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2025, 02, 235-255
人工智能数据偏见风险的法律规制
基金项目(Foundation): 国家社科基金青年项目“数字时代的经济权力运行法治化研究”(23CFX027); 国家建设高水平大学公派研究生项目(202506150042)
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发布时间: 2026-05-31
出版时间: 2026-05-31
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摘要:

人工智能技术与人类社会各领域的深度融合催生了保障人工智能公平性的现实需求。训练数据是影响人工智能公平性的重要因素,人工智能系统可能因训练数据不均衡、不准确及标注不当而具有偏向性,形成人工智能数据偏见,进而在人工智能行为决策与信息生产中形成歧视性结果,损害公共秩序与个体权益。当前,我国尚未形成人工智能整体性立法,专项法律规范中关于人工智能数据处理义务的规定存在违法认定标准不一致、责任规范条款不清晰等问题,难以适应数据偏见规制需求。应厘清人工智能数据偏见问题中各主体之间的法律关系,以风险预防理念为指引,构建人工智能数据偏见的法律规制体系。为此,需明确人工智能训练数据处理义务与测试监督义务;通过与风险等级对应的阶梯式责任体系构建问责制,分配数据偏见损害的无过错责任、过错推定责任及过错责任;积极推动人工智能训练数据标准化,形成人工智能数据偏见的全生命周期法律规制体系。

Abstract:

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参考文献

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(2)参见郑志峰:《人工智能应用责任的主体识别与归责设计》,载《法学评论》2024年第4期,第135页;周学峰:《生成式人工智能侵权责任探析》,载《比较法研究》2023年第4期,第117页;王若冰:《论生成式人工智能侵权中服务提供者过错的认定——以“现有技术水平”为标准》,载《比较法研究》2023年第5期,第21页。

(3)See Xu,Ziwei,Sanjay Jain,and Mohan Kankanhalli. Hallucination is Inevitable:An Innate Limitation of Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2401.11817(2024).

(4)王若冰:《论生成式人工智能侵权中服务提供者过错的认定——以“现有技术水平”为标准》,载《比较法研究》2023年第5期,第21页。

(5)参见戴昕:《无过错责任与人工智能发展—基于法律经济分析的一个观点》,载《华东政法大学学报》2024年第5期,第44、45页。

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(1)当此三类角色为相同主体时,即人工智能服务提供者自行抓取数据,自行研发训练人工智能系统,自行运营该系统。此时,责任承担主体不存在争议。

(2)柳经纬、许林波:《法律中的标准——以法律文本为分析对象》,载《比较法研究》2018年第2期,第195页。

(1)参见宋华琳:《规则制定过程中的多元角色——以技术标准领域为中心的研讨》,载《浙江学刊》2007年第3期,第160-165页。

基本信息:

中图分类号:TP18;D922.17;D922.16

引用信息:

[1]李沛雨.人工智能数据偏见风险的法律规制[J].东南法学,2025(02):235-255.

基金信息:

国家社科基金青年项目“数字时代的经济权力运行法治化研究”(23CFX027); 国家建设高水平大学公派研究生项目(202506150042)

发布时间:

2026-05-31

出版时间:

2026-05-31

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