我国近十年“人工智能+法律...e_Space知识图谱分析_赵宏昌.pdf
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1、2023年第07期(2023年07月)No.0 7 2 0 2 328黑河学院学报JOURNAL OF HEIHE UNIVERSITY人工智能技术的飞速发展,使得人工智能产品逐渐进入公众视野,不仅在生活领域,在学术圈更是掀起一股研究的热潮。人工智能时代的到来对传统法律体系产生了巨大冲突,使我国现行的实体性法律规范无法将新型人工智能违法犯罪行为进行有效的规制,产生立法上的漏洞。目前,已经存在人工智能生成物的著作权归属及无人驾驶汽车造成交通事故的责任承担;个人数字货币的相关法律风险规制;ChatGPT聊天机器人应用的法律风险等问题,未来人工智能相关产品大量涌进人们生活,给予人们生活便利的同时亦会
2、带来相当多的法律隐患,可见“人工智能+法律”的研究迫在眉睫。研究国内法律类核心期刊发表的“人工智能+法律”的文献将其进行可视化分析得出知识图谱、发展现状和未来的发展趋势,对于“人工智能+法律”领域的研究具有重要的引导作用。一、数据来源和研究方法1.研究方法通过Cite Space软件进行可视化分析能够以一种宏观的方式展示出“人工智能”在法律领域的研究方向、发展历史、知识框架和当前研究的热点问题。知识图谱在研究上具有直观性,定量性的优点,通过知识图谱的表现方式对文献进行分析。本文选用Cite Space软件对检索的文献进行分析,通过节点的大小,各个脉络之间联系的紧密型展示研究的热点、前沿。首先,
3、从知网的数据库中检索所需要的文献进行Refworks格式转化。然后以Cite Space5.6版本将Ref works形式的文献进行可视化分析,时间切片(Threshold)为一年,节点的类型依次以作者、机构、关键词等信息共现展开研究,阀值选取各个时间切片中的前Top50,图谱修剪的方式采用寻径和合并网络。最后,在得出的可视化分析聚类图的基础上进行分析。2.数据来源文献主要选择核心期刊和CSSCI来源期刊,检索的时间为:2023年3月26日。以“人工智能”为主题文献,主题词以“人工智能”并且包含“法律”为检索词,同时分类目录选择“社会科学辑”,选择的时间以20122022近十年的时间跨度进行检
4、索。这样的检索方式可以基本覆盖“人工智能+法律”在当前研究范围内具有影响力的文献,而且核心期刊的权威性比较强,更具说服力,经过检索共得到516篇核心法学期刊文献。二、“人工智能+法律”研究的总体现状1.文献产出时间分析研究文献发表的时间分布能够准确地分析文献在各个阶段的趋势和变化的情况,详细了解该领域研究的热度和发展趋势。本文根据CNKI数据库导出的核心文献分析各年度有关“人工智能+法律”研究课题的发文量和宏观的发文趋势,通过知网的计量可视化对检索的516篇核心法学期刊进行可视化分析得出“人工智能+法律”研究文献发表年度趋势分布图(见图1)。图1 “人工智能+法律”研究文献产出时间年度趋势分布
5、图收稿日期:2 0 2 3-0 5-2 1作者简介:赵宏昌(1 9 9 5),男,甘肃陇南人,硕士,主要从事人工智能法学、诉讼法学研究。doi:10.3969/j.issn.1674-9499.2023.07.009我国近十年“人工智能+法律”研究趋向和价值前瞻基于Cite Space知识图谱分析赵宏昌(天津大学 法学院,天津 300072)摘 要:2 0 2 3 年4 月1 1 日,国家网信办发布生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿),开启人工智能治理的新篇章。学术界针对如何高质量实现人工智能的良性发展,法律领域学者提出相关立法规制的对策和建议。以2 0 1 2 2 0 2 2 年C NK
