norms for artificial intelligence (what to systematize), enriching the content of the legal system for artificial intelligence (which materials can enter the system); Chapter 5 addresses the issue of “systematic path”, that is, how to use the method of systematizing legal norms in the field of artificial intelligence to construct an “ideal system”.Chapter 1: The Issue of the Systematization of Legal Norms on Artificial Intelligence. This chapter follows the idea of “from legislative phenomena to legal issues” and is divided into two sections: “The phenomenon basis of the systematization of legal norms for artificial intelligence” and “Specific characterization of the systematization of legal norms for artificial intelligence”. The first section starts from “legislative basis”, “legislative philosophy”, “basic concepts”, “adjustment objects” and “institutional structure”, and objectively presents the characteristics of “general provisions” and “explicit structure” related to the legal norms on artificial intelligence in the thirteen legislations on artificial intelligence that can serve as formal legal sources through a narrative style of “plain description”. Using this as a reference, examine the three fundamental elements of constructing a legal system: “legal concepts (mapping basic concept clauses)”, “legal relationships (mapping adjustment object clauses and institutional structures)”, and “legal concepts (mapping legislative basis clauses, legislative concept clauses)” under the constraint of the goal of “overall legal order”. The specific manifestations of the lack of systematic legal norms regarding artificial intelligence are: “The legal concept of artificial intelligence is ambiguous - there are diverse ways of cognition and uncertainty”, “The nature of the legal relationship of artificial intelligence is unclear - there are qualitative differences in the framework of public and private law and it is difficult to properly position it in existing departmental laws”, and “The concept of legal norms in the field of artificial intelligence is not manifested - the fundamental concept of integrating various values is missing and there are difficulties in value selection behind different concepts”.Chapter 2: The Theoretical Support for the Systematization of Legal Norms on Artificial Intelligence. This chapter follows the idea of “from general methods to specific principles” and is divided into two sections: “General methods for systematizing legal norms” and “Specific principles of Systems-Cybernetics”. The general method of systematizing legal norms has a dual function, as it serves as the basic thread for “threading the needle and connecting” various legal normative materials when constructing a legal normative system; It is also a general standard for measuring the degree of systematization of legal norms, guiding the basic direction of systematic operations. The ideological evolution of Pandektenrecht jurisprudence conforms to the “dialectical law of development”, from which a general method of legal systematization can be extracted and translated into three principles of legislative systematization: the logical cognition of legal norms should be self consistent, the logical framework of legal norms should be continuous, and the value concept of legal norms should be integrated. “The unity of the logical framework” is the key to highlighting the domain characteristics of legal norms, expressing specific laws of domain legislation, and forming a theoretical configuration of the legal normative system. The special “reasoning” of the legal system in the field of artificial intelligence is embedded in the principle of “Systems-Cybernetics”, which can also be compatible with the general requirements of constructing the legal system based on the standards of “logic” and “value”. In other words, “Systems-Cybernetics” can shape the physical prototype of artificial intelligence, shape the behavior types of artificial intelligence, and act as an intermediary for the relationship between artificial intelligence, from “the connection between facts and norms” to “the connection within norms” and then to “the interconnection between norms”. These three functions project the principles represented by “Systems-Cybernetics” clearly into the systematic approach of legal norms in the field of artificial intelligence.Chapter 3: The Identification of Objects in the Systematization of Legal Norms on Artificial Intelligence. This chapter follows the idea of “from concrete to abstract” and is divided into four sections: “Clarifying the ideal concept of artificial intelligence”, “Clarifying the attributes of legal norms in the field of artificial intelligence”, “Highlighting the purpose of legal norms in the field of artificial intelligence”, and “Defining the scope of legal norms in the field of artificial intelligence”. Firstly, artificial intelligence cannot do without computing power facilities. It processes input data through algorithms that can control the system, constructs the system in a diversified integrated manner such as software or hardware, generates outputs, or directly outputs a simulated state of a certain rational function of humans in specific scenarios. It interacts in the environment, and after feedback and correction under target constraints, ultimately completes the predetermined tasks of the information system. Secondly, the nature of legal norms in the field of artificial intelligence should be “domain law” and “risk law”, and the content of their legal relationship is mainly manifested as “the comprehensive use of legal regulations and legal incentives to control risk behavior in the field of artificial intelligence”. Once again, legal norms in the field of artificial intelligence should be based on the fundamental goal of “developing responsible artificial