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审委会是中国各级法院的内设机构，是理解中国司法特色的重要切入点，也是司法制度研究中的热点与焦点之一，已有文献中比较有代表性的研究进路有两种：[13]其一，以贺卫方教授为代表的规范论视角，指出审委会不符合司法裁判的基本原则，是审判管理改革的目标之一，[14]诉讼法学专业的学者大体上采用了这一进路。

因此，排他性理由可以是真正的理由，这个更深层的理由可能是个性的选择与塑造，也可能是对利弊得失的计算。这两个论证体现了黄文艺教授追求严谨、客观的法学研究的良好初衷，但是，却存在着僵化模仿自然科学标准的倾向。

法治只是政治理想之一种，是不同法律体系可以在不同程度上拥有的政治理想。[50]在区分这两种态度的基础上，我们可以区分出两种法治立场：形式法治论认为，法律规则是独立于内容的理由，即法律规则之存在这一事实本身，就是人们做某事的理由。[44] 参见注[42]，第181页 [45] 参见注[6]，第132-133页。b.法治本身是重要的=法治不能被其它价值所牺牲。初看上去，他提出了一个基于学科分工的需要而划定法治理论界限的论证。

郑成良教授将实质合理性等同于司法者个人的主观好恶、上司的意见、大众情绪等等数不胜数的偶然因素。值得注意的是，在另外一些法学家的理论中，我们可以看到，实质合理性不仅不与权利为敌，相反还是权利最有力的后盾，因为它可以在规则未明示一种权利时，通过对法律所隐含的道德原则的解读来保障公民的权利。最后，AI替代人类实施行为而产生的责任如何认定，此系AI法律规制的最终落实。

IA虽秉持增强人类，但其在增强人类的同时也在替代人类。AI责任问题的难点主要体现在责任主体、归责与因果关系的认定疑难上。一些科学家认为类脑计算（神经形态计算）将是从弱人工智能到强人工智能的主要进路，类脑智能将是人工智能的终极目标。但明显的是，目前的技术水平根本不可能使索菲亚作出此种自主性的回答，此事件完全是由商业利益推动的。

折中论是主流观点，其承认人工物的道德能动性，但认为这种道德能动性只是调节性的，而人的道德能动性是原发性的，因此，在行动者网络中不能将人工物看作像人一样的道德行动者，而应将其看作对社会信息、关系具有能动调节作用的道德调节者。AI法律问题既与IA法律问题存在重合，也包括大量新问题。

塞尔提出的中文屋思想实验对符号主义范式以及图灵测试进行了批判，认为形式化的符号系统不可能产生智能。其次，意思表示、电子合同、数据、消费者保护、广告与不正当竞争等重合问题的形成逻辑通常不与所使用的技术是增强人类还是替代人类相关，在AI之上大致可以使用既定的IA规制模式。尤其是在2012年之后，AI类人智能水平提升迅速，甚至在人类传统智能优势领域多次击败了人类智能，并向各领域渗透，AI开始替代人类岗位，AI法律问题由此而生。第四，动物保护、法人拟制无法与AI主体资格问题相类比，因为所处环境、背景、价值理念、出发点以及在人类社会所引发的后果与连锁反应是完全不同的。

法律的代码化、算法化也是有限度的，因为自然语义的符号化已经是算法难以跨越的障碍，更何况法律不仅是逻辑的，还是经验的。最后，AI责任规则需要在以机器为中心的技术与以人为中心的责任之间建立合理连接，确定归责基础。当然，协同并非意味着一致。自20世纪70年代起，符号主义范式受到现象学学者的严厉批判。

若法律赋予AI主体资格，无疑会偏离以人类为中心的思想。认为智能机器人具有精神，应当享有权利。

鉴于替代人类的AI与以人为中心的法律在价值理念上存在巨大冲突，AI法律规制必然伴随价值取向问题，即AI法律规制在替代人类与增强人类之间应如何权衡、取舍，是顺应AI替代人类的理念与技术，还是予以矫正。二、人工智能法律问题的根源、归纳与解决思路 鉴于AI法律问题具有特殊性、复杂性，并与IA法律问题存在分离与交融，研究AI的法律规制应首先分析AI法律问题的根源与症结，进而对AI法律问题进行归纳，在此基础上分析其解决思路。

符号主义范式的假设被联接主义范式与行为主义范式所否定。其中，AI法律规制的价值取向与AI是否具有主体资格属于极为关键的一般性基础问题，关涉AI与法律之间根本性冲突的解决，指向AI法律规制核心基点的确立。【关键词】人工智能智能增强人机关系价值取向主体资格法律规制 目前，人工智能法律研究的核心在于如何科学、合理地规制人工智能。法律对此必须加强监管，防范技术风险，在必要时应如禁止克隆人一样设置技术禁区。基于概率进行非确定性推理的贝叶斯网络算法高度依赖符号表征，虽可在非确定性推理、模糊计算方面取得一定成功，但高度依赖设计者对问题框架的提前设定，距自主性、意向性的实现十分遥远。之所以如此是因为IA奉行增强人类的价值取向，机器的设计是为了改善、提高人类能力，在IA式人机关系中，人处于中心地位，人为主体，机器为客体，这契合法律以人为中心的理念与主客二分的观念，将IA融入法律便不会存在体系性障碍。

