时间：2023-06-15 17:26:54
【关 键 词】法理学/法律推理/人工智能
【正 文】
一、人工智能法律系统的历史
计算机先驱思想家莱布尼兹曾这样不无浪漫地谈到推理与计算的关系：“我们要造成这样一个结果，使所有推理的错误都只成为计算的错误，这样，当争论发生的时候，两个哲学家同两个计算家一样，用不着辩论，只要把笔拿在手里，并且在算盘面前坐下，两个人面对面地说：让我们来计算一下吧！”（注：转引自肖尔兹著：《简明逻辑史》，张家龙译，商务印书馆1977年版，第54页。）
如果连抽象的哲学推理都能转变为计算问题来解决，法律推理的定量化也许还要相对简单一些。尽管理论上的可能性与技术可行性之间依然存在着巨大的鸿沟，但是，人工智能技术的发展速度确实令人惊叹。从诞生至今的短短45年内，人工智能从一般问题的研究向特殊领域不断深入。1956年纽厄尔和西蒙教授的“逻辑理论家”程序，证明了罗素《数学原理》第二章52个定理中的38个定理。塞缪尔的课题组利用对策论和启发式探索技术开发的具有自学习能力的跳棋程序，在1959年击败了其设计者，1962年击败了州跳棋冠军，1997年超级计算机“深蓝”使世界头号国际象棋大师卡斯帕罗夫俯首称臣。
20世纪60年代，人工智能研究的主要课题是博弈、难题求解和智能机器人；70年代开始研究自然语言理解和专家系统。1971年费根鲍姆教授等人研制出“化学家系统”之后，“计算机数学家”、“计算机医生”等系统相继诞生。在其他领域专家系统研究取得突出成就的鼓舞下，一些律师提出了研制“法律诊断”系统和律师系统的可能性。（注：Simon Chalton,Legal Diagnostics,Computers and Law,No.25,August 1980.pp.13-15.Bryan Niblett,Expert Systems for Lawyers,Computers and Law,No.29,August 1981.p.2.）
1970年Buchanan & Headrick发表了《关于人工智能和法律推理若干问题的考察》，一文，拉开了对法律推理进行人工智能研究的序幕。文章认为，理解、模拟法律论证或法律推理，需要在许多知识领域进行艰难的研究。首先要了解如何描述案件、规则和论证等几种知识类型，即如何描述法律知识，其中处理开放结构的法律概念是主要难题。其次，要了解如何运用各种知识进行推理，包括分别运用规则、判例和假设的推理，以及混合运用规则和判例的推理。再次，要了解审判实践中法律推理运用的实际过程，如审判程序的运行，规则的适用，事实的辩论等等。最后，如何将它们最终运用于编制能执行法律推理和辩论任务的计算机程序，区别和分析不同的案件，预测并规避对手的辩护策略，建立巧妙的假设等等。（注：Buchanan & Headrick,Some SpeculationAbout Artificial Intelligence and Legal Reasoning,23 StanfordLaw Review(1970).pp.40-62.）法律推理的人工智能研究在这一时期主要沿着两条途径前进：一是基于规则模拟归纳推理，70年代初由Walter G.Popp和Bernhard Schlink开发了JUDITH律师推理系统。二是模拟法律分析，寻求在模型与以前贮存的基础数据之间建立实际联系，并仅依这种关联的相似性而得出结论。Jeffrey Meld-man 1977年开发了计算机辅助法律分析系统，它以律师推理为模拟对象，试图识别与案件事实模型相似的其他案件。考虑到律师分析案件既用归纳推理又用演绎推理，程序对两者都给予了必要的关注，并且包括了各种水平的分析推理方法。
专家系统在法律中的第一次实际应用，是D.沃特曼和M.皮特森1981年开发的法律判决辅助系统(LDS)。研究者探索将其当作法律适用的实践工具，对美国民法制度的某个方面进行检测，运用严格责任、相对疏忽和损害赔偿等模型，计算出责任案件的赔偿价值，并论证了如何模拟法律专家意见的方法论问题。（注：'Models of LegalDecisionmaking Report',R-2717-ICJ(1981).）
我国法律专家系统的研制于20世纪80年代中期起步。（注： 钱学森教授：《论法治系统工程的任务与方法》（《科技管理研究》1981年第4期）、《社会主义和法治学与现代科学技术》（《法制建设》1984年第3期）、《现代科学技术与法和法制建设》（《政法论坛》）1985年第3期）等文章，为我国法律专家系统的研发起了思想解放和理论奠基作用。）1986年由朱华荣、肖开权主持的《量刑综合平衡与电脑辅助量刑专家系统研究》被确定为国家社科“七五”研究课题，它在建立盗窃罪量刑数学模型方面取得了成果。在法律数据库开发方面，1993年中山大学学生胡钊、周宗毅、汪宏杰等人合作研制了《LOA律师办公自动化系统》。（注：杨建广、骆梅芬编著：《法治系统工程》，中山大学出版社1996年版，第344-349页。）1993年武汉大学法学院赵廷光教授主持开发了《实用刑法专家系统》。（注：赵廷光等著：《实用刑法专家系统用户手册》，北京新概念软件研究所1993年版。）它由咨询检索系统、辅助定性系统和辅助量刑系统组成，具有检索刑法知识和对刑事个案进行推理判断的功能。
专家系统与以往的“通用难题求解”相比具有以下特点：(1)它要解决复杂的实际问题，而不是规则简单的游戏或数学定理证明问题；(2)它面向更加专门的应用领域，而不是单纯的原理性探索；(3)它主要根据具体的问题域，选择合理的方法来表达和运用特殊的知识，而不强调与问题的特殊性无关的普适性推理和搜索策略。
法律专家系统在法规和判例的辅助检索方面确实发挥了重要作用，解放了律师一部分脑力劳动。但绝大多数专家系统目前只能做法律数据的检索工作，缺乏应有的推理功能。20世纪90年代以后，人工智能法律系统进入了以知识工程为主要技术手段的开发时期。知识工程是指以知识为处理对象，以能在计算机上表达和运用知识的技术为主要手段，研究知识型系统的设计、构造和维护的一门更加高级的人工智能技术。（注：《中国大百科全书·自动控制与系统工程》，中国大百科全书出版社1991年版，第579页。）知识工程概念的提出，改变了以往人们认为几个推理定律再加上强大的计算机就会产生专家功能的信念。以知识工程为技术手段的法律系统研制，如果能在法律知识的获得、表达和应用等方面获得突破，将会使人工智能法律系统的研制产生一个质的飞跃。
人工智能法律系统的发展源于两种动力。其一是法律实践自身的要求。随着社会生活和法律关系的复杂化，法律实践需要新的思维工具，否则，法律家（律师、检察官和法官）将无法承受法律文献日积月累和法律案件不断增多的重负。其二是人工智能发展的需要。人工智能以模拟人的全部思维活动为目标，但又必须以具体思维活动一城一池的攻克为过程。它需要通过对不同思维领域的征服，来证明知识的每个领域都可以精确描述并制造出类似人类智能的机器。此外，人工智能选择法律领域寻求突破，还有下述原因：(1)尽管法律推理十分复杂，但它有相对稳定的对象（案件）、相对明确的前提（法律规则、法律事实）及严格的程序规则，且须得出确定的判决结论。这为人工智能模拟提供了极为有利的条件。(2)法律推理特别是抗辩制审判中的司法推理，以明确的规则、理性的标准、充分的辩论，为观察思维活动的轨迹提供了可以记录和回放的样本。(3)法律知识长期的积累、完备的档案，为模拟法律知识的获得、表达和应用提供了丰富、准确的资料。(4)法律活动所特有的自我意识、自我批评精神，对法律程序和假设进行检验的传统，为模拟法律推理提供了良好的反思条件。
二、人工智能法律系统的价值
人工智能法律系统的研制对法学理论和法律实践的价值和意义，可以概括为以下几点：
一是方法论启示。P.Wahlgren说：“人工智能方法的研究可以支持和深化在创造性方法上的法理学反思。这个信仰反映了法理学可以被视为旨在于开发法律分析和法律推理之方法的活动。从法理学的观点看，这种研究的最终目标是揭示方法论的潜在作用，从而有助于开展从法理学观点所提出的解决方法的讨论，而不仅仅是探讨与计算机科学和人工智能有关的非常细致的技术方面。”（注：P.Wahlgren,Automationof Legal Reasoning:A Study on Artificial Intelligence and Law,Computer Law Series 11.Kluwer Law and Taxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）在模拟法律推理的过程中，法学家通过与工人智能专家的密切合作，可以从其对法律推理的独特理解中获得有关方法论方面的启示。例如，由于很少有两个案件完全相似，在判例法实践中，总有某些不相似的方面需要法律家运用假设来分析已有判例与现实案件的相关性程度。但法学家们在假设的性质问题上常常莫衷一是。然而HYPO的设计者，在无真实判例或真实判例不能充分解释现实案件的情况下，以假设的反例来反驳对方的观点，用补充、删减和改变事实的机械论方法来生成假设。这种用人工智能方法来处理假设的办法，就使复杂问题变得十分简单：假设实际上是一个新的论证产生于一个经过修正的老的论证的过程。总之，人工智能方法可以帮助法学家跳出法理学方法的思维定势，用其他学科的方法来重新审视法学问题，从而为法律问题的解决提供了新的途径。
二是提供了思想实验手段。西蒙认为，尽管我们还不知道思维在头脑中是怎样由生理作用完成的，“但我们知道这些处理在数字电子计算机中是由电子作用完成的。给计算机编程序使之思维，已经证明有可能为思维提供机械论解释”。（注：转引自童天湘：《人工智能与第N代计算机》，载《哲学研究》1985年第5期。）童天湘先生认为：“通过编制有关思维活动的程序，就会加深对思维活动具体细节的了解，并将这种程序送进计算机运行，检验其正确性。这是一种思想实验，有助于我们研究人脑思维的机理。”（注：转引自童天湘：《人工智能与第N代计算机》，载《哲学研究》1985年第5期。）人工智能法律系统研究的直接目标是使计算机能够获取、表达和应用法律知识，软件工程师为模拟法律推理而编制程序，必须先对人的推理过程作出基于人工智能理论和方法的独特解释。人工智能以功能模拟开路，在未搞清法律家的推理结构之前，首先从功能上对法律证成、法律检索、法律解释、法律适用等法律推理的要素和活动进行数理分析，将法理学、诉讼法学关于法律推理的研究成果模型化，以实现法律推理知识的机器表达或再现，从而为认识法律推理的过程和规律提供了一种实验手段。法学家则可以将人工智能法律系统的推理过程、方法和结论与人类法律推理活动相对照，为法律推理的法理学研究所借鉴。因此，用人工智能方法模拟法律推理，深化了人们对法律推理性质、要素和过程的认识，使法学家得以借助人工智能科学的敏锐透镜去考察法律推理的微观机制。正是在这个意义上，Bryan Niblett教授说：“一个成功的专家系统很可能比其他的途径对法理学作出更多的（理论）贡献。”（注：Bryan Niblett,ExpertSystems for Lawyers,Computers and Law,No.29,August 1981.note14,p.3.）
三是辅助司法审判。按照格雷的观点，法律专家系统首先在英美判例法国家出现的直接原因在于，浩如烟海的判例案卷如果没有计算机编纂、分类、查询，这种法律制度简直就无法运转了。（注：Pamela N.Gray Brookfield,Artificial Legal Intelligence,VT:DartmouthPublishing Co.,1997.p.402.）其实不仅是判例法，制定法制度下的律师和法官往往也要为检索有关的法律、法规和司法解释耗费大量的精力和时间，而且由于人脑的知识和记忆能力有限，还存在着检索不全面、记忆不准确的问题。人工智能法律系统强大的记忆和检索功能，可以弥补人类智能的某些局限性，帮助律师和法官从事相对简单的法律检索工作，从而极大地解放律师和法官的脑力劳动，使其能够集中精力从事更加复杂的法律推理活动。
四是促进司法公正。司法推理虽有统一的法律标准，但法官是具有主观能动性的差异个体，所以在执行统一标准时会产生一些差异的结果。司法解释所具有的建构性、辩证性和创造性的特点，进一步加剧了这种差异。如果换了钢铁之躯的机器，这种由主观原因所造成的差异性就有可能加以避免。这当然不是说让计算机完全取代法官，而是说，由于人工智能法律系统为司法审判提供了相对统一的推理标准和评价标准，从而可以辅助法官取得具有一贯性的判决。无论如何，我们必须承认，钢铁之躯的机器没有物质欲望和感情生活，可以比人更少地受到外界因素的干扰。正像计算机录取增强了高考招生的公正性、电子监视器提高了纠正行车违章的公正性一样，智能法律系统在庭审中的运用有可能减少某些徇私舞弊现象。
五是辅助法律教育和培训。人工智能法律系统凝聚了法律家的专门知识和法官群体的审判经验，如果通过软件系统或计算机网络实现专家经验和知识的共享，便可在法律教育和培训中发挥多方面的作用。例如，(1)在法学院教学中发挥模拟法庭的作用，可以帮助法律专业学生巩固自己所学知识，并将法律知识应用于模拟的审判实践，从而较快地提高解决法律实践问题的能力。(2)帮助新律师和新法官全面掌握法律知识，迅速获得判案经验，在审判过程的跟踪检测和判决结论的动态校正中增长知识和才干，较快地接近或达到专家水平。(3)可使不同地区、不同层次的律师和法官及时获得有关法律问题的咨询建议，弥补因知识结构差异和判案经验多寡而可能出现的失误。(4)可以为大众提供及时的法律咨询，提高广大人民群众的法律素质，增强法律意识。
六是辅助立法活动。人工智能法律系统不仅对辅助司法审判有重要的意义，而且对完善立法也具有实用价值。（注：Edwina L.Rissland,Artificial Intelligence and Law:Stepping Stones to a Modelof Legal Reasoning,The Yale Law Journal.(Vol.99:1957-1981).）例如，伦敦大学Imperial学院的逻辑程序组将1981年英国国籍法的内容形式化，帮助立法者发现了该法在预见性上存在的一些缺陷和法律漏洞。（注：Edwina L.Rissland,Artificial Intelligence and Law:Stepping Stones to a Model of Legal Reasoning,The Yale LawJournal.(Vol.99:1957-1981).）立法辅助系统如能应用于法律起草和法律草案的审议过程，有可能事先发现一些立法漏洞，避免一个法律内部各种规则之间以及新法律与现有法律制度之间的相互冲突。
三、法理学在人工智能法律系统研究中的作用
1.人工智能法律系统的法理学思想来源
关于人工智能法律系统之法理学思想来源的追踪，不是对法理学与人工智能的联系作面面俱到的考察，而旨在揭示法理学对人工智能法律系统的发展所产生的一些直接影响。
第一，法律形式主义为人工智能法律系统的产生奠定了理论基础。18-19世纪的法律形式主义强调法律推理的形式方面，认为将法律化成简单的几何公式是完全可能的。这种以J·奥斯汀为代表的英国分析法学的传统，主张“法律推理应该依据客观事实、明确的规则以及逻辑去解决一切为法律所要求的具体行为。假如法律能如此运作，那么无论谁作裁决，法律推理都会导向同样的裁决。”（注：（美）史蒂文·J·伯顿著：《法律和法律推理导论》，张志铭、解兴权译，中国政法大学出版社1998年9月版，第3页。）换言之，机器只要遵守法律推理的逻辑，也可以得出和法官一样的判决结果。在分析法学家看来，“所谓‘法治’就是要求结论必须是大前提与小前提逻辑必然结果。”（注：朱景文主编：《对西方法律传统的挑战》，中国检察出版社1996年2月版，第292页。）如果法官违反三段论推理的逻辑，就会破坏法治。这种机械论的法律推理观，反映了分析法学要求法官不以个人价值观干扰法律推理活动的主张。但是，它同时具有忽视法官主观能动性和法律推理灵活性的僵化的缺陷。所以，自由法学家比埃利希将法律形式主义的逻辑推理说称为“自动售货机”理论。然而，从人工智能就是为思维提供机械论解释的意义上说，法律形式主义对法律推理所作的机械论解释，恰恰为人工智能法律系统的开发提供了可能的前提。从人工智能法律系统研制的实际过程来看，在其起步阶段，人工智能专家正是根据法律形式主义所提供的理论前提，首先选择三段论演绎推理进行模拟，由Walter G.Popp和Bernhard Schlink在20世纪70年代初开发了JUDITH律师推理系统。在这个系统中，作为推理大小前提的法律和事实之间的逻辑关系，被计算机以“如果A和B，那么C”的方式加以描述，使机器法律推理第一次从理论变为现实。
第二，法律现实主义推动智能模拟深入到主体的思维结构领域。法律形式主义忽视了推理主体的社会性。法官是生活在现实社会中的人，其所从事的法律活动不可能不受到其社会体验和思维结构的影响。法官在实际的审判实践中，并不是机械地遵循规则，特别是在遇到复杂案件时，往往需要作出某种价值选择。而一旦面对价值问题，法律形式主义的逻辑决定论便立刻陷入困境，显出其僵化性的致命弱点。法律现实主义对其僵化性进行了深刻的批判。霍姆斯法官明确提出“法律的生命并不在于逻辑而在于经验”（注：（美）博登海默著：《法理学——法哲学及其方法》，邓正来、姬敬武译，华夏出版社1987年12月版，第478页。）的格言。这里所谓逻辑，就是指法律形式主义的三段论演绎逻辑；所谓经验，则包括一定的道德和政治理论、公共政策及直觉知识，甚至法官的偏见。法律现实主义对法官主观能动性和法律推理灵活性的强调，促使人工智能研究从模拟法律推理的外在逻辑形式进一步转向探求法官的内在思维结构。人们开始考虑，如果思维结构对法官的推理活动具有定向作用，那么，人工智能法律系统若要达到法官水平，就应该通过建立思维结构模型来设计机器的运行结构。TAXMAN的设计就借鉴了这一思想，法律知识被计算机结构语言以语义网络的方式组成不同的规则系统，解释程序、协调程序、说明程序分别对网络结构中的输入和输出信息进行动态结构调整，从而适应了知识整合的需要。大规模知识系统的KBS(Knowledge Based System)开发也注意了思维结构的整合作用，许多具有内在联系的小规模KBS子系统，在分别模拟法律推理要素功能（证成、法律查询、法律解释、法律适用、法律评价、理由阐述）的基础上，又通过联想程序被有机联系起来，构成了具有法律推理整体功能的概念模型。（注：P.Wahlgren,Automation of Legal Reasoning:A Study onArtificial Intelligence and Law,Computer Law Series 11.KluwerLaw and Taxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）
第三，“开放结构”的法律概念打开了疑难案件法律推理模拟的思路。法律形式主义忽视了疑难案件的存在。疑难案件的特征表现为法律规则和案件之间不存在单一的逻辑对应关系。有时候从一个法律规则可以推出几种不同的结论，它们往往没有明显的对错之分；有时一个案件面对着几个相似的法律规则。在这些情况下，形式主义推理说都一筹莫展。但是，法律现实主义在批判法律形式主义时又走向另一个极端，它否认具有普遍性的一般法律规则的存在，试图用“行动中的法律”完全代替分析法学“本本中的法律”。这种矫枉过正的做法虽然是使法律推理摆脱机械论束缚所走出的必要一步，然而，法律如果真像现实主义法学所说的那样仅仅存在于具体判决之中，法律推理如果可以不遵循任何标准或因人而异，那么，受到挑战的就不仅是法律形式主义，而且还会殃及法治要求实现规则统治之根本原则，并动摇人工智能法律系统存在的基础。哈特在法律形式主义和法律现实主义的争论中采取了一种折中立场，他既承认逻辑的局限性又强调其重要性；既拒斥法官完全按自己的预感来随意判案的见解，又承认直觉的存在。这种折中立场在哈特“开放结构”的法律概念中得到了充分体现。法律概念既有“意义核心”又有“开放结构”，逻辑推理可以帮助法官发现问题的阳面，而根据社会政策、价值和后果对规则进行解释则有助于发现问题的阴面。开放结构的法律概念，使基于规则的法律推理模拟在受到概念封闭性的限制而对疑难案件无能为力时，找到了新的立足点。在此基础上，运用开放结构概念的疑难案件法律推理模型，通过逻辑程序工具和联想技术而建立起来。Gardner博士就疑难案件提出两种解决策略：一是将简易问题从疑难问题中筛选出来，运用基于规则的技术来解决；二是将疑难问题同“开放结构”的法律概念联系在一起，先用非范例知识如规则、控辩双方的陈述、常识来获得初步答案，再运用范例来澄清案件、检查答案的正确性。
第四，目的法学促进了价值推理的人工智能研究。目的法学是指一种所谓直接实现目的之“后法治”理想。美国法学家诺内特和塞尔兹尼克把法律分为三种类型。他们认为，以法治为标志的自治型法，过分强调手段或程序的正当性，有把手段当作目的的倾向。这说明法治社会并没有反映人类关于美好社会的最高理想，因为实质正义不是经过人们直接追求而实现的，而是通过追求形式正义而间接获得的。因此他们提出以回应型法取代自治型法的主张。在回应型法中，“目的为评判既定的做法设立了标准，从而也就开辟了变化的途径。同时，如果认真地对待目的，它们就能控制行政自由裁量权，从而减轻制度屈从的危险。反之，缺少目的既是僵硬的根源，又是机会主义的根源。”（注：（美）诺内特、塞尔兹尼克著：《转变中的法律与社会》，张志铭译，中国政法大学出版社1994年版，第60页。）美国批判法学家昂格尔对形式主义法律推理和目的型法律推理的特点进行了比较，他认为，前者要求使用内容明确、固定的规则，无视社会现实生活中不同价值观念的冲突，不能适应复杂情况和变化，追求形式正义；后者则要求放松对法律推理标准的严格限制，允许使用无固定内容的抽象标准，迫使人们在不同的价值观念之间做出选择，追求实质正义。与此相应，佩雷尔曼提出了新修辞学(New Rhetoric)的法律理论。他认为，形式逻辑只是根据演绎法或归纳法对问题加以说明或论证的技术，属于手段的逻辑；新修辞学要填补形式逻辑的不足，是关于目的的辩证逻辑，可以帮助法官论证其决定和选择，因而是进行价值判断的逻辑。他认为，在司法三段论思想支配下，法学的任务是将全部法律系统化并作为阐释法律的大前提，“明确性、一致性和完备性”就成为对法律的三个要求。而新修辞学的基本思想是价值判断的多元论，法官必须在某种价值判断的指示下履行义务，必须考虑哪些价值是“合理的、可接受的、社会上有效的公平的”。这些价值构成了判决的正当理由。（注：沈宗灵著：《现代西方法理学》，北京大学出版社1992年版，第443-446页。）制造人工智能法律系统最终需要解决价值推理的模拟问题，否则，就难以实现为判决提供正当理由的要求。为此，P.Wahlgren提出的与人工智能相关的5种知识表达途径中，明确地包括了以道义为基础的法律推理模型。（注：P.Wahlgren,Automation of Legal Reasoning:A Study on ArtificialIntelligence and Law,Computer Law Series 11.Kluwer Law andTaxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）引入道义逻辑，或者说在机器中采用基于某种道义逻辑的推理程序，强调目的价值，也许是制造智能法律系统的关键。不过，即使把道义逻辑硬塞给计算机，钢铁之躯的机器没有生理需要，也很难产生价值观念和主观体验，没办法解决主观选择的问题。在这个问题上，波斯纳曾以法律家有七情六欲为由对法律家对法律的机械忠诚表示了强烈怀疑，并辩证地将其视为法律发展的动力之一。只有人才能够平衡相互冲突的利益，能够发现对人类生存和发展至关重要的价值。因此，关于价值推理的人工智能模拟究竟能取得什么成果，恐怕还是个未知数。
