人工智能：多角度定义与概念体系研究

引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当代科技领域的热门话题，已深入到各行各业，带来前所未有的变革和机遇。然而，随着这一技术的快速发展，对于"人工智能到底是什么"这一基础性问题，人们仍存在各种不同的理解和定义。人工智能的定义可以从多个层面进行探讨，每个层面都反映了其特定的特性和应用。本研究报告将从多角度深入探讨人工智能的概念定义，分析其在不同领域的应用，以及其引发的哲学、伦理和法律思考，旨在为读者提供一个全面而深入的人工智能概念框架。
人工智能的发展已超过60年历史，从最初的概念提出到如今的广泛应用，经历了多次技术革新和范式转换。在这一过程中，人工智能的定义也在不断演变和完善。本报告将梳理人工智能的基本概念，探讨其在学术、产业、媒体和公众认知等多个维度的定义和理解，并分析其在医疗、教育、金融等领域的具体应用，从而构建一个立体化、多维度的人工智能概念体系。

人工智能的基本概念与定义

学术定义与理论框架

从学术角度看，人工智能的定义主要经历了从规则基础到数据驱动的演变过程。人工智能最初被定义为"能够模仿和执行人类智能行为的计算机系统"。这些系统被设计用来处理复杂的数据，进行逻辑推理，做出决策，并在一定程度上进行自我学习。例如，基于规则的系统使用预定义的规则集来处理特定任务，如专家系统。而基于数据驱动的方法，如机器学习，则依赖于大量的数据和统计方法来训练模型，进而执行任务[10]。
随着技术的发展，人工智能的定义逐渐细化。在最基本的层面上，人工智能被定义为"能够模仿和执行人类智能行为的计算机系统"。这些系统被设计用来处理复杂的数据，进行逻辑推理，做出决策，并在一定程度上进行自我学习[10]。
从技术层面，人工智能指的是通过计算机程序实现的，模仿人类智能行为的技术系统。简单来说，AI系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如视觉识别、语音识别、决策制定和自然语言处理。从哲学层面来看，人工智能则探讨机器能否拥有和人类类似的思维能力和意识[10]。
从历史发展来看，人工智能学科自1956年诞生以来，在60多年岁月里获得了很大发展，引起众多学科和不同专业背景的学者们及各国政府和企业家的空前重视，已成为一门具有日臻完善的理论[28]。1956年，约翰·麦卡锡(John McCarthy)首次提出了"人工智能"这一术语，当时的定义为"制造智能机器"，特别是计算机，以执行需要智能的任务[22]。

人工智能的分类体系

在理解人工智能时，我们需要区分"弱人工智能"和"强人工智能"两个概念。弱人工智能，也称为"窄AI"，是指设计用于完成特定任务的AI系统，如智能语音助手或推荐系统。强人工智能，也称为"通用AI"，则是指具有人类般智能，能够理解、学习和应用各种知识和技能的AI系统。尽管强人工智能仍处于理论阶段，但它代表了AI研究的终极目标[10]。
从功能和应用的角度来看，人工智能具有多种特性。首先是"自动化"，即AI系统能够自动执行任务，无需人类的持续干预。其次是"适应性"，AI系统可以从经验和数据中学习，优化其性能。第三是"交互性"，许多AI系统能够与人类用户进行自然交互，如智能客服系统。此外，AI系统还具有"鲁棒性"，即它们在面对不确定性和变化时仍能保持稳定的性能[10]。
根据系统的能力和智能程度，人工智能通常分为三大类：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。这三者在功能和潜力上各有不同，代表了AI技术的不同发展阶段。弱人工智能是当前应用最广泛的人工智能形式，专注于执行特定任务；强人工智能的目标是开发出具有人类般智能的机器；超人工智能则是指智能水平远超人类的AI系统[10]。