6、 I 数据库C S S C I法学核心期刊文献为样本,通过C i t e S p a c e 可视化软件,对该领域的研究现状与热点分析。结果表明:人工智能在法律领域的研究方向逐渐从宏观转型微观各个部门法的趋势。目前在“人工智能+法律”领域尚未形成核心作者群体且各研究机构间的合作交流并不充分等问题存在。进行可视化分析有利于准确的把握“人工智能+法律”的研究现状和研究趋向,为进一步做优人工智能法律规制提供一定的数据和理论参考。关键词:人工智能;法律;知识图谱;C i t e S p a c e中图分类号:D 9 2 0.4 文献标志码:A 文章编号:1 6 7 4-9 4 9 9(2 0 2 3)
7、0 7-0 0 2 8-0 52023年第07期(2023年07月)No.0 7 2 0 2 329法学研究由图1(上页)可知,2012年以前关于“人工智能+法律”为主题的核心文章在既定的检索范围内并未得出可观的数据。根据该图分布情况可以将其分为两个阶段。第一阶段:20122017年,人工智能技术和互联网的不发达时期,关于“人工智能+法律”的研究只有寥寥数人进行,文献数量极其罕见,处于起步阶段。第二阶段:2018年至今,随着人工智能技术、5G技术、区块链逐渐进入人类的生活,诸如无人驾驶汽车、智能医疗、人工智能法律服务等新型智能技术的发展,使得人工智能在法律界成为不得不讨论的课题,“人工智能+法
8、律”的研究文献的数量在此阶段呈现急剧上升的态势。目前出现的一系列与人工智能相关的犯罪,凸显出现行的法律体系在面对人工智能这一新型事物时很明显具有法律上的漏洞,这也是促使人工智能成为法律界研究热点的重要原因,此阶段属于快速发展阶段,虽然在2020年以后疫情时期经历了一定的波动,目前来看人工智能法律相关研究态势整体较好。总体来看,近几年人工智能的研究热度逐年增高,更多的学者开始注意到人工智能带来的法律问题,大大推进了人工智能在法律界研究的良好势头,呈现出文献数量从无到有再到迅速上升。但目前根据文献时间产出分析图可以看出关于“人工智能”在法律界的研究仍处于初级的研究发展阶段。2.研究机构知识图谱分析
9、本文对研究单位进行可视化图谱分析,选定的时间是20122022年,切片设为“1”,节点类型设定为“机构”(Institution),阀值继续选定Top50,可视化为如图2所示宏观的研究机构知识图谱。通过图谱可以得知各个院校之间关于“人工智能+法律”的研究合作并不密切,大多是各个院校自己单独的研究或者高校内部的合作,并未形成关系密切的知识结构图。从图谱的特征上来看,研究机构的分布较为分散,并没有较为显著突出的高校。根据Cite Space软件可视化得出的结果,运用Excel软件进行柱状图展示,对前十名高校的发文量进行对比展示,如图3所示。该柱状图展示了20122022年各个研究机构对于人工智能在
10、法律领域研究的影响力和关注度。在排名前十的机构中,西南政法大学和东南大学法学院发文数量都为13篇,其次是上海交通大学凯原法学院共计12篇,紧跟其后的为天津大学法学院、山东大学法学院、中南财经政法大学法学院、华东政法大学法学院分别为10篇、9篇、9篇、9篇;但从本图来看,并不能得出东南大学和西南政法大学发文量领先。从前十名发文机构中进行整合前五名综合机构研究文献数量数据,如图4可知,华东政法大学在该领域研究影响最大,发文数量为17篇,其次是西南政法大学13篇、东南大学法学院13篇,上海交通大学凯原法学院12篇、天津大学10篇。客观来看,目前在“人工智能+法律”的研究上,各个高校机构的合作并不密切
11、,合作是推动科研发展的重要因素。从现在各个高校之间积极举办人工智能学术论坛来看,在未来关于“人工智能+法律”的研究上各个机构将会加大合作。3.研究作者可视化分析运用Cite Space软件对法学核心期刊的作者发文量进行可视化分析,选取时间为20122022,切片设置为“1”,节点类型选定为“作者”,阀值设定为Top50,在可视化界面将Threshold设定为1,得到作者的可视化分析图谱(如图5)。将得到的数据运用Excel表格进行柱状图展示(如图6)分析得出前十名的作者发文量。从下图来看,魏斌、李芳芳、程豪形成了较强关联的作者群体;李飞、冯杰、叶明、吴涛等作者也形成了较为关联的作者群体;稍微有