2.法理学对人工智能法律系统研制的理论指导作用
Gold and Susskind指出：“不争的事实是，所有的专家系统必须适应一些法理学理论，因为一切法律专家系统都需要提出关于法律和法律推理性质的假设。从更严格的意义上说，一切专家系统都必须体现一种结构理论和法律的个性，一种法律规范理论，一种描述法律科学的理论，一种法律推理理论”。（注：Gold and Susskind,ExpertSystems in Law:A Jurisprudential and Formal SpecificationApproach,pp.307-309.）人工智能法律系统的研究，不仅需要以法理学关于法律的一般理论为知识基础，还需要从法理学获得关于法律推理的完整理论，如法律推理实践和理论的发展历史，法律推理的标准、主体、过程、方法等等。人工智能对法律推理的模拟，主要是对法理学关于法律推理的知识进行人工智能方法的描述，建立数学模型并编制计算机应用程序，从而在智能机器上再现人类法律推理功能的过程。在这个过程中，人工智能专家的主要任务是研究如何吸收法理学关于法律推理的研究成果，包括法理学关于人工智能法律系统的研究成果。
随着人工智能法律系统研究从低级向高级目标的推进，人们越来越意识到，对法律推理的微观机制认识不足已成为人工智能模拟的严重障碍。P.Wahlgren指出，“许多人工智能技术在法律领域的开发项目之所以失败，就是因为许多潜在的法理学原则没有在系统开发的开始阶段被遵守或给予有效的注意。”“法理学对法律推理和方法论问题的关注已经有几百年，而人工智能的诞生只是本世纪50年代中期的事情，这个事实是人工智能通过考察法理学知识来丰富自己的一个有效动机。”（注：P.Wahlgren,Automation of Legal Reasoning:A Study onArtificial Intelligence and Law,Computer Law Series 11.KluwerLaw and Taxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）因此，研究法律推理自动化的目标，“一方面是用人工智能（通过把计算机的应用与分析模型相结合）来支撑法律推理的可能性；另一方面是应用法理学理论来解决作为法律推理支撑系统的以及一般的人工智能问题。”（注：P.Wahlgren,Automation of Legal Reasoning:A Studyon Artificial Intelligence and Law,Computer Law Series 11.Kluwer Law and Taxation Publishers.Deventer Boston 1992.Chapter 7.）在前一方面，是人工智能法律系统充当法律推理研究的思想实验手段以及辅助司法审判的问题。后一方面，则是法律推理的法律学研究成果直接为人工智能法律系统的研制所应用的问题。例如，20世纪70年代法理学在真实和假设案例的推理和分析方面所取得的成果，已为几种人工智能法律装置借鉴而成为其设计工作的理论基础。在运用模糊或开放结构概念的法律推理研究方面，以及在法庭辩论和法律解释的形式化等问题上，法理学的研究成果也已为人工智能法律系统的研究所借鉴。
四、人工智能法律系统研究的难点
人工智能法律系统的研究尽管在很短的时间内取得了许多令人振奋的成果，但它的发展也面临着许多困难。这些困难构成了研究工作需要进一步努力奋斗的目标。
第一，关于法律解释的模拟。在法理学的诸多研究成果中，法律解释的研究对人工智能法律系统的研制起着关键作用。法律知识表达的核心问题是法律解释。法律规范在一个法律论点上的效力，是由法律家按忠实原意和适合当时案件的原则通过法律解释予以确认的，其中包含着人类特有的价值和目的考虑，反映了法律家的知识表达具有主观能动性。所以，德沃金将解释过程看作是一种结合了法律知识、时代信息和思维方法而形成的，能够应变的思维策略。（注：Dworkin,Taking RightsSeriously,Harvard University Press Cambridge,Massachusetts1977.p.75.）目前的法律专家系统并未以知识表达为目的来解释法律，而是将法律整齐地“码放”在计算机记忆系统中仅供一般检索之用。然而，在法律知识工程系统中，法律知识必须被解释，以满足自动推理对法律知识进行重新建构的需要。麦卡锡说：“在开发智能信息系统的过程中，最关键的任务既不是文件的重建也不是专家意见的重建，而是建立有关法律领域的概念模型。”（注：McCarty,Intelligent legalinformation systems:problems and prospects,op.cit.supra,note25,p.126.）建立法律概念模型必须以法律家对某一法律概念的共识为基础，但不同的法律家对同一法律概念往往有不同的解释策略。凯尔森甚至说：即使在国内法领域也难以形成一个“能够用来叙述一定法律共同体的实在法的基本概念”。（注：（奥）凯尔森著：《法与国家的一般理论》，沈宗灵译，中国大百科全书出版社1996年版，第1页。）尽管如此，法理学还是为法律概念模型的重建提供了一些方法。例如，德沃金认为，法官在“解释”阶段，要通过推理论证，为自己在“前解释”阶段所确定的大多数法官对模糊法律规范的“一致看法”提供“一些总的理由”。获取这些总的理由的过程分为两个步骤：首先，从现存的明确法律制度中抽象出一般的法律原则，用自我建立的一般法律理论来证明这种法律原则是其中的一部分，证明现存的明确法律制度是正当的。其次，再以法律原则为依据反向推出具体的法律结论，即用一般法律理论来证明某一法律原则存在的合理性，再用该法律原则来解释某一法律概念。TAXMAN等系统装置已吸收了这种方法，法律知识被计算机结构语言以语义网络的方式组成不同的规则系统，解释程序使计算机根据案件事实来执行某条法律规则，并在新案件事实输入时对法律规则作出新的解释后才加以调用。不过，法律知识表达的进展还依赖于法律解释研究取得更多的突破。
第二，关于启发式程序。目前的法律专家系统如果不能与启发式程序接口，不能运用判断性知识进行推理，只通过规则反馈来提供简单解释，就谈不上真正的智能性。启发式程序要解决智能机器如何模拟法律家推理的直觉性、经验性以及推理结果的不确定性等问题，即人可以有效地处理错误的或不完全的数据，在必要时作出猜测和假设，从而使问题的解决具有灵活性。在这方面，Gardner的混合推理模型，Edwina L.Rissland运用联想程序对规则和判例推理的结果作集合处理的思路，以及Massachusetts大学研制的CABARET（基于判例的推理工具），在将启发式程序应用于系统开发方面都进行了有益的尝试。但是，法律问题往往没有唯一正确的答案，这是人工智能模拟法律推理的一个难题。选择哪一个答案，往往取决于法律推理的目的标准和推理主体的立场和价值观念。但智能机器没有自己的目的、利益和立场。这似乎从某种程度上划定了机器法律推理所能解决问题的范围。
第三，关于法律自然语言理解。在设计基于规则的程序时，设计者必须假定整套规则没有意义不明和冲突，程序必须消灭这些问题而使规则呈现出更多的一致性。就是说，尽管人们对法律概念的含义可以争论不休，但输入机器的法律语言却不能互相矛盾。机器语言具有很大的局限性，例如，LDS基于规则来模拟严格责任并计算实际损害时，表现出的最大弱点就是不能使用不精确的自然语言进行推理。然而，在实际的法律推理过程中，法律家对某个问题的任何一种回答都可根据上下文关系作多种解释，而且辩论双方总是寻求得出不同的结论。因此，智能法律专家系统的成功在很大程度上还依赖于自然语言理解研究工作的突破。牛津大学的一个程序组正在研究法律自然语言的理解问题，但是遇到了重重困难。原因是连法学家们自己目前也还没有建立起一套大家一致同意的专业术语规范。所以Edwina L.Rissland认为，常识知识、意图和信仰类知识的模拟化，以及自然语言理解的模拟问题，迄今为止可能是人工智能面临的最困难的任务。对于语言模拟来说，像交际短语和短语概括的有限能力可能会在较窄的语境条件下取得成果，完全的功能模拟、一般“解决问题”能力的模拟则距离非常遥远，而像书面上诉意见的理解则是永远的终极幻想。（注：Edwina L.Rissland,ArtificialIntelligence and Law:Stepping Stones to a Model of LegalReasoning,The Yale Law Journal.(Vol.99:1957-1981).）
五、人工智能法律系统的开发策略和应用前景
我们能够制造出一台什么样的机器，可以证明它是人工智能法律系统？从检验标准上看，这主要是法律知识在机器中再现的判定问题。根据“图灵试验”原理，我们可将该检验标准概括如下：设两间隔开的屋子，一间坐着一位法律家，另一间“坐着”一台智能机器。一个人（也是法律家）向法律家和机器提出同样的法律问题，如果提问者不能从二者的回答中区分出谁是法律家、谁是机器，就不能怀疑机器具有法律知识表达的能力。
依“图灵试验”制定的智能法律系统检验标准，所看重的是功能。只要机器和法律家解决同样法律问题时所表现出来的功能相同，就不再苛求哪个是钢铁结构、哪个是血肉之躯。人工智能立足的基础，就是相同的功能可以通过不同的结构来实现之功能模拟理论。
从功能模拟的观点来确定人工智能法律系统的研究与开发策略，可作以下考虑：
第一，扩大人工智能法律系统的研发主体。现有人工法律系统的幼稚，暴露了仅仅依靠计算机和知识工程专家从事系统研发工作的局限性。因此，应该确立以法律家、逻辑学家和计算机专家三结合的研发群体。在系统研发初期，可组成由法学家、逻辑与认知专家、计算机和知识工程专家为主体的课题组，制定系统研发的整体战略和分阶段实施的研发规划。在系统研发中期，应通过网络等手段充分吸收初级产品用户（律师、检察官、法官）的意见，使研发工作在理论研究与实际应用之间形成反馈，将开发精英与广大用户的智慧结合起来，互相启发、群策群力，推动系统迅速升级。
第二，确定研究与应用相结合、以应用为主导的研发策略。目前国外人工智能法律系统的研究大多停留在实验室领域，还没有在司法实践中加以应用。但是，任何智能系统包括相对简单的软件系统，如果不经过用户的长期使用和反馈，是永远也不可能走向成熟的。从我国的实际情况看，如果不能将初期研究成果尽快地转化为产品，我们也难以为后续研究工作提供雄厚的资金支持。因此，人工智能法律系统的研究必须走产研结合的道路，坚持以应用开路，使智能法律系统尽快走出实验室，同时以研究为先导，促进不断更新升级。
第三，系统研发目标与初级产品功能定位。人工智能法律系统的研发目标是制造出能够满足多用户（律师、检察官、法官、立法者、法学家）多种需要的机型。初级产品的定位应考虑到，人的推理功能特别是价值推理的功能远远超过机器，但人的记忆功能、检索速度和准确性又远不如机器。同时还应该考虑到，我国目前有12万律师，23万检察官和21万法官，每年1.2万法学院本科毕业生，他们对法律知识的获取、表达和应用能力参差不齐。因此，初级产品的标准可适当降低，先研制推理功能薄弱、检索功能强大的法律专家系统。可与计算机厂商合作生产具有强大数据库功能的硬件，并确保最新法律、法规、司法解释和判例的网上及时更新；同时编制以案件为引导的高速检索软件。系统开发的先期目标应确定为：(1)替律师起草仅供参考的起诉书和辩护词；(2)替法官起草仅供参考的判决书；(3)为法学院学生提供模拟法庭审判的通用系统软件，以辅助学生在起诉、辩护和审判等诉讼的不同阶段巩固所学知识、获得审判经验。上述软件旨在提供一个初级平台，先解决有无和急需，再不断收集用户反馈意见，逐步改进完善。
第四，实验室研发应确定较高的起点或跟踪战略。国外以知识工程为主要技术手段的人工智能法律系统开发已经历了如下发展阶段：(1)主要适用于简单案件的规则推理；(2)运用开放结构概念的推理；(3)运用判例和假设的推理；(4)运用规则和判例的混合推理。我们如确定以简单案件的规则推理为初级市场产品，那么，实验室中第二代产品开发就应瞄准运用开放结构概念的推理。同时，跟踪运用假设的推理及混合推理，吸收国外先进的KBS和HYPO的设计思想，将功能子系统开发与联想式控制系统结合。HYPO判例法推理智能装置具有如下功能：(1)评价相关判例；(2)判定何方使用判例更加贴切；(3)分析并区分判例；(4)建立假设并用假设来推理；(5)为一种主张引用各种类型的反例；(6)建立判例的引证概要。HYPO以商业秘密法的判例推理为模拟对象，假设了完全自动化的法律推理过程中全部要素被建立起来的途径。值得注意的是，HYPO忽略了许多要素的存在，如商业秘密法背后的政策考虑，法律概念应用于实际情况时固有的模糊性，信息是否已被公开，被告是否使用了对方设计的产品，是否签署了让与协议，等等。一个系统设计的要素列表无论多长，好律师也总能再多想出一些。同样，律师对案件的分析，不可能仅限于商业秘密法判例，还可能援引侵权法或专利法的判例，这决定了起诉缘由的多种可能性。Ashley还讨论了判例法推理模拟的其他困难：判例并不是概念的肯定的或否定的样本，因此，要通过要素等简单的法律术语使模糊的法律规则得到澄清十分困难，法律原则和类推推理之间的关系还不能以令人满意的方式加以描述。（注：Edwina L.Rissland,Artificial Intelligence and Law:Stepping Stones toa Model of Legal Reasoning,The Yale Law Journal.(Vol.99:1957-1981).）这说明，即使具有较高起点的实验室基础研究，也不宜确定过高的目标。因为，智能法律系统的研究不能脱离人工智能的整体发展水平。
第五，人－机系统解决方案。人和机器在解决法律问题时各有所长。人的优点是能作价值推理，使法律问题的解决适应社会的变化发展，从而具有灵活性。机器的长处是记忆和检索功能强，可以使法律问题的解决具有一贯性。人－机系统解决方案立足于人与机器的功能互补，目的是解放人的脑力劳动，服务于国家的法治建设。该方案的实施可以分为两个阶段：第一阶段以人为主，机器为人收集信息并作初步分析，提供决策参考。律师受理案件后，可以先用机器处理大批数据，并参考机器的起诉和辩护方案，再做更加高级的推理论证工作。法官接触一个新案件，或新法官刚接触审判工作，也可以先看看“机器法官”的判决建议或者审判思路，作为参考。法院的监督部门可参照机器法官的判决，对法官的审判活动进行某种监督，如二者的判决结果差别太大，可以审查一下法官的判决理由。这也许可以在一定程度上制约司法腐败。在人－机系统开发的第二阶段，会有越来越多的简单案件的判决与电脑推理结果完全相同，因此，某些简单案件可以机器为主进行审判，例如，美国小额法庭的一些案件，我国法庭可用简易程序来审理的一些案件。法官可以作为“产品检验员”监督和修订机器的判决结果。这样，法官的判案效率将大大提高，法官队伍也可借此“消肿”，有可能大幅度提高法官薪水，吸引高素质法律人才进入法官队伍。
1 引言
智慧城市是运用物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的一种新模式。建设智慧城市是主动适应经济发展新常态，实现城市集约、智能、绿色、低碳发展的战略选择。
近年来，我国智慧城市得到了快速发展。在政策方面，国家及相关部委出来了一系列文件推进智慧城市建设，并从宏观上指导智慧城市信息安全建设。2014年，中共中央、国务院印发了《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》，其中在“推进智慧城市建设”的篇章中着重指出“增强城市要害信息系统和关键信息资源的安全保障能力”。2014年8月，国家发展改革委、工业和信息化部、财政部等八部委联合了《关于印发促进智慧城市健康发展的指导意见的通知》(发改高技[2014]1770号)，提出了“可管可控，确保安全”的智慧城市发展原则，为我国智慧城市信息安全建设指明了方向[1]。2015年，国家标准委、中央网信办、国家发展改革委等联合了《关于开展智慧城市标准体系和评价指标体系建设及应用实施的指导意见》，指出在智慧城市评价指标体系总体框架下，分别从四个方面“网络安全管理，监测、预警与应急，信息系统安全可控，要害数据安全”来加强网络安全能力建设。
与此同时，智慧城市信息安全面临着严峻的挑战。在智慧城市建设和运行中，由于采用了物联网、大数据、云计算、移动互联网等新技术和新应用，这就给智慧城市带来了更多复杂性、不确定性的信息安全问题。如何更好地解决智慧城市建设和运行中的信息安全问题，是促进智慧城市健康发展的重要课题。
2 智慧城市信息安全面临的风险
当前我国智慧城市信息安全在顶层设计、标准规范、技术产品、应急响应和法律法规等五个方面还存在一定的安全风险。
2.1 信息安全顶层设计规划能力需要提高
智慧城市顶层设计规划的科学性、合理性直接关系到智慧城市建设的成效。与智慧城市具体应用业务系统相比，智慧城市信息安全顶层设计中还存在重视程度不够、不完善、重硬件轻软件等情况[2]。众多周知，智慧城市的核心价值在于实现了重要信息资源的高度集聚和共享，而信息资源越集聚，其面临的信息安全风险就越大。特别是与智慧城市相关的物联网、云计算、大数据、移动互联网的应用带来了新的更复杂的信息安全问题。因此，需要本着“可管可控、确保安全”的原则，切实强化信息安全顶层设计，统筹业务系统和信息安全的同步设计规划，从源头加强信息安全建设。
2.2 信息安全标准规范不完善
目前，国际标准化组织(ISO)、国际电信联盟(ITU)、国际电工委员会(IEC)等国际标准化组织均开展了智慧城市标准化的研究工作，在智慧城市信息安全标准化方面还处于探索阶段。全国信息技术标准化技术委员会、全国信息安全标准化技术委员会等标准化机构正在研究制定智慧城市信息安全的相关标准，初步形成了智慧信息安全标准体系，已正式立项《信息安全技术 智慧城市建设信息安全保障指南》、《信息安全技术 智慧城市信息与服务公共支撑平台安全要求》等五项国家智慧城市标准[3]。但从整体上来看，智慧城市信息安全标准尚处于探索制定阶段，标准体系还很不完善。
2.3 自主可控的信息安全技术产品支撑能力需要提高
智慧城市建设需要大量的软硬件支撑。众所周知，全球IT行业的巨头如微软、英特尔、IBM、思科、甲骨文等公司在我国的信息化建设进程中一直扮演着重要的角色。我国信息网络基础设施自主可控的程度低，特别是通用处理器、操作系统、大型数据库等严重依赖国外IT巨头，数据安全面临着严重威胁[4]。智慧城市建设需要大量的信息网络软硬件产品，如果大量使用国外的设备和软件，这将给我国的信息安全带来巨大的安全隐患， 因此，我国自主可控的信息安全技术产品支撑能力亟需得到提高。
2.4 信息安全应急响应能力需通过实战不断检验提高
随着我国信息安全保障工作的不断发展，信息安全应急响应工作不断向前推进，信息安全预案体系逐步建立，但是仍然存在可操作性、针对性不强的问题[5][6]。例如，有些信息安全预案存在模式化、雷同化的倾向，难以高效地运用到实际的应急处置工作中。另外，现有的信息安全预案不同程度上都缺乏必要的实战演练，无法验证预案的可操作性、合理性和有效性，这势必会影响智慧城市信息安全的应急响应能力。
2.5 信息安全法律法规不健全
我国已经出台了多个与互联网相关的法律法规，包括《促进大数据发展行动纲要》、《电信和互联网用户个人信息保护规定》等。现行的信息安全相关的法律法规不够健全，还不能有效支撑智慧城市的建设与运行。与智慧城市紧密相关的《中华人民共和国网络安全法》还尚未出台，针对大数据、云计算等新技术新应用的信息安全法律法规还不健全。因此，我国应加快信息安全立法进程，借鉴学习国际上智慧城市成功的立法实践，尽快制定符合我国实际的智慧城市法律法规，确保信息安全。
3 智慧城市信息安全保障机制
提高智慧城市的信息安全保障能力是智慧城市建设的重要任务。本文分别从加强智慧城市信息安全顶层设计规划、制定完善信息安全标准规范、加快自主可控的信息安全技术产品研发、提高信息安全应急响应能力和健全信息安全法律法规体系等五个方面出发，设计相应的信息安全保障机制和应对策略，为提高智慧城市信息安全保障能力提供参考，如图1所示。
3.1 加强智慧城市信息安全顶层设计规划
智慧城市建设是一个应用多样化、动态演化的复杂巨系统，顶层设计的优劣直接关系到智慧城市的建设水平。智慧城市信息安全顶层设计至关重要，直接关系到智慧城市能否安全可靠运行。智慧城市顶层设计要做到业务应用系统与信息安全规划同步、建设同步和管理同步。在保障好智慧业务应用系统的同时，切实解决好信息共享和隐私保护的矛盾问题。规划设计好智慧城市信息安全的管理体系、技术体系和运维体系，构建智慧城市主动防御、全面防御和纵深防御体系，提高智慧城市信息安全顶层设计水平。
3.2 制定完善信息安全标准规范
我国信息安全标准已经正式和在研的有将近300项，但针对智慧城市信息安全标准的仅有一些物联网、大数据、云安全等方面的标准，远未形成完善的智慧城市信息安全标准规范体系。下一步应加快制定智慧城市信息安全标准规范，特别是从智慧城市信息基础设施、相关安全产品、数据共享安全、安全运行维护、信息安全评价指标体系等方面进一步完善标准规范体系，提高智慧城市的信息安全保障水平。
3.3 加快自主可控的信息安全技术产品研发
目前，国外IT巨头公司在我国信息技术行业占有着技术产品优势，在市场上处于垄断地位。这种情况下，如果仅仅依靠市场的自由竞争，我国的自主开发的软硬件信息技术产品很难得到大规模的推广应用。因此，着眼于维护我国信息安全的国家利益，充分发挥我国的制度和政策优势，加大自主可控技术和产品的研发力度，通过典型示范应用带动的方式，逐步推动我国自主可控的信息安全技术产品的推广应用，力争尽早摆脱关键技术产品受制于人的局面，形成自主可控的信息安全技术和产品产业化链条。
3.4 提高信息安全应急响应能力
按照“积极预防、及时发现、快速响应、力保恢复”的方针，针对智慧城市建设与运行的特点，建立“协同指挥、立体联动”的工作运行机制，构建操作性强、效率高、全生命周期的信息安全应急响应体系。制定智慧城市信息安全应急预案，定期组织相关人员进行信息安全应急知识培训，积极开展应急演练，根据实践不断调整优化应急预案，不断提高信息安全应急响应能力。
