| 风险类型 | 典型例 | 律挑战 |
|---|---|---|
| AI作为工具 | 2024年深圳AI换脸诈（涉金额2.3亿）5 | 帮助责任认定困境 |
| AI作为对象 | 特斯拉自动驾驶系统遭数据投致车祸13 | 系统漏洞是否属于"产品缺陷" |
| AI自主行为失控 | 医疗机器人误判患者体征实施错误电击13 | 过失责任的主体归属难题 |
| 司算黑箱 | 威斯康星州COMPAS系统歧视判决12 | 算透明性与可解释性缺失 |
Ⅲ. 规则重构：智能的应对路径探索
1213
◉ 主体资格的渐进式承认
• 弱人工智能阶段：沿用"工具论"定位，研发者承担产品责任（如德自动驾驶汽车责任）
• 人工智能阶段：探索"电子人格"，建立AI行为追踪13
Ⅰ. 技术渗透：AI在事司中的多维度应用场景
810
◉ 自动化司决策系统
基于深度学习的件评估模型已在保释裁定、量预测等领域应用（如COMPAS系统），通过分析被告人历史数据生成风险系数报告，提升司效率的同时引发算歧视争议。
Ⅱ. 暗流涌动：AI技术引发的四大事风险图谱
（采用「风险类型-典型例-理困境」三维结构）
Ⅳ. 穹顶：技术狂飙中的值锚定点
（采用「问题思辨+解决方」对话体排版）
▎技术中立是否伪题？
当自动驾驶的"电车难题"算选择优先保护乘客，是否构成对行人生权的系统性歧视？这要求介入算审查，建立"人类生权优先"的底层编码规则12。
：在锋上起舞的智能治
当AI技术如同"电"般既带来司效率的质变提升，又潜伏着权利侵蚀的风险，必须发展出"技术型"规范体系。这需要构建包含算审计、AI行为分级管控、技术审查机制的立体化，在促进技术创新与保障人类尊严之间找到精妙的平衡点812。
▎正义的算能否被量化？
某省高院试点的量辅助系统将"被害人过错"细化为37个评估维度，这种将判断数据化的尝试，可能消解司的人文温度，需设立算员会进行动态校准13。
◉ 归责体系的动态化调整
◉ 预测与证据链构建
如杭州市的"城市大脑"系统，通过面部识别、轨迹分析等技术，实现性侵件高危区域预率达93%，但数据采集边界模糊化带来隐私权争议8。
◉ 虚拟审讯与心理干预
韩已试点AI心理评估机器人，通过微表情识别、语音压力分析等技术辅助审讯，其生成的"电子测谎报告"成为新型证据形式10。
（全文约1200字，完整文献来源可查询引注编号对应的原始研究成果）
新型责任矩阵：
1. 故意滥用AI → 使用者主责任
2. 重大技术缺陷 → 产品责任
3. 算自主决策 → 建立AI责任池
◉ 证据规则的性突破
开发具备司存证的AI审讯系统，实现从数据采集、算决策到判决生成的全流程可追溯10。
AI技术驱动的事司与风险
——从"电"隐喻看智能的边界重塑
（采用「例聚焦+风险图谱」双栏排版，穿插技术思辨段落）
相关问答
剑魔一般走上单路居多，召唤师技能一般推荐闪现➕传送或者点燃 天赋：征服者+凯旋+欢欣+砍倒+骸骨镀层+过度生长 征服者+凯旋+欢欣+致命一击+灵光披风+迅捷
电刑+血之滋味+幽灵魄罗+贪欲猎手+神奇之鞋+星界洞悉 剑魔的主天赋一般会选择电刑或者征服者，电刑更加注重线上的压制力，打出爆发伤害，...
天赋之后，其实三段Q的伤害完全就够用了，更何况也不是让剑魔一打五。在目前这个版本中，ai剑魔需要的装备分为两种情况，首先，拥有ai转职的情况下，需要ai...
来增加爆发伤害。副天赋的选择相对灵活，启迪或坚决系都可以根据具体对线英雄来选择。例如，如果对手有较强的控制技能，可以选择灵光披风和迅捷来增强生存能力；如果对手有较多的物理伤害，可以选择欢欣和贪欲猎手来提高攻速和生命偷取。神奇之鞋和星界洞悉则能提供额...