多维度的人工智能概念

从维度视角看，人工智能的概念可以理解为从低维到高维的连续谱。人类智慧是高维的，而当前的人工智能技术相对较低维；在人工智能系统中，模型和算法比底层技术更低维。这种多维度的理解有助于我们认识人工智能的复杂性和局限性[12]。
从技术应用角度，人工智能被定义为"让计算机和机器能够模拟人类学习、理解、问题解决、决策制定，以及发挥创造力和自主性的技术"[0]。从企业应用角度，人工智能是由多种不同技术组成，这些技术相互配合，使机器能够以与人类相当的智能水平来感知、理解、行动和学习[1]。
从学术科学角度，人工智能被定义为"研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学"[2]。维基百科上定义"人工智能就是机器展现出的智能"，即只要是某种机器，具有某种或某些"智能"的特征或表现，都应该算作"人工智能"[3]。
从更广泛的视角，大英百科全书则限定人工智能是数字机器表现出的智能[3]。从政策和学术研究角度，人工智能被定义为"基于计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别等核心技术，使用机器代替人类"[6]。
经济合作与发展组织(OECD)认为，人工智能系统是基于机器的系统，可以针对一组人类定义的目标做出预测、提供建议或影响现实或虚拟环境的决策[7]。学者们基于这一定义，进一步发展了人工智能的定义体系[7]。

人工智能的多角度定义

从哲学角度理解人工智能

从哲学的角度看，人工智能是人脑的延伸，具有一种工具属性，是人所创造最终为人们所利用的工具。就其作用与意义而言，当然是不能与镰刀、锄头同日而言的。然而，人工智能对于人类本身来说，是否会发生一种令人无可奈何的"异化"，是否会像魔瓶的妖怪一样，一旦放出来，就会不再为人类所能控制，甚至会反过来控制人类呢？作为一个深为人们所担忧的问题，就目前而言还无法做出肯定性的结论。因为有关人工智能科学研究还在不断地进步与发展[17]。
人工智能的逻辑运算、逻辑思维能力，肯定能够超越人脑，甚至在某些方面已经超越了人脑。工具的意义本身就在于人类能力的延伸。工具本身必有人的天赋本能不及之处，否则便失去了工具的意义。古老的算盘必是强于人脑所进行的运算的，否则的话，我国那些"两弹一星"的元勋们不可能在那个年代把算盘运用起来[17]。
从哲学的角度看，人工智能是人脑的延伸，具有一种工具属性，是人所创造最终为人们所利用的工具。人工智能的逻辑运算、逻辑思维能力，肯定能够超越人脑，甚至在某些方面已经超越了人脑。然而，人工智能对于人类本身来说，是否会发生一种令人无可奈何的"异化"，是否会像魔瓶的妖怪一样，一旦放出来，就会不再为人类所能控制，甚至会反过来控制人类呢？作为一个深为人们所担忧的问题，就目前而言还无法做出肯定性的结论。因为有关人工智能科学研究还在不断地进步与发展[17]。
基于圆融哲学的角度，人类的智慧有三个层次：感性、理性、灵性。这种灵性既是基于精神本身，又是超越精神之上的。人们用"灵气儿"来形容实在是玄妙的很。举凡精神产品，不动用灵性，缺乏"灵气儿"的，必然是平庸的。圆融哲学同时认为，人的认识体现为五层境界：感性的直觉、个别知觉、辩证知觉、系统知觉、灵性直觉。其中，第一重境界属于感性阶段，第二、三、四重境界属于理性阶段，而第五层境界则属于灵性阶段。圆融哲学还认为，人类力图认识的对象——真理本身是圆的，是一种圆满的圆，说不完道不尽。真理同时又是活的，活就活在人的主观与客观美妙圆融的一瞬间。过了这个瞬间，真理就成了死去的标本，就成了有害的教条。唯有人类自身能够达到和实现这种禅悟、顿悟、醒悟。唯有人类自身能够迎来那种不期而至的灵感。在这一点上，人工智能本身是很难做到的，因而也是无法超越人脑的[17]。