3.5 健全信息安全法律法规体系
信息安全法律法规是支撑智慧城市建设和运行的重要保障。现有的法律法规在一定程度上对智慧城市信息安全起到了一定的保障作用。但是与美国、韩国等发达国家相比，我国还没有形成完善的信息安全法律法规体系。下一步，我国应继续加强信息安全立法工作，特别是与智慧城市紧密关联的物联网、云计算、大数据方面的立法工作，尽早论证出台《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国网络安全审查制度》等法律法规，为我国智慧城市建设和运行提供坚强的法律保障。
4 结束语
信息安全是智慧城市建设和运行中需要面临的重要问题，是智慧城市安全可靠运行的前提和保障。从顶层设计、标准规范、技术产品、应急响应和法律法规等五个方面对智慧城市面临的信息安全风险进行了分析，并分别从五个方面设计了信息安全保障机制，为提高智慧城市信息安全保障能力提供了参考。
作者简介：
张新刚(1979-)，男，汉族，河南漯河人，毕业于华中科技大学，硕士，副教授;主要研究方向和关注领域：网络信息安全。
于波(1981-)，女，汉族，吉林白城人，毕业于哈尔滨工业大学，硕士，讲师;主要研究方向和关注领域：网络社会学。
王保平(1972-)，男，汉族，河南南阳人，毕业于贵州大学，硕士，副教授;主要研究方向和关注领域：信息安全。
【关键词】 物联网； 大系统； 大系统智能控制
物联网技术产业化已经成为各个国家经济发展的生长点，并呈现规模化、协同化、智能化趋势。但是，基于物联网的企业内部控制建设并没有跟上物联网产业发展的步伐。当前，企业内部控制经常陷入管理与技术两张皮的困境――从管理角度设计的企业内部控制制度和从信息技术角度设计的企业内部控制制度，它们都没有考虑管理与技术融合来制定企业内部控制制度。以物联网技术应用为背景下的企业是一个复杂的“大系统”。企业内部控制不仅要融合管理与技术，更要考虑企业是个大系统性质。因此，大系统智能控制是企业内部控制发展的革命。科学技术发展规律为企业大系统智能控制提供物质基础；控制理论的发展规律为企业大系统智能控制提供理论基础。大系统智能控制是智能控制与大系统控制的融合。智能控制论是控制理论向智能水平高度发展的新分支，大系统控制论是控制论向系统规模广度发展的新分支。
一、技术控制与管理控制的两张皮：企业内部控制发展历程回顾
物联网技术产业化已经成为各个国家经济发展的生长点，并呈现规模化、协同化、智能化趋势。但是，基于物联网企业内部控制建设并没有跟上物联网产业发展的步伐。当前，企业内部控制经常陷入管理与技术两张皮的困境：要么是侧重于管理角度而忽视IT技术角度来研究企业内部控制体系，其结果是经济学家与管理学家设计的企业内部控制体系不能适应现代IT技术环境；要么侧重于IT技术角度而忽视管理角度来研究企业内部控制体系，其结果是设计的企业内部控制体系不能体现企业经济管理的目的。两者都没有从IT技术与企业管理融合的角度来研究企业内部控制体系。
（一）基于管理角度的企业内部控制
前者主要成果如下：美国国会颁布的《2002年公众公司会计改革和投资者保护法案》、美国SEC陆续的多项相关最终规则（Final Rule）和草案（Proposed Rule）、反虚假财务报告委员会（Treadway委员会）在2004年制定的《企业风险管理框架》（Enterprise Risk Management，ERM）、加拿大特许会计师协会（CICA）的《控制指南》、内部审计师协会（IIA）的内部审计标准委员会（IASB）制定的“内部控制指南”、我国财政部在2007年3月4日公布的《企业内部控制规范（征求意见稿）》。这些内部控制制度主要体现的是典型的法律文件。它们规定了企业在整体或业务层面上必须达到的要求，却没有指明企业如何通过IT控制平台才能达到法案规定的水平。比如SOX要求企业内控必须有效，并在财务公告前90天内评估内控效力等，但是企业需要控制什么，如何控制，内控效力又如何评估全都不在SOX的范围内，特别是落实到IT控制方面，SOX完全没有给出任何指导意见。同样，对SOX法案起细化作用的PCAOB审计标准的作用同样仅限于原则层面，如在审计准则的第35、40、50、75条款中都没有具体规定在IT平台上如何进行审计。我国的《企业内部控制规范（征求意见稿）》虽然独立出来一个《企业内部控制具体规范第xx号――计算机信息系统（征求意见稿）》，但是它也只是从信息技术的技术控制角度来进行企业内部控制。财政部公布的其他企业内部控制具体规范也没有体现基于IT环境下的企业内部控制制度。
（二）基于技术角度的企业内部控制
研究现代信息技术的人（如，软件开发人员）由于不懂现代公司运行的公司治理及内部控制，他们多是从企业信息系统的一般控制（如：组织控制、系统开发控制、信息系统的操作与维护控制、数据资源控制、硬件与软件的控制、系统软件控制与网络控制）与应用控制（如：输入控制、通讯控制、处理控制、输出控制）的角度来研究公司的治理与内部控制。这些治理与内部控制不能体现公司管理的目的。如，信息系统审计与控制协会在1996年公布的《信息及相关技术的控制目标》（COBIT，Control Objectives for Information and related Technology）、原英国国家标准局制定的《信息安全管理实践规范》BS7799―1与BS7799―2《住处安全管理体系规范》及在2000年12月被国际标准化组织认同的ISO17799（我国也将采用为CNS17799）等都是从信息技术角度而不是公司管理角度进行内部控制。
总之，当前的企业内部控制制度，不是单纯从企业管理角度，就是单纯从信息技术角度，都没有从技术与管理共生协同的角度进行考虑与设计，管理与技术两张皮。而物联网下，企业的生产要素中生产资料与劳动者一样是主体与客体相融合的要素，不像以前，劳动者是劳动主体，生产资料是劳动客体。因此，必须改变原来的企业内部控制体系与性质。
二、企业是个复杂的“大系统”：物联网下企业的特征
企业内部控制性质随着企业的变化而变化，随着物联网技术在企业中的应用，企业越来越呈现“大系统”的性质。
由于现代社会信息化、系统化和网络化的发展，特别是随着物联网技术在企业中的广泛应用，企业的生产设备等生产资料、各种原料的智能化（smart）以及网络智慧化（intelligent），企业生产经营与管理呈现出规模庞大、结构复杂、功能综合、因素众多等复杂的“大系统”的特征。
（一）规模庞大
企业大系统包含相互嵌套的子系统（小系统，如：生产经营系统、信息系统、管理系统）、部件（如：机器设备）、元件（如：传感器、接收器等）甚多。通常，企业大系统占有的空间大，经历的时间长，设计的范围广，具有分散性（如：企业全球化经营）。
（二）结构复杂
企业大系统中各子系统、部件、元件之间大的相互关系复杂。通常，企业大系统中不仅包含有物，还包含有人，具有“人―物”、“人―人”、“物―物”之间的多种复杂关系，同时，由于物联网的发展，企业的生产设备等生产资料、各种原料的智能化（smart）以及网络智慧化（intelligent），企业除了人之外，各种“物”也都相应成为主动系统。哲学意义上的主体客体的关系真正成为相对的关系。
（三）功能综合
通常，企业大系统的目标是多样的，企业不仅要实现技术上的生产目标，更要实现企业经济目标，同时要实现社会责任目标和生态和谐的目标。因而，企业大系统的功能必是多方面的，如企业产品质量控制功能、企业经济管理功能、企业生态环境保护功能、企业社会就业功能等等，为此功能要系统综合。
（四）因素众多
企业大系统是多变量、多输入、多输出、多目标、多参数、多干扰的系统。同时，企业不仅有“物”的因素，还有“人”的因素；不仅有技术因素，还有经济因素、社会因素等。这些因素具有不确定性、不确知性。
正因为企业是一个复杂的“大系统”，如何分析、设计、控制、管理、高度指挥企业这个复杂大系统，这是当前控制科学、系统科学、信息科学面临的重大课题。
三、大系统智能控制：企业内部控制发展的革命
（一）科学技术发展规律：企业大系统智能控制的物质基础
从技术角度看，人类进化发展史，就是科学技术发展史。一般说来，人类进化发展经过“生物学意义进化”阶段、“文明进化”阶段两个阶段。当前，正在向“智能进化”阶段发展。同时，随着科学技术的“辅人”阶段、“拟人”阶段到“共生”阶段的发展，科学技术为企业智能控制提供了坚实的物质基础。
人类的“生物学意义进化”阶段的特征是仅靠生物体自身各种器官功能的调整来增强它的能力，是一种“着眼体内”的进化，如：人类的直立行走与手脚分工。
人类的“文明进化”阶段的特征是利用外部世界的资源来增强自身的能力，如：制造和使用工具。制造工具的原理升华为科学，制造工具的经验和技巧则沉淀为技术。科学技术不断发展完全是为“增强人类能力”服务的，因此，命名为科学技术的“辅人律”。如：农业时代的发展主线是增强人类体质功能的材料科学技术和相应的基础科学；工业时代的发展主线是增强人类体质功能的能量科学技术和相应的基础科学。
人类的“智能进化”阶段特征是利用外部世界的信息及智能资源来增强自身的能力。如：物的智能化（smart）、网络智慧化（intelligent），它们为人类的智能外化提供了物质基础。信息时代的发展主线是增强人类智力功能的信息科学技术和相应的基础科学，这就是在科学技术的“辅人律”基础上的科学技术的“拟人律”。既然科学技术的作用是“辅人”，它的发展是“拟人”的，那么，科学技术和利用科学技术所创造的工具就必然与它的主人（人类）形成以人为主、以机为辅的共生合作关系，这就是科学技术的“共生律”。
因此，按照科学技术发展的“辅人律”、“拟人律”、“共生律”，处于21世纪信息时代的大背景下，现代科学技术研究的核心、前沿和制高点就应当是“增强人类智力能力”。“智能”是“信息”的精彩结晶，“智能科学技术”是“信息科学技术”的辉煌篇章，“智能化”是“信息化”发展的新动身、新阶段。
所以，正如人类不仅要研究“脑的结构”，更要研究“脑的工作机制”，我们不仅要研究企业的智能结构，更要研究企业智能工作机制。
（二）控制理论的发展规律：企业大系统智能控制的理论基础
根据控制理论研究成果，当前控制理论发展经过“经典控制理论”、“现代控制理论”、“大系统控制理论”、“大系统智能控制理论”等四个阶段，具体如图1。控制理论的发展为企业智能控制提供了坚实的理论基础。
第一代控制理论即所谓“经典控制理论”，它主要采用传递函数模型、频域分析与综合方法，研究单变量控制系统设计和单机自动化技术问题。
第二代控制理论即所谓“现代控制理论”，它主要采用状态方程模型、时域分析与综合方法，研究多变量控制系统设计和机组自动化技术问题。
第三代控制理论分为两个发展方向：大系统理论与智能控制理论。
大系统理论，代表控制理论向广度方向发展。大系统理论是第二代控制理论与运筹学相结合、控制系统与系统工程相结合的产物，主要采用状态方程及代数方程的数学模型、分解―协调方法，研究大系统的最优化、稳定化和模型简化等问题，以及大系统的综合自动化技术和经济问题。
智能控制理论，代表控制理论向高度发展，提高控制系统的智能水平。如：自识别、自组织、自寻优、自适应、自学习等方面的智能水平。智能控制理论是控制理论与人工智能相结合、控制工程与知识工程相结合的产物。
第四代控制理论就是“大系统智能控制”。
大系统智能控制理论是第四代控制理论，反映了控制理论向广度和高度两个方向的发展。大系统智能控制理论是智能控制向广度的发展，研究各种大系统的智能控制问题，包括工程技术、社会经济、生物生态大系统的控制、管理、决策等问题；大系统智能控制理论是大系统控制向高度发展，提高大系统控制的智能水平，如大系统的智能控制、智能管理、智能决策的水平。
第四代控制理论即大系统智能控制符合学科“分化―结合”的规律。如果说，第二代控制理论分化为大系统理论与智能控制理论，那么，大系统智能控制理论将是大系统理论与智能控制理论相结合的产物。
四、大系统智能控制：企业大系统智能控制的性质
智能控制是人工智能（artificial intelligence）和自动控制（automation control）相结合的新技术，是工程界、企业界共同关注的热门课题。大系统智能控制是智能控制与大系统控制的融合。智能控制论是控制理论向智能水平高度发展的新分支；大系统控制论是控制论向系统规模广度发展的新分支。大系统智能控制按控制级别可分为高层控制和基层控制。高层控制包括指挥决策、计划管理、生产调度；基层控制包括自动调节、过程控制、操作控制。大系统智能控制按智能类别可分为如下控制性质：自稳定控制、自识别控制、自协调控制、自优化控制、自学习控制、自适应控制、自组织控制、自规划控制、自修复控制等。
【参考文献】
他建议将“人工智能+”上升为国家战略，系统规划、加速布局，抢抓全球产业制高点。
2017年两会，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰带来了五项建议。其中，“人工智能”是他本届两会最重要的议案，他呼吁将“人工智能+”上升为国家战略。
今天，人工智能技术正在深刻地改变世界。以深度神经网络为典型代表，人工智能技术已经发展到可以通过学习顶尖专家知识和行业大数据，达到一流专家水平，从而超过绝大多数普通专业人士。未来5到10年，人工智能将像水和电一样无所不在，可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业，一个全新的“人工智能+”时代正在到来！
鉴于人工智能的重大战略意义，为保持中国在人工智能领域良好的发展势头，刘庆峰建议将“人工智能+”上升为国家战略，系统规划、加速布局，抢抓全球产业制高点，并具体提出以下建议：
设立人工智能国家实验室，大力支持人工智能源头技术创新；成立人工智能产业联盟，打造人工智能产业生态；推动行业数据开放与共享，制定“人工智能+”行I应用标准体系和测试方法；建立“人工智能+”时代教育课程和社会培训体系；制定“人工智能+”时代的社会支撑和法律体系；设立部级软课题，研究“人工智能+”时代的人文研究和伦理引导；制定“人工智能+”时代的全球人才引进计划；建议加强“人工智能+”时代的全球产业资源整合；设立国家人工智能产业应用示范区，以示范应用带动产业集群发展。
刘庆峰在“关于发展人工智能，推动医疗供给侧改革的建议”中表示开展智能语音及人工智能技术的应用，推动门诊电子病历的普及；建设基于深度学习的人工智能辅助诊疗系统，提高医生诊疗水平，助力医疗供给侧改革；卫计委成立国家医疗人工智能领导小组，指导医疗人工智能产业发展。
刘庆峰在“关于建立多语种翻译平台，助力国家‘一带一路’战略推进的建议”中认为将多语种翻译技术列入到国家专项计划当中，扫除语言障碍，促进国际、民族间的商业往来、文化交流；建立部级语言语料资源库，做好民族语言语料收集和标记工作，提升翻译能力；构建部级多语种翻译平台，研发独立翻译终端，促进多语种翻译技术深入应用一线。
刘庆峰在“关于用人工智能推动教育均衡化和现代化，实现因材施教的建议”中表示教育部通过多种形式让学生享受因材施教的个性化教育，加快创新教学应用成果在全国迅速推广应用；教育部牵头在制定《中国教育现代化2030》时，加大支持人工智能技术在个性化教与学中的应用，建立人工智能教育示范区……
刘庆峰在“将二维码监管列入《网络安全法》，推动移动互联网健康发展的建议”中表示明确二维码使用的法律属性，新增“二维码使用条例”，以法律形式出台二维码使用规范；建立“二维码”登记管理、实名机制，加强二维码使用监管，对二维码侵权违法行为加大惩处力度。
关键词：人工智能；教育挑战；教育管理职能；人格化；法律；新征程
人工智能是现代工业发展的产物，经过60多年的演进，因其层见叠出的优良性能而备受万众瞩目。尤其近年来，在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展势头已成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇[1]。2017年7月，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》，足见党和政府对新时代人工智能发展的高度重视。但是，人们在喜闻乐见人工智能之巨大进展时，对其担忧也与日俱增。人工智能到底是“机智过人”还是“技不如人”，未来人工智能会给人类带来福祉还是祸患，都是众说纷纭、莫衷一是的话题。其实，福祸本相依，根据对立统一规律，机遇和冲击比肩并存。人工智能对社会的冲击是全方位的，但教育首当其冲[2]。本文将就人工智能究竟为何物、与教育有何联系，人工智能对教育管理有何现实意义与挑战，教育管理在人工智能时代如何抓住机遇、展开变革，“人格化”与“智能化”如何融合与碰撞，人工智能走进教育管理的可行路径等，进行重点研究。
一、人工智能是人类智能的延伸，人工智能时代的教育管理变革是历史发展的必然
人工智能不是外在物，是人的智能的延伸，正如人眼看不清太微小、太遥远的物质而借助于显微镜和望远镜一样，人工智能是人的器官官能的延伸。这个器官官能就是人的大脑的智能。
“君子性非异也，善假于物也”。人类远在旧石器时代就已开始借助各类工具来弥补其器官官能的局限。如果说（信息时代之）信息技术是取代、提升人的体力的工具，进入人工智能时代，智能技术的应用解决的是替代或扩展脑力的问题[3]。人工智能时代和信息时代的本质区别就是，信息时代“假于物”之“物”是物理概念，智能时代之“物”是类生物概念。
正如工业革命的产物不仅替代、扩展了人的体力，也改变了人体力的作用方式（如交通工具、通讯工具的使用代替长途跋涉，信息时代“指尖化”管理代替以往人类劳动中“臂力”的广泛使用）一样，智能时代智能技术的运用，必将改变人类脑力劳动的模式。比如有科学家根据阿尔法狗三代阿尔法零（AlphaZero）的智力思考逻辑，设计出相关的软件和方法，对新的围棋手进行脑力培训，以提高他们的智能[4]。
基于以上分析，我们对人工智能“为何物”有了一个概念上的了解。那么，人工智能和教育、教育管理有何联系？如何处理教育管理“人格化”与“智能化”的关系？智力发展是教育的重要方面，学生在学习知识和技能的过程中让智力得到锻炼、培养和提高，如同在一张白纸上绘图，改变或发展学生原有的单纯的心理结构、让学生获得复杂的高等智力，是教育的内容和目的。从这层意义上说，教育是一种创新——创造新的智力结构——人工智能也是如此，试图让人工智能机器拥有和人接近、甚至超人的智力结构（替代、扩展人的智力，弥补人类智力（如记忆力）运行的局限性），是人工智能技术发展的终极关怀。根据这一“根源性”探讨，我们可以得知：人工智能与教育“血脉相连”。其一，人类教育是人工智能技术发展的基础（人工智能时代到来所需的智力资源由人类教育提供）；其二，人工智能机器通过与人类教育相同的方式获得智能（机器能够学会学习）。
由此观之，人工智能时代的教育管理变革是历史发展的必然：人工智能“起源”于教育，反过来应用于教育、管理教育教学过程的所有环节。人工智能既然与教育“血脉相连”，人将它运用于教育管理就当如阪上走丸、得心应手。教育既然可以影响和制约人工智能的发展，教育就应该有所作为，致力于让人工智能发展尽如人意——符合人类发展的需要，而非被异化——人工智能本不是外物，要把它变成真正的“骨骼”，而非“假肢”。这是教育管理实现“智能化”兼“人格化”的前提条件。
二、人工智能对教育管理的现实意义与挑战
人工智能技术在教育管理中得到应用，必然对教育管理的发展起到不可磨灭的促进作用。但挑战同时存在。管理者要用好这把双刃剑，随时注意回归教育本质，准确理解技术，有效利用技术，真正做到智慧地运用技术解决教育问题，提高教学效果[5]。
（一）人工智能对教育管理的现实意义
其一，教育管理将更具有前瞻性。预测是人工智能的重要功能。人把一定程式、数据、前提条件写入智能系统，用其对最终结果进行模拟和预测。预测是管理活动中举足轻重的环节。在人工智能问世前，人们就已用各种方法来预测管理结果，如德尔菲法。预测的对象除结果外，还涵括与管理计划相关的诸因素，如影响计划实施的前提条件、可能困境、可行纠偏措施等。基于控制论、信息论、统计学及非数学学科知识于一体的人工智能系统，拥有强大的大数据综合处理、复杂程式分析、可能性概率估量、可视化图像模拟、多维计量建模等功能，其综合性的预测效果显然比单一专家预测（知识结构单一、凭经验推理）要好很多。譬如：人工智能专家系统能综合运用特定领域中专家提供的专门知识和经验，并采用人工智能推理技术来求解和模拟[6]。由是，人工智能使教育管理更具前瞻性。
其二，促成教育管理数据化、透明化与管理理性。以深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控为特征的人工智能，其发挥作用的前提是具有大量的有效数据。巧妇难为无米之炊。没有数据的人工智能，根本无法发挥作用[7]。人工智能依托于数据而存在，这必将促进教育管理数据化进程。数据化即是将各项具体指标按一定方法进行明确计量、科学分析、精准定性的过程。数据化作为人工智能的手段和目的，必将使教育管理不再是模糊化管理，一切将有据可循、有据可依。
管理数据化必将促成管理透明化和管理理性。当大部分工作指标都基于数据来进行计划、监测或评估时，一个明显的好处即工作更具透明度，暗箱操作将明显减少。人工智能时代的公民，应当充分意识到数据对于公民生活的重要性，通过自身或集体性的努力来提高数据感，加强数据使用，并争取获得相应的数据权利，从而更好地实现更为优质的数据化生存[8]。就教育管理相关主体而言，指标量化将让他们的工作或学习更具明确性、目的性、可比性，这本就是很好的激励措施；就领导者来论，管理数据化将在最大程度上规避盲目决策（如“拍脑袋”决策）等感性处理、随机决策的管理方式。
其三，重构教育管理监督与纠偏体系。“预警抓苗头，监督常态化”[9]，人工智能具有强大的监测和预警功能，这是其被交口称赞的原因之一。当实时状况与预设条件不一致，预警程序就启动，以便管理者在第一时间发现问题、采取应急预案、执行纠偏措施。甚至在某些时候，人工智能自适应系统可自动采取解决办法。拥有这一功能，就能杜绝因问题发现不了或不及时而造成损失的现象。同时，人工智能之数据化、可视化将为第三方教育评估（或监测）机构的工作提供便利。另外，人工智能的引入将拓宽教育管理的监测渠道、创新教育管理的监测方式。譬如，在以往，考试作为教育质量监测与评估的主要途径，产生了应试教育的诸多弊端，而人工智能之监测和评估将是全方位、全过程的，这将最大程度规避传统教育监测模式常见的囿于一隅、舍本逐末等功能缺陷。
（二）教育管理需要面对人工智能的挑战
首先，人工智能在教育管理中全面推广将遇到难题。广大教育管理者已经意识到人工智能对推动教育决策的理性和科学性、全面提高教育教学质量具有重要意义。然而，现阶段人工智能的应用案例还相对零散，离全面推广还有很大一段距离。未来教育管理如何使人工智能得到广泛、适当应用，如何在最大程度挖掘其内在价值，如何提升在位的教育管理者应用和驾驭人工智能的能力以及培养符合人工智能技术运用需求的未来教育管理者，如何平衡智能和非智能生活、最大程度地规避技术的负面效应，成为摆在人们眼前的一项挑战。人工智能在教育领域究竟该如何全面“落地”，有无可推广的成熟应用模式，仍是困扰教育界的一大难题[10]。
