20、AI财产属性与决策意志的法律伦理探讨

AI财产属性与决策意志的法律伦理探讨

1. AI作为财产的基本特性

AI在支出方面需预先受到限制,它仅能获取实现其既定且已注册活动所需的资金。从法律意义上讲,物品或资金虽可“属于”AI,但它无法真正自由支配这些财产。

AI作为财产,主要有以下两种形式:
- AI代码 :其使用受法律制度约束,如代码版权或各类许可证(包括开放许可证)。
- 机器人中的AI :受所有权影响较大,同时其使用也受租赁、出租或雇佣合同等相关权利的制约。

随着物联网的兴起,单一物体的权利范围同时涉及物体本身和程序的情况日益普遍,且两者的权利结构可能都很复杂。例如,一个物体可能同时搭载多个具有不同法律地位的程序,某个增强现有软件功能的特定软件可能需单独付费,且基于不同的许可证。解决这些权利冲突的关键不在于程序是否为自主AI,而在于物体与程序之间的关系,这种关系由法律规则和合同共同决定。

2. AI的法律主体性与所有权限制

虽然AI在一定程度上可能具有法律主体性、有自身的个人利益,并且能在一定范围内参与法律交易并成为所有者,但人类对AI的所有权与对其他物品的所有权存在差异。传统上,所有者对物品拥有随意处置(如丢弃或销毁)的权利,但对于AI,这种权利的行使并非毫无限制。

AI的法律主体性是功能性的,与特定社会关系相关,与人类基于人权的尊严和主体性概念不同,因此适用于人类的法律保护机制并不适用于AI。即便AI具有一定法律主体性,也不排除在实现人类财产权时将其消灭。

在某些情况下,AI参与人类社会或个人生活时,会引发复杂的法律问题。例如,一个

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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