一、人工智能在什么领域的发展更依靠法律还是伦理？

人工智能在任何领域的发展到需要法律约束，而不只是“什么领域”。而科学伦理和社会伦理则是第一道防线。

不说突破“奇点”这样的大事件，人工智能的广泛应用一定会牵动整个社会体系乃至于社会治理的巨大变化。科学伦理和社会伦理需要解决“什么能做什么不能做”的问题，法律则需要解决做了之后怎么样约束的问题。举个简单的例子：全自动驾驶实现后，事故责任由谁承担？厂家？车主？还是软件供应商？

二、法律状态 公开 公开

法律状态 - 公开

在当今信息时代，法律状态对于社会的透明度和公正性至关重要。公开法律状态是指将法律文件、案件和判决等相关信息公之于众，以便公众了解和参与其中。它是一个具有法律效力的重要环节，有助于确保司法公正和维护社会秩序。

法律状态的含义

法律状态是指法律文件、法律案件和法院判决等在特定时间点的现实状态。在诉讼过程中，法律状态可能会发生变化，因此及时了解和公开法律状态对于相关当事人和公众非常重要。公开法律状态是一种法律透明度的表现，能够使当事人、律师和公众对法律程序和判决结果有更充分的了解。

公开法律状态的意义

公开法律状态的意义在于确保公正和公平的司法系统。通过公开法律状态，法律程序可以更加透明和公正，避免过于专制和不公。公众可以监督法庭的工作，并保证其行为符合法律规定。公开法律状态还能够增强公众对司法制度的信任，增进社会的稳定和谐。

公开法律状态的形式

公开法律状态的形式多种多样。其中一种常见的形式是将法律文件、案件和判决公之于众的平台和渠道。比如，法院可以在官方网站上公布案件进展情况和判决结果，以便公众查询和了解。另外，一些政府机构和非政府组织还可以将相关法律信息公开在公共数据库或者专用网站上。

公开法律状态的挑战

尽管公开法律状态的意义重大，但在实践中也存在一些挑战。其中之一是隐私问题。在某些特定案件中，当事人可能希望保护自己的隐私权和个人信息。这就需要在公开法律状态与隐私权之间寻求平衡，并确保不侵犯他人的合法权益。另外，一些法律文件和案件可能涉及商业秘密或国家安全等敏感信息，需要谨慎处理。

此外，公开法律状态的可访问性和可理解性也是挑战之一。法律文件和判决往往包含大量的法律术语和复杂的法律规定，对于普通公众来说理解起来并不容易。因此，需要通过法律翻译和解释等方式，使公众能够更好地理解和参与其中。

结论

公开法律状态是一个建立在法治基础之上的重要环节。它有助于确保司法公正和维护社会秩序，增强公众对司法制度的信任和理解。同时，公开法律状态也面临隐私保护、信息可访问性和可理解性等挑战。为了提高法律状态的公开程度和质量，需要政府、司法机构和社会各界的共同努力和合作。

三、人工智能发展历程？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现智能化的一种技术。其发展历程可以大致分为以下几个阶段：

人工智能诞生阶段（1956-1974年）：1956年，美国达特茅斯学院举办了首次人工智能会议，标志着人工智能学科的正式诞生。在这个阶段，人工智能的研究主要集中在推理、学习、自然语言处理等方面。

知识库阶段（1974-1980年代）：在这个阶段，人工智能研究开始注重利用专家知识来解决问题。研究者将专家知识存储在计算机中，形成专家系统，以帮助决策和问题求解。

过渡期阶段（1980-1995年）：这个阶段是人工智能发展的低潮期，主要原因是专家系统的应用受到限制，无法广泛应用于实际应用领域。同时，神经网络、遗传算法等新的研究方法也开始出现。

统计学习阶段（1995-2010年）：在这个阶段，机器学习开始成为人工智能的主要研究方向，特别是统计学习的兴起。此外，随着计算机硬件和互联网技术的发展，人工智能技术开始应用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等领域。

深度学习阶段（2010年至今）：深度学习是机器学习的一种，通过神经网络模拟人脑神经元之间的联接来实现对数据的学习和处理。随着计算机性能的提高和大数据的普及，深度学习技术得到了广泛应用，如人脸识别、语音识别、自动驾驶等。

