2026年10月19日下午2:30至5:00，英国南安普顿大学Stephanie Law副教授应邀莅临我院，于Q402教室开展了一场题为“Artificial Intelligence, Regulation and the Rule of Law”的专题讲座，深入探讨了人工智能技术的迅猛发展给传统法律价值与社会公平带来的深刻挑战，并系统解析了全球视野下的AI监管路径与法治应对。本次讲座由法学院（纪检监察学院）杨新绿老师主持，我院师生共同参与。

讲座伊始，Stephanie以一个经典的“AI招聘偏见”案例切入：某公司使用基于过去十年简历数据训练的人工智能工具进行招聘，由于历史数据中男性申请者居多，该AI系统在自我学习中产生了偏见，不仅偏好男性简历，甚至会自动对包含女性特征如女子运动队、女子学院的简历降低评分。她指出，当个人面对这种“黑箱”决策而被拒绝时，如何质疑、谁来负责，正是法律需要回答的核心问题。

结合这一案例，Stephanie提出了法治原则遇见AI的四大关键维度。首先是“可理解性”，法律必须是清晰且可预测的，但AI模型的推理过程往往像一个无法透视的黑箱，连开发者和应用者都难以解释其具体决策逻辑；其次是“法律而非任意裁量”，法律权利应由法律决定，而不能交由私人公司任意行使权力，因为自动化评分系统可能隐藏着人类无法审查的错误；第三是“平等”，训练数据往往会放大人类社会既有的偏见，导致算法在迭代中固化并重新传递歧视；最后是“问责制”，当AI对个体造成损害时，究竟该追究开发者、部署者还是模型本身的责任，目前在法律上仍处于模糊地带。

针对为何迫切需要监管AI，Stephanie从多个维度阐述了其正当性。除了数据保护涉及大量个人隐私外，AI在自动驾驶、自主武器等领域的应用可能造成实质性的物理伤害。深度伪造等生成式技术则加剧了虚假信息的传播，严重威胁公众对社会的信任与参与。此外，少数跨国巨头掌控着极其强大的AI系统及其私人规则，这种缺乏公共干预的自我监管模式极易导致权力滥用。因此，法治必须介入，为技术发展设定明确的边界。

在解析监管模式时，Stephanie重点介绍了欧盟《人工智能法案》。该法案采用基于风险的分级监管策略：对社会信用评分、情绪识别等不可接受的风险予以全面禁止；对招聘、贷款和警务等高风险应用需建立技术文档、风险管理及人工监督机制，施加严格的合规义务；对聊天机器人等有限风险应用要求履行透明度披露义务，如必须表明自身是AI，深度伪造需打标签；而低风险应用则仅受现有法律约束。同时法案配套禁令、合规义务、处罚执行三层制度，违反规定的企业将被处以最高3500万欧元或全球年营业额7%的罚款，以高者计。然而，无论是欧盟统一立法的复杂协调过程，还是AI技术全球性流动与法律国家性适用之间的天然张力，都意味着全球标准的建立仍面临巨大挑战。

讲座尾声，Stephanie将视野拓展至关于AI是否具有意识甚至是否应被赋予权利等前沿伦理学与法学命题。她不仅鼓励大家去思考这些宏大的规则制定问题，更向在座的师生提出了建议：在日常学习和生活中，不要盲目相信AI生成的内容，而要始终保持质疑精神，经常问“为什么答案是这样的”，并积极主张和理解针对自身的算法解释权与决策质疑权。本次讲座融合了前沿的法学理论与科技实践，为同学们理解人工智能时代的法治边界与监管挑战提供了清晰的框架。讲座在热烈的掌声中圆满落幕。

讲座结束后，老师和同学们意犹未尽，提出了很多问题，例如AI是否可以被法官用于判决书的撰写，AI时代的到来是否预示着第四次工业革命等等，Stephanie兴趣盎然地提出自己的看法，与在场师生一起讨论。

在交流了自己的学术专长与研究兴趣之后，Stephanie还向师生介绍了英国南安普顿大学的基本情况、学位设置、招生条件、奖助体系，鼓励师生赴南安普顿大学进行交流访问、学习深造，并留下联系方式以便日后巩固并加强我校与南安普顿大学在科学研究、师生互访等各方面的联络。（图/谭飘 文/谭飘 杨新绿）

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