隨著互聯網、大資料、雲計算等科學技術的發展,人力、腦力和算力融合的程度愈來愈緊密,以生活要素資料化和機器自動化決策為核心的人工智慧算法得到了越來越廣泛的應用。人工智慧算法使得機器能夠通過可讀的指令程式,根據網路痕跡、位置資訊、消費記錄等資料,對人的行為進行評價和預測。這種自動化決策方式在人員招聘、教育培訓、無人駕駛、投資諮詢、司法判決、智慧診療、新聞推薦等諸多領域得到了廣泛運用,極大地降低了人們的決策成本,提高了工作效率。然而,人工智慧算法獨特的運行邏輯導致法律賴以生成與存在的社會結構性場景發生了重大變化,加劇了決策者與相對人之間的“數位鴻溝”,造成個人權利與算法權力之間的失衡,從而誘發了一系列的倫理問題。這些問題在一定程度上顛覆了傳統的法律認知,增加了傳統法律治理的難度。要想增強人工智慧算法法律治理的有效性和克服“人工智慧時代的法律功能危機”,就必須回到人工智慧算法這一基本原點,探求人工智慧算法倫理危機產生的結構性因素,並在此基礎上分析既有法律治理手段存在的限度,從而為人工智慧算法法律治理的轉型升級探明方向。
本書用絕大部分篇幅描述和介紹了美國的期貨和衍生品法律法規,著重探討的是,現行法律法規框架是否能夠適用正在變革期貨和衍生品市場的自動化技術,其是否適用的維度究竟何在?本書並非一個主題貫穿始終,作者也絕非簡單地複述現有法律法規的概念,而是從多領域多角度開展討論,提出自己對此類問題的看法。例如,在第十章,作者認為:正如經過時間檢驗的金融市場監管方法一樣,美國國會很可能需要擴大監管範圍,一些為衍生品市場參與者提供軟體程式開發,以及開發自動化系統的企業及個人將被納入監管範圍,避免出現監管缺口。此外,在第十六章,作者提出建議:打擊算法濫用的有效方式之一,是運用現行金融市場仲介監管效能,以合理性或過失性作為判定依據,對未就自動化系統和算法實行有效監管的企業予以處罰。同樣,在第十七章,作者論述了期貨及其他金融工具的“閃崩”事件(也稱“閃電崩盤”事件,是指極端、劇烈的價格波動現象)。據此,作者建議建立“金融市場擾亂應對基金”,不謀而合的是,有關推出機器人及分散式人工智慧萬能險這一建議的呼聲也很高。在其他領域,監管部門正在制定保險型解決方案,以應對快速、複雜、自動化的算法可能帶來的負面影響。還需進一步說明的是,應對“閃電崩盤”事件而設立“金融市場擾亂應對基金”的建議,與這類監管工作的宗旨一致。