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人工智能、大数据的广泛应用，算法推荐如何守好边界
来源:光明日报
面对海量信息，算法推荐如何守好边界
人工智能、大数据的广泛应用，给互联网平台带来了自动化的算法技术。一方面，互联网平台利用算法技术对网络内容提取特征并进行识别，通过打标签的方式向网络用户提供文学、音乐、视频等；另一方面，互联网平台利用算法技术，对网络用户的生活规律、阅读习惯、消费偏好等信息进行抓取分析，向网络用户精准推荐相关内容。算法应用给经济 社会 发展注入了新动能，同时，算法歧视、“大数据杀熟”、诱导沉迷等算法不合理应用也导致了一系列问题。
日前，国家互联网信息办公室等四部门联合颁布了《互联网信息服务算法推荐管理规定》。该规定从公共利益和保护消费者着眼，明确算法推荐给用户打标签不得包含违法信息，有助于促进算法推荐服务 健康 发展、提升监管能力水平。但如果算法推荐的内容中包含了涉及第三人权利的信息，该第三人权利如何获得保障，规定中并未涉及。为维护互联网生态，平衡互联网平台与权利人、用户之间的关系，在确立互联网平台算法推荐中的义务时，应当合理把握技术中立、法律规则的弹性解释等。
(作者：李雨峰，系西南政法大学知识产权研究院院长、知识产权治理创新研究团队首席专家)
人工智能识别技术你了解多少？
人工智能识别技术是指通过计算机、照相机、扫描仪等设备，自动获取并识别出目标指令、数据等信息的技术手段。最早起源于声控技术（语音识别技术），声控技术曾被广泛应用于智能手机的控制和互动中，其核心是将人的语音识别出来，与手机指令集进行对比，从而控制手机。
根据识别对象是否具有生命特征，人工智能识别技术主要可分为两类：有生命识别和无生命识别。
有生命人工智能识别技术实质是指与人体生命特征存在一定关联的技术，包括语音识别、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。语音识别技术工作原理是基于对识别者自身发出语音的科学有效识别，正确识别出语音的内容，或者通过语音判断出说话人的身份（说活人识别）；人工智能指纹识别技术在实践应用中，其工作原理是通过对人体指纹展开智能识别，最终正确判断识别出指纹所属的对应的人，从而满足实际需求；人工智能人脸识别技术是基于对人的脸部展开智能识别，对人的脸部不同结构特征进行科学合理检验，最终明确判断识别出检验者的实际身份；虹膜识别是通过虹膜的特征判断其实际身份。
无生命识别技术实质是指与人体生命特征不存在任何关联的技术，该项技术主要包括射频识别技术、智能卡技术、条形码识别技术。射频识别技术的工作核心是无线电磁波，其具体的工作原理是:无线电信号在电磁场下进行传送，完成数据和标签的识别；条形码识别技术包括一维码技术和二维码技术，二维码技术是在一维码技术基础之上发展出来的，给数据储存留下的空间更大，同时还可以纠错，在信息标示和信息采集中具有十分有效的运用；智能卡识别技术的识别对象主要是智能卡，智能卡主要是由集成电路板组成的，其工作主要是针对数据展开的运算和储存，通过将计算技术良好的融入到智能卡当中，针对数据进行的各种工作都做到了高效完成。
人工智能识别技术的应用非常广泛，而且不同种类的人工智能识别技术已经应用到了 社会 各领域，例如在语言翻译、面部识别等多个 社会 活动中都能够看到计算机人工智能的参与。除此之外，二维码识别和使用是人工智能识别技术运用的最典型的方式，它的利用主要是以二维码的形式生成程序和指令，在用户的移动终端屏幕上生成黑白格子拼接的平面图形，这些平面图形的分布通常来说具有一定的规律性，通过各种图形的排列组合，二维码图案具有唯一性，因此用户可以对二维码图案进行保存和记录。