intelligence”, with “balancing interests” as the core value of legal principles, forming two basic principles of “balancing fairness and efficiency” and “balancing security and innovation”, while “people-oriented” is the basis for resolving value conflicts. Finally, the “legal concepts, legal relationships, and legal purposes” in the field of artificial intelligence have formed the “three filters for identifying artificial intelligence law” in sequence, from “preliminary identification of legal facts” to “determination of the nature of legal relationships” and then to “anchoring of the value of legal effects”. From coarse to fine, the true meaning of artificial intelligence law is “screened” layer by layer. The collection of legal norms identified by these filters frames the scope of legal norms in the field of artificial intelligence, and their scope of effectiveness is determined accordingly. At this point, legal norms in the field of artificial intelligence can be divided into “narrow AI laws that adjust the overall AI” and “broad AI legislation that adjusts the elements or infrastructure of AI”, thus distinguishing the value orientation and social function of the two types of norms.Chapter 4: The Formation of Materials for the Systematization of Legal Norms on Artificial Intelligence. This chapter follows the idea of “from the internal to the external of the legal domain” and is divided into two sections: “Extracting materials from regulatory norms in the diversified field of artificial intelligence” and “Drawing experience from AI legislation in other jurisdictions”. Firstly, a “general outline” legislative model should be chosen, and a framework and inclusive “artificial intelligence law” should be formulated at the “legal” level in a timely manner, adopting a three part system of “general provisions - specific provisions - supplementary provisions”; In the initial stage of legal systematization, the “General Principles of the Artificial Intelligence Law” can be formulated first, and the content of the General Principles can be shaped through a “Combining the Preface and General Provisions into one” approach, while also taking into account the “norms of salvage”; The General Principles of the Artificial Intelligence Law should present the contents of “legislative purpose”, “legislative basis”, “basic principles”, “scope of effectiveness”, “legal concepts”, “subjects of legal relationships”, “artificial intelligence activities”, “rights and obligations”, “basic system”, and “legal responsibilities” in order. Secondly, based on the “three filters”, anchor the AI laws that meet the conditions in the current legislation in the field of artificial intelligence, and further extract the “general provisions” from the legal norms in the field of artificial intelligence under the guidance of the aforementioned legislative model. Again, absorbing legislative materials from informal legal sources such as policies, ethics, and standards in the field of artificial intelligence, continuously enriching the “toolbox” of legal systems in the field of artificial intelligence, and enriching the substantive meaning of legal norms in the field of artificial intelligence. Finally, the legislation in the field of artificial intelligence, represented by the European Union and the United States, each has distinct structural characteristics. Legislative experience can be drawn from the three clues of “changes in legal definitions,” “risk control methods,” and “methods of value balance,” forming supplementary materials for the systematization of legal norms in the field of artificial intelligence. Chapter 5: The Anchoring of the Path of the Systematization of Legal Norms on Artificial Intelligence. This chapter follows the idea of “from abstraction to concreteness” and is divided into three sections: “Constructing a legal purpose system for artificial intelligence that integrates values”, “Building a logical and self consistent legal concept system for artificial intelligence” and “Establishing a clear framework for the legal system of artificial intelligence”. Based on the possible content of the General Principles of the Artificial Intelligence Law, 47 specific provisions were designed through drafting “legal provisions” using “simulated legislative experiments” as a basis. Constructing a legal purpose system for artificial intelligence can involve designing three clauses with a “sequential” nature, namely “legislative purpose,” “legislative basis,” and “legal principles,” for legislative translation. Building a legal conceptual system for artificial intelligence can involve designing specialized clauses for “legal definitions” and “legal relationships” for legislative translation. The “legal relationships” clause can be further broken down into two categories: “the subject of legal relationships in artificial intelligence” and “artificial intelligence activities”. The risk control approach of “research and development nodes, production nodes, service nodes, and usage nodes” has a dual systemic function in the process of formulating the “Artificial Intelligence Law”: on the one hand, it is one of the basic clues for the arrangement of “Specific Provisions”; On the other hand, as a “leading system” in the “General Provisions”, it forms a systematic constraint on the content of the “Specific Provisions”. Unlike the comprehensive institutional system of artificial intelligence that follows the thread of “legal relationships”, although the specific institutional framework of artificial intelligence also enters the General Principles of Artificial Intelligence Law through “guiding regulations”, it relies on the principle of “Systems-Cybernetics” to form the institutional framework.

dc.date.issued
2024-11-25

dc.date.oralDefense
2024-11-03

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