比如，人们的收入与其所在地的自然地理条件、社会发展水平有关。

在试点过程中，积累了一些宝贵经验，主要有以下几个方面。试点地区紧紧抓住人员转隶、班子组建、队伍融合、职责履行四个关键环节，统筹谋划、突出重点、把握节奏、协调推进，圆满完成改革试点任务。

对普通对象采取监察措施，设置不同层级的审批程序，确保各项措施规范有序。推进国家治理体系和治理能力现代化，既要有厉行法治的决心，又要有健全完备的法律规范体系，还要有实施法治的能力和水平。这是推动全面从严治党向纵深发展的重大战略举措，对于健全中国特色国家监察体制，强化党和国家自我监督具有重大意义。增强党自我净化能力，根本靠强化党的自我监督和群众监督。按照授权，依法履行监督、调查、处置职责，全面运用监察措施开展监察活动。

为此，试点地区相继制定了严格的程序规范。党中央选择在北京市、山西省、浙江省开展国家监察体制改革试点，旨在使顶层设计与基层实践更好结合，以创造可复制的经验。对公司而言，尽管公司参与人众多，通过对治理结构、责任的诸多规制，法律仍然能够实现整体的管制效果。

人工智能自身研究、发展的特点使得受害人在受到侵权后难以索赔，大量个人、企业的参与使得责任承担主体多样。企业或者是技术提供方不能够以提供了更高级的产品或者更便利的服务为理由，而不加限制的使用个人的数据，而使得牺牲人们的隐私权成为技术发展的必要代价。而人工智能程序的预设性和不透明性也让使用者承担侵权责任的正当性存在疑问。在侵权行为发生后，对于人工智能侵权的责任划分至关重要。

这就要求对人工智能技术的管制考虑更为深层的伦理问题，对人工智能技术本身和它的应用均应符合伦理要求。比如2017年签署的阿西洛马人工智能原则就为设计一套保障人类价值观一致的AI安全发展指南做出了有益的尝试。

第二，应当建立实用、可执行的、适应于不同使用场景的标准流程以供设计者和开发者保护数据来源的隐私。（在制定原则的会议中，只有超过90%的与会者同意才能被写入最后确定的原则。人工智能语境下的个人数据的获取和知情同意应该重新进行定义。必须考虑将人类的伦理道德嵌入人工智能系统。

） 就法律管制如何促进人工智能的发展而言，法律难以直接在人们应该在哪些领域增加、减少投入做出强制规定。哈贝马斯认为，发展的知识基础不仅包括认知与科技意识（cognitive-technical consciousness）的结构，还包括道德与实践意识（moral-practical consciousness）的结构。谷歌的提供的服务已有超过2700项使用人工智能引擎，图像处理的错误率大大降低。有的人工智能的元素原本不是为人工智能设计的，不成为责任承担主体。

数据是人工智能做出决策的基础，而数据并不是直接由公司或者政府产生，而是来自于每个个体。同时，针对已有管制的不足之处，法律至少可以允诺未来进行合理调整。

自动驾驶的商业应用已经近在眼前。对人工智能的发展与运行机制的法律管制需要首先明确管制谁、如何进行管制的问题。

处理简单的情境我们无须担忧，因为编写人工智能的程序的开发者可以直接把如何处理简单情境包括在程序里。这些应当作为我们思考的起点，也提醒我们：在制订政策和法律时，我们应当摆脱肤浅的新闻炒作和广告式的热点，促进对人工智能更深层理解，聚焦新技术给我们的社会带来的真正难以应对的挑战。但是其他相对弱势的企业就算能够获得技术，也无法拥有如此海量的数据去进行进一步的研发工作。该条例制定的目的，是想借赋予欧盟公民个人信息保护的基本权利，来增加消费者对在线服务和电子商务的信心。而机器自主决定的权利可能随技术的发展而扩大，激化已有的利益、观念冲突。在实践中，欧盟将于2018年5月25日开始实施的欧盟通用数据保护规范(GDPR)，对于如何使用数据进行了规定。

以人工智能的决策导致的安全事故为例，我们无法通过找到责任人并令其承担责任来防止这样的事故。人工智能的构成机制的管制需要明确管制什么的问题。

奔驰汽车的高级行政人员Christoph Von Hugo表示，奔驰汽车公司一定会把乘客的生命安全放在第一位，即使这样意味着可能伤害路人。固然管制多个主体并非易事，法律也并非第一次遇到：在公司法中，管制自然人组成的公司就是很好的先例，特别是从公司的合同束理论或者利益相关者理论来看看待公司时我们就更加确信终有一天我们的制度能够达到目的。

微软的Skype语音通信服务可以实现不同语言之间的实时自动翻译。在建立了共同原则的基础上，政府和业界共同建立人工智能安全测试规范和认证机构。

与人工智能带来的经济的飞速发展相对的是法律规制的相对滞后。这种自主决策分为不同的程度。作者认为，法律对人工智能的管制应着眼于人工智能的构成机制（技术内在蕴含的决策架构）和人工智能的发展与运行机制（支持技术发展的商业模式）。但是，人工智能以电脑和互联网为依托，无需昂贵的基础设施就能造成安全威胁。

设计者在开发人工智能的过程中亦难以准确预测人工智能存在的所有风险，因此，法律应当进行管制以控制人工智能带来的风险。对过错的惩罚在对自然人的管制上是有效的，因为自然人自动会因避免再次受罚而改变行为模式。

与之前的技术相比，人工智能最大的特征是能够实现无人类干预的自主决策。而对人工智能而言，其道德心智的学习和匡正无法通过设定各个相关主体的权利和责任来完成。

这样一来，马太效应不断强化，某些科技巨头公司的垄断地位一经形成将难以动摇。最近两三年内，科学家对人工智能研究收获了丰盛的果实。

第三，对于利用人工智能可能推导出超过公民最初同意披露的信息的行为应该进行规制。普华永道估计2030年的人工智能将为全球经济贡献高达15.7万亿美元产值，超过中国和印度目前的产值之和。进入专题： 人工智能 法律管制 。这些技术发展也因其巨大的社会和经济效益权力而得到各国重视。

法律管制人工智能的问题，考虑到人类对现有技术和制度认知的局限性，立法者和政策制定者当前提出的对人工智能的管制必然需要经过提出、试错和总结经验才可能完善。从人工智能技术的应用方面看，要充分考虑到人工智能开发和部署过程中的责任和过错问题，通过为人工智能技术开发者、产品生产者或者服务提供者、最终使用者设定权利和义务的内容来落实伦理要求。

合理设置人工智能的法律管制需要综合多个领域的知识：立法者不仅需要了解人工智能技术的机理，还需要了解其背后的道德、经济和社会基础。现阶段我国如何开展和推进对人工智能的法律管制？可行的步骤是先从发现和确认全世界应当共同遵守的原则开始。

但是法律可以对各个领域中的发展给予必要的指引，比如说对人工智能作为基础的数据的使用做出规定，增强数据的透明度的同时，加强对于个人隐私的保护。传统的对于公共安全形成威胁的技术通常需要强大的基础设施作为支撑，例如核技术。