我们相信，随着研究人员不断地对人工智能的有关技术进行优化和创新，人工智能识别技术将会更大程度地满足人们工作和生活需求。
本文由北京信息 科技 大学通信学院副教授李红莲进行科学性把关。
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人工智能在法学领域的应用
人工智能在法学领域的应用如下：
1.法律问答、信息处理数据化
司法人工智能在法律检索、信息处理上呈现电子化、数据化的趋势，并且这一趋势将如日中天地延续下去。
2.文书制作、类案推送自动化
在文书制作与类案推送上，司法人工智能发挥的作用比基础的信息处理就多了一些智能化的因素。
人工智能
对于大多数简单案件，如危险驾驶、小额借贷纠纷、政府信息公开等可以简化说理并且能够使用要素化、格式化裁判文书的案件，裁判文书自动生成系统能够通过OCR、语义分析等技术，自动识别并提取当事人信息、诉讼请求、案件事实等关键内容，按照相应的模板一键生成简式裁判文书。
对于其他制式法律文书的生成更是不在话下，还能够自动纠错，因而大大缩短了起草文书的时间，减轻了法官的工作量，帮助法官提高办案质效。
3.案件分析、辅助裁判智能化
人工智能减轻了办案人员处理日常琐碎事务的负担，在这样的背景下，我们不仅希望人工智能在可量化、低效率的环节发挥作用，还期待能够进一步发挥其智能化的优势，从而提高司法效率。
于是，将其应用于案件分析与裁判就成了一个重要议题。
案件分析初级阶段，设置了分流原则和调整繁简区分要素，智能分案系统能对各类案件进行精细化处理，在平台运转过程中，分别针对刑事、民事、行政等不同案件的特点，综合各项权重系数，科学测算每个案件所需的办案力量，帮助法院实现对案件的繁简分流，合理配置司法资源，缓和“案多人少”的压力。
人工智能
在案件的深度分析及辅助裁判上，北京法院的“睿法官”系统能在庭审前自动梳理出待审事实，生成庭审提纲，并推送到庭审系统中。
上海“206系统”的最大亮点是证据标准、证据规则指引功能，这一功能实现了证据资料的智能审查，为办案人员提供了标准化指引。此外，阿里推出的“AI法官”针对交易纠纷类案件建立了整套审判知识图谱，能够迅速分析案情并在极短时间内向法官给出判案建议。
总之，司法与人工智能的深度结合在理论界讨论得如火如荼，对人工智能产品的应用在某些方面已经走在了理论的前面，司法系统的改革亦是不可阻挡。但这并不意味着目前的研究与应用是完全科学、有效的，对司法人工智能的应用空间及限度尚需细细推敲。
人工智能
人工智能和数据科学正成为推动社会发展的重要动力。法学界，特别是司法行政部门也无不受到两者发展的影响。然而，人工智能/数据科学和法律之间的相互作用呈现出两个相互交错的维度。其一，这些技术对法院的司法实践和司法普及产生的影响。其二，法律能够并且应当在这些技术的地方治理和全球治理中所发挥的作用。
总的来说科技在发展，人工智能在法学领域的运用也在不断增强。
如何用人工神经网络处理决策边界问题
经过几十年的发展，神经网络理论在模式识别、自动控制、信号处理、辅助决策、人工智能等众多研究领域取得了广泛的成功。
将人工神经网络应用至实际问题时，需先分析问题有哪些参量，如何抽象建立模型，最后选择一种适当的神经网络模型，经过训练即可映射该问题。
人工神经网络由于其独特的模型结构和固有的非线性模拟能力，以及高度的自适应和容错特性等突出特征，在控制系统中获得了广泛的应用。其在各类控制器框架结构的基础上，加入了非线性自适应学习机制，从而使控制器具有更好的性能。基本的控制结构有监督控制、直接逆模控制、模型参考控制、内模控制、预测控制、最优决策控制等。