其次，人工智能“机智”与“愚昧”双重属性的认识问题。人工智能具有深度学习能力，如机器学习——模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能——使用预测学习解决如何随时间发展对数据进行探索、使用集成学习解决如何在空间分布上对数据进行探索、使用指示学习解决如何探索数据生成的方向[11]。但是，源不深而望流之远，根不固而求木之长，抱着白往黑归的态度对待人工智能的学习能力问题是不行的——众所周知，缺乏思维意识是人工智能的“阿喀琉斯之踵”，它的智能只是一种由程序员事先写入的“仿智力”。事物的多样性、多变性，尤其是学生作为成长中的人之独特性，凸显了这一“仿智力”的局限性。它既无法认“理”，又无法究“情”。如何处理人工智能既定程序之“蠢”和万事万物之“变”的关系，是一个棘手的问题。
再次，人工智能运用于教育管理涉及隐私和伦理问题。上文我们谈到，人工智能是基于数据和程序而运行，而且数据越具体，其服务就越精确、学习建议就越科学、知识内容就越合理，产生的教育质量和效益就越显著。但是，数据的授权也使相关人员的隐私保护受到威胁。譬如，学生的家庭状况、学业成绩、惩罚记录等涉及个人隐私的信息和数据，在被人工智能利用的过程中，存在泄露的隐患。人工智能还涉及人权、责任、道德、环境等伦理问题。譬如，在教育管理中，智能机器是否会侵犯师生人权？智能机器人是否拥有人权和道德地位？智能机器在教育教学和教育管理工作中造成的事故由谁承担责任？这都是人工智能走进教育管理要面临的挑战。
三、人工智能对于教育管理职能变革之特殊蕴涵
教育管理职能是指人们对教育管理工作的一般过程和基本内容所作的系统性归纳，对各项程序相似、内容相通的教育管理行为的概括和分类。教育管理职能是教育管理的内容和手段，研究教育管理，必将讨论教育管理职能。研究教育管理人工智能化可不可行、必不必要、是式微还是繁盛，先得探析人工智能对于教育管理职能变革之特殊蕴涵。
（一）人工智能与教育管理计划职能
计划过程是决策的组织落实过程，决策是计划的前提，计划是决策的逻辑延续[12]。就教育管理活动而言，计划是指教育教学工作及相关工作（如财务管理、学生食宿、校园文化、对外交流、公共安全等）的提前安排与部署。计划工作是管理活动的基础，周密的计划是确保决策效率和管理质量的轴钧之点。
优良的教育管理计划应是动态的、滚动的，即在计划制定和实施过程中，通过对信息的及时监测和反馈，及时改变现有计划不恰当的方向和内容，从而在计划实施过程中优化、校正计划本身。人工智能对“滚动计划法”的实现大有裨益，它使得各项本来很难或不可能由人工完成的对大量数据的监测、处理、调整、预测工作成为可能：人工智能本质上是建立在广泛的网络连接和大数据的基础上，同时又不具备人类自然生命的众多生理与情感约束，其在对信息掌握程度、对输入响应速度、理性判断和分析的能力方面，都远超传统人类[13]。另外，人工智能为教育管理计划实施创造技术条件：课程安排冲突之避免、教学资源之充分利用与浪费之杜绝、部门间信息交流之畅通及工作协调之高效、人力物力财力分配之井然有序等。
教育管理计划不同于企业计划。企业计划更多是对整体、全局、事物而言。而在教育领域，学生是成长中的人，学生的多样性、特殊性，决定了教育管理者无法制定符合每个学生发展需要的统一计划。最理想的计划是老师和学生一道、为每个学生量身定制的计划，这种“量身定制”是基于人与人之间因心灵亲近而达成足够了解这一前提。诚然，人工智能在数据处理、指标监测方面卓有成效，然却无法适切于引导学生循序渐进之计划功能的发挥。尽管，我们期待在将来某天，人工智能将真正实现从单纯的物理环境向智能化环境转换，构建一个个体成长和服务进化的教育生态，使教育实现个性化[14]，但这毕竟路途遥远。
（二）人工智能与教育管理组织职能
人尽其能、物尽其用，是教育管理组织职能的手段和目的。组织的设立、职位的设置，既要考虑系统整体目标的实现，又要符合工作任务的分配需要，也要顾及到每个人能力的适用。教育管理组织职能的发挥关系到教育的质量、效益和效率，能否大匠运斤、游刃有余地设计组织架构、配备组织成员、整合组织力量、塑造组织文化、完成组织变革，是教育管理工作能否行之有效的前提条件。
人工智能可以独立或辅助完成多项工作，故将促使管理组织从锥形结构形态向扁平结构形态转变，达到使组织变得灵活、敏捷、富有弹性和创造性的目的[15]。管理层级减少，加上人工智能执行任务鲜有失误之特性，使组织中信息传递效率提高，失真率降低，信息监测成本减少，采取的纠偏措施可更具及时性和针对性。同时，由于管理幅度增大，下级组织将拥有更多自治空间，这有利于下级组织创造力和主动性的发挥。另外，在组织部门设置、组织内部权力划分（集中或分散）、人员选聘、人员考评和培训等方面，都会有很大一部分工作交由人工智能完成。
与企业管理不同，教育管理不以盈利为目的，人工智能之于企业组织职能有益之处，对教育管理不一定适用。首先，组织职能最重要的部分——组织设计，譬如大学之院系设置等，应根据学科的内在规律、学生身心发展的实际情况来开展。其次，虽然我们不难预料，不久的将来机器人会走上讲台，但我们也可以肯定，作为教师的人是不会被人工智能所替代——再完善的人工智能程序，也无法媲美师生之间契合的、互动的思维和意识、思想交流所能带给学生的裨益。再次，学校招生工作能借助人工智能参与的部分也是有限的。例如：学生思想道德素质、学校德育质量等难被量化的指标（这些指标却是评价学生身心是否健康发展最重要的参考因素）的考察，几乎不可能通过人工智能实现。最后，在塑造组织文化（校园文化）方面，就更不可能依托人工智能来进行。塑造能愉悦和润泽师生心灵的、促进师生生命成长的、增加师生生命内涵的校园文化[16]，是教育管理之举足轻重的组织职能。这一职能无法依靠没有思维和意识的人工智能来履行。
（三）人工智能与教育管理领导、控制职能
人工智能在领导职能方面发挥作用的空间要小一些，因为人工智能即使“机智过人”，它也只是一种先进技术，非人的主动行为，而涵括指挥、协调、激励等要素的领导职能，须依托于人的主动性、主导性方能实现。尽管如此，人工智能技术对领导职能仍具意义——技术或科学技术具有很强的领导功能、领导动能，是领导能力、领导效力、领导力的重要支撑。技术水平和层次的质变，必然造成和带来领导方式的转变[17]。
就教育管理而言，其领导职能的重心不是激励全体成员朝着系统目标努力，而是促进、保障每个成员身心健康发展。师生不能沦为人工智能影响作用之客体。规避“客体”成分、杜绝单一化驱动、协调、激励的领导模式，是人工智能时代教育管理领导职能转变、优化过程中所应振裘持领之事。
由于内外部环境变化、信息不对称、管理权力分散、工作能力差异等原因，工作或多或少会出现与原计划不一致的情况，这就需要控制。控制职能指的是对计划的执行，以及偏离计划的差异进行持续监控[18]，从而保证计划执行过程中不出现偏差，或有偏差能及时发现和处理[19]。就教育管理而言，控制是指在教学进度（或质量）、学校财务、基建状况、学生成长状况等偏离原计划（标准）时，对其执行适时、适度、客观、灵活的纠偏措施。将人工智能运用于控制职能，将简化控制流程、提高控制效率、节省控制成本，尤其人工智能监测功能、数据处理功能、反馈功能之精确高效，为人所望尘莫及。
但是，控制是控制事物，而非人。教育领域涉及的方方面面都是人和人的发展，学校师生作为人的独立自由的教学和科研的基本权利不应被控制或干涉。这是将人工智能运用于教育管理控制职能时所面临的掣肘，因为无论人工智能发展成何种高精尖的形态，它依然绕不开教育、人的发展的基本规律。
四、“人格化”与“智能化”：教育管理变革的统一与冲突
人的认知、思想、态度、情感、意志（而不一定是行动、行为），都构成教育管理的内容。“人格化”教育管理指的是用有益于人格发展的方式来实施教育管理，主要突出两个方面：其一是尊重师生的主体地位、敦促师生共同参与管理；其二是以追求师生人性的完满发展，也即回归教育的本质——使人性臻于完善为目的[20]。“人格化”是崇高的人全面发展的过程。
人工智能对“人格化”教育管理有哪些益处？第一，表现在人工智能技术对教育管理的高效助力及由此产生的对人类思维、生产力解放的促进作用。譬如，人工智能替代人去完成教育管理中复杂的、单一的重复劳动，全方位减少师生教学、科研和管理的任务量并提高其效率、效果，这必然推进教育管理“人格化”进程。第二，人工智能教育管理与普通教育管理的具体过程（从上至下、从整体到个体、从战略到战术的“主导——服从”结构）有区别：技术的运用及其过程中信息的互通、分享或公开，本身具有敦促教育管理各相关主体互相配合、良性互动的属性，这一属性契合于“人格化”教育管理内涵要求——师生共同参与管理。第三，传统教育管理中存在的管理权滥用现象，譬如教育行政“过度”、校长“官本位”、教师“学术追求”与“权力追求”错位、学生自主参与管理的诉求缺失等[21]，信息不对称、数据隐蔽化或模糊化处理当为主因。许多教育管理者陷入“民可使由之不可使知之”的传统思维误区，滥用管理权力，采取多种手段封锁信息，拒绝尊重师生主体地位，更遑论引导师生共同参与管理。人工智能之高标准数据化要求，以及这种有据可循、可依的管理模式促成的管理透明化和管理理性，将有效杜绝管理权力滥用或寻租行为，使各相关主体能掌握更多信息、话语权，继而实现民主共管、共治。这本也是教育管理之民主性原则、规范性原则、科学性原则的内在要求。
然而，“智能化”与“人格化”也存在冲突之处。其一，理想的教育管理应该是一种分管、分治。分管不仅指校领导之间存在任务分工，且指全体师生的分层分类管理：学校行政事务交由学校行政职能部门去办，学术（教学与科研）事务交由教师去办，学习事务交由学生自己去办。各自把自己该做的事办好，同时协助他人办好他的事，学校才会处于和谐、协调和良性运转状态，政府、社会与学校、学校行政与教师、教师与学生之间的关系才会和谐、融洽[22]。但是，在这种分层、分类管理过程中，如果师生在方方面面、事事处处都能得到人工智能强力辅助，久而久之就会对其产生依赖，继而导致人的自主管理、自律、自控能力下降、退化和丧失。当下，人们对智能手机这种低级智能技术“上瘾”、“分秒难离”的现象普遍存在，遑论未来高级的智能科技。其二，运用人工智能对管理者提出了较高的技术要求：精通智能技术、深谙操作技巧的管理者成为不可或缺的管理要素。但是，优秀的“工程师”并非一定是具有高尚人格、懂得科学管理方法的、卓越的“管理者”或“教育家”。恰恰相反，一个精晓人工智能技术的人，如果未领会或不重视教育管理原理之精要，利用人工智能干一些与教育管理规律背道而驰之事，就会与“人格化”教育管理的内涵要求南辕北辙。其三，某一所学校、某一个地区，要全面实现教育管理人工智能化，需要充足的教育资金投入、持久的教育财政支持。这必然导致：经济较发达的国家和地区、省会或中心沿海城市、得政策倾斜或政府扶持的省市，将有条件推广人工智能技术，而偏远地区或贫困落后市县，将被边缘化，将沦为教育管理人工智能化的旁观者。如此，人工智能将对教育精准扶贫和教育均衡发展产生掣肘，本就因经济基础差异导致的区域之间、城乡之间的教育失衡，将因人工智能引入而进一步加剧。这就完全背离“人格化”教育管理的初衷。其四，就“实现师生人性完满发展，使人性臻于完善”这一教育本质和本原来谈。人性的发展、完善，有至关重要的两方面：其一是人性之内生、主动发展，如“致良知”，即从外物的魅惑、对名利的欲望中解脱出来，回归人格中本真的“善”；又如，在最大程度上探寻和发掘自我之所擅长、爱好并加以发挥、培养和引导；还如，为内心寻找最适合的安放之所，成全最本质的自我。其二是人性之外生、引导性发展，即通过外在的教育引导，帮助个体全面、客观地了解世界，形成成熟的意识和潜意识，继而找到与万事万物之“道”一致、又契合自我本质存在的人格发展模式。然而，正如上文我们已提及，人工智能基于既定的、“冰冷”的、非人格的、非个适性的程序和逻辑而存在、运行——它不仅无法完成出色的教育管理者所能完成的、适切于人格人性健康发展的工作，反而会对师生人格人性发展造成阻碍。
五、教育管理新时代：以智能化开启现代化的新征程
教育受生产力制约是教育的固有规律。生产力制约着教育目的、课程设置及部分课程内容、科研内容和方向、教育事业的规模和学校结构、教育和教学的手段等。人工智能的出现是生产力发展的必然结果。人工智能的迅猛发展及未来人工智能在教育领域的广泛应用，成为每一个教育管理者不可回避之事。如何充分利用人工智能这一生产力发展的硕果，如何促成人工智能与教育管理的良性结合，且通过教育使人工智能发展得更完善、更利于人类福祉和解放，成为社会各界重点关注的问题。积极稳妥、有的放矢地构建和实施具体可行的策略和办法，将促使人工智能与教育管理相得益彰，以智能化开启教育管理现代化新征程。
首先，应厘清人与人工智能在教育管理活动中的工作边界。在教育管理活动中，尽管人工智能将成为高效、得力的辅助工具，但它却不可能全面替代作为人的管理者的工作。许多只能由人亲自完成的复杂的教育管理、教育教学事宜，不应让人工智能越俎代庖或包办代替。譬如：由师生之间互动和交往交流产生的、一个生命对另一个生命的启迪与引导作用；含有“难量化考察指标”的教育（如德育）质量监测或评估体系的建设；涉及到“学生是成长中的人”特性、学生之间的差异性、学生发展的阶段性、师生人格完善客观规律的系列工作；教育管理实践中出现的需因地制宜、因时适变、因人而异的意外事件。
其次，在国家层面，要健全有关法律体系，加强相关法律功能。现代法律体系，能否成功应对人工智能所带来的新的风险和不确定性，能否在人工智能时代继续维持秩序与变革、守护与创新、价值与事实之间的动态平衡，是今天的法律人所必须面对的紧迫问题[23]。在教育法律法规层面，就教育管理人工智能化制定相关规范势在必行。行之有效的立法是充分发挥法律效用的关键所在：法律界人士应该学习和研究人工智能的相关知识——只有清晰把握人工智能的内在逻辑，才有可能让立法更具有针对性和明确性。有关方面应敦促人工智能专家参与相关立法、司法和行政工作，并为其参与此类工作提供便利渠道。各高校法学院应着手培养学生的、与人工智能发展对接的创新思维、逻辑推理、实践和判断能力（而非单纯传授法学、法律知识），以使学生毕业后在应对人工智能事宜时不处于被动状态。总之，应通过对人工智能相关法律问题的深入研讨，为智能社会划出法律的边界，让人工智能服务人类社会[24]。
再次，教育主体应各安其位、各谋其职，适度利用人工智能。知止不殆，每一位教育管理者，以及所有在教育分管、分治工作中分担职责的师生，皆应时刻警惕：对人工智能要合理、适度地利用，不能因过分依赖、“上瘾”导致自身管理、教育、学习、科研、自律、自控等能力及身体素质全面下降或退化。教师的高阶脑力活动和教学经验，学生的学习能力和逻辑思维习惯，绝非天生具有，往往需要经过低阶脑力劳动甚至体力劳动的重复训练和积累过程。师生过度依赖人工智能可能导致其眼高手低、好高骛远，知其然不知其所以然，甚至变相成为人工智能的助手和附庸——教师失去应有的教学能力和职业素养，学生失去独立思考的能力和健全的心智性格。如此的话，人工智能带给人类的就不是福利和解放，而是祸患与危机。
复次，构建切实可行的应用驱动和机制创新策略。应用驱动立足于受教育者最直接的利益问题，驱动人工智能技术在教育管理领域的广泛应用，驱动教育管理的变革和发展，驱动适切于教育管理运行的创新性、应用型人才的培养，驱动教育管理人工智能化的全面实现。机制创新是指不仅仅依靠政府和教育系统本身来提高和保障资源供给，还注重依托产业界、社会各界的力量来推动教育管理人工智能化变革的顺利实现。譬如，在以往教育信息化过程中，各教育机构通过与电信企业深度合作、互利共赢，有效地促进了教育信息化与应用驱动进程。
最后，学校应做好适切于人工智能发展和应用的教育管理人才培养工作。高端人才是人工智能的领头羊，人工智能高端人才队伍是推进“人工智能+教育”发展的雄厚后备力量[25]。优质的、适切于人工智能发展与应用所需的教育管理人才的培养，属于教育的本职事宜。上文我们提及，教育受生产力制约是教育的内在规律，与此相关还有另一条教育规律：教育可以对生产力发展产生反作用——教育把可能的生产力转化为直接的生产力、实现科学知识的再生产、产生新的科学知识和新的生产力。因此，关注适切于人工智能发展与应用的教育管理人才的培养，对于使人工智能这一生产力朝适合的方向、以最高的效率、最好的效果推动教育发展、提高教育管理质量是大有裨益的。
[内容提要]：知识资产是公法、私法共同调整的对象。“知识公产”是知识资源作为公共资源的存在，“知识私产”是知识资源作为私人智力劳动获得的成果。知识产权的客体是智力实体的表达形式，它调整的是智力劳动者及其劳动成果的使用人对知识实体的表达、复制与传播。如何对知识资产进行法律规制，是本文研究的中心问题。
许多研究者认为，知识产权不是统一的法律制度，而是不同制度的组合，不具有统一的合理性基础。专利权、商标权的合理性基础与著作权、商业秘密权是相互矛盾的，专利法鼓励智力劳动成果的公开，而商业秘密法则鼓励对其保密。专利权、商标权的立法宗旨是激励发明、鼓励创新，而对著作权、秘密权的保护则不能实现这个立法宗旨。笔者认为：上述问题是知识产权理论研究中的重要问题，实际上就是如何对知识资产进行法律规制的问题；知识资产是公法和私法共同调整的对象，凡能够证明是劳动者智力劳动的成果的就是知识私产。法律对知识私产进行两种制度的规制并赋予智力劳动者两种权利：一种是民法基本权利的规制，法律赋予智力劳动者的是民事基本权利；另一种是民法特别权利的规制，法律赋予智力劳动者的是特许权。知识产权法统一的基础在于调整的客体是知识实体表达形式的信息化及其复制和传播。
一、知识产权的客体与法律属性
世界知识产权组织使用的“知识产权”一词，是in tellectualproperty而不是intangibleproperty（无形产权），而“intellectualproperty”一词有两种含义，“一种是智慧成果，另一种是人们对于智慧成果的权利。”在西方，in tellectualproperty也具有两种含义，即创造性的成果及权利。笔者认为，严格意义上的intellectualproperty概念应该具有两种界定：一种是知识财产（intellectualproperty的直译）―――没有经过法律规制的客观资源存在，另一种是知识财产权―――经过法律规制后的对知识财产的权利。
但是，关键问题是对第一种含义的理解。知识财产从财产法客体角度来看是什么？智力成果或智慧结晶的含义又是什么？一种观点认为：“它是生产的要素和或有价值的物品（goods），可以转让，强调的是经济价值（如同有形物一样）”，因而将知识财产权理解为“准物权”。但是，知识财产与物权法客体的有体物形式的财产具有本质的不同：一本书、一幅画、一个配方与一块土地、一间房屋、一部机械怎么相同？因此，理解知识产权的权利属性，可能要从理解“知识财产”开始。“知识财产”的客体存在形式到底是指什么？如果它是物，它是哪一类的“物”？这种“物”与土地之类的有体物又有什么区别？
作为第二种理解的“知识产权”，是指对前一种客体进行规范的法律权利，是一种私权。对知识产权作为“创造性成果”的“权利”，也是指其对知识财产的法律规制的“权利”。这里包含了两种含义：任何客体没有经过法律进行规制，不能自动成为“权利”，这里包含了“权利法定”的原则：另一种含义是指知识产权是法律赋予私人对“创造性成果”之上的权利，而不是对其他财产的权利。这种界定和区分包含了这样的原理：客体属性的不同，法律赋予的“权利”也应该不同。建立在有体物之上的权利与建立在创造性智慧成果上的权利，应该是不同的。“创造性成果”的客体属性应是建构知识产权的权利基础。
目前，对知识产权在中国私权中的法律地位的理解和对知识产权权利属性的理解出现的不同看法，源于对intellectualproperty翻译过程中的“中国化理解”不同。法学界基本上将其界定在“知识财产等于物”，并且等于“物品”的界定中，即“知识产权约等于物权”，或只是比物权“高一点”。这样，知识产权就成了“准物权”，因而将知识产权研究限制在物权研究的范围。但是，比照物权所有权的概念进行理解，将使知识产权与物权的权能理解出现了基本原则上的不相容。物权具有追朔力，而知识产权没有追朔力，知识产权的侵权赔偿不能要求“返还原物”；物权所有权不具有时间性、地域性、权利限制性，而知识产权的时间性、地域性是权利的基本范围界定；物权客体不需要强调其价值性，而知识产权中的专利权、商标权、著作权的价值性是权利获得的前提。“物质财产”是可以被“触摸”的，而知识产权的权利客体是不可触摸但可以“感受”的。如果认为知识财产也是“物”，指的应是最广泛意义上的“物”，即客观实在。这样，“知识财产”扩大了“物”的范围，从可触摸的有体物扩大到可感受之客观实在。广义上物的划分，有体物是一个系列，知识财产是另一个与有体物并列的系列。知识产权是一个财产系列，严格讲也是一个类似“物权”一样的理论体系。知识产权是对“知识财产”进行法律规制后的私权。
因此，知识产权不是制度的汇编，而是具有内在的规范基础。其统一的基础在于其“同类客体”都是可以感受的知识实体或知识本体。知识实体是人类对社会、自然及人自身认识的真理性结晶或智慧的结晶。知识实体是人类以语言、文字、符号、图象、形体为表达工具形成的相对稳定的概念、命题、理论（命题系统）及意念图象等。这种“实体”是“意念实体”，具有被感受性而不具有可触摸性，它的传载工具主要是信息。知识本体的发展是在人类的创造性的生产劳动和精神劳动的积累过程中形成的。它的发展本身就包含了人类的价值观念，表达了人类对社会进步的希望和对真理的追求。只有具备价值性、实用性、新颖性的知识才能对知识实体的发展有所贡献。因此，价值性、实用性、新颖性是知识实体发展的基本要求。而“知识实体”个体表达形式的信息化，就是“知识资产”。
二、知识资产与物质资产的区别
物质资产同样是人类社会创造的产物，这种创造物同样包含了人类的智力劳动。物权法保护的物质资源的价值，直接融入了这样一种创造物中，它具有体积、面积、形状、质量等可以被人们的视觉和感觉认定为是一个“有体物”。有体物也是一个物质实体，但这种物质实体是可以触摸到的。物质实体的价值就是表现在可见状态的形状、结构、体积、质量等要素中，在这种情况下价值和形体是不可分的。这里，引申出同样一个有趣的问题：物权法保护的有体物，到底是它的内容（包含在物质资产中的价值）还是它的形式？物权法规范的有体物，因为法律规范的特殊功能，只能规范人们的感觉和知觉能够“见到”，并通过感官可以触摸的“物体”。因此，有体物的客观属性决定了物权规范的基本原则、也是私权之所以确立的基本原则。它所规范的是人们能够“把持”并能够直接控制和直接“占有”的物体。
