人工智能与司法现代化
上海市法学会党组书记崔亚东以人工智能在司法领域的实际应用——上海刑事案件智能辅助办案系统的研发应用为切入点，全面介绍了该系统的相关情况。他认为，人工智能时代的到来，司法一方面要抓住机遇，跟上时代的步伐，主动作为，准确把握司法规律与人工智能特征的结合，积极拓展司法应用的空间，使人工智能更好地服务司法，推进司法本身现代化的实现。另一方面，司法要针对人工智能在法律、安全、就业、道德伦理和政府治理等方面提出的新课题，加强人工智能发展与法治的前瞻性研究，积极构建人工智能未来法治体系，用法治保障人工智能健康持续发展，为人工智能国家战略的实施提供法治保障。
中国刑法学研究会副会长刘宪权以人工智能时代的刑事责任演变为主题，阐述了
机器人技术的三个发展历程——普通机器人时代、弱人工智能时代和强人工智能时代。他表示，目前，人类还处于弱人工智能时代，对于涉及弱
智能机器人的犯罪行为，是否由弱智能机器人的研发者和使用者来承担刑事责任，法律界需要进一步研究。至于未来的强人工智能时代，他觉得应该从两个角度来思考法学界是否有必要研究强人工智能的刑事风险和刑法应对的问题。其一，作为法学研究者应该“相信谁”？其二，是否需要未雨绸缪？目前，我国的刑罚种类都无法适用于强智能机器人。刘宪权建议，应重构我国的刑罚体系，使得强智能机器人被纳入刑罚处罚的范围，并针对其自身的特点，设立特殊的刑罚处罚方式。
中国法学会民法学研究会常务理事彭诚信认为，当务之急是要研究人工智能的法律主体地位。他介绍了法学界对人工智能法律主体地位的各种学说，“客体说”认为机器人仅仅是权利的客体，“代理说”将机器人作为其“所有人”的代理人，“电子人格说”则是为机器人创设一个特殊的法律地位。彭诚信提出了人工智能享有有限法律人格的设想，并把这一设想细分成明确“刺破人工智能面纱”的归责原则、为人工智能强制投保责任保险、建立人工智能储备基金，以及在一国范围内应先制定具体的“人工智能发展法”等四个方面。
迎接人工智能技术的未来挑战
科技部中国科学技术信息研究所党委书记赵志耘指出，发展可能会带来问题，但发展本身不是问题。人工智能发展需要在推动发展和有效规范之间找到一个平衡点，从我国经济社会发展的现实需求来看，人工智能和大数据、物联网、云服务等一并成为打造智能经济、建设智能社会的关键基础性技术支撑。因此，需要把发展放在第一位，同时做好相应的制度、法律、规范和标准等方面的准备。人工智能的发展有可能使已存在的国家间数据鸿沟和技术鸿沟更加凸显，最终会转变成发展鸿沟，从而对全球治理提出新挑战，中国一定要提前布局，为全球治理贡献中国智慧，并更好地掌握发展的主动权。
微软全球资深副总裁洪小文在谈及人工智能的社会角色与未来愿景时表示，微软致力于拓展人工智能技术的开发边界，以延展人类智能的方式设计人工智能，以便实现人与系统更自然的互动，并促进人工智能功能的广泛应用，使人工智能人人共享。微软坚信，需要基于人类立场来发展人工智能，并且以人为先、以人为中心，而以人为先的途径，关键在于设计系统时，让人工智能放大并提升人类智能。他认为，要以赢得信任的方式设计人工智能，人工智能系统应当公平、客观对待每一个人，并且应当可靠、安全地运行，而且要有私密和有保障，有包容性。
腾讯专家王栋重点介绍了腾讯倾力打造的云计算机品牌——腾讯云，腾讯云为政府机构提供了诸多一站式大数据的解决方案，如广东省集成民生服务的移动服务平台“粤省事”，在全国40多家法院试点应用的“智慧法院”解决方案等。他表示，腾讯大数据方案还可以结合腾讯海量信息数据，提供人群画像、区域人流分析等公共服务，力助政府高效行政，辅助决策。王栋感慨，人工智能是发挥“科技向善”功能的良好领域，他希望通过人工智能与法治的结合，能够创造出更高效的产业，给人们提供更加美好的生活。
人工智能在政法领域的应用思考
科大讯飞股份有限公司高级副总裁赵志伟在发言中分享了人工智能技术的最新进展，如语音合成技术、语音识别技术、智医助理机器人等多项人工智能核心技术在全球处于领先地位。他认为，随着云计算、移动互联网、深度学习算法的持续突破，当今社会正开始由“互联网+”向“人工智能+”过渡，利用人工智能技术以及互联网平台，让人工智能与传统行业、新型行业进行深度融合，创造新的行业发展生态。司法体制改革是政治体制改革的重要组成部分，对推进国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。
北京优炫软件股份有限公司联合创始人赵春学更关注中国AI数据安全技术发展与法律保障，他指出，AI数据安全风险越来越大。第一，管理风险越来越大。先发优势带来快速发展，先发劣势带来管理滞后。AI数据管理缺乏有效抓手，存在内部人员违规使用数据，外包人员数据泄露，互联网+等第三方APP接入数据保护，数据分权管理，数据分级管理等风险。第二，技术风险越来越大。面对新的AI数据安全威胁，传统安全技术显得滞后。传统网安设备很难应对操作系统漏洞、应用系统漏洞、数据库漏洞、硬件芯片漏洞、数据共享需求膨胀等威胁。因此，急需法律保障促进AI数据安全技术加速发展。