从伦理角度定义人工智能

人工智能伦理是一个多学科领域，研究如何优化人工智能(AI)的有益影响，同时降低风险和不良后果。伦理是一系列帮助我们明辨是非的道德原则。AI伦理探讨如何将道德原则融入AI的全生命周期，包括开发、设计、制造、部署和应用等环节，旨在促进公平、公正、和谐、安全，避免偏见、歧视、隐私和信息泄露等问题[47]。
从伦理和安全角度，人工智能参与者应避免和应对可能的伤害（安全风险）以及潜在的攻击漏洞（安保风险）。隐私权和数据保护必须在人工智能的整个生命周期中得到保护和促进[46]。
《新一代人工智能伦理规范》旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期，促进公平、公正、和谐、安全，避免偏见、歧视、隐私和信息泄露等问题。该规范适用于从事人工智能研究开发、设计制造、部署应用等相关活动[45]。
网络安全标准实践指南指出，人工智能伦理涉及安全和安保、隐私权和数据保护等多个方面。安全和安保要求人工智能参与者应避免和应对可能的伤害（安全风险）以及潜在的攻击漏洞（安保风险）。隐私权和数据保护要求必须在人工智能的整个生命周期中保护和促进隐私[48]。
OECD成员国于2019年5月22日批准了人工智能原则即《负责任地管理可信赖的人工智能的原则》，该伦理原则总共有五项，包括包容性增长、可持续发展和福祉等[55]。这些伦理原则为人工智能的发展和应用提供了重要指导。

从法律角度探讨人工智能

从法律角度探讨人工智能，需要赋予人工智能"有限的"民事主体地位，人工智能并不享有伦理性的人格权或身份权，而是享有经济性的财产权利以及承担相应的义务。同时，应否定人工智能的刑事主体资格，最终[57]。
人工智能伦理的法律性质研究探讨了如何将人工智能伦理从道德原则转化为可操作、可预期、可计算的伦理合规实践，特别是法律体系如何评价以及纳入人工智能伦理规范。这种研究对于规范人工智能的发展和应用具有重要意义[54]。
从伦理到法律的转变涉及"为何、何时以及如何监管人工智能"的问题。这种转变反映了人工智能从技术概念到社会现象的演变，以及社会对人工智能监管需求的增加[56]。
从媒体和公众认知角度
新闻媒体要以新闻真实性作为应用人工智能技术的最终标准，用真实报道构建公众可信赖的基础认知空间。要把新闻媒体专业优势和人工智能技术优势相结合[34]。
通过比较人民网有关政府人工智能方面的表述，与微信平台人工智能公众讨论二者之间的差异，结果发现，人民网媒体报道反映出政府对人工智能压倒性的正面态度[35]。这表明人工智能在社会不同群体中有不同的认知和态度。
人工智能媒体是指在各种媒体和内容创作应用中使用人工智能(AI)技术。它包括利用生成式AI模型根据提示生成文本、图像或其他媒体内容，如某些可以创建AI生成图像的技术[36]。
社交媒体"算法认知战"与公共外交的新特点随着算法和人工智能等技术的普遍应用，社交媒体平台等传播媒介已构建起一种新的传播结构和政治生态图景，由此带来特定认知对现实政治的显著影响[37]。
对于人工智能，公众的态度可分为四种类型："矛盾型"、"谨慎型"、"乐观型"和"冷漠型"，证实了从概念上区分个人体验与社会认知的重要性，提示公众的人工智能态度的复杂性[38]。

人工智能在具体领域的应用与定义

人工智能在医疗领域的应用

人工智能在医疗领域的应用日益广泛。例如，通过深度学习技术，AI可以辅助医生进行疾病诊断、手术操作等任务。此外，AI还可以帮助医生分析大量医疗数据，提高治疗效果和降低医疗成本[50]。
人工智能在医疗领域的应用主要体现在以下几个方面：医学影像诊断、临床决策支持、药物发现和个性化医疗等。例如，IBM Watson for Oncology是一款基于人工智能技术的肿瘤治疗辅助系统，可以根据患者的病历数据和治疗历史，为医生提供个性化的治疗建议[50]。
人工智能生成内容(AIGC)对医学教育的理论教学、实践教学、测量评估等方面均产生了推动作用[53]。例如，ChatGPT等大语言模型在医学教育中的应用，可以帮助学生更好地理解和掌握医学知识。
从医疗技术的角度看，人工智能会替代人类中智能的部分，加强机器的认知功能，但其智慧程度不如人类—创造力。人类的社会的发展不断的将人类从繁重的体力劳动和脑力劳动（简单操作性，或者认知程序性较为简单的人类智慧功能）中解放出来，从而带动社会效率的整体进步[22]。
在医疗检验技术领域，人工智能智能诊断技术将医学技术人员从复杂的脑力劳动中解放出来，其智能程度远远超过人类[22]。

