《大连理工大学学报（社会科学版）》2023年第4期法学论文要目

来源：大连理工大学学报社会科学版

【马克思主义与当代中国】

算法推荐视阈下我国主流意识形态传播的挑战与应对

吴文君,王建新(1)

我国主流意识形态话语出场及表达

陈继雯(8)

【经济与管理】

绿色低碳发展、环境规制与企业绿色创新

——基于中介效应与门槛效应的实证分析

陆扬,王育宝(15)

中国制造业绿色升级潜力的动态演化

王昀,付琳,董艳(27)

选择性税收激励对企业研发创新的异质性影响研究

南晓莉,段胜英(42)

供应链网络能力、柔性能力与双元即兴能力

——基于模糊集定性比较分析

杨红雄,任婉茹(54)

减持新规能提升股票定价效率吗?

——基于交易预披露视角的分析

潘京臣,蔡曦,顾露露（63）

【科技伦理】

人工智能生产过程中的伦理介入问题探析

雷禹(73)

人工智能自主发明的伦理挑战与治理对策

刘鑫(80)

【政治与法律】

人工智能证据适用的双重风险及其规制

马国洋(86)

论衍生数据的知识产权保护模式

陶乾,李衍泽（94）

见义勇为受益人适当补偿之精神损害问题研究

王家阳（102）

【公共管理】

环境协同治理改善了城市生态福利绩效吗?

李磊,郑依琳,马韶君(111)

【教育研究】

职业教育1+X证书:成本分担与考核定价研究

李虔(122)

政治与法律

人工智能证据适用的双重风险及其规制 

马 国 洋^1,2 

(1.北京交通大学 法学院,北京 100044;2.中国政法大学 司法文明协同创新中心,北京 100088)

摘 要:人工智能证据是基于人工智能分析形成的可用于证明案件事实的机器结论。现代人工智能证据主要以机器学习技术为基础,具有机器生成性、机械复杂性和数据依赖性。人工智能证据进入法庭不仅符合证据法鼓励采纳证据的基本精神,也可以发挥独特的证明价值。但人工智能证据的应用也存在双重风险。第一重风险是证据可靠性风险,具体包括技术可靠性风险、数据可靠性风险和结论不可解释风险。该风险应通过建立人工智能证据法庭可靠性审查体系以及庭外监管机构的方式加以规制。第二重风险是“证据偏在”风险,该风险产生的原因是诉讼双方证据获取能力的不平衡以及人工智能证据的质证困难。对此,应注重人工智能证据的证据开示并建立有效的质证方法。

关键词:人工智能;人工智能证据;双重风险;证据可靠性;证据偏在

论衍生数据的知识产权保护模式

陶 乾, 李 衍 泽

(中国政法大学 法律硕士学院,北京 100088)

摘 要:数字经济时代,衍生数据蕴藏着巨大商业价值。就其法律保护问题,国内外主要存在赋权模式和行为规制模式两种观点。衍生数据具备财产属性,属于我国《民法典》所保护的权益。若仅以《反不正当竞争法》下的行为规制模式对其提供保护,无法对衍生数据的利用和权利限制进行全面的制度安排,亦无法有效平衡各方主体利益。相比之下,赋权模式是激励数据生产和投资的重要保障。基于衍生数据的形成机理及对其进行保护所遵循的价值理念,将其置于知识产权制度体系下具有正当性。根据人类在数据生成过程中的参与程度,可以将衍生数据区分为有创作性投入的衍生数据和无创作性投入的衍生数据,前者用著作权保护模式,后者用邻接权保护模式。数据赋权可供选择的路径之一是在知识产权制度体系内创设一项数据处理者权,用以保护衍生数据生产者运用人工智能、数据挖掘等技术所产出的数据产品。为了平衡多方利益,还应当通过增设合理使用情形、设定期限等方式,对数据处理者权加以适当限制。

关键词:衍生数据;知识产权;数据产权;邻接权;数据处理者

见义勇为受益人适当补偿之精神损害问题研究

王 家 阳 

(中国社会科学院大学 法学院,北京 102488)

摘 要:鉴于见义勇为受益人适当补偿制度对全社会传播正义的价值与公平责任制度守望互助的基本理念最为契合,因此见义勇为受益人适当补偿宜定性为公平责任的具体适用情形之一。由于精神损害结果具有一定的独立性,结合见义勇为者亟须优待的社会需求,应当将精神损害纳入受益人适当补偿的损失范围。关于具体的精神损害补偿路径,应采取多样化的救济机制,并且对精神损害补偿数额加以限制,实现见义勇为者和见义勇为受益人双方利益的平衡,为《民法典》时代中见义勇为制度的完善提供可行性的解释论方案。 

关键词:见义勇为受益人;适当补偿;精神损害;公平责任;分担损失