12、关联的作者群体还有学者季卫东和郑戈、张荣和张清。总体而言,从作者分布知识图谱来看,虽然形成了一些具有关联性的作者群,但大多数的学者都是呈现独立研究的状态。图3 “人工智能+法律”前1 0 名研究机构排名图4 2 0 1 2 2 0 2 2 前5 名研究机构图5 2 0 1 2 2 0 2 2:“人工智能+法律”研究作者分布图图2 “人工智能+法律”研究机构分布图2023年第07期(2023年07月)No.0 7 2 0 2 330法学研究图6 “人工智能+法律”前十名作者及其文献产出量三、“人工智能+法律”研究的热点分析研究的热点主要是通过对检索的文献进行信息提取分析得出的近年来学者共同关心的
13、焦点。通过搜索检索文献中的高频关键词,找出主要的研究热点和前沿问题,对于认识人工智能在法律方面的提高具有重要意义。1.发展脉络文章将“人工智能+法律”研究的关键词,借助Cite Space软件进行可视化展示,选择的时间为“20122022”,切片设置为“3”,节点的类型(Node Types)设置为“关键词”(Keyword),阀值设置为Top50绘制成关键词时区图,如图7所示。从选取文献所得到的时区图展示的内容来看,2012年,核心期刊中才出现“人工智能+法律”的文献。2018-2019这两年,关于“人工智能+法律”的研究主题突增,并且出现了多元化的研究方向。主要分为两个阶段(即第一阶段:起
14、步阶段;第二阶段:快速发展阶段),本文主要对第二阶段“人工智能+法律”的关键词进行展开分析;以2018年和2019年两个年度的关键词进行分析,将切片设置为“5”剪切出2018和2019两个年度关键词的时区分布图,如图8所示:2018年的关键词主要为“人工智能生成物、人工智能创作物、无人驾驶汽车、著作权、刑事责任、法律规制、法律责任”等。2019年的关键词主要为“强人工智能、权利主体、隐私保护、数据安全、自由意志、互联网金融、数据治理”等。从这些关键词的变化来看,从研究人工智能本身在法律领域问题逐渐转入研究人工智能对人类的信息保护上进行深入研究。可见在“人工智能+法律”的研究上,一方面,不仅要着
15、眼于人工智能本身可能产生的法律问题;另一方面,还要着眼于利用人工智能作为工具对社会信息安全隐患的研究上。图7 2 0 1 2 2 0 2 2:“人工智能+法律”关键字时区分布图8 2 0 1 8 2 0 1 9:快速发展阶段关键词图谱2.研究的内容图9 “人工智能+法律”研究关键字聚类分析图谱对“人工智能+法律”的关键词进行聚类分析得到聚类分析图谱,如图9所示:总共得到9项聚类,分别是#0邻接权、#1区块链、#2作品、#3立法规制、#4算法、#5智能代理、#6资产管理、#7法律人格、#8强人工智能。笔者对于9大聚类进行整合进一步分为4个方面进行系统分析。第一个方面将#0和#2整合为一组,在#0
16、“邻接权”下热度最高的关键词为“著作权”“人工智能创作物”“独创性”“人工智能生成物”“权利归属”“版权”;在#2“作品”热度最高的词为“作品”“专利权归属”“权利归属”“主体性”。两个聚类都是以人工智能生成物为研究对象,在民法的领域范围内进行研究。在该聚类下研究的热点问题主要是:人工智能是否可以成为作者?人工智能生成物是否属于著作权法上的作品?著作权应当归属于谁?主要解决的是人工智能生成物所涉及的法律问题。其主要的观点分为肯定说和否定说。否定说认为现有的知识产权制度是以自然人为原点的伦理原则,即使能够独立于自然人而生成创作物,也只能是人类的工具,不能成为知识产权的主体1,刘银良教授认为无论从
17、著作权的基本目标出发还是从作品的前提和特征出发,人工智能作品都不能成为著作权的客体2。持肯定观点的学者认为人工智能生成物已经可以和人类创作的作品进行媲美,应当对人工智能作品参照电影制片人模式将著作权赋予投资者,将人工智能作品赋予与一般作品同等的保护期限3。第二个方面将#7和#8为一组,主要研究关于人工智能的法律主体和法律地位。在这两个聚类下相比较热度最高的关键词,在#7“法律人格”下关联性比较密切的为“人工智能”“法律人格”“法律主体”“人工智能体”“独立责任”;在#8“强人工智能”下比较密切的为“强人工智能”“弱人工智能”“主体资格”“法律地位”“人工智能时代”。本组研究的热点主要是人工智能
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