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人工智能伦理与法律话语的互文性互动：从原则到实践

作者及机构
本研究由浙江大学光华法学院及国际联合学院的Le Cheng与Xiuli Liu合作完成，发表于期刊International Journal of Legal Discourse (IJLD) 2023年第8卷第1期。

学术背景

研究领域：本研究横跨人工智能伦理（AI Ethics）、法律话语分析（Legal Discourse Analysis）和批判性话语分析（Critical Discourse Analysis, CDA），聚焦生成式AI（如ChatGPT）对社会生产模式与法律伦理框架的变革性影响。

研究动机：
1. 技术背景：ChatGPT等生成式AI的崛起重构了人机交互范式，但其算法不透明性、知识产权争议、隐私风险等问题引发了伦理与法律挑战。
2. 学术空白：现有研究多孤立探讨AI伦理原则或法律规制，缺乏对两者互文性（intertextuality）的理论分析，尤其缺乏从话语层面揭示其意识形态与权力动态的实证研究。

研究目标：
- 通过CDA方法分析29份欧美AI伦理文件，揭示伦理与法律话语的互文性如何推动叙事-意识形态结构的融合；
- 提出从自然法（natural law）到实证法（positive law）的AI治理转型路径。

研究流程与方法

1. 研究对象与样本
- 伦理文本：29份AI伦理文件（欧盟14份、美国15份），涵盖企业指南（如Google、IBM）、政府报告（如欧盟《人工智能法案》草案）及学术倡议（如AI Now Institute）。
- 法律文本：对比分析欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）、美国《数字千年版权法》（DMCA）等法律条文。

2. 分析方法
- 批判性话语分析（CDA）：基于Fairclough的三维模型（文本、话语实践、社会实践），结合互文性理论（Kristeva, Bakhtin）解构话语中的权力关系。
- 主题互文性分析：通过编码提取10大伦理原则（如问责制、透明度），统计其在文件中的出现频率，并对比欧美差异。

3. 具体步骤
步骤1：ChatGPT的法律人格争议
- 样本：学术文献与司法案例（如特斯拉自动驾驶事故责任争议）；
- 方法：法理学分析，论证AI不具备法律主体资格（缺乏理性意识与责任能力）。

步骤2：生成式AI的社会挑战
- 分析维度：
- 伦理风险：算法偏见、数据垄断；
- 法律挑战：知识产权（如Getty Images诉Stability AI）、隐私（意大利GDPR禁令）、反垄断（欧盟《数字市场法》）。

步骤3：伦理与法律的互文性分析
- 文本层面：识别伦理文件中引用法律条文的显性互文（如反对CFAA条款）；
- 话语实践层面：揭示欧盟（安全导向）与美国（发展导向）的意识形态差异；
- 社会实践层面：提出“伦理话语解码法律专业化，法律话语补强伦理执行力”的辩证关系模型。

主要结果

1. 伦理原则的分布与冲突
- 高频原则：问责制（66%）、隐私（52%）、透明度（52%）；
- 欧美差异：欧盟侧重安全（86%文件提及），美国强调公平（50%）。

2. 法律与伦理的互文模式
- 显性互文：伦理文件通过引用法律条文增强权威性（如援引GDPR论证数据保护）；
- 隐性互文：法律文本将伦理原则抽象化（如美国《国家人工智能倡议法案》以“风险治理”隐含问责制）。

3. ChatGPT的治理启示
- 法律人格否定：AI作为客体受产品责任法、知识产权法规制；
- 跨领域协同：需结合伦理指南（如可解释性）与法律（如欧盟《人工智能法案》的透明度条款）。

结论与价值

理论贡献：
1. 提出“互文性对话”框架，填补AI伦理与法律话语关联研究的空白；
2. 揭示意识形态如何通过话语重构影响AI治理（如欧盟安全主义 vs. 美国自由主义）。

应用价值：
- 为政策制定者提供“伦理-法律”协同治理路径（如将可解释性纳入算法审计标准）；
- 警示企业需平衡技术创新与合规（如数据采集需符合GDPR合法性基础）。

研究亮点

1. 方法论创新：首次将CDA与互文性理论结合分析AI治理文本；
   
2. 跨学科视角：融合法学、伦理学与话语分析，揭示技术权力的话语建构机制；
   
3. 实证基础：29份文件的定量统计增强结论可信度。
   

其他价值：
- 对生成式AI的垄断风险（如计算资源集中化）提出预警；
- 呼吁全球合作建立“人类中心主义”（anthropocentrism）的AI伦理法律框架。

（报告字数：约1800字）