知识实体和物质实体的共同点，就是它们都具有价值，并都具有满足人们需要的属性。物质实体具有直接刺激人们的感官、引起人们占有和竞争欲望的属性，而知识属性则必须通过理解后，才能够被人们喜爱。不能理解，就不会萌生意义和占有的需要。因此，它们在“价值”属性上是一致的。但知识实体的表现形式却不同，它的“价值”具有游离性，即同样的“价值”可以附着于不同载体上，而“价值本身”没有改变。比如，一部作品，可以表达为一本书，也可以表达为一个光盘，可它表达的信息并没有发生根本的
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【正文】
城市管理局2020年行政执法工作总结
2020年，漳州市城市管理局通过深化执法体制改革、创新城市治理方式、市容市貌整治提升、加强执法队伍建设等工作为抓手，日常城市管理工作和行政执法工作紧密结合，推动漳州城市管理不断实现跨越式发展。
一、工作成效
（一）深化执法体制改革
1、整合机构厘清职责。一是明确自身职权职责。在机构改革基础上，我局与市委编办联合发文公布8大类103项漳州市城市管理局权责事项，其中行政许可10项、行政征收2项、行政处罚47项、行政强制1项、行政监督检查4项、其他行政权力8项、公共服务7项、其他权责事项24项；今年年中以来承接住建领域相关职权，新承担公共服务权限1项、行政处罚权限17项，包括城镇供水单位违反相关规定的处罚、建设单位未移交城市地下管线工程档案的处罚等；二是厘清部门职能界限。根据《漳州市人民政府办公室关于进一步加强中心城区物业管理工作的实施意见》（漳政办[2020]46号）的部署，辖区物业管理、室内装饰装修管理职权下放区级城管局。目前，我局主要负责重大和跨区域违法违规案件的查处及执法协调工作，负责市本级直接行使的建筑垃圾管理工作，负责市本级直接管理的燃气、供排水违法违规案件的查处及执法协调工作，承办城市规划区内自然资源部门转办的未取得建设工程规划许可证或未按照建设工程规划许可证的规定进行建设的查处。
2、优化审批服务工作。我局承接行政审批职能以来，主动落实服务理念，积极提升业务水平。截至目前共承接43项行政许可职能。协调安然燃气有限公司派出专门人员进驻行政服务中心开设燃气服务窗口，方便群众一站式办理。23个审批事项审批时间平均缩减至法定时限的40%以内，外地进漳物业服务企业备案等4个事项实现1天内办结，燃气设施建设工程竣工验收等12类验收工作实现当日办结，五星级审批事项从1项增加为20项，获评3次“红旗窗口”。
3、推动执法力量下沉。一是推动市级层面发文明确物业行业管理和行政处罚权限下发芗城区、龙文区、高新区行使，积极协调室内装饰装修领域处罚权下放。应高新区机构改革工作要求，向高新区综合行政执法局下派执法骨干17人，有效充实基层执法队伍，推动执法力量下沉。
4、接转住建领域职权。今年以来，我局按照市政府关于城市管理执法体制改革工作的部署，承接原由市住建局实施的涉及物业、环卫、室内装饰装修、燃气、渣土、户外广告设置等54项职权事项，下放高新区职权46项；此外，应机构改革调整，我局及时调整四个直属执法大队的相关职能分工，合理推进职权行使。
（二）完善依法行政体系
1、牵头户外广告立法。今年我局牵头开展《漳州市户外广告管理办法》的立法工作，鉴于本次立法时间紧、任务重且专业性较强，我局与福建律睿律师事务所签订法规委托起草合同。于5月21形成《漳州市户外广告管理办法（初稿）》初稿并系统内部征求意见，5月25日经局长办公会研究通过并上报市政府办征求市直各单位和各县（市、区）、开发区（投资区）意见；5月29日征求各有关部门意见后形成第二稿并提请市政府审议；在经充分吸收了各县(市、区)及市直各单位意见后，于9月2日重新向市政府提请审议；9月9日，市人大法工委主任阮授智、市司法局调研员洪耀中一行调研组至我局开展户外广告立法调研工作;9月16日、17日经市人大、市司法局座谈会再次进行修订，将题目修改为《漳州市户外广告设施和招牌设置管理办法》；10月9日，由李勇副市长召开专题座谈会，并形成第九次修改稿；10月27日市政府第21次常务会研究通过形成《漳州市户外广告设施和招牌设置管理办法（送审稿）》并报送市人大审议；10月28号市人大常委会34次会议一审通过，目前正在人大二审过程中。
2、实施建筑垃圾立法。《漳州市建筑垃圾管理办法》于今年10月1日正式实施，为无缝承接《漳州市建筑垃圾管理办法》施行，我局与交通运输、交警部门联合发文，出台《建筑垃圾运输企业备案、信用评价、退出工作机制》。重构直属执法大队，其中直属执法二大队专门开展建筑垃圾管理和执法工作；重构市渣土办，抽调交通运输等部门业务骨干专职办公。对全市渣土企业、渣土车辆和处置场所开展逐一摸排，摸排渣土车1308辆，其中运输企业805辆、车队121辆、个体382辆，符合入库标准的202辆；市、县两级共建立管控平台15个，截至目前经核准并录入平台的运输企业4家、车辆124辆，卫星定位装置安装率100%；渣土处置核准项目30个，核准渣土量200.31万立方米；截止目前，共依据《漳州市建筑垃圾管理办法》查处违法行为35起，罚款193000元。
3、规范性文件审核及合同把关。规范性文件审核方面，今年对《漳州市古城保护条例（征求意见稿）》、《漳州大气污染防治条例（征求意见稿）》等45份与我局相关的规范性文件草案提出修改意见；合同审核方面，对《主城区生活垃圾分类工作资料汇编采购合同》等38份合同进行审核。
4、开展证明规范性文件和事项清理工作。我局根据市政府办、市司法局要求，开展全局规范性文件清理及民法典相关规范性文件专项清理工作，对我局职能范围内的相关规范性文件和证明进行清理，并提出相应的保留、修改或废止意见。
（三）创新城市治理方式
1、优化完善智慧城管建设。2019年，漳州数字城管升级为智慧城管（城市综合管理服务平台），2020年1月建成投入试运行，5月完成初验，6月实现与部级平台联网工作。漳州智慧城管是按照住建部最新颁布的城市综合管理服务平台技术标准，基于漳州市智慧城管平台，搭建的漳州市城市综合管理服务平台，投资1834万元，覆盖芗城、龙文、高新区85平方公里，普查建库部件39万个。平台包含大数据综合展示、应急指挥调度、市县一体化、智能视频分析、数字城管升级等十二个子系统，集智慧执法、智慧市政、智慧环卫、智慧园林、物业管理、室内装修工程管理、建筑垃圾监管等多业务管理为一体，综合运用人工智能、大数据、物联网等新技术，建立“感知、分析、服务、指挥、监察”五位一体的治理体系，切实增强城市管理统筹协调能力，创新城市管理新模式。1-10月智慧城管平台共受理案件191945件，处置率97.02%、结案率96.96%。10月与消防部门联动，智慧城管又增加消防通道管理子系统，进一步拓展社会治理的服务协调功能。2020年10月12日-14日，漳州智慧城管作为信息化优秀实践成果受邀参展第三届数字中国建设峰会，这也是漳州智慧城管（数字城管）连续三届参展数字中国建设峰会。11月4日至6日，参加全国市长研修学院（住建部干部学院）主办的“数字城管智慧化暨城市综合管理服务平台建设培训班”，并在会上介绍漳州经验。
2、改善提升物业管理水平。一是出台信用评价办法。印发《漳州市物业服务项目负责人信用综合评价暂行办法》，第三季度芗城、龙文两区检查物业小区70个，1家物业公司和1名项目负责人分别被列入“企业失信黑名单”和“行业失信黑名单”。二是健全管理系统。运行“漳州智慧城管物业管理系统”，构建全市物业服务行业数据库，已采集319家物业服务企业和750个物业服务项目的信息。三是完善专维金管理。规范市区商品住宅专维金管理制度，包括新增线上专维金交存、发送使用告知短信、制定维修工程预决算审核制度以及重启优化申请简易程序（紧急情况）等措施。
3、推动生活垃圾分类。一是启动分类示范路线。于1月1日、9月1日两批次启动生活垃圾分类路线，覆盖芗城区、龙文区和高新区范围内的全部物业小区和公共机构、公共场所，基本实现主城区生活垃圾分类全覆盖。二是健全配套设施。建成并投用生活小区垃圾屋560座；推进“东、西、南、北”四座垃圾生态流转中心建设工作，其中西部、北部项目已经开工建设、东部计划年底开工建设、南部完成选址；完成厨余垃圾处理厂工程可行性研究报告；启动厨余垃圾过渡处理项目建设，已完成选址，正在编制方案。三是创建省级示范区。把龙文区碧湖街道列为省首批开展生活垃圾分类示范片区，推行“党建+垃圾分类”活动，实施积分奖励兑换、垃圾屋可视化监控、督导员现场督导、加大宣传力度等举措，把碧湖街道打造成样板区。
4、组织基础设施建设。一是加强老旧小区改造。全市投资4亿多，分两批次改造61个老旧小区，惠及居民2万多户，其中市区22个项目被纳入省委省政府2020年“为民办实事”项目。二是加强基础设施建设。新敷设燃气管道111.4公里，压力为中压A级。核发既有住宅增设电梯施工许可证54件，受理财政补贴55件，总金额为579万元。三是落实“厕所革命”。新建、改造城市公厕149座。四是推进生活垃圾焚烧发电厂建设。蒲姜岭（东部）焚烧厂扩建项目于2020年6月份建成试运行，平和（西部）焚烧厂、华安（北部）焚烧厂以及配套飞灰填埋场均全部开工建设。
5、规范户外广告管理。组织全市各县（市、区）开展户外广告摸底排查，对违规或破旧的户外广告进行整治拆除。同时开展店牌店招规范整治，取缔一店多招现象，及时提醒业主更换破损、破旧店招。活动开展以来，共摸查广告招牌5954起，户外广告审批备案188起，拆除设置不规范或破旧的户外广告招牌4651起，规范店牌店招共计570起，同时清理牛皮癣小广告34450份。
（四）加强执法队伍建设
1、健全内部办案规范。今年截止目前，我局共办理一般程序类违法案件61起（其中建筑垃圾类35起，燃气管理类10起，供排水类9起，规划管理类7起），罚款总额1346975.6元。为健全内部办案规范，我局采取了以下措施：一是完善法制审核前置机制。所有一般程序类行政执法案件，都应在作出正式的行政执法决定之前，将案件材料和相关情况（拟作出重大行政执法决定的主要事实证据、法律依据、适用裁量基准、程序等文字、音像材料）报送法制部门进行审核；二是细化法制审核程序。法制机构的审核以书面审核为主，必要时可以组织法律顾问、行业专家等进行研讨并提出法制建议，凡是重大行政执法案件未经法制审核或审核未通过的，不得作出决定，也不得以会签、纪要的形式规避法制审查，有效保证了本局一般程序案件的执法决定符合法制要求，充分发挥法制审核制度在促进执法规范化、法制化方面的作用；三是规范执法案卷管理。出台《漳州市城市管理局行政执法案卷管理规定》，从执法案卷的制作、流转、保存、查阅等各个方面进行规范化管理；四是汇编有关业务法律、法规。梳理住建领域法律、法规、规章113部，汇编《工程建设》和《公用事业房地产》两大册，印发全体城管执法队员学习；
2、推行法律顾问和公职律师制度。为强化重大决策合法性审查机制，我局根据《漳州市委 市人民政府关于漳州市全面推行政府法律顾问的实施意见》的部署，全力推行法律顾问和公职律师制度。与福建律睿律师事务所续签了《常年法律顾问聘任合同》，由律所指派经验丰富的律师作为我局的外聘法律顾问，在合同审核、执法业务培训、诉讼等方面发挥积极的法制保障作用。今年以来，本局法律顾问共出具法律意见书2份，审核各类合同49份，出庭应诉2起。
3、坚持重大行政决策集体讨论。制定了《重大行政决策程序规定》，成立机关负责人为组长的领导小组为重大行政决定的决策机构。明确了本局重大行政决策的主要事项，提交决策前的调研论证、合法性审查等程序；明确重大决策由局长办公会集体讨论决定。通过对重大行政决策程序进行规范，对应当提交重大决策研究的事项而没有提交研究的，对经研究决定的重大决策事项执行不力的，对依法应当做出决策而不作出决策的，严格追究相关领导干部及责任人员的责任。
4、加强业务培训。一是注重法规解读。贯彻《福建省物业管理条例》，结合漳州实际，出台《漳州市物业服务项目负责人信用综合评价办法》，健全物业服务项目负责人信用管理体系。组织学习住建部《城市管理执法人员行为规范》，领会中央精神和要求，打造优秀执法队伍。二是提升业务水平。把法律业务培训列入重要工作，每年安排法律培训计划，培训内容结合热点、难点、重点，覆盖案件办理等内容，2020年累计培训执法人员79人次，有力提升全市城市管理队伍执法能力和业务水平。组织全市城市管理系统开展案卷评查工作，确立收存标准，确保行政执法案卷材料的完整可查。
（五）其他工作
1、持续发力“两违”治理。10月16日，全市“两违”处置面积突破700万平方米，位列全省第三。开展“百路千村”“两违”综合治理环境提档升级行动，对国道、省道以及县城与乡镇途经主干道的“两违”及人居环境，主要对道路两侧可视范围内开展“两违”治理和环境综合整治，实现“四零五到位”（零房前铁皮、零裸房、零围占圈地、零违规广告，保洁到位、整治到位、装点到位、增亮到位、补绿到位），累计整治道路项目163个，涉及行政村（居）987个，总里程数1866.72公里，完成“四零”整治8047个，面积67.3万平方米，“五到位”整改12857处。梳理“两违”积案3357宗，处置3149宗。
2、落实环保督察整改。一是持续推进垃圾焚烧厂建设。华安县焚烧厂已完成综合楼主体封顶装修，预计2021年上半年建成试运行；平和焚烧厂已完成前期工作，10月14日完成综合楼建筑施工许可证办理并开工建设，预计2022年6月底前建成试运行。二是落实垃圾填埋场渗滤液整改工作。完成诏安县垃圾填埋场渗滤液渗漏修复工程；华安县垃圾填埋场修复工程于6月18日开始施工，完成总工程量的75%，计划2021年3月底前完工。三是开展存量垃圾治理，漳浦县、诏安县均已完成全部陈腐垃圾挖运，其中漳浦县挖运12.3万吨，诏安县挖运31.9万吨。四是落实污染源头问题整改。全市8项污染源治理共排查8509个问题，截止目前已完治理8461个，进度99.4%。
二、存在问题
（一）机构综合设置不到位
根据中央、省、市三级机构改革方案文件，城市管理部门应整合市政公用、市容环卫、园林绿化、城市管理执法等城市管理相关职能，但目前市城管局仅整合市容环卫和城市管理执法职能，市政公用和园林绿化未纳入。而像燃气、物业和室内装饰装修等专业性强的应由各行业主管部门行使的职能却划转给不具备专业技术条件的城管局行使。
（二）上下级部门职能不对称
一方面，部分县级城市管理部门承担了市城管局不具备的职能，如龙海市承接农贸市场服务、漳浦县承担市政设施维护、诏安县划入园林绿化职能等等，市城管局无法对县级工作进行指导和监督；另一方面，县一级城市管理部门不具备市城管局的部分职能，如东山县、华安县等地目前均不具备物业、燃气、室内装饰装修职责，市局开展相关工作需要城市管理系统外的部门，工作开展不顺畅，职责落实受阻碍。 再如“两违”综合治理，省一级已交由省自然资源厅行使，但漳州市一级仍由市城管局负责，造成跨行业职能交叉现象。
（三）执法主体资格不明确
龙海市、漳浦县、诏安县、东山县、南靖县等地，均存在行政编制严重不足的情况，城管队员基本都是事业编制，执法的合法性受到质疑。
（四）日常监管职能与行政处罚职能不统一
目前，噪音污染和油烟污染等环境保护相关职能，因其具有专业性强、需要技术支持等特点，城市管理部门不具备监测噪音、油烟排放是否超标的能力，必须根据生态环境部门的检测结果来开展行政执法工作。但目前城管部门与生态环境部门在日常监管职能与行政处罚职能方面存在边界模糊的情况，甚至产生油烟噪音都由城管部门包办、兜底的错觉。如中央环保督察期间，在噪声油烟日常监管权责应由各县（市）生态环境部门负责的情况下，群众信访件全部交由辖区城管部门办理，造成职责混淆、执法无据，严重影响相关工作的开展。
三、2021年工作计划
（一）积极推动地方立法。一是继续做好我市广告设置立法相关工作，配合人大对《漳州市户外广告管理办法》的审议工作；二是积极配合市人大开展我市物业管理相关的立法调研工作。
（二）深入落实“三项制度”。 在执法工作开展中严格执行“三项制度”有关规定，积极总结探索可复制可推广的经验做法，在全市城管系统中进行推广。
（三）着力强化执法规范。积极履行对漳州市下属各县（市、区）城管队伍的业务指导职能。继续通过典型案例交流、集中业务培训、执法案卷评查等形式强化各支队伍的执法规范性，切实提升全市城管队伍依法行政能力。
（四）依法加强治理能力。持续深化城市管理领域的城市治理能力建设，进一步构建完善城市治理体系，发挥智慧城管城市 “智能大管家”作用，围绕“两违”综合治理“百路千村”环境提档升级；优化智慧城管系统功能和完善运行体制机制；积极探索城市生活垃圾分类行之有效的经验做法，构建较为完善的生活垃圾收运体系；巩固扩容扩大老旧小区改造成果，实现中心城区老旧小区改造全覆盖；督促物业管理水平提质增效；持之以恒“721”工作法，切实提升营商环境；毫不动摇实施城市管理精细化、科学化、智能化，服务好漳州市委、市政府提出的“大抓工业、抓大工业”战略部署，为人民群众营造环境优美家园，助推富美新漳州建设。
一、引言：从不言自明谈起
现象是一场彻底的阴谋，接纳种种所谓不言自明，只会导致思想的停滞，睿智的人所要做的就是去攻击它。在法律领域普遍存在的现象是，它始终假定了心智的存在：合同法中的意思自治、诚实信用原则，侵权法中的过错责任，刑法则更甚，它关注犯罪人的目的和动机，故意或过失、蓄谋或冲动，意志自由与否等。可以说，如果忽视心智的存在，法律则即刻丧失了神圣性与教义色彩，而真的成为“僵死的教条”，法律与心智彼此密切相关。但这一切并非无可置疑，让我们将上述现象问题化，看最后是否依旧确信无疑。
二、真的存在心智吗？
真的存在心智吗？这是关于心智和法律理论最基础性的疑问，然而众多科学家与哲学家费尽心思，却始终无法给出令人信服的解答。在心智的研究史上出现三种思维模式：一是二元论的，以为心智是非物质的存在，但它是如何与我们这个物质世界调和的呢？二是唯物论的，认为心智是大脑的产物，因此注定要与因果决定论纠缠不休；三是神秘主义的，他们对这个问题的前景感到绝望。我们似乎都应该感到绝望，因为它既不能证实，也不能证伪。但事实是，人们终究会响应维特根斯坦的号召，思考“飞出瓶子”［1］的方法。
在法律领域，人们发现了这种方法。因为逻辑与实证对心智是否存在这一问题都无能为力，然而立法者与法官开展工作必须对之给出解答。所以他们只有根据常识或直觉，从而达致一种内心确信，即人们普遍存在心智。这反映了法律活动的实践理性之特征。［2］那么，如何将这种确信正当化呢？即法律为何要规范人们的心智呢？
三、法律为何规范人们的心智？
法律为何规范人们的心智？我将对于这个问题的解释划分为两个进路。一为传统道德哲学的进路，一为实用主义的进路，并希望通过分析，否弃前者，正当化后者。
（一）道德哲学的进路及其困境
道德哲学起源于对人类幸福生活的基本兴趣。由于个人兴趣不尽相同，往往还存在冲突，所以要凭借所谓的理性精神发现一套共同生活的准则（也即道德准则），以抑制个体冲动，制约情绪反应，最终实现人类的最大幸福。法律之所以规范人们的心智，便是出于这种道德上的考虑，它使每个人意识到自己道义上的责任，严格履行对他人的义务。
这种进路将道德视为理性的普遍规律，但这一看法是缺乏论证的。“制约情绪反应的可以是一种类似的情绪（怜悯也许会制约愤怒），而不是一个论证”，“道德是地方性的，世界上没有什么有意思的道德公理（moral universals）。”［3］传统道德哲学家经过理性思考得出的道德法则，缺乏指导人们行为的切实效力。
尼采运用谱系学的方法分析道德起源，认为道德反映了社区中占支配地位的统治阶层的需要和境况，它是相对的，因而道德只是社会舆论。［4］这种实用主义的进路挑战了传统道德哲学的权威，在面对法律与心智问题时具有更强的解释力。下文我将论证这是如何可能的。
（二）实用主义的进路
霍姆斯在他的《普通法》中关于法律发展的形式与内容的精彩论述，可以激发我们的思考，现摘录部分如下：
“在形式上，法律的发展史逻辑的”，“在某一先例提供的作用已终止、其存在的理论也已被忘记之后，该先例依然长久地存留在法律中。”
“另一方面，就内容而言，法律的内容是立法性的。”“每一个通过诉讼发展出来的重要原则，事实上并且归根结底，都是或多或少地准确理解公共政策的结果”。［5］
循着霍姆斯的路子，我们可以得出如下论证：法律中关于心智的规定是法律形式上的要求，其目的是追求一种逻辑自足性，然而在裁判具体案件时，法官对当事人的心智状态所达到的“内心确信”是结合具体情境与当事人的行为得来的。至于其真实的内心活动，法官无法也不必去了解。所以，在这种情况下的法律判决明显地具有了政策导向性。正如霍姆斯所谓“依然可以追溯到公共政策”。法律起到了一种占支配性地位的社会舆论的作用。
虽然这种实用主义的立场弱化了法律的神圣性与权威，但它更易使人信服，人们更乐于接纳这样的结论。在此，本文有必要作一个论文联盟区分，将心智分为法律内的心智与法律外的心智：前者指作为逻辑自足的法律体系内部的心智，具有修辞与舆论导向的作用；后者指实在的人类的自我经验，具有意识与意志的属性。上文所述心皆是在法律内部考察心智的有关问题，现在不妨将视角转向法律之外，追问法律如何通过实在的心智实现其政策目标的。
四、结语：疑问能带给我们什么
关键词：两岸；知识产权；行政管理；部门设置；职能；比较研究
中图分类号：F204 文献标识马：A 文章编号：1008-6269(2012)02-0044-04指出：“知识产权是信息技术产业的生命线，没有知识产权在国际同行中就没有发言权”[1]。 随着知识经济时代的到来，知识产品创造的财富占社会总财富的比重越来越大，在社会产品中的地位也越来越突出。因此，保护知识产权越来越被各国重视。一些国家已经把保护知识产权作为一项国家战略，从各个方面推动本国的知识产权保护工作。中国大陆和中国台湾地区都设置了知识产权（智慧财产权）行政管理部门，规定了其相关管理职能。通过两岸知识产权行政管理部门设置及其职能的分析比较，中国大陆知识产权行政管理部门设置及其职能必须进行改革和完善。
一、关于行政管理部门设置的比较
（一）中国大陆知识产权行政管理部门设置
知识产权行政管理部门是法律规定的对知识产权事务享有管理职权的行政机关。政府既是知识产权政策和制度的制定者，也是知识产权市场的监管者和执法者[2]。在中国大陆，涉及知识产权行政管理的中央机关有国家知识产权局、国家工商行政管理总局、国家版权局、国家质量监督检验检疫总局、国家农业部、国家林业局等[3]。1.《著作权法》第7条规定，国务院著作权行政管理部门主管全国的著作权管理工作。这里的行政主管部门即指新闻出版总署(国家版权局)，是国务院主管新闻出版事业和著作权的直属机构。2.《专利法》第3条规定，国务院专利行政部门负责管理全国的专利工作，统一受理和审查专利申请，依法授予专利权。国家知识产权局是国务院主管专利工作和统筹协调涉外知识产权事宜的直属机构。3.《商标法》第2条规定，国务院工商行政管理部门——商标局主管全国商标注册和管理的工作。国务院工商行政管理部门设立商标评审委员会，负责处理商标争议事宜。国家工商行政管理总局是国务院主管市场监督管理和有关行政执法工作的直属机构，其内设机构商标局和商标评审委员会承担保护商标权的职能。4.根据自2005年7月15日起施行的《原产地名称产品保护规定》，国家质量监督检验检疫总局统一管理全国的原产地名称产品保护工作。各地出入境检验检疫局和质量技术监督局依照职能开展原产地名称产品保护工作。5.《专利法》第25条规定，动植物品种是不属于可申请专利保护的客体，但植物新品种却能享受类似专利的保护。这表现在按《植物新品种保护条例》申请保护的植物新品种。《植物新品种保护条例》第3条规定，国务院农业、林业行政部门按照职责分工共同负责植物新品种权申请的受理和审查并符合条例规定的植物品种授予植物新品种权。