人工智能在教育领域的应用

在教育领域，人工智能技术被用于个性化教学、智能评估等方面。通过分析学生的学习情况和需求，AI可以为学生提供个性化的学习方案和资源推荐。此外，AI还可以帮助教师评估学生的学习情况，提高教学效果[50]。
人工智能在教育领域的应用主要体现在以下几个方面：智能教育资源、智能法律咨询、智能法律研究、智能法律管理等。这些应用可以帮助教师和学生更有效地进行教学和学习[50]。
人工智能在教育领域的应用正在改变传统的教学模式和学习方式。例如，IBM Watson Education的个性化学习平台可以根据学生的学习数据和兴趣爱好，为学生提供个性化的学习方案和教育资源[50]。
人工智能技术在教育领域的应用正在加速推进。教育机构需建立数据保护机制，确保AI技术的公平性和有效性[49]。这种应用不仅提高了教学效率，还促进了教育公平和个性化学习。

人工智能在金融领域的应用

在金融领域，AI技术被广泛应用于风险控制、投资决策、反欺诈等方面。通过分析大量金融数据，AI可以帮助金融机构做出更准确的决策，降低风险。同时，AI还可以提高金融服务的效率和便捷性[50]。
人工智能在金融领域的应用主要体现在以下几个方面：智能投资分析、风险管理、欺诈检测、客户服务等。例如，BlackRock的Aladdin系统是一款基于人工智能技术的投资管理系统，可以利用大数据分析和机器学习等技术，为投资者提供更加准确的投资建议和决策[50]。
人工智能在金融领域的应用正在改变金融服务的提供方式和客户体验。金融机构正在积极探索如何利用AI技术提高服务效率和质量，同时降低运营成本和风险。

人工智能在艺术领域的应用

人工智能艺术是智能技术与艺术在深度融合中产生的全新艺术形式。尽管人工智能艺术在自主性、时间性、共通感等方面仍存在不可避免的局限性，还不能被视为整全意义上的艺术，但它有助于我们进一步反思艺术的本质、创作与审美等问题，具有不可忽视的理论价值、实用价值和艺术价值[40]。
人工智能艺术的出现得益于电子计算机技术的发展。从发展历程来看，人工智能艺术可追溯至本杰明·拉珀斯基（Benjamin Francis Laposky）在20世纪50年代用示波器（计算机的前身）创作出的系列作品"电子抽象"。1965年，多位艺术家利用电子计算机技术实现了非人作画，并成功举办了一些画展。20世纪70年代以后，计算机算法开始被应用于艺术生成活动，并逐渐走向智能化阶段[40]。
人工智能艺术与人类艺术创作的根本区别在于，前者是技术介入的结果，后者是性灵蕴藉的生成。与融入了丰富的人类情感和智慧灵感的人类艺术作品相比，人工智能艺术只是一个还不能排除自身制作性的"物"[40]。
人工智能艺术的局限性主要表现在以下三个方面：人工智能艺术的生成机制缺乏自主性，人工智能不能独立生产出艺术作品；人工智能艺术是技术化的艺术物，而不是时间性的艺术作品；人工智能艺术内在的可计算性诉诸的是技术理性，难以与人类的感性审美经验形成共通感[40]。
人工智能艺术的当代价值主要体现在三个方面：理论价值、实用价值和艺术价值。在理论价值方面，人工智能艺术的出现突破了传统艺术理论范式，为探讨"艺术之为艺术"这一基本问题提供了新的语境和视角。在实用价值方面，人工智能艺术在提升艺术生产效率方面展现出显著的实用价值。在艺术价值方面，人工智能艺术在形式上展现的视觉效果可为欣赏者提供一定程度的视觉美感[40]。