总体来说，人工智能的发展历程经历了不断的起伏和变革，但其在各个领域的应用和发展前景仍然广阔。

四、人工智能的发展？

经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。

随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。

五、人工智能发展纲要？

一是推动人工智能与实体经济融合，大力发展智能制造，提高智能化技术的可及性和可靠性，打造更多赋能中小企业的智能化解决方案和服务平台，积极发展适应人口老龄化的服务产业，强化智能技术培训，促进智能技术的创新创业创造，利用智能化技术加快改造高耗能产业，推动城市低碳化运行，培育更多服务碳达峰、碳中和的智能化产业。

二是推动完善人工智能发展环境，制定“十四五”新型基础设施建设规划，布局一体化大数据中心体系，大力发展算力设施，构建交通、能源等智能化融合措施，积极发展技术和数据要素市场，推动完善行业标准规范和法律法规，发展多样化的人工智能产业。

三是推动构建产业发展新生态。积极支持集成电路，推进创新伙伴计划，搭建合作平台，推动人工智能企业与先进计算、信息服务等融合发展，推动人工智能技术服务与人类命运共同体的构建，积极支持各国企业来华创新创业。

六、人工智能发展理念？

当前人工智能技术正处于飞速发展时期，人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现，比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。未来人工智能的就业和发展前景都非常值得期待。

2016年，国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析，结果显示，21世纪，人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点，全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。

国内人工智能行业的发展现状

人工智能是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。从20世纪50年代发展至今，人工智能已经形成全新的生产力，对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。

经历了技术驱动和数据驱动的阶段，人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深陷解决各行业中不同场景的问题。这样的行业实践应用也反过来继续优化人工智能核心算法，形成了向前发展的态势。现在，人工智能主要在制造、住宅、金融、零售、交通、安全、医疗、物流、教育等行业广泛使用。

随着工业制造4.0时代的推进，传统制造业对人工智能的需求开始爆发，众多提供智能工业解决方案的企业应势而生，例如智航无人机、祈飞科技等。而在智能家居方面则主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。

人工智能在金融领域的应用也比较广泛，主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。

在我国，人工智能在零售领域的应用更是广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实时监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。

智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目，预计2017-2021 年国内智能安防产品市场空间将从 166 亿元增长至 2094 亿元。在医疗方面，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。

我国人工智能相关人才缺口超过500万

随着智能技术在制造、金融等领域的深入应用，“机器换人”对劳动力的解放让部分传统劳动密集型产业对用人的需求下降。同时，随着产业智能化升级的推进，各行业中与信息、智能相关岗位对毕业生的需求可能进一步扩大。

从现在的大发展趋势来看，人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构，很多产业领域的生产运营模式也发生了很大的变化。这个过程促进人才结构的调整。有些职位被智能体取代，有些职位被升级，同时增加一些新职位。这些新增加的工作岗位往往有很大的价值空间，如果能及时把握这些新的工作岗位，很有可能掌握新时代的奖金。

在智能化的时代，普通人依然有把握很多发展机会的能力，但是要把握这些机会，除了提高自己的行业认知度外，还可以找到自己发展的力量。在智能化时代，普通人的发展能力可以用三种方法来寻找。一个是追逐热点本身就有一定的风险，而在热点领域发展本身也面临着更大的竞争。

大数据时代与人工智能相关的技术越来越受到关注。市场对人工智能产品的呼声越来越高，很多科技公司开始在人工智能领域实施战略部署。另外，由于相关人才数量少、培训时间长，人工智能人才今后也会有一定的差距。

这是一个属于人工智能的时代，世界各国都在加紧人工智能发展布局，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业人才倍受关注。数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，而国家提出的人工智能三步走的发展战略，更是将人工智能上升到国家战略层面。

智能化是未来的重要趋势之一

随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

随着智能逐步进入生产环境，未来的职场人在工作过程中频繁地进行大量智能和交流与合作。这对职场人提出了新的要求。将来有必要掌握有关人工智能的技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术是必然的趋势，相关技能的教育市场也将迎来巨大的发展机会。