四、人工智能不具有主体资格应作为法律规制的逻辑前提 目前法学界有种代表性观点提出以智能机器人为代表的AI应被赋予主体资格。AI主流技术包括符号主义范式、联接主义范式、行为主义范式及贝叶斯网络、类脑计算等，可以肯定的是，这些技术路径均未令AI产生类人的自主性、意识或者说智能，并且在相当长的将来可能也无法实现这一点。

联结主义范式与行为主义范式突破了传统的冯•诺伊曼计算结构，在21世纪初开始与数据驱动的机器学习相结合，近年来在提升机器智能方面取得了令人瞩目的成就。AI的本性便是去人类化的，以无人参与的闭环自动化为技术指向，甚至将自动化本身予以自动化，在其技术架构中可以没有人类的存在。

人工智能的正价值、负价值及法律问题的产生均源于人工智能替代人类的特质，人工智能法律规制应坚持以人为本，发挥技术的正价值，规避技术的负价值，在促进人工智能发展的同时，又予以矫正、限制。人工智能法律规制应当坚持以人为本，对人工智能前置性地施加局部替代人类、整体增强人类的价值负载，在人工智能不具有主体资格的前提下，围绕人工智能以机器为中心的特性进行制度设计，弱化复杂的伦理困境与责任认定疑难，并保持与既定体系的接洽、交融。

行为主义范式受生物进化与遗传的启示，立基于身心一体论，认为智能取决于感知和行为，存在于人与世界的交互，因此采取进化算法，使用包含传感器与执行器的机器身体令AI直接与真实世界交互，产生感知—行为的反馈，以模拟生物进化的方式产生智能。若法律研究不加思辨地在人类社会允许出现拥有自主意识的AI、广泛的强人工智能的立场上讨论赋予AI主体资格，无疑是过度偏离了人文主义，追随了技术决定论，毫不顾及制约技术的必要性。在重合问题上，由于两种法律问题系不同理念与技术的具现，除部分问题外，AI法律问题通常无法套用IA法律规制。其次，法律应当强化研发者责任，迫使研发者适度矫正AI，在算法上保证AI行为可归责于相应的人，使AI不偏离整体增强人类的方向。

AI法律规制在立法技术上面临的一般性挑战是，法律规则需要将以AI为基础的法律事实与人关联起来，将以机器为中心的AI置于以人为中心的法律关系之内。诸多学者基于强人工智能已经或将要产生，甚至超级人工智能将来也会出现的趋势，动辄提出法律死亡论，否定传统法，在主张AI拥有主体资格的前提下进行制度设计。

认为智能技术的便捷性和适用性会使传统法律变得没有用武之地，一系列算法机制会不断催生出各种类型私人订制的法律，民主机制也会伴随现实法律空间的瓦解失去用武之地。（三）人工智能法律问题的解决思路 基于对AI法律问题根源与症结的分析，AI法律规制的关键在于解决AI与法律的根本性冲突并通过法律规范AI对人类的替代。

最后，AI法律规制应采取主动的事前、事中监管措施，保障技术安全、可控。笔者认为，AI法律问题的产生根源便在于AI对人的替代，无人驾驶、智能投顾、作品定性、责任分担等系列问题的产生均是因AI替代人类实施本来由人类实施的行为，导致原本适用于人类的法律应对困难。

（一）人工智能难以产生类人的自主性与意识 认为应赋予AI以主体资格的观点大多认同在技术层面AI已经产生或必会产生自主性与意识等类人属性。例如，使用深度神经网络算法的AlphaGo等AI技术获得了巨大成功，BigDog、Atlas、iCub、ASIMO等机器人在智能方面也取得了重大进展。计算机与AI的出发点一直建立在认知可计算的计算主义基础上，计算主义建基于一个假定：无法直接观察人脑中智能的运作，而只能借助于对人智能行为的间接观察。鉴于AI在技术上具有去人类化的属性，其应用具有一定程度上的不可预见性、难以理解性，而且没有任何机构能够保证AI可以被人完全控制，法律在保障AI整体上不偏离增强人类的方向之外，还需要根据AI以机器为中心的技术特性制定相应的规则，从源头上保证人对AI的控制及其可归责性，以弱化复杂的伦理困境与责任认定疑难，尽量消解因AI替代人类而产生的不利影响。

同年，由全球数千名科学家联名签署的阿西洛马人工智能 23 条伦理原则第1条原则便指出人工智能的研究目标应当是创造有益（于人类）而不是不受（人类）控制的智能。后者回答了应当如何解决AI以机器为中心的去人类化观念与法律上主客二分的观念之间冲突的问题，确定了AI法律规制的逻辑前提。

AI与人类行动者具有更加密切的交织关系，但其不具备意识与意向性能动，在行动者网络中不可能与人类行动者对等、平权。此外，即便技术具备内在的发展逻辑，也不能自主地展开，而是要受到社会的制约和规范的，尤其是具有危险性的技术，AI便属此列。

在进入21世纪后，随着网络、大数据、云计算等技术的成熟，AI获得了新的驱动力，各技术范式得以集成、混合，进一步推升机器智能。从技术背景来看，人工智能领域内部仍存巨大分歧，至今尚未形成统一的理论与技术范式，甚至连人工智能概念的内涵与外延都是不确定的，致使新兴的人工智能法律研究缺乏共认的研究前提，这不利于顺利开展对人工智能基础法律问题的研究。