人工智能的未来发展趋势

人工智能技术的持续创新

人工智能技术包括非常广泛的子领域，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学等。人工智能系统的两个主要特点是：自动化，即AI系统可以自动执行任务，无需人类干预；学习能力，通过机器学习，AI可以从数据中学习[50]。
人工智能技术的持续创新正在改变我们对未来的认知。随着大模型如GPT-3和GPT-4的出现，人工智能正在革新金融、医疗和法律等领域的格局。这些领域以依赖专业专业知识、数据获取困难、高风险和严格的监管合规性为特征[50]。
人工智能技术的未来发展将更加注重与实体经济的深度融合。在人工智能技术的持续创新下，人工智能产业正持续拓展应用领域，向医疗、教育、文旅等领域加速渗透[51]。
人工智能与人类的共生关系
人工智能是人类创造的工具，是人脑的延伸，具有工具属性，最终为人们所利用。然而，人工智能对于人类本身来说，是否会像魔瓶的妖怪一样，一旦放出来，就会不再为人类所能控制，甚至会反过来控制人类呢？这是一个深为人们所担忧的问题[17]。
从哲学的角度看，人工智能的未来发展趋势将朝着与人类形成共生关系的方向发展。有学者提出从人与人工智能的"共生关系"角度理解人工智能艺术，既不能将人工智能降为无自主性的"工具"，也不能将其视为与人类艺术家一样的主体，人工智能艺术不过是在人机互动共生过程中生成的[40]。
全球电动车明星企业特斯拉的创始人马斯克在寻找一种将人类大脑与人工智能进行完美"融合"的方法：计划通过一个2毫米的切口在大脑中植入一个微型无线芯片，借此创造出他所称的"与人工智能的某种共生体"。随着科学技术的发展，在未来，人类也许可以用类似于人脑细胞的物质制作"芯片"，实现与人脑的完美融合；人类也许可以最终把人脑细胞的输入机制、储存机制和运行机制搞清楚，并且最终应用于人工智能[17]。
这种人机共生的未来趋势将深刻改变人类的生活方式和社会结构。人工智能将不再仅仅是工具，而是成为人类认知和能力的延伸，与人类形成更加紧密的互动关系。

人工智能的伦理与安全挑战

人工智能的发展面临着伦理和安全方面的挑战。人工智能参与者应避免和应对可能的伤害（安全风险）以及潜在的攻击漏洞（安保风险）。隐私权和数据保护必须在人工智能的整个生命周期中得到保护和促进[46]。
人工智能伦理是一个多学科领域，研究如何优化人工智能(AI)的有益影响，同时降低风险和不良后果。伦理是一系列帮助我们明辨是非的道德原则。AI伦理探讨如何将道德原则融入AI的全生命周期，包括开发、设计、制造、部署和应用等环节，旨在促进公平、公正、和谐、安全，避免偏见、歧视、隐私和信息泄露等问题[47]。
《新一代人工智能伦理规范》旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期，促进公平、公正、和谐、安全，避免偏见、歧视、隐私和信息泄露等问题。该规范适用于从事人工智能研究开发、设计制造、部署应用等相关活动[45]。
网络安全标准实践指南指出，人工智能伦理涉及安全和安保、隐私权和数据保护等多个方面。安全和安保要求人工智能参与者应避免和应对可能的伤害（安全风险）以及潜在的攻击漏洞（安保风险）。隐私权和数据保护要求必须在人工智能的整个生命周期中保护和促进隐私[48]。

