在人工智能飞速发展及其对人类社会影响不断深化的背景下,人工智能的风险规制成为需要解决的重要问题。人工智能及其研究开发的主要特征决定了相应风险具有不可知性、多样性、变动性等属性。传统规制的僵化与失灵无法因应人工智能的前述属性,从而陷入规制困境。而实验型规制不仅可以回应风险规制的多重困境,亦能最大限度地保障人工智能的自由发展,因此是人工智能风险规制的可行出路。
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