为了人工智能的发展，展示了人工智能的效率和服从。在未来，当人工智能的发展进入全新的领域时，很多人会暂时休息。对全世界的经济和社会来说，影响很大。

在人工智能研究过程中，机器学习是行业研究的核心，也是实现人工智能目标的最根本途径。是现在人工智能发展的主要瓶颈。关于机械学习的研究是业界研究的重点，无论是融资金额还是公司数量都明显超过了其他研究内容。人工智能属于全球科研发展的尖端技术，在发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关。对各行业、各领域的发展有一定影响。在人工智能发展过程中，必须认真、深入地研究其未来的发展方向。

七、人工智能法律定义详解？

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统

八、什么是法律人工智能？

说的是标普007吗？这个真称得上是人工智能，通过大数据，对每个案件科学匹配律师。

九、人工智能的法律背景？

首先，随着人工智能的发展，涉及到人工智能的法律问题也逐渐增多。这些问题包括隐私保护、知识产权、责任追究等。

其次，各国都在制定相关的法律法规来规范人工智能的发展和应用。例如，欧盟于2018年颁布了《通用数据保护条例》（GDPR），其中包含了对人工智能处理个人数据的规定。此外，一些国家也在制定专门的法律来应对人工智能的挑战和风险。总的来说，人工智能的法律背景是一个不断发展和完善的领域，需要不断关注和研究。

十、人工智能的法律适用？

2019年，欧洲司法效率委员会（CEPEJ）发布了《关于在司法系统及司法环境中使用人工智能的欧洲道德宪章》，为这类人工智能提出了分类标准，并提出了一些警告。该道德宪章预示着对市场一些产品的禁止，或者说至少是对一些产品的强烈反对。特别是针对如北美市场上LexMachina（法律机器）这样可以针对单个法官或律师进行剖析的工具。

该道德宪章为法学界使用和发展人工智能提供了可能最为完整和具体的分析基础。经过详细的研究，它指出了人工智能工具需要遵循的五项原则（即从设计阶段就尊重基本权利、非歧视原则、质量和安全原则，与可解释性相关的透明、公正和公平原则，以及“用户控制”原则），并挑选出哪些是需要鼓励的工具，哪些是使用起来需要采取特别预防措施的工具，以及哪些是需要监督而不使其造成风险和混乱的工具。

我们将从包括但不限于以下的分类来探讨各种人工智能在服务司法上的应用或论证其服务司法的可行性。另外，考虑到《关于司法系统及司法环境中使用人工智能的欧洲道德宪章》，总而言之，欧洲做法是将一些类别的工具认定为是需要支持的（即道德上的支持，故需要将投资集中在这些类型上），并在发展人工智能使其服务司法的整体项目中予以考虑。这些工具的类别是：

判例法检索增强工具：（1）在自然语言处理领域运用机器学习技术，通过链接多样化的来源（如宪法和国际公约、法条、判例法和法律原理）来补充当前关键词搜索和全文搜索的选项。（2）通过数据可视化技术来展示搜索的各种结果。

获取法律信息的工具：主要是指针对专业知识方面的法律信息的获取。在这个方面，无论是处理可能的民事责任方面，还是针对提供技术解决方案或是提供专业性辅助上，这类工具的应用都十分娴熟。其中主要的例子是聊天机器人，它便是为了方便使用自然语言访问各种现有的信息资源而创建的。类似的，网络文件模板（如法院申请、租约等）也被认为是合乎伦理且具有战略作用的工具。

而一些创新性工具可以归入这一项：比如运用自然语言来方便访问现有信息资源的聊天机器人、文件模板、法院申请、租约协议等。奇怪的是，欧洲议会和理事会的拟议法规非常关注其中的一些内容，其制定了关于人工智能的统一规则（人工智能法），并修订了一些欧盟立法法案（SWD(2021) 85 final）（社会福利署（2021年）85终稿）。比如，其中一些法案的规定提高了聊天机器人的透明度。

这类工具强有力地对法律知识进行了去中介化处理，其目的是大规模地获取基本可操作的法律知识或者是向该领域的专业人士提供帮助。这便开辟了两个非常有趣的场景。即如果这类工具为作为专业人士的现存客户有效整合了几种服务，那么可以期待的是，这类工具能够进入由普通公众组成的、更为广阔的市场。