人工智能审核是怎么审的
第一步是识别：
机器从合同里识别和剥离出重要信息，来供后续通过审查逻辑进行判断。
比如一份货物买卖合同，机器能识别合同里的各种条款，如价款、支付、质保等，之后进一步识别更细颗粒度的条款和要素，从价款中识别总价款的金额，比如币种、分比例款项等。
因此，当一个交易环节分散在合同的不同条款时，机器也能够通过条款识别技术快速定位，让法务可以最快找到相关信息。
第二步是审查：
有了识别出的条款和要素信息后，通过幂律专家团队预先梳理好的审查逻辑，辅以一些神经网络的模型，来进行判断，得到最终的审查结果。
识别到价款条款中不包含含税约定，就会提示此价款含税约定的缺失。
识别到违约责任条款中没有损失赔偿范围，或者损失赔偿范围中包含了间接损失，就会提示损失赔偿范围不合理。
人工智能的边界
最近十年来，人工智能作为 科技 领域无比时髦的词，一直是投资人和从业者争相踏足的行业。尤其是在经济疲软的周期内，人工智能俨然成为了软件互联网相关行业的救命稻草，成为了业内企业技术水平的评判标准。言必称”人工智能“已经成为了企业的面子问题。
奇怪的是，人工智能作为软件行业的流量大户，从业门槛并不高。任何一家需要亮点的软件互联网企业，都可以通过调用几个库包，称自己具备人工智能的能力。一个行业的技术底线，决定于行业内普通水平从业人员的水平。因此， 人工智能目前的技术底线，应该只是会写“import”之类的代码足以。
近年来如雨后春笋般上线的人工智能项目，做为信息化项目的组成甚至是亮点，在我们身边不断上线，无论是政府基建、B端平台还是消费应用。这类人工智能项目的上线，如果只是噱头还好，顶多是浪费了一点试错成本。如果是真的应用，还真的让人有些惶恐不安。
我们为什么要称这些技术为人工智能。是因为我们希望通过技术手段，让我们的产品具备一些只有人才具备的能力。既然人工智能来自于“人”，那么“ 人的能力边界是什么，人工智能的应用边界是什么？ ”，就成为了人工智能行业最核心的问题。
当下，人工智能的主要研究领域主要在人类感官模仿，交互、学习等方面。但是无论是哪个应用方向，我们首先要知道，人工智能作为一门计算机 科技 学，它存在的底层根据是如何“数字化”地看待世界。我们知道，无论是计算机视觉、图像识别分析、语音分析、机器学习等目前主流的人工智能课题，技术的前提都是把图像、视频、语音、方法模型转化为计算机可以识别的二进制信息。换言之， 要了解人工智能应用边界，就要知道用纯数字的方式看待世界的边界。
我们都知道，人类的理性思考能力主要来源于 分析判断及综合判断 。前者使用演绎，推断事物的必然性。后者运用归纳，无法给出事物的必然性，只能给出概率意义上的或然性。
我们可以运用演绎，从一个公理推出无数的定理，而通过归纳得出公理，这两者基本构成了现代科学发展的所有武器。但是到目前为止，我们的逻辑思考能力仍然不能用于做价值判断，而 我们在现实场景之中思考问题的时候，往往不知不觉已经结合当下我们所处的场景、融合了价值因素去做判断。
因此，只有在我们清楚的认识到这个判断不需要综合任何价值因素的时候，我们才可以把这份工作交给人工智能完成。而目前我们的这种认识往往过于随意。
举个例子：当我们通过摄像机去识别违章行为，并予以阻拦的时候，我们必须要考虑做出给应急车辆放行的机制。如果车上是一个病重的患者或者待产的孕妇。阻拦必须要能够及时干预撤除，否则后果不堪设想。因此我们发现运用只能在识别范围，而不适合在识别上随意增加业务。