以上所列并未穷尽与知识产权保护相关的行政管理机关。知识产权的保护在中国往往是涉及多个部门以及多个部门的联合，例如国家食品药品监督管理局对药品注册的管理和提供的类似专利的保护，科技部对知识产权项目的审批，鼓励指导相对人向专利局申请专利，公安部门与专利局、工商管理部门、版权局以及文化部门的联合执法等等。总的来说，中国大陆知识产权行政管理部门众多，致使其工作出现了一定的交叉，甚至重叠。
（二）中国台湾地区知识产权行政管理部门设置
中国台湾地区于1999年在“经济部”下设“智慧财产局”，将专利、商标、著作权、积体电路布局及商业秘密保护等业务集中运作，着重于“提升审查品质与效能”和“加强智慧财产保护”[4]。根据中国台湾地区“著作权法”第2条规定，“主管机关为‘经济部’，著作权业务由‘经济部’指定专责机关办理”。根据其“专利法”第3条规定，该法“主管机关为‘经济部’，专利业务由‘经济部’指定专责机关办理”。根据其“商标法”第7条规定，该法“主管机关，为‘经济部’，商标业务，由‘经济部’指定专责机关办理”。上述法律文件所称的“专责机关”即“智慧财产局”。台湾地区“经济部智慧财产局组织条例”第2条规定：“‘经济部智慧财产局’掌理……与智慧财产权有关之事项。”该局可以依“经济部智慧财产局组织条例”规定，“应业务需要，设各种委员会”，如“设电路布局权鉴定暨调解委员会、著作权审议及调解委员会，分别处理‘积体电路电路布局保护法’第36条及‘著作权法’第82条所定事宜”。
由此可见，中国台湾地区“经济部智慧财产局”实际上统一履行知识产权行政管理的职能。相比大陆而言，中国台湾地区知识产权行政管理部门设置更为集中。中国大陆与台湾地区知识产权行政管理部门设置情况可以通过下表比较之：二、关于行政管理部门职能的比较
（一）中国大陆知识产权行政管理部门职能
知识产权行政管理部门职能是法律规定的行政机关管理知识产权事务必须履行的行政职权。根据中国大陆知识产权行政管理部门的设置，其职能分别包括以下几个方面。
1.国家新闻出版总署（国家版权局）单独行使著作权行政管理职权。其下设的版权管理司具体履行版权管理职能，主要包括参与著作权保护有关的法律、法规草案的起草和规章的拟定实施；检查著作权法律、法规的实施和中国加入的国际版权公约在中国大陆的执行情况，查处有重大和涉外的侵权案件；承办设立著作权集体管理机构的审批并指导其工作；监管作品著作权登记和法定许可使用作品的工作,管理国家享有著作权作品的使用；承办与国外及港、澳、台地区的著作权关系的有关事宜；承办参加著作权的双边或多边条约、协议的谈判、签约和国内履约活动的有关工作；联系国际著作权组织；承办设立著作权涉外机构、指定国(境)外著作权认证机关、外国和国际著作权组织在华设立办事机构的审批工作；承办强制重印或翻译出版外国作品申请的审批工作并发放强制许可证；监督指导涉外著作权贸易、涉外著作权合同登记、外国作品著作权认证工作等。
2.国家知识产权局行使专利权和集成电路布图设计专有权行政管理职权。其下设的专利局和专利复审委员会分别承担依法受理、审批专利申请、审理复审、撤销以及其他国家知识产权局委托的行政管理职能和为对专利局决定不服案件的复审，并受理请求宣告专利权无效案件的审理等工作。
3.国家工商行政管理总局行使商标权行政管理职权和承担反不正当竞争（商业秘密）的管理。其下设商标局和商标评审委员会。商标局的主要职能有：负责办理商标的注册、变更、转让、续展、补证、注销以及对商标异议的裁定；制定或参与制定有关商标的规章制度及具体措施、办法；查处商标侵权案件,指导本系统的商标办案工作；协助办理商标侵权行政复议案件；负责商标使用许可合同和商标印制；管理商标组织、商标评估机构；认定驰名商标；负责商标信息的收集工作；组织商标国际条约、协定在中国大陆实施及承办商标国际交流与合作的有关工作。商标评审委员会主要负责处理商标争议事宜。公平交易局主管市场上的各种不正当竞争行为，如商业秘密权、商品标志权等。这些都是传统知识产权法未能覆盖的，公平交易局的职能在于保护传统知识产权保护之未及。
4.国家质量监督检验检疫总局行使对原产地名称保护的职能。各地出入境检验检疫局和质量技术监督局依照职能开展原产地名称产品保护工作。主要包括原产地名称产品的申请受理、审核批准、原产地专用标志注册登记和监督管理工作。
5.国家农业部和国家林业局按照职责分工共同负责植物新品种权申请的受理和审查并符合条例规定的植物品种授予植物新品种权。具体地说，由国家农业部植物新品种保护办公室和国家林业局植物新品种保护办公室分别负责农业植物新品种权和林业植物新品种权申请的受理和审查, 并对符合规定的植物新品种授予新品种权。
（二）中国台湾地区知识产权行政管理部门职能
中国台湾地区“经济部智慧财产局组织条例”第2条规定：“‘经济部智慧财产局’掌理下列事项：1.专利权、商标专用权、著作权、积体电路电路布局、营业秘密及其他智慧财产权政策、法规、制度之研究、拟订及执行事项；2.专利案件之审查、再审查、异议、举发、撤销、消灭及专利权之管理事项；3.商标申请注册、异议、评定、撤销、延展案件之审查及商标专用权之管理事项；4.制版权登记、撤销、使用报酬率之订定、强制授权之许可、著作权仲介团体之设立许可、辅导与监督、出口视听著作及代工雷射唱片著作权文件之核验事项；5.积体电路电路布局之登记及管理事项；6.智慧财产权观念之宣导、侵害智慧财产权案件之调解、鉴定及协助取缔事项；7.智慧财产权与相关资料之搜集、公报发行、公共阅览、谘询服务、资讯推广、国际合作、资讯交流及联系事项；8.其他与智慧财产权有关之事项”。“经济部智慧财产局组织条例”还规定，“经济部智慧财产局”可依据业务需要设立相关专业委员会并规定其相关管理职能，如根据台湾地区“著作权法”第83条规定，“经济部智慧财产局”设置“著作权审议及调解委员会”负责审议著作权利用人支付著作权使用报酬率，调解著作权仲介团体与利用人之间的使用报酬争议，调解著作权或制版权的争议及其他有关著作权审议及调解之谘询等具体工作。在此基础上，“经济部智慧财产局”还具体制定了“经济部智慧财产局办事细则”，将该局分为专利1组、专利2组、专利3组、商标权组、著作权组、国际事务及综合企划组、资料服务组等7个业务机构，机构下再分科办事。例如“经济部智慧财产局办事细则”第6条规定：“专利二组……分六科办事，其掌理事项如下：一、第一科：电子类发明专利案之审查及其行政争讼之处理、新型专利技术报告作业及其他有关事项。二、第二科：电机、资讯类发明专利案之审查及其行政争讼之处理、新型专利技术报告作业及其他有关事项。三、第三科：机械、土木、医学工程、物理类发明专利案之审查及其行政争讼之处理、新型专利技术报告作业及其他有关事项”等。
相比大陆而言，中国台湾地区知识产权行政管理部门设置虽然比较集中，具体分工亦十分明确，但具体的行政管理职还需依专业门类细化。这既有利于知识产权行政管理的专业化，也有利于提高行政效率，能为知识产权权利人提供更为便捷的保护服务。
三、中国大陆知识产权行政管理部门设置及其职能的改革与完善
为履行世界贸易组织成员国的义务，中国大陆根据《与贸易有关的知识产权协议》(TRIPS协议)规定的8种知识产权，相应划归不同的行政管理机构进行管理，形成了“多元”“多层级”的行政保护体制。近年来，许多学者都对这种行政保护体制提出了看法，有的认为这种体制导致“管理和执法机关设置分散，职能部门多，称谓复杂……不利于有效利用执法资源，并已经成为我国知识产权行政保护的制度”，“职能划分不清，存在职能交叉和权力的冲突……各机关往往会设法不断扩张自己的权力范围， 导致彼此间职能的交叉，重复授权，甚至出现权力冲突， 部门利益化现象越来越严重”[5]；有的认为这种体制“导致各个知识产权行政管理部门之间普遍存在着职能交叉、权限不明等现象，进而影响了行政执法效能，既不利于国家进行政府管理体制创新，也不利于加强知识产权保护”[6]；还有的认为“部门和机构设置过多，职能不够清晰，与知识产权一体化的要求不相符合”[7]。大部分学者主张应成立一个统一的知识产权行政管理部门，认为“从长远利益考虑，在国务院下直接设立知识产权管理部门更为可行”[3]。
一个国家的知识产权行政管理部门的设置及其职能，应根据该国的实际情况而定。世界上绝大部分国家都设置一个统一的知识产权行政管理部门，只有不到10个国家设置多个知识产权行政管理部门，中国大陆就是其中之一[8]。设置多个知识产权行政管理部门的国家有阿拉伯联合酋长国、沙特阿拉伯、巴基斯坦、利比亚、希腊、埃塞俄比亚、埃及等[9]，这些国家的特点都是知识经济相对欠发达。中国大陆过去之所以设置多个知识产权行政管理部门，主要原因在于中国过去的知识经济发展仍处在初期阶段，相应的知识产权事务不多。另外，一些部门囿于狭隘的部门利益，不愿意让出“管理职能”也是一个重要原因。随着中国知识经济的不断发展，知识产权保护已经被提升到了国家战略的位置，推动知识产权行政管理部门设置及其职能的改革和完善势在必行。
但是，盲目地照搬其他国家和地区的体制，将知识产权行政管理部门设置及其职能统一起来的看法也是不可取的。以中国台湾地区为例，它是中国领土不可分割的一部分，其管理的知识产权事务只是一个地区的知识产权事务，总体数量相对较少，涉及内容也相对简单，因而设置统一的知识产权行政管理部门比较容易。需要指出的是，设置统一的知识产权行政管理部门并非将其各种知识产权管理职能不加分工地统一起来。从中国台湾地区的实践来看，在统一设置知识产权行政管理部门的前提下，把具体职能分工明细化是十分必要的。因此，为促进知识产权行政管理部门设置及其职能的体制改革与完善，中国大陆应努力实现知识产权行政管理部门设置的“统一化”和职能分工的“明细化”。
第一，建立常设的知识产权行政管理协调机构，在此基础上进一步积累经验，最终将其发展为统一的知识产权行政管理部门。建立统一的知识产权行政管理部门的意义不仅在于行政资源的节约和效率的提高,也符合知识产权的性质和发展规律,有利于适应各种新兴知识产权权利保护的要求。从2004年开始，中国大陆政府设立了国家保护知识产权工作组。组长由副总理担任,成员由公安部、信息产业部、商务部、海关总署、工商总局、质检总局、版权局、食品药品监管局、知识产权局、法制办等多个部门的负责人组成。这个工作组对于进一步加强知识产权保护的领导工作起到了重要作用，但是由于该工作组并非常设机构，而且成员都是各个部级行政部门的负责人，其发挥的作用也是有限的。实际上，中国大陆可以借鉴中国台湾地区的经验，成立直属于国务院的常设的知识产权委员会，该委员会应各抽调现在的各个知识产权行政管理部门负责人参加，并设立相应的分工协调机构，在进一步积累经验的基础上，适时地发展成为统一的知识产权行政管理部门。这样“不但不会削弱已有的行政执法，而且可以大大强化行政专业执法”[10]。
第二，完善知识产权行政管理配套设施，促进知识产权行政管理职能分工进一步明确和细化，提高行政管理部门及其人员的专业素质和执法水平。实现知识产权行政管理部门设置的统一化还需要完善相应的配套措施。一方面，在立法上需要制定知识产权行政组织法，为在统一机关下明确职能分工提供法律依据。中国台湾地区立法部门制定了“经济部智慧财产局组织条例”、“经济部智慧财产局办事细则”等相关法规文件，为“经济部智慧财产局”依法履行知识产权行政管理职能提供了依据。因此，大陆可以借鉴台湾地区的实践，首先制定关于知识产权行政管理的相关法律法规，明确统一的知识产权行政管理部门的内部机构设置及其具体职能分工。另一方面，在整合现有资源的基础上，需要加大财政投入以完善硬件系统和通过多种方式培训执法队伍，以提高行政管理部门及其人员的专业素质和执法水平，增强其判断能力，提高行政管理效率，改善保护环境，为知识产权权利人提供更高效的服务和保护。如中国台湾地区立法部门制定了关于加强知识产权行政管理人员和其他专业人才的队伍建设的规定，如“经济部智慧财产局从事专利商标审查工作之聘用专业人员资格办法”规定了从事专利、商标审查人员的资质要求。
总之，中国大陆的知识产权法律改革首先要坚持立足国内的现实情况，之后再谈与国际接轨的问题。另外，还要考虑中国内地与中国台湾、香港、澳门法律的交汇与融合问题，特别是对于台湾地区法治，包括知识产权法律一些比较好的经验，大陆也可以借鉴。祖国统一是大势所趋。实现两岸的和平统一，需要在“一国两制”的基础上，妥善处理两岸法律的问题[11]。在香港问题上，邓小平指出：回归后，“香港现行的政治、经济制度，甚至大部分法律都可以保留，当然，有些要加以改革”[12]。加强两岸法律的交流，形成相对统一的内部法律框架，有利于促进两岸经济的共同发展。大陆与台湾地区同属一个中国，完善两岸知识产权行政保护体制，是维护两岸共同的知识产权利益，提高国家综合竞争力的重要手段。2010年6月，两岸签订了《海峡两岸知识产权保护合作协议》，这标志着两岸知识产权保护合作进入了一个新阶段。在两岸知识产权合作这一课题面前，中国大陆可从知识产权行政管理部门设置及其职能的改革入手，不断完善大陆地区的知识产权保护机制，进一步提高大陆地区知识产权保护水平。
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关键词：人工智能；风险保障；风险分析；对策
2016年，弱人工智能程序Alpha Go战胜了围棋大师李世石一事在世界范围内产生了巨大反响，人工智能概念在全球范围内瞬即成为热点头条，人们开始关注并期待着人工智能可能带给世界及生活的贡献与改变。赞许之余，仍需指出，虽然从目前来看人工智能的发展对于威胁人类尚有很大距离，但随着大量资本投入到人工智能产业中，人工智能产业驶向了发展的快车道。加速进步的人工智能会对人类社会产生极大的不确定性，新技术的产生会使现有风险不断异化，产生新的风险规律，一些稳定的逻辑会逐渐被替代，整个世界的打开方式会变得大不一样。
新事物的产生伴随着旧事物的灭亡，如同阿里巴巴的出现引起了实体店的倒闭与转型，人工智能的发展将会取代人类更多的工作。当下，一方面不能因为人工智能的不稳定因素就对其放弃开发与使用，但另一方面则需对如下理念获得清醒认知，即：无法控制的人工智能定会给人类社会带来危害。为此，将需要展开系统研究，从而准确把握人工智能所带来的风险，创新风险管理模式，采取有效的风险防控措施，并将风险防范意识从研发创造的源头一直渗透到使用过程中，就需要世界各国与国际组织的大力扶持与人工智能专家们的不断努力。
1人工智能产业发展现状
据Venture Scanner的调查报告，截至2016年11月，全球范围内总计1 485家与人工智能技术有关公司的融资总额达到了89亿美元。与任何一个行业相比，89亿美元的融资量都显得微不足道，但同比2016年年初的48亿美元的融资总额，人工智能a业已然大获丰收。伴随着我国BAT等科技巨头积极规划的战略布局的成功推出，国内人工智能产业发展同样十分迅速，及时了解行业现状尤为重要。本小节将在如下要点方面针对国内外人工智能产业的发展现状给出综合阐释与分析。
1.1企业
根据《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》，全球人工智能企业集中在少数国家，其中美国、中国、英国企业数分别为2 905、709、366，总共占据全球企业的65.73%。
中国人工智能企业主要集中在北京、上海、广东等发达地区，发达地区的人工智能企业约占全国的85%左右。其中，北京市为人工智能企业集中创新地。
经济发达地区的信息化程度较高、互联网发展迅速、融资环境优良，适合各类高新产业的成长发展。上述数据也表明了人工智能企业在经济较为发达地区的发展要更为迅速。
1.2融资
全球人工智能企业的融资情况与企业分布的情况大致相同，美国人工智能企业在2016年融资总量约为180亿美元，中国企业为25.7亿美元，英国企业为8.16亿美元。
中国2015年人工智能行业获投金额约为100亿人民币，同比上升40%左右，略低于全球平均水平，其中机器人领域的投资比例则居于全领域首位。
1.3成果
全球专利数据库的数据表明，美国人工智能行业申请的专利总数约为2.7万件，中国为1.6万件，日本位列全球第三、约为1.5万件。将美国和中国的公司总数和融资金额分别与专利成果相对比，中国人工智能企业创造专利成果的效率要远远高于美国。2017年2月美国《大西洋月刊》中的刊文指出：中国的大学及公司在研发和使用人工智能方面已开始超越美国同行。
中国人工智能企业专利数量按地区分布明显，集中在北京、上海、江苏、广东和浙江五个地区，占总体60%左右。其中，机器人方向的专利占总体的38%左右。
1.4政策
近年来，世界各国和国际组织纷纷出台相关政策扶持人工智能产业。以美国、欧盟和中国为例，制定计划内容即如表1所示。
2人工智能产业发展的风险分析
科技创新必然将带来社会进步，但同时也必将面临新的问题侵扰及风险。现如今世界正处在第三次工业革命之中，在享受着快捷、便利与智能的同时，却也并行涌现了诸如失业、信息泄露等风险。但是当人工智能的收益远大于其风险的时候，就需要准确把握风险的类别及规律，采取合理的手段管控风险。随着人工智能产业的发展，技术会更加成熟，产业结构不断优化，风险的种类和性质也会逐渐变化，弱人工智能与强人工智能所带来的风险后果也将截然不同。在此，针对人工智能产业在发展过程中的各类可能新风险则可展开如下的研究论述。
2.1伦理风险
学界和业界有许多关于人工智能伦理问题的讨论，比如是否该赋予机器人人权？人工智能的伦理问题一直是舆论焦点，但始终也没有定论，多年来人工智能行业在伦理担忧中逐渐前进，诸如人工智能的使用过程中，偶尔难免会做出违背人道主义的事情，谩骂、殴打和虐待这些恶性事件就可能降临到机器人的头上，甚至当机器人变成发泄的工具、变态的玩具的时候，人类是否为这样的行为找到了正当理由？当人工智能接近人类智能时，是否能够守住人类的伦理与道德底线，给予其切实合理的伦理定位也仍是当下值得探索深思的开放性研究课题。
2.2技术风险
几十年来人工智能的发展已经深入到各个领域，涉及数学、计算机科学、心理学、神经学等众多门类，在机器人、识别系统、智能分析、智能设计等方面获得了广泛应用。历史上由技术故障导致的机器人“伤人”事件早在20世纪70年代即已见诸报端，而人工智能技术的发展并没有从根本上解决此类问题。2016年11月，第十八届中国国际高新成果交易会上由于工作人员的操作失误，使机器人撞向站台，划伤观众。由此可见，人工智能最为直接的现实挑战就是技术风险。除了威胁人类日常生活安全，人工智能的技术风险也可能造成信息泄露等一系列伴生问题。诸如此类的技术问题从源头上只能交给产品开发者来研究控制，如果不将“意外”的因素考虑进去，人工智能技术便不能进入真正的推广普及。
2.3军事风险
一个国家最先进的科技通常即会先行进入军事领域寻求拓展应用，早在20世纪60年代人工智能仅是处于定义推出阶段，世界各国便已开启了人工智能在军事领域的研究，无论从智能指挥系统等技术方面的应用还是替代士兵作战的功能，人工智能在军事领域的研究均已呈现向纵深及广域展开态势。未来的军备竞赛是兵器技术与人工智能的比拼，也是军事费用与研究水平的比拼。必须指出，战争风险仍然存在，但当机器人士兵大量出现时，战争消耗变成了纯粹的资本消耗，人身伤亡的减少会削弱道德与舆论的呼声，战争则可能会变得更加频繁与迅速。
2.4异化风险
国内外的诸多学者与专家都坚信，人工智能在未来会超越人类智能，人类正在创造一个比自身更加强大的物种。那么许多科幻电影的剧情便有可能真实上演，人工智能的异化与反抗便具备了发生可能。许多人工智能的专家也许仍持反面异议，因其会相信自己的技术水平而不是虚妄的预测。但是正如历史已然证明，就像原子弹与克隆技术一样，科学家们创造出来的成果往往并不能由本群体来决定是否投入使用。那么时下的当务之急就要合理把控这些风险，利用制度与立法规范人工智能的开发与使用，避免极端事件的发生。
3对策及建议
综上可得，现今已然无法阻挡也不会阻挡科技创新的步伐，但却必须在人工智能产生危机之前采取适当的预防性行动及相应的制度化措施来规避可能到来的危险。详情阐述可见如下。
3.1立法与监督
2017年1月，欧洲议会法律事务委员会呼吁制定有关人工智能与机器人的法案。法律是规范人工智能的研发与使用的最佳选择。许多可能会发生的风险，都可以由法律来提供约束化解，在研发方面，可以规定机器人“铁律”、量化机器人的智能等级、限制人工智能的应用范围等；在使用方面，可以限制公司对不同级别机器人的最大使用数量或占全体工作人员的比例并逐渐放宽该项措施，以降低失业潮所产生的不良影响。并且，有必要设立监管部门进行专项监督，从保障“人”的利益出发，规范市场行为，维护行业秩序，防止人工智能的肆意开发与过度使用。
3.2加强国际合作
人工智能所带来的风险是世界性的，世界各国和国际组织应该积极加强合作交流应对风险。各国应在联合国的通力协调下联合建立用于研究人工智能风险与安全问题的组织，解决人工智能所产生的国际问题。国际问题只能借由国际合作交流来一致探索设计策略与合理模式，世界各国应牢固树立人类命运共同体意识，在共同宗旨下推动世界在人工智能飞速发展的背景环境下实现平稳有序向前迈进。
3.3\用保险手段
随着科技的发展，保险业在金融业的地位逐渐提高，新型保险产品可以帮助人工智能企业与个人分散风险。现在并未推出与人工智能相关的保险产品，保险公司有待开发针对人工智能与机器人的企业责任保险、个人人身保险与财产保险，当人工智能出现技术问题造成被保险人人身伤亡与财产损失时，保险公司的赔付会在一定程度上减轻企业与个人的经济负担。
3.4征税与创新
针对机器人造成的失业现象，比尔盖茨曾表示：可以对机器人征收所得税，对因此产生的失业者进行培训，增强对失业人群高新产业技能的培养。在政策创新方面，可以在社会工作总量不变的情况下以减少个体工作量或者或减少社会工作日天数来增加就业人数。当一个新技术得到了广泛使用时，随之而来还有其衍生行业与衍生产品，未来人工智能技术对人类社会改变仍然难以做出准确描绘，这就要求人类积极创新，尽快适应新科技带给人类社会的改变。
