法律盲区：人工智能犯罪谁负责
试想，2023年自动驾驶车穿梭于大街小巷。若不幸发生了交通事故，行人被撞身亡，媒体将争相报道。这场官司必将引发广泛关注，但究竟该如何审判，依据是什么？
如今，英国布莱顿大学的JohnKingston给出了一个答案，但有些差强人意，他提出了AI领域的刑事责任理论，并指出自动化、计算机和法律领域需改变态度，谨慎应对等关键问题。
争论的核心在于人工智能系统能否自行承担刑事责任。Kingston称，以色列奥浓科学院的GabrielHallevy对此问题进行了深入研究。
构成刑事责任通常需要明确其行为和意图（法律术语为actusrea和mensrea）。Kingston称Hallevy描绘了AI系统可能涉及的三种刑事犯罪情况。
第一种情况为间接犯罪，肇事者为存在精神缺陷的人或动物，此类肇事者无需承担法律责任。但任何操纵精神病患者或动物实施犯罪的人均需承担相应刑事责任。例如，狗主人命令狗袭击他人。
再比如，智能机器的设计者及使用者。Kingston表示:“AI项目可能被当作无辜的工具，而利用它实施犯罪的软件编程师或用户则为间接犯罪的主谋。”
第二种情况为不可抗力与意外事件，即指因不当使用AI系统导致的犯罪。Kingston以日本摩托车工厂智能机器人杀人案件为例，解释道：“机器人将工人误认为危险对象，采取消除威胁的最有效方式，挥动力大无穷的液压悬臂，将毫无防备的工人推入机器，迅速结束了他的生命，然后继续执行工作任务。”
此案例的关键问题在于该机器的编程师是否已知此类机器的功能缺陷及可能带来的后果。
第三种情况为行为与意图兼具的直接犯罪，如果AI系统的作为或疏忽不作为构成犯罪，则可直接证明其犯罪事实。
Kingston认为，犯罪意图虽然难以界定，但仍具参考价值，他表示：“超速属严格责任犯罪。因此根据Hallevy的说法，自动驾驶汽车如果超速行驶，法律上有充分理由追究驱动该汽车AI技术团队的刑事责任。”如此看来，车主无需担责。
接下来，涉及刑事辩护。被追究刑事责任的AI系统将如何辩护？Kingston列举了几种可能：AI程序是否可效仿精神病患者，以系统故障为由进行辩护？或效仿人类被迫或醉酒犯罪，将受电脑病毒袭击作为辩护理由？
这几种辩护情况并非凭空设想，Kingston分享了英国的一些案例，有计算机犯罪的相关责任人就以机器感染恶意软件为由，进行过成功辩护，并称恶意软件该负责。
某案例中，一名被控发起拒绝服务攻击的青少年黑客辩称，木马程序发动了此次攻击，该程序还在警方介入前清除了作案痕迹。
最后，涉及刑罚类型。既然AI系统是犯罪行为的直接责任方，那么应由谁来接受何种刑罚？这些问题尚不得而知。
但若AI系统触犯的是民法，就不应再追究其刑事责任。接着问题来了，AI系统究竟属于服务还是产品？
如果将AI系统视作产品，应根据产品保修证所提供的信息，运用产品设计法规处理案例。
如果将其视作服务，则存在过失侵权。这种情况下，原告通常需提供构成过失侵权的三要素。其一，需证明被告有看管义务。Kingston表示，尽管AI案件中没有明确界定看管标准，通常可直接证明。
其二，需证明被告存在失职。最后，还需证明该失职对原告造成了伤害。
然而，比这些条文更复杂的是，随着AI系统的能力愈发接近人类，甚至超越人类，其法律地位也将改变。
有一件事是肯定的：未来几年内，律师（或是替代他们的AI系统）会卷入越来越多的新奇案例纠纷中。
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人工智能与金融相结合，是种怎样的体验
人工智能与金融融合是对金融的变革，但是离不开人。
人工智能对于现代化交易交易来说是一个变革，只要人类对需要使用的技术进行编程，植入数据，那么人工智能就会根据已有的数据经验进行分辨，进而决定交易风向和止盈止损，这个对于人类来说，避免了无时无刻的盯盘和数据收集，系统会自己收集数据，处理数据，得出结论。对于操盘手这个职业是一个颠覆，不再需要那么多的交易员，只需要几台人工智能机器。
但是人工智能的数据库是基于人类的智慧才形成，人的作用任然发挥着重大的作用，人类通过既往经验的总结，归纳，得出结论，形成系统的数据库。最后再把数据库植入植入。所以人工智能是人类智慧和经验复制品。人工智能做的事情，仅仅是识别和执行。
既然人工智能是人类智慧的复制品，仅仅是识别已有的经验和执行操盘，那么面对未知的风险和知识，人工智能就会手足无措，因为它对这个领域是无知的，所有它识别不了，执行不了，这就是风险。
但是我们可以利用人工智能筛选过滤有用的数据，更好的发挥在金融交易体系中去，人工智能对于我们来说是高效的。可以监管资金的流向，市场信息变化，也可以作为市场监管的一个工具，查找哪些微小的漏洞，这些都是有益的。
人工智能与金融的结合，是新金融局面的展开，是金融科技的进步。
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。
地方金融监管向何处去
地方金融监管应该向更加高效、规范和智能化的方向发展。目前，一些地方金融监管部门仍然存在监管力度不够、监管手段不够、监管数据精准性不够等问题，导致监管效果欠佳。
因此，应该加强监管职能转型，推进监管标准化、数字化和智能化，充分利用互联网、人工智能、大数据等新技术手段进行监管，提高监管效能和监管风险防范能力，进一步促进金融市场的稳健健康发展。
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