现在智能语音助手和智能客服已经成为了各家互联网公司的必备应用。语音识别的边界其实相当显而易见。基本上每个用户都在与智能助手的交互过程中体会到了各式各样的不和谐，也闹出了不少笑话。而在语言识别的 探索 中，最大的问题就是要理解日常语言和人工语言的差异。
我们都知道，在日常语言的交往中，人们判断对方说话或文字的意义，除了语言本身，还包括上下文关系、说话人的神态表情，地域文化甚至亚文化属性。例如：当流氓对对女性说：“我会对你好的”，这句话的意义明显和事态关系完全相反。这时候人工智能是很难做出任何正确的分析的。
晚期的维特根斯坦提出“语言 游戏 ”说，语言的理理解是根据内容、观点和场景的种种关系对接收到的篇章作出系统阐释的过程 。单纯的局限于语言本身的语义作为交互的依据，反倒是把人当作了机器来处理。
因此，我们要了解，人工智能在语言识别和交互上，更多的应该局限在意义明确的信息检索及查询上，而不应该过多地滥用于对话过程，否则越多的交流就越体现“智能”的匮乏。
我们都知道，机器学习技术的核心其实是模仿人类对信息的归纳。机器学习相较与人，可以在归纳的过程中输入更多的因变量，从而找到更多的关联。因此机器学习的主要价值是用来对给定的模型进行调优。
我们可以很显然的发现，给定的模型是机器之所以能够“学习”的前提，自然也是机器学习的边界。 从始至终，人类对知识的把握，也都来源于归纳。 我们看到太阳的日出日落，天气的阴晴圆缺，就能够给出相应的时间和季节模型，并因此安排生活。在这过程中最根本的一点，在于人类可以通过现象的归纳，得出普遍性的法则，从而创造新的因果联系。新的因果联系成为公理，被进一步运用到新的演绎推论之中，产生新的知识体系。
在这个过程中，我们 创造了新的符号秩序，而不仅仅是调优了原来的符号模型 。正如机器被苹果砸一亿次，也无法得出牛顿定律一样。
当下的人工智能，不仅仅会下围棋，甚至会作诗作曲。甚至下围棋已经实现了打谝人类无敌手，写的诗往往也以假乱者像那么回事。甚至AlphaGo已经成了人工智能的一面旗帜。
我们不仅要问，这些原来只有人类能够参与的领域，是否未来可以完全被人工智能替代呢。其实很简单， 如果一个领域，只要输入规则便可以无限循环往复发展，那么确实可以被人工智能替代 。但是艺术是规则吗，我们今天看诗、听曲、欣赏画，也许可能因为一个固定的手法和标准，就认定作者水平有限。有了一定标准就认定作品还可以，这种方式咱们老祖宗几千年的科举早就实践过了。
你在一幅画中看到了时代、看到了自己，看到了曾经的时光，你沉浸在画带给你的美好感觉中，无论它是否具备具备那些所谓的手法，你都会体验到一种舒畅。这种舒畅不源于理性，源于你的意志，源于那些你之所以为人的根本原因。艺术原本就是人类在 历史 中的灵感乍现，通过艺术的美我们在一瞬间感受到了世界的真谛，说不清也道不明，机器又如何评价呢。
人尚且是有限的。正如康德所揭示的，人类看待世界，总是在人类所局限的框架之中。人工智能的存在，让我们用机器去无限接近我们自己的框架。我们不知道自己的框架是如何搭建起来的。
当“西部世界”里的NPC“突然”一下得到了主体性，他/她们开始思考，开始判断，那么人工智能就仿佛走到了学科的终点。而这个“突然”究竟是什么，就连人类本身也无法得知。 而这种鸿沟，是人类自己的任务，是人类自己的有限性 ，我们尚不得而知，何况机器。
人工智能说起来是人工“智能”，实际上何尝不是人工“愚昧”呢。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能如何识别边界条款的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。