1.1智慧城市的内涵与体系架构（1）智慧城市的内涵。目前学术界并没有对智慧城市的概念及内涵给出一个标准统一的定义。国内外不同学者对智慧城市有着不同的理解与定义。IBM作为“智慧地球”的提出者，认为智慧城市是指通过各类新兴技术手段和数据的智慧化分析、整合与挖掘，可以使城市之间和部门之间有效互联互通，以达到“智能、集约、节能、绿色”的目标［5］。美国智慧城市论坛（ICF）［6］认为智慧城市能够通过富有危机感或有远见的理解带宽经济的巨大挑战，并采取适当的措施从而达到经济繁荣。国内学者宋刚（2012）［7］等人从创新的角度解读了智慧城市，认为智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会下一代创新环境下的城市形态。姚建铨（2013）［8］认为，智慧城市是城市化的高级阶段，是精细管理，环境和谐，经济繁荣，宜居的城市发展模式；其中他强调物理空间和网络空间以及物质资源和信息资源的交叉互动。综上，我们认为智慧城市是一种以物联网、云计算等新一代信息技术为基础，对城市中所有实体的动态、实时监测，实现对城市生活的透彻感知、城市资源的统一调控和协同交互以及资源效益最大化的发展模式。它是以人为核心，以信息资源为基础，以信息技术为手段，以可持续发展为目标的一种高级城市形态。由此，个人信息作为智慧城市信息资源构建的基础，充分保障个人信息安全是有效推动智慧城市建设发展的前提。（2）智慧城市的体系架构。国内外学者将智慧城市的体系架构分为四个层次：感知层、网络层、平台层和应用层［8］。感知层是将传感器、芯片等智能设备嵌入物体对物体进行识别并采集信息，感知层是产生个人信息的源头，也是第三方不法分子最容易通过各种不正当手段收集个人信息、对个人信息安全造成严重威胁的一个重要环节；网络层是通过移动网络、无线互联网络等实现信息流通与共享，形成一个互联互通的网络，在利用高度互联互通网络带来极大便利的同时，充分保障信息传播过程中的完整性、可用性和保密性成了个人信息安全保护的重要内容；平台层，也称为数据及服务支撑层，通过建设统一数据中心，对城市信息资源进行智慧化分析、整合与挖掘，以实现信息资源的统筹与共享，同时也由于个人信息的高度集中与关联，个人信息一旦泄露将对个人及社会带来不可估量的损失；应用层，是为社会公众、企业和管理者提供各类智慧应用服务，如智慧交通、智慧医疗、智慧旅游等，在智慧应用服务中涉及包括政府、智慧服务提供商、用户等多个利益相关方，且多个主体存在多种不同的目的，极容易因各种商业利益等的驱使引发个人信息安全问题。智慧城中智能感知设备的渗透性、趋小性以及多网融合、数据集成化趋势使得个人信息的过度收集、中途窃取和篡改以及数据失控等个人信息安全风险更大，安全问题更加突出，亟须对智慧城市体系架构不同层次中个人信息安全保护问题所涉及的各个利益相关方以及对应的相关责任与合法权力进行法律上的明确界定，以实现个人信息安全的全面保护。
1.2智慧城市信息类型及信息环境特征（1）智慧城市信息类型。信息是智慧城市有效运行最重要的“原材料”之一。从信息产生主体来看，分为个人信息、物体信息和环境信息。个人信息是指与某一个体相关的所有信息的总和，可以分为个人基本信息，如社保信息、健康档案信息等；行为信息，如温度和照明参数的设置信息、位置信息；偏好信息，如兴趣爱好等。智慧应用服务的基础均来源于个人基本信息、行为信息以及偏好信息，个人信息被掌握的越多越全面，越有利于提供个性化定制化的服务，但同时也增加了个人信息泄露的风险，对作为信息拥有主体的个人可能形成人身、财产以及隐私等权利的侵害。物体信息和环境信息主要包括城市地图信息、环境与气象监测信息等，由于本文只关注个人信息安全保护问题，对此就不展开论述。（2）智慧城市信息环境特征。互联网时代单一协议和单一交互模式向智慧城市多方协议、人机交互和机机交互多种交互模式的转变等，使得智慧城市信息环境发生了巨大的改变，逐渐呈现出开放性、集中性、动态性、普适性和多元异构性的特征。传感器、制动器等智能设备渗透在城市各个角落，全方位、实时监控产生的海量复杂信息集中存储在一个巨大的资源池中。包括个人基本信息、偏好信息和行为信息在内的隐私等级更高、更详细、更精准的个人信息更多、更集中的暴露在外部环境中。在个人信息被多方拥有的智慧城市信息环境中，如果缺乏全面、完善的个人信息安全保护法律法规和措施，智慧城市建设将是无本之木，无水之源，关于智慧城市的美好设想将成为空想。因此，对智慧城市中个人信息安全保护问题的研究是智慧城市建设的基础。
1.3个人信息安全立法保护现状在智慧城市信息环境的转变下，立法保护和信息技术保护是个人信息安全保护的两种有效途径。目前，国内外学者对个人信息安全保护技术手段的研究在延续互联网环境下信息安全保护技术的同时，进一步从智慧城市及相关技术，如LBS、物联网RFID、云计算］等的角度出发探讨并提出了个人信息安全保护的技术解决方案；但技术本身作为工具被用于个人信息安全保护，只能起到一定的辅助作用，立法保护才是最根本的保护方式。个人信息是所有与个人相关的信息总和，包括隐私信息和非隐私信息，学术界对个人信息的法律属性还没有形成一个统一的定论，有学者主张个人信息安全立法保护包括所有权保护、隐私权保护、人格权保护和基本人权保护等四个方面，目前个人信息安全保护的模式主要有立法保护模式、行业自律模式和综合模式，其典型代表分别是欧盟、美国和日本。
1.3.1基于立法保护模式的个人信息安全保护欧盟通过由国家主导制定各项法律法规规定个人信息安全保护各项基本原则的方式对个人信息进行保护。1970年，德国黑森邦颁布了第一个数据保护法。此后为协调各国数据保护法，1981年欧洲议会公约通过了《有关个人资料自动化处理保护个人公约》，该公约规定了成员国责任（DutiesofthePar－ties）、数据质量（QualityofData）、特殊种类数据（Spe－cialCategoriesofData）、数据安全（DataSecurity）、数据主体额外保护（AdditionalSafeguardsfortheDataSubject）、例外和限制（ExceptionsandRestrictions）、制裁和救济（SanctionsandRemedies）和加大保护（Ex－tendedProtection）八项基本原则，以及数据跨境流通和成员国协作方法，且在该公约基础上不断修订以适应社会环境的变化；1995年，欧盟又通过个人数据保护指令（DirectiveonProtectionofPersonalData）［27］以进一步保护个人数据以及保障数据自由流动等，几乎涵盖了个人数据保护的各个领域。这项指令从个人数据管理者和个人数据主体两个角度出发确定了个人数据保护的基本原则。个人数据管理者的责任和义务中，共涉及到的原则包括数据质量原则、数据处理合法原则、告知原则、特殊类型数据处理原则；个人数据主体的权利则包括查询权利、个人数据处理权利、数据主体拒绝的权利；此外，还制定了其他基本原则，包括限制因涉及国家安全、公共安全、刑事调查等获得个人数据的义务、权利的范围以及保密和安全原则。之后，欧盟陆续颁布了各项个人信息安全保护法，制定了一系列规范、完善的个人信息安全保护法律框架，各成员国在此框架之下制定了适合自己国家法律体系的个人信息安全保护相关法。在此过程中，经济合作与发展组织（OECD）［28］于1980年编纂了一套清晰的个人信息安全保护八项基本原则，是最具影响力的个人信息安全保护原则，包括：①收集限制原则，个人信息收集必须征得信息主体的同意，且使用合理合法手段；②数据质量原则，必须保持个人信息正确、完整及最新状态；③目的明确原则，必须明确个人信息收集的目的；④使用限制原则，不得在收集目的之外利用个人信息；⑤安全保护原则，必须采取合理的安全保护措施以避免个人信息的丢失、不当接触、破坏、利用、修改、公开等危险；⑥公开原则，个人信息管理者必须用简单易懂的方法向公众公开个人信息安全保护的措施；⑦个人参加原则，个人信息主体具有确认个人信息的来源、保存等权利，具有收集、利用的质疑权利和修改、完善、补充、删除个人信息的权利等；⑧责任原则，个人信息管理者有责任有效实施以上各项原则。
1.3.2基于行业自律模式的个人信息安全保护美国未设立统一的个人信息安全保护法律框架，而是通过政府引导下的行业自律方式对个人信息进行保护，依靠行业、协会和机构的制度规范以及地方立法等进行自发的自我调节。1997年，美国政府《全球电子商务政策框架》，提出告知原则和选择权原则两个基本原则；美国联邦贸易委员会（FTC）［29］1998年通过调查1400个网站，发现只有14％的网站会告知用户网站采集个人信息的使用目的，接着提出了四项公平使用信息原则：告知原则、选择权原则、参与原则和安全原则。但是，欧盟并不认可这种模式对个人信息安全保护的安全性，且在个人信息指令中明确提出个人信息禁止流入缺乏个人信息安全保护制度的国家。因此，为促进贸易的自由流通以及为个人信息提供足够的安全保护，美国与欧盟一起协商并签署了“安全港”协议［30］，该协议由美国企业自愿参与，只有当企业遵守了双方个人隐私保护原则时，欧盟的个人信息才可以流入该企业中。
1.3.3基于立法保护以及行业自律混合模式的个人信息安全保护日本借鉴和综合了欧盟政府立法保护式和美国行业自律式的个人信息安全保护立法模式，建立了较为完善的个人信息安全保护法律体系。除了地方和协会颁布个人信息安全保护的多方立法和详细指导方针之外，日本政府在2005年正式施行了《个人信息保护法》［31］，是日本个人信息安全保护基本法。该法明确规定了国家、地方公共团体的责任和义务、个人信息处理者的义务以及个人信息安全保护相关措施、法律例外和处罚规则等。
1.3.4我国个人信息安全的立法保护现状目前我国的个人信息安全立法保护较之以上欧美、日本等国家和地区略为滞后。我国虽然在2005年启动了个人信息安全保护的立法程序，且多个专家学者提出了个人信息安全保护草案，但并未明确出台个人信息安全保护法，对于个人信息安全的立法保护零散分布在宪法、各部门法、修正案以及司法解释之中，包括《中华人民共和国宪法》、《中华人民共和国民法通则》［33］、《中华人名共和国刑法修正案（七）》［34］以及《居民身份证法》等，如《中华人民共和国宪法》第四十条规定，中华人民共和国公民的通信自由和通信秘密受法律的保护；《中华人名共和国刑法修正案（七）》第七条规定国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员，违反国家规定，将本单位在履行职责或者提供服务过程中获得的公民个人信息，出售或者非法提供给他人，情节严重的，处三年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处罚金。2013年2月1日，我国首个个人信息安全保护国家标准《信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南》实施，紧接着，工信部公布了《电信和互联网用户个人信息保护规定》［36］，这些举措标志着我国开始逐渐从国家立法层面重视个人信息安全保护问题，我国的个人信息安全保护工作逐渐进入法制化的阶段，但是仍然缺乏完整的个人信息安全保护法律体系，导致近几年我国个人信息泄露事件层出不穷，尤其是“人肉搜索”事件。对此，2014年最高人民法院专门出台《最高人民法院关于审理利用信息网络侵害人身权益民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》［37］，该司法解释中规定网络用户或者网络服务提供者利用网络公开自然人基因信息、病历资料、健康检查资料、犯罪记录、家庭住址、私人活动等个人隐私和其他个人信息，造成他人损害，被侵权人请求其承担侵权责任的，人民法院应予支持。从行业自律角度来看，2006年大连软件行业协会推出《软件及信息服务业个人信息保护规范》［38］，对软件中的个人信息安全保护进行了规范，后又实施了认证机制，并与日本的个人信息安全保护认证进行了接轨；2012年，厦门市也出台了一项专门针对个人信息安全保护的新政《厦门市软件和信息服务业个人信息保护管理办法》［39］，该办法中明确指出了个人信息的范围和违规处理个人信息的处罚措施，是国内地方首个个人信息安全保护专门管理办法。截至到2014年8月，全世界有100多个国家已经制定或颁布个人信息安全保护法［40］，说明各个国家对个人信息安全保护越来越重视。在全球化信息环境下，我国急需建立一个完善、立体的个人信息安全保护法律体系，以实现与其他国家、地区之间信息的自由流通的同时，充分保护我国公民个人信息的安全。
2智慧城市个人信息安全保护的问题
智慧城市包含多个方面的智慧应用，如智慧交通、智慧医疗、智慧农业、智慧安防、智能电网、智慧教育、智慧旅游、智慧政务等［41］，在每一项智慧应用服务中均存在不同类型和不同程度的个人信息安全保护的问题。对于所有的智慧服务应用来说，主要涉及四个利益相关方：个人、政府、智慧服务提供商以及个人与智慧服务提供商之外的第三方。通过详细分析个人在个人信息安全保护中的权利，政府、智慧服务提供商、第三方在个人信息安全保护中存在的问题与法律漏洞出发，总结得出智慧城市中个人信息安全保护存在的问题。
2.1个人信息安全保护权利中存在的问题在智慧应用服务中，尤其是智慧医疗和智慧金融等领域，个人健康电子档案和个人财产信息等敏感信息被高度关联和深入挖掘，原本的隐蔽性、无可追寻性信息也都浮出表面，变得有迹可循。个人信息被泄露、非法使用的风险越来越大，个人作为个人信息拥有的主体，必须要保障个人对个人信息的各项权利，如知晓被获取的个人信息使用用途的知情权、对个人信息被使用的控制权等。下面将从个人信息生命周期的产生、传播、存储和使用四个阶段分析智慧城市环境中个人信息可能被泄露和非法利用的风险。（1）信息产生阶段。信息产生阶段对应于智慧城市体系架构中的感知层，是个人信息泄露的源头。智慧城市中，智能设备无处不在，网络渗透了我们生活的每一个角落，或许我们在咖啡馆喝咖啡时，智能杯子就会无意间记录下我们的指纹。在互联互通的智慧信息环境中，个人对哪些智慧应用在什么时候会产生哪些个人信息，应当被明确告知，以及拥有自主选择不使用智慧应用的权利。这一过程中对个人信息侵权行为主要有：在个人不知情或未获得个人允许的情况下收集个人信息，在获得个人允许的情况下过度收集个人信息，如无意或故意植入RFID标签以随时监控个人的生活习惯，泄露个人偏好信息；未经同意将个人信息与其他物体或个人信息进行关联，如将车辆信息与个人信息进行关联，从而分析个人出行轨迹和规律，预测并泄露个人位置信息；在使用完或者不需要使用智慧服务时用户无法关闭智能设备以停止个人信息的搜集。（2）信息传播阶段。智慧城市中高容量、高带宽的无线网络和移动网络，为信息传播带来了极大的便利，同时保障信息传播过程中的完整性、可用性和保密性也成了个人信息安全的重要内容，如智慧医疗服务远程医疗诊断，病情信息传播过程中的不完整性而导致因误诊等影响疾病的正确及时诊断出现不必要的死亡等严重后果。在信息传播过程中个人信息安全存在的风险更多的是他人蓄意攻击、基础设施漏洞等方面，其中个人具有明确个人信息传播路径的权利，包括个人信息是否被复制以及复制之后个人信息的传播路径等，以及通过对个人信息安全等级的划分，选择安全系数不同的信息传播路径。信息传播过程中个人信息侵权行为则主要表现为蓄意攻击，包括窃听、篡改、伪造、中断、无意泄露等，对于未获授权使用个人信息的第三方蓄意攻击以获得个人信息进行非法使用的行为是严重的违法行为，是个人信息安全立法保护的重点。（3）信息存储阶段。智慧城市数据中心利用云计算技术将大量个人信息集中存储在一个巨大的资源池，并使用大数据分析方法分析、挖掘其中的价值，实现从数据到知识、智慧的升华。信息存储阶段，个人拥有个人信息存储位置、存储时间、存储状态的知情权，以及拥有要求查看、修改其个人信息和在知晓删除个人信息后果的情况下要求删除其信息的权利。在该阶段，可能存在存储信息失控、权限越界以及密码泄露的风险，比如数据的分布式存储方式、云计算的容灾备份方式、他人取得数据控制权或者恶意拷贝等，以致用户要求删除个人信息时难以彻底删除，使得信息删除成本远远高于信息生产成本；不同主体对存储在云端的个人信息拥有不同操作权限，如果没有完善的管理制度限制操作权限越界，就会存在巨大的个人信息泄露的风险。智慧城市时代个人信息关联性、完整性远远高于数字城市时代，因此个人信息一旦泄露，可能造成的个人利益损害和社会利益损失将无法估量。（4）信息使用阶段。根据高度关联的个人信息和智慧分析手段以提供个性化定制服务是智慧城市服务的一个重要特点，而个人信息的使用必须经过授权许可，信息使用者应该清楚的告诉用户需要使用信息的内容和使用的目的；另外，个人在授权其他人使用其个人信息时，是否采用匿名或假名等信息安全技术，最大程度的使行为信息、偏好信息与个人基本信息分离。个人有权而且必须知道在个人信息被使用过程中相关使用者的身份、用途、被使用的个人信息类型以及使用过程中的各种安全措施，拥有自主授权他人使用和部分使用个人信息的权利。信息使用阶段的个人信息泄露风险包括未授权使用个人信息，已授权但用作它途或者非法出售、转让或出售授权，如智慧家居中未经授权使用家电参数信息分析个人偏好以部署下一阶段产品策略和实现精准营销，智慧医疗中医生出售个人医药购买信息、病历信息从中获利等。互联网时代，典型的“人肉搜索”就是缺乏个人信息安全法律保护情况下，依靠数据关联对他人的个人基本信息非法公开从而对个人生活造成严重影响的一种侵犯个人信息权利的行为。智慧城市信息环境的开放性、集中性、普适性等使得个人信息安全风险大大加剧，包括侵犯方式多样、侵犯范围扩大、侵犯程度加深、侵犯损失加重等；如通过植入RFID的方式监控收集个人信息；隐秘性更高、多维度（如时间维）个人信息越来越暴露；个人信息一旦泄露，不仅仅是某一个信息的泄露，而是一连串相关信息的整体泄露，因此带来的危害与损失也会越来越大。
2.2政府保护个人信息安全义务中存在的问题智慧城市是一项长期性的系统建设工程，政府作为整个城市的管理者和服务者，是智慧城市建设和发展的首要推动者，政府在智慧城市个人信息安全保护中扮演着非常重要的角色。首先，政府作为智慧城市建设的主导者，在智慧城市建设中起着风向标及主要推动力的作用，引领着各个行业、园区、企业、社区甚至家庭的智慧化。政府需要考虑和关注的不仅仅是个人信息的安全，还有企业、国家层面的安全，要防止全球化时代个人信息的集体越境外流；此外，智慧城市中最重要的一个问题是数据中心的掌控权问题，既要充分保障数据中心的安全性，又要使掌控权不至于过分集中。其次，政府作为政策与法律法规制定者，制定并出台一项完整的个人信息安全保护法以保证智慧城市建设顺利进行是一项基础性的工作。目前个人信息安全问题的首要原因是政府不作为，包括监管手段和监管行为的缺失。我国建立个人信息安全保护法律机制的时间相对较晚，目前在个人信息安全保护法律体系相对于国外来说还是比较不完善的，对个人信息安全保护的法律条款零散分布于民法、刑法、档案法等各项法律之中，并且在适用范围、量刑等方面不够明确，使得个人信息安全保护的有效司法实践遇到较大的阻碍。最后，政府作为智慧服务提供者，包括智慧城管、智慧安防、智慧应急、智慧政务等，必然掌握着大量隐私级别较高的个人信息。政府部门中被授权管理个人信息的相关人员出于利益驱使或个人恩怨等原因可能会造成个人信息的泄露，目前个人信息泄露事件中，有一部分正是源于政府部门中相关人员的无意或故意泄露，并且国家法律缺乏对政府部门的监管，使得出现个人信息泄露事件时公民无法从正当的法律途径寻求有效的司法救济。
2.3源于智慧服务提供商一方的问题智慧城市是一个数据驱动的时代，市场上流通的不仅是实体产品，还包括一系列承载的大量关联数据的数据包。尤其是3D打印技术的发展，任何个人都可以成为制造商，都可以通过高度互联互通的网络为其他人提供服务。用户的服务请求方式仍然遵循传统的信息检索服务方式，即先由用户提交查询检索式或请求，服务提供商针对该查询检索式或请求提供用户所需的信息或服务。通常，智慧服务提供商不仅需要知道用户提交的检索请求式，更需要知道用户的位置信息、身份信息等，尤其是基于LBS的智慧服务。智慧服务提供过程中主要涉及用户位置信息、查询信息、内容信息和身份信息等，由于智慧应用服务各方面的问题，造成用户的个人信息被非法使用，使得用户蒙受不必要损失的同时，智慧服务提供商也受到一些冲击。（1）信息安全技术投入不够。通常企业或服务提供商都是以追求利益最大化为目的的，不愿意投入软硬件安全成本用于保护用户的个人信息安全，使得服务提供商存储个人信息的设备存在较大的安全漏洞。如现有企业在存储用户密码时并没有使用加密算法先对用户密码进行加密，而是直接以明文的方式存储在计算机中，这无疑增加了个人信息泄露的风险，包括天涯社区和CSDN等网站用户信息泄露事件正是源于此。（2）信息安全管理水平不高。企业内部对个人信息安全问题的不重视等引起的内部员工泄露问题是互联网环境下个人信息泄露的重要原因之一。通常企业员工在入职时需要签订一份保密协议，且协议中明确说明需要对用户信息进行保密，但是这些规定缺乏相应的制约手段，不能起到保护用户个人信息的实际作用。在智慧城市环境下，每个人都可以是服务提供商，个人信息素养的良莠不齐为个人信息安全的保护带来了更大的挑战。因此，应该使用法律手段制定相关法律条款，推动个人信息保密制度的制定与实施，借助有效的法律强制力来提高企业以及内部员工对个人信息安全保护的意识与态度。（3）用户与服务提供商之间缺乏可靠的个人信息安全保护协议。目前很多企业避而不谈用户个人信息安全保护、所有权等敏感话题，对于可能出现的某些风险直接贴出免责条款，甚至根本不遵照条款中的内容，过度搜集用户个人信息以及将搜集的个人信息用作他图等，并且对于长串条款，用户也懒于或者很难一字一句地仔细看完，往往不清楚企业搜集个人信息的范围与用途等。随着智慧应用服务深入人们的生活，各种智慧应用服务都需要通过收集个人信息来为用户提供更便捷的服务，如果每次用户都需要阅读长串条款浪费大量时间和精力，不仅将会严重影响人们对智慧城市的接受度，也容易出现智慧服务提供商利用各种手段造成个人信息权利的侵犯，如知情权等。因此，在用户和服务提供商之间需要制定一个统一的、可信的行业标准，规范企业的个人信息搜集和使用行为，以及建立一个有效的智能设备可读的个人信息安全保护协议或者第三方认证机制，可以使用户以直接设置参数的方式或者直接使用权威机构认证过的服务而避免阅读长串的条款。（4）企业间个人信息互换或泄露给第三方。由于市场高度细分以及行业和服务对象等的不同，不同企业拥有不同的用户群体以及需要不同的用户信息。在利益驱使下，不存在竞争关系的企业之间交换彼此的用户个人信息以扩大市场，获得更高的盈利；更有甚者直接将用户的个人信息以非法交易的方式出售给第三方以获取利益。在没有告知用户并获得用户授权许可的情况下，以上两种情况都是严重侵犯个人信息安全保护权利的行为。
2.4用户及智慧服务提供商之外的第三方存在的问题用户及智慧服务提供商之外的第三方指的是除个人信息提供者、利用个人信息提供智慧服务之外的与个人信息无关的第三方个人或组织。这些原本无关的个人或组织出于商业利益、个人报复等目的，通过自行非法收集、窃取或购买的方式倒卖或者非法使用，使个人财产受损、精神受损或扰乱生活安宁等侵害个人信息权利。网络环境下个人信息买卖业已形成一条黑色产业链，这也是我国个人信息泄露的重灾区，需要从根本上打击和制止。如某些专业侦探公司或调查公司通过非法手段针对性的收集个人信息以提供服务或进行非法买卖，严重威胁了个人信息的安全。目前我国只是在《中华人民共和国刑法修正案（七）》中增加了非法获取和非法出售个人信息的罪名，并且其宣传不到位以至于大多数人认为这还只是立法滞后性带来的灰色地带，而且其惩罚力度太小不足以抵消从事个人信息买卖获得利润带来的效益。随着智慧城市中个人信息更为精准、详细、大量、不受控的暴露在外部环境中，这种利益驱动下的黑色信息交易行为将会更为严重和猖獗，我们只有加大执法保护力度，从源头上防范、从行为上禁止。