结论：人工智能的多维度理解

通过对人工智能多角度定义的深入研究，我们可以得出以下几点结论：
首先，人工智能是一个多维度的概念，可以从技术、哲学、伦理、法律、媒体、公众认知等多个角度进行理解。这种多维度的理解有助于我们全面把握人工智能的本质和发展方向。
其次，人工智能在不同领域有着不同的定义和应用。在学术领域，人工智能被定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。在产业领域，人工智能是指由多种不同技术组成的系统，这些技术相互配合，使机器能够以与人类相当的智能水平来感知、理解、行动和学习。在媒体和公众认知中，人工智能则有着更加通俗和直观的理解。
第三，人工智能的发展面临着伦理和安全方面的挑战。如何将道德原则融入AI的全生命周期，包括开发、设计、制造、部署和应用等环节，是当前人工智能发展需要解决的重要问题。
第四，人工智能的未来发展趋势将朝着与人类形成共生关系的方向发展。人工智能将不再仅仅是工具，而是成为人类认知和能力的延伸，与人类形成更加紧密的互动关系。
最后，对人工智能的多角度理解有助于我们更好地应对人工智能带来的机遇和挑战。通过全面把握人工智能的本质和发展方向，我们可以更好地利用人工智能技术推动社会进步，同时避免潜在的风险和负面影响。
参考文献
[0] 什么是人工智能(AI)？ - IBM. https://www.ibm.com/cn-zh/think/topics/artificial-intelligence.
[1] 什么是人工智能 - 埃森哲. https://www.accenture.cn/cn-zh/insights/what-is-artificial-intelligence-index.
[2] 人工智能_百度百科. https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/9180.
[3] [PDF] 人工智能标准化白皮书. http://www.cesi.cn/images/editor/20180124/20180124135528742.pdf.
[6] 人工智能学理概念的明晰：政策文本的视角. https://www.castss.com/sp/subchannel_info.aspx?Id=201803230956327799387487e8fe643.
[7] [PDF] 人工智能对新质生产力的影响研究. https://pdf.hanspub.org/ecl2025141_122311849.pdf.
[10] 第一节：人工智能的定义和基本概念. https://zhuanlan.zhihu.com/p/698162111.
[12] 从高低维度出发，重新理解人工智能. https://zhuanlan.zhihu.com/p/10596665148.
[17] 从哲学的角度看人工智能. https://zhuanlan.zhihu.com/p/148009732.
[22] 浅谈对于"人工智能". https://zhuanlan.zhihu.com/p/165192306.
[28] [PDF] 1.1 人工智能的定义与发展. http://www.tup.tsinghua.edu.cn/upload/books/yz/102243-01.pdf.
[34] 全文丨人工智能时代新闻媒体的责任与使命 - 新华网. http://www.news.cn/politics/20241014/fe72c14c8d1e4e509d68d0ff04455725/c.html.
[35] "中国公众如何看待人工智能"研讨会. https://www.berggruen.org.cn/activity/43.
[36] 什么是人工智能媒体 - 亚马逊云科技. https://www.amazonaws.cn/what-is/artificial-intelligence-media.
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[38] 对于人工智能，您的态度属于哪种类型？. https://zhuanlan.zhihu.com/p/13527188723.
[40] 人工智能艺术的局限性与当代价值-中国社会科学网. https://www.cssn.cn/dkzgxp/mxyj/mxyj202401/202408/t20240815_5772268.shtml.
[45] 《新一代人工智能伦理规范》发布 - 中华人民共和国科学技术部. https://www.most.gov.cn/kjbgz/202109/t20210926_177063.html.
[46] 人工智能伦理 - UNESCO. https://www.unesco.org/zh/artificial-intelligence/recommendation-ethics.
[47] 什么是AI 伦理？ - IBM. https://www.ibm.com/cn-zh/think/topics/ai-ethics.
[48] [PDF] 人工智能伦理道德规范指引 - 网络安全标准实践指南. https://www.tc260.org.cn/upload/2020-11-09/1604910605970089327.pdf.
[49] 人工智能在教育与医疗领域的应用及伦理挑战的最新分析. https://www.forwardpathway.com/149296.
[50] 探索AI技术在医疗、金融和教育领域的应用与影响原创 - CSDN博客. https://blog.csdn.net/2401_85750860/article/details/143032283.
[51] AI赋能医疗、教育、文旅等产业智能化转型显成效 - 新华网. http://www.news.cn/digital/20240731/f3c8e7900e5a4803a894fb06b35470fe/c.html.
[53] 人工智能生成内容在医学教育中的应用、挑战与展望. https://www.ictdedu.cn/sknews/jyxxhs/neirong/n20240905_85236.shtml.
[54] [PDF] 人工智能伦理的法律性质 - 中外法学. https://journal.pkulaw.cn/PDFFiles/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BC%A6%E7%90%86%E7%9A%84%E6%B3%95%E5%BE%8B%E6%80%A7%E8%B4%A8.pdf.
[55] 人工智能伦理及法律问题研究 - 君合. https://www.junhe.com/law-reviews/1150.
[56] Simon Chesterman | 从伦理到法律：为何、何时以及如何监管人工智能. http://www.socio-legal.sjtu.edu.cn/wxzy/info.aspx?itemid=4894.
[57] 人工智能发展中的法律问题研究(2020-01-24). https://sfj.sh.gov.cn/ztzl_xsqk/20201126/5a7160630701437b82161551ad52cc7d.html.