3智慧城市个人信息安全保护的立法原则
智慧城市建设不断试点推进，我国个人信息安全保护立法工作迫在眉睫。目前我国虽然出台了个人信息安全保护法草案，但在司法实践中的收效甚微甚至可以说没有，相关的法律条例也是分散在民法、刑法等各项法律之中，且内容多大而泛，缺乏实际可操作性。因此，我国急需从法律途径上有效约束相关方在个人信息采集、使用过程中的行为，打击个人信息违法犯罪行为，以协调智慧服务中各相关主体之间的利益均衡，从而保障智慧城市建设中的个人信息安全。本文主要借鉴前述美国、欧盟等国家及地区不同立法模式下的立法经验及其具体立法原则，结合国内学者提出的相关立法建议与原则，提倡采取多层次立法的方式，落实以下立法原则。
3.1立法基本原则个人信息安全保护的立法必须在不影响国家安全和数据流通自由的情况下，详细界定法律适用范围、适用对象、个人信息的来源和具备要素，以及明确须受到严格的立法保护的个人信息类型和范围；各地方行政部门必须成立独立、专门的个人信息安全保护机构，明确该机构职责范围与权力及义务。
3.2个人信息权利保护的立法原则个人在个人信息安全保护法中主要作为权利主体存在，为了保护个人在信息收集、传播、存储和使用四个方面的各项权利，个人信息安全保护立法应该遵循以下原则：（1）告知／透明原则。信息处理者（包括收集者、使用者）必须明确告知本人相关的信息处理情况，包括个人信息收集时间、收集内容、收集方法、收集人身份和收集目的。（2）合法／合适原则。信息处理者必须依据合法、指定的目的在期限许可范围内收集、处理个人信息，且保证个人信息数量和质量的合适性。不得以非法植入RFID的方式收集、获取和追踪个人信息，不得在网络传播过程中窃听、篡改、窃取、中断个人信息以及入侵数据中心恶意攻击个人信息，不得非法关联个人信息，不得非法转让或出售个人信息，不得冒用他人名义非法个人信息，不得过度收集个人信息，不得在使用时蓄意删除个人信息或使用不相关、不充分信息以获得片面结果。（3）可控／自决原则。信息处理者必须保证个人可以参与信息收集、处理和分析的整个过程。个人可以在个人信息索引库通过检索查询的方式，查看、获取、更新、补充、修改和删除不确切、过时和非法收集使用保存的个人信息，可自行设置他人处理个人信息的授权等级，在不影响或破坏公共利益的情况下个人可以要求停止监控或收集个人信息，如关闭RFID开关。（4）安全保密原则。信息处理者必须确保信息处理过程中的保密性和安全性。信息处理者在处理信息的过程中需采用一定的信息安全技术保护手段和规范，对于不同类型的个人信息，个人有权要求采用相应级别的安全保密等级。（5）可申诉原则。当发生个人信息泄露事件时，个人有权随时向有关机构提出申诉，追究相关责任人责任，并获取相应的赔偿，包括道歉、金钱赔偿等。（6）权利不可剥夺原则。与物质权利可剥夺性不同的是，个人信息权利是不可剥夺的。个人在违反法律法规或者侵犯他人个人信息权利时，必须以其他方式，如刑事惩罚、损失赔偿的方式进行补偿，而不可随意剥夺他人个人信息的权利。（7）可继承原则。在给定年限内，当已逝者个人信息的披露仍然会给其家属带来困扰时，对已逝者的个人信息，信息处理者同样应该遵循告知原则、合法／合适原则、可控／自决原则、安全保密原则和可申诉原则五项原则。当出现已逝者的个人信息泄露问题时，其家属同样可以代为追究相关责任人责任。
3.3政府公权力适度立法原则（1）法无授权不可为原则。不同于公民、服务提供商等主体中“法无禁止即可为”的大原则，对于政府公权力来说，同样有“法无授权不可为”的大原则来规范政府行为。政府作为保证国家正常运行的国家机器，相较于服务提供商而言，掌握更多、更全、更准确、更敏感的公民个人信息，这就要求在立法中必须强调智慧城市数据中心保管方或信息平台使用方不得利用职权便利或僭越相应权限获取、利用和出卖个人信息，不得交换数据平台密码和违反使用权限的相关条款。（2）监控／监管责任原则。政府相应机构应该对数据中心以及相关处理办法进行严格的监控和监管。对信息传播网络、运行平台进行严格监控和监管，防止网络平台的入侵、内部人员的越权；为防止个人信息集体越境外流，限制个人信息流入其他缺少个人信息安全保护规范的国家或地区；规定数据中心相关管理部门必须定期对数据中心平台进行风险评估和等级评定，及时修补数据中心平台可能出现的漏洞。（3）公共利益原则。平衡政府公权力，加大对政府的监管力度，限制公权力无限放大，给予公民更多的民利，当出现国家安全或紧急情况需要调用个人信息时，未必有足够的时间获得个人同意，那么就需要提前将可能调用个人信息的情况进行列举，通过民主评议或其他方法公开举证，形成有法律约束力的法律条文或条例。公权力与私权力自古即为一对不可调和的矛盾，在立法过程中，如何衡量、寻找两者之间的最佳平衡点，更是智慧城市环境中个人信息安全保护需要特别重视的方面。（4）敏感领域特殊保护原则。对医疗、金融、生物、司法等敏感领域个人信息以及儿童个人信息采用特殊的保护方式。加强对医疗、金融和司法领域工作人员的保密素养培训，其工作人员不得随意或因非指定目的泄露个人信息，如有泄露必须承担相应的法律责任，当出现工作调动或者退休等情况时，必须及时取消其原有权限，必须对个人信息终身保密。
3.4智慧服务提供商责任原则（1）最低准入原则。必须明确规定服务提供商在个人信息安全保护方面的软硬件设施以及员工在保密素养方面培训的最低标准，达到该标准以上的企业才能被准许使用射频终端、通信网络、云计算平台收集、传播、存储和分析用户个人信息。（2）责任明确原则。在数字环境和网络环境中，服务提供商对个人信息过失泄露或故意倒卖现象普遍，究其原因是对个人信息泄露之后追讨责任的立法不明确，导致公民“有冤无处申”的现象，即使知道是哪家智慧服务提供商故意或者过失泄露个人信息，亦无法通过正常的法律途径进行追责。（3）责任连带原则。当由于智慧服务提供商内部工作人员工作过失等原因出现个人信息泄露问题时，服务提供商等相关方同样需要承担连带责任，这样可以规范企业内部个人信息管理流程和重视培训员工信息安全素养。（4）未经许可不可转让原则。当服务提供商出现破产、并购、转让等情况时，服务提供商在提供服务过程中收集建立的用户个人信息档案，在未经个人许可的情况不可随意转让其他人或组织。（5）鼓励行业自律／第三方审查原则。在个人信息安全保护法的法律框架下，具体行业个人信息安全保护可以通过行业自律和可信第三方审查机制的方式实现。行业内相关行业协会建立一个统一的行业规范，约束行业内部企业的行为，以及评定企业个人信息安全保护等级，有效协调服务可用性与个人信息安全之间的关系。
3.5第三方限制交易原则（1）严厉打击原则。第三方的存在是导致个人信息频繁泄露的直接原因，其不法行为使个人信息安全陷于巨大的风险当中。因此，必须加大第三方对个人信息安全侵犯行为的打击力度，加大个人信息安全保护法中的量刑，以抵消其智慧城市个人信息买卖利益增加带来的更大诱惑，用法律手段严厉打击第三方黑色数据交易的整条产业链。（2）区别对待原则。根据个人信息泄露的类型、使用目的、方式不同区别对待个人信息安全的侵权问题。如对于蓄意攻击导致智能电网的大范围瘫痪与自行收集或购买个人信息进行分析以满足企业市场营销策略，窃取智慧家庭中智能电器的参数设置与个人出行轨迹、指纹、生物基因等具体的不同侵犯类型规定对应的惩罚措施。（3）过错推定责任原则。只要个人有明确证据证明他人的行为侵犯个人信息权利，就可以推定他人存在过错并需要承担相应的法律责任。智慧城市信息产生、传播过程中无痕性、隐蔽性、易销毁性、强时效性以及个人信息泄露造成的损害形态的无形性和主观性，往往导致个人信息安全问题难以追查。因此，只要个人有明确证据证明其个人信息安全受到侵犯，即可推定并通过合法程序让侵犯人承担相应责任。
4总结
摘要：学科建设是学科知识的生产性活动，它受科学演进规律和主体选择逻辑的双重制约。学科建设既要遵循科学演进规律，又要尊重主体选择逻辑。其科学演进与主体选择的矛盾运动，贯穿于学科建设的始终。这一矛盾运动也派生出学科建设的目的性与工具性、学术性与实用性、理智化与制度化的矛盾。在学科建设中必须充分发挥主观能动性，在剖析资源禀赋，尊重客观规律的基础上，既要推进范式建构，又要强化知识契合；同时还要反思工具理性，恢复价值理性，以优化学科制度，促进其理智进展，正确处理学科建设的基本矛盾。
中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：1009－4474(2011)05－0103－05
德国著名的物理学家普朗克曾说过：“科学是内在的整体，它被分解为单独的部门不是取决于事物的本质，而是取决于人类认识的局限性。”正是基于人类认识的局限性，作为内在整体的科学，事实上通常以外在的学科分类形式呈现。人类试图通过构建分门别类的学科推进对科学内在整体的把握，于是，学科建设被嵌入到知识的生产演进过程中，从而得到了知识生产者的社会认同。但是如何推进学科建设，在实践操作中可谓见仁见智。从人类科学演进角度而言，学科建设应该遵循科学发展的内在自然法则；从学科社会建制角度而言，学科建设又表现出其主体选择的多样性与灵活性。学科建设本质上就是学科知识的生产性活动，它受科学演进规律和主体选择逻辑的双重制约。学科建设只有服从于科学演进和主体选择的矛盾运动，才有可能真正推进人们对科学内在整体的把握。
一、学科建设的科学演进规律
要推进学科的知识生产，就必须遵循科学演进的一般规律。科学演进的一般规律，可以通过科学演进过程的抽象归纳方式来展现。而科学演进过程，就是学科分化和学科聚合的过程，也是知识指数增长和逻辑增长的过程，还是带头学科辩证更替的过程，以及科学范式变迁的过程。
1、科学演进过程是学科分化和学科聚合的过程
科学是人类社会发展到一定阶段的产物，是人类关于自然、社会、思维的知识体系。从科学演进的表现形式看，科学有一个同哲学浑然一体而后分化出来的过程。今天，科学以分门别类的学科形式存在就是知识分化的结果，科学发展史也就是一部学科分化史。但同时，科学在知识分化过程中，也在不断地组合新的学科。因为伴随着人类对自然、社会和思维认识的不断深入，人们发现只通过单一的学科知识体系已难以揭示错综复杂的事物本身，原有学科内部和学科边缘存在很多自身学科无法解决的问题，于是以学科互涉和边界跨越为特征的学科聚合也就成为科学演进的基本形态。埃德加・莫兰认为，“科学的历史不仅是学科建立和增生的历史，它同时也是学科的边界被打破，一个学科的问题侵入另一个学科、概念流通、混合的学科形成(这些学科将以独立而告终)……的历史，最后它还是不同的学科聚合的粘合起来形成复合体的历史”。
2、科学演进过程是知识指数增长与逻辑增长的过程
D・普赖斯认为，人类科学的演进经历了从前科学到小科学、中科学再到大科学的发展时期。抛开前科学阶段，自16世纪起，人类科学在知识量的增长上表现出鲜明的指数增长规律。正如D・普赖斯指出的：“如果科学发展的各细部环节是以合理的方法予以计量的话，那么这种发展的正规方式是呈指数型曲线的，这就是说，科学是在某一时期的固定基数上复利式地发展繁衍。”科学演进不仅仅表现为知识的指数增长，还表现为逻辑增长。D・普赖斯认为：“科学曾经历了相当长时期的纯指数型的发展，而且这种发展在某时必然开始中止，接下去是一个为下一代人时间的增长抑制期，在此期间，科学储力紧肌，准备下一次跃进，这个跃进或是呈阶跃型或是呈猛烈的波动型。”这种量的积累过程，就是知识指数增长与逻辑增长的过程。
3、科学演进过程是带头学科的辩证更替过程
科学在其现实演进过程中，通常表现出发展的不平衡性。这种不平衡性主要体现为在整个科学体系中总是有一些学科，无论在其发展速度、发展水平及其影响范围上，都表现出对科学发展的引领性作用。前苏联科学家凯德洛夫将这种引领性的学科称之为带头学科，并认为带头学科的发展有其独特的运动规律，“它反复地重复原先经历过的过程，但是在较高级的基础上，它仿佛在反复地向整个运动的起点复归……科学认识的前进运动就是这样辩证地实现的。”凯德洛夫所指的带头学科，虽然主要指的是自然科学，但由于这一辩证运动规律主要基于技术的需要以及科学认识自身发展的内在逻辑，而这一根基同样也是科学演进的根基所在，因此，带头学科的发展运动规律也同样适用于人文社会科学。在这个意义上，科学演进的过程不可能是所有学科齐头并进的过程，而是带头学科辩证更替、引领其他学科发展的过程。
4、科学演进过程是科学范式变迁的过程
科学一般被认为是经典教科书中事实、理论和方法的总汇，科学发展过程也就被理解为事实、理论、方法在此过程中或单独或结合着而被加进到构成科学技巧和知识的不断增长的集合之中。对科学的这种理解固然有其合理性一面，但是却容易将科学发展史简化为科学编年史。托马斯・库恩对此进行了批判，并提出范式概念，从而揭示了在知识累积和叠加的背后，存在着一个科学范式变迁的过程，范式的变迁构成了科学演进的本质所在。在库恩看来，范式是科学共同体承诺的集合，科学革命也就是关于科学世界观的转变。尽管库恩的范式理论容易使科学发展陷入相对主义境地，但是这一理论客观上也解释了科学演进过程中科学共同体共同承诺对于科学演进的重要性，凸现了科学整体范式演进与学科个别范式演进的辩证统一。
二、学科建设的主体选择逻辑
虽然科学的内在演进规律表明科学发展是一个自然历史过程，但是这一自然历史过程并不排斥主体选择。巴伯指出，“它(指科学)在某种程度上独立于其他社会结构和文化的亚系统，同时也依赖他们”。贝尔纳也强调，“除非在某种程度上对科学工作加以规划，科学工作就无法进展”。在这个意义上，学科建设不仅是可能的，而且是必要的。但在学科建设过程中，主体选择并不是主观随意的，它受客观条件的制约。
首先，任何学科建设行为都要受科学知识生产资源禀赋的制约。这种资源禀赋包括人力资源、财力资源、物力资源、信息资源等。李正风认为，学科发展的资源禀赋，“一方面决定着科学知识生产能力的状况，决定着科学知识的供给水平；另一方面客观地制约着人们对科学知识生产能力的期待和愿望。这两方面的结合，使‘资源禀赋’成为影响科学知识生产方式变革的基础性力量”。因此，资源禀赋是学科建设的基础和前提。资源禀赋不仅为学科建设提供了资源支撑，而且也直接作为一种
物质力量影响到学科资源的分配，从而制约了学科建设。默顿提出的科学界的马太效应就是一个典型的例证。“凡他有的，全都强加给他；凡他没有的，连同他所有的，一起剥夺过来。这进一步说明了学科知识生产资源对于学科建设的重要性”。
其次，任何学科建设行为都是在一定的空间中进行的，这种空间尽管具有一定的张力，但它的生成和扩展都不以人的意志为转移。学科建设活动是知识生产活动的一种表现形式。作为一种生产活动，它必然受到学科体制、社会需求、科技政策等因素的制约。因此，任何具体的学科建设行为通常都难免受到各种权力的影响。正如劳斯指出的，“科学之于文化和政治的不可或缺性以及政治问题之于科学的核心地位，远远超出了大多数科学家和政治家所认可的程度”。所以，人们在进行学科建设的过程中，不能离开学科发展外部条件和科学演进内部规律的约束而随意选择学科制度、体制和学科发展道路、模式等。
再次，任何学科建设行为都受科学演进规律的制约。第一，学科知识的演进受作为整体的科学知识体系的制约。科学的内在整体性要求在知识分化的过程中必须进行知识的整合，将分化的知识重新统一。这既是科学演进的内在要求，也是其发展的现象表征。第二，任何学科知识的发展并不都是一直呈指数增长的。黛安娜・克兰认为：“学科和研究领域在开始阶段的发展是相对缓慢的，以后表现为指数增长时期，接下去的是线性增长时期，最后是缓慢的不规则增长时期。”第三，科学演进过程中，学科知识体系的建构也受到带头学科、优势学科的影响和制约。由于科学是内在整体，在科学体系内部，带头学科、优势学科可以通过示范和扩散机制，一定程度上对其所处的研究领域或学科群产生连带效应，从而彼此促进各自的发展。
最后，任何学科建设行为都受人的主体尺度的制约。人的主体尺度在这里表现为人的认知能力和人的利益需求等。譬如就人们认识学科演进规律的能力而言，虽然科学演进规律是不变的、客观的，但它却隐藏在那里，并以多变、易逝、外在的真相或假象呈现出来。这就给人们认识和挖掘学科规律带来难度。而人们的认知能力总是表现出差异性，因此，这种差异势必影响学科建设的水平。在现实的学科建设实践中，人们的利益诉求往往表现出多样性。就如费希特所希望的那样，“他应当尽力而为，发展他的学科；他不应当休息，在他未能使自己的学科有所进展以前，他不应当认为已经完成了自己的使命。”
三、学科建设的矛盾解构
科学作为内在的整体，是由概念和范畴组成的知识体系。而为了更真切地把握这种知识体系，人们试图将科学分解为若干个门类，于是科学就以学科的形式呈现出来，同时学科建设也就被嵌入到知识的生产活动中，成为知识生产活动的一种表现形式。作为知识的生产活动，学科建设既要遵循科学演进规律，又要尊重主体选择逻辑。学科建设本质上就是科学演进与主体选择的矛盾运动，这一矛盾也派生出学科建设的目的性与工具性、学术性与实用性、理智化与制度化的矛盾。
1、学科建设的目的性与工具性矛盾
学科建设的目的性是指学科建设要促进对科学内在整体的认识。学科建设的工具性是指，要达致上述目的，学科建设必须通过学科自身的建设来完成。因此，学科建设从一开始似乎就陷入了一个悖论之中，即科学作为内在整体的不可分性与学科分类合法性的矛盾。学科建设的这一悖论生成于科学演进与主体选择的矛盾运动。因为科学演进规律决定了科学具有内在的不可分性，而要对这种不可分性进行整体把握，必须通过人的主体选择来完成。但人的认识是有限的，主体选择逻辑决定人只有通过对分门别类的学科的把握才有可能推进对作为内在整体的科学的理解。所以，科学演进规律与主体选择逻辑的矛盾运动，既是学科建设目的性与工具性矛盾生成的前提，又是矛盾破解的关键。在这个意义上，学科建设过程也就是目的性与工具性矛盾运动的过程。这一矛盾运动的客观性决定了我们在推进学科自身建设的过程中，不应对学科建设的正当性有所避讳，但同时也不能一味地强调学科自身建设而忽视促进科学的整体发展。
2、学科建设的学术性与实用性的矛盾
学科建设的学术性是指学科建设要促进知识创新，不断拓宽人类知识领域。学科建设的实用性是指学科建设要服从国家和社会发展的需要。学科建设既要推进知识创新，又要服从社会需要，这种学术性与实用性的矛盾，本质上是科学演进规律与社会主体选择逻辑矛盾运动的产物。科学演进规律要求学科建设秉守价值自由和客观性规范，学科建设应该优先发展带头学科，并服从科学指数增长和逻辑增长规律，注重学科范式的构建等。社会主体选择逻辑要求学科建设必须充分考虑社会经济发展甚至国家安全的需要，优先考虑社会现实问题的解决和科研成果的转化，注重应用学科的发展，大力发展符合社会需求的重点学科等。因此，学科建设的学术性与实用性既对立又统一，它一定程度上既有助于知识的积累创新，也有利于推动国家和社会的发展。约翰・S・布鲁贝克认为，“为了生存并产生影响，大学的组织和职能必须适应周围人们的需要。它必须像社会秩序本身一样充满活力和富于弹性”。事实上，一所好大学的优秀之处就在于成功地协调好了学科建设的学术性与实用性矛盾，从而为大学找到了合法性根基。
3、学科建设的理智化与制度化矛盾
学科建设的理智化是指学科建设要推进知识体系的建构，促进理智的成熟和完善。而学科建设的制度化是指学科建设应该促进学科内部行动者之间形成相对稳定的互动模式，从而为学科知识的生产提供制度条件。任何学科的发展，在学科理智进步的同时，也伴随着学科制度的变迁。韦伯认为，“学科发展史是学科理智史和学科制度史的双重动态史”。学科建设必须既要促进学科理智的成熟，又要促进学科制度的完善。学理上，学科制度为学科理智进展奠定了基础，学科理智为学科制度变迁提供了方向。但是学科制度，无论是作为人之建构的产物，还是人之行动的结果，它并不总是能够推动学科理智的进展，有时甚至背离理智进展的方向。因为“形成自由秩序的是制度，而压制和剥夺自由的也是制度，”而如何通过学科制度建设促进学科理智的成熟，将是学科建设的永恒话题。
四、学科建设的行动路径
科学演进规律与主体选择逻辑的矛盾，型构了学科建设过程中的基本矛盾，从而使得学科建设在表现出特有的复杂性同时，也呈现出一定的秩序性。作为学科建设者，要真正推进学科建设，必须要充分发挥主观能动性，在剖析资源禀赋、尊重客观规律的基础上，正确处理好学科建设的基本矛盾。
1、剖析资源禀赋，尊重客观规律
学科建设是知识生产活动，这一生产活动以一定的资源禀赋为前提，并受客观规律的制约。只有在对学科资源禀赋有全面和充分认识的基础上，才有可能充分调动、支配和组合学科资源，也才有可
能对学科建设做出正确的理性判断。而在对学科资源禀赋全面和正确认识的基础上，学科建设者还需要加强对学科建设本质的理解。学科建设在本质上是知识的生产活动，是科学演进规律与社会主体选择逻辑的矛盾运动。因此，学科建设者需要不断提高自身素养，提升对学科建设活动的认知和理解能力，在充分尊重科学演进规律和主体选择逻辑的基础上，综合影响学科发展的诸多因素，在多种可能性空间中进行比较和权衡，为学科建设选择合适的道路、模式。总之，资源禀赋为学科建设提供了物质前提，而客观规律为学科建设提供了理论向导。如果忽视学科建设的资源禀赋，无视学科建设的客观规律，就很难达致推进学科建设的目的。
2、推进范式建构，强化知识契合
学科建设的目的性与工具性矛盾要求学科建设既要推进范式建构，又要强化知识契合。学科范式是学科合法性存在的依据。没有学科范式，也就没有学科。因此，学科建设首先要推进学科范式的建构，只有形成学科范式，学科独立性才能获得社会认同，学科知识体系的建构才能有助于对整体科学的把握。然而，学科范式建构固然必要，但从把握科学整体的角度而言，范式建构只是实现该目的的工具。“最伟大的智力劳动曾经是，而且仍将是，试图将科学与人文结合起来。”因此，在学科范式建构过程中，还需要强化知识契合。也就是在既有学科范式的基础上，大力发展边缘学科、交叉学科、横断学科，尤其需要通过跨学科研究寻找各学科之间的逻辑链条，从而实现知识的统合。
3、反思工具理性，恢复价值理性
学科建设的学术性与实用性矛盾要求学科建设必须整合工具理性与价值理性。所谓工具理性，是指人们为实现自身的目的而只关注工具的选择而无视行为本身的价值。庞青山等人认为，价值理性就是指“通过有意识地对一个特定的行为――伦理的、美学的、宗教的或作任何其他阐释的――无条件的固有价值的纯粹信仰，不管是否取得成就”。近现代以来，由于科学技术狂飙猛进，并成为人类生存和发展的重要的手段，人类对科学技术产生了盲目崇拜，其结果是工具理性压倒了价值理性，人类利用科技创造出辉煌的现代文明的同时，人类赖以生存的地球也岌岌可危。这种工具理性对价值理性的压倒之势，也表现在科学发展过程中科学与人文分裂，学术性与实用性异途。因此，在学科建设过程中，要协调好学术性与实用性的矛盾，就必须反思工具理性，恢复价值理性，整合工具理性与价值理性，以实现科学与人文的齐头并进。
