算法机器人和法律监管

本书讲述：随着互联网 、大数据、云计算等科学技 术的发展，人力、脑力和算 力融合的程度愈来愈紧密， 以生活要素数据化和机器自 动化决策为核心的人工智能 算法得到了越来越广泛的应 用。人工智能算法使得机器 能够通过可读的指令程序， 根据网络痕迹、位置信息、 消费记录等数据，对人的行 为进行评价和预测。这种自 动化决策方式在人员招聘、 教育培训、无人驾驶、投资 咨询、司法判决、智能诊疗 、新闻推荐等诸多领域得到 了广泛运用，极大地降低了 人们的决策成本，提高了工 作效率。然而，人工智能算 法独特的运行逻辑导致法律 赖以生成与存在的社会结构 性场景发生了重大变化，加 剧了决策者与相对人之间的 “数字鸿沟”，造成个人权利 与算法权力之间的失衡，从 而诱发了一系列的伦理问题 。这些问题在一定程度上颠 覆了传统的法律认知，增加 了传统法律治理的难度。要 想增强人工智能算法法律治 理的有效性和克服“人工智 能时代的法律功能危机”， 就必须回到人工智能算法这 一基本原点，探求人工智能 算法伦理危机产生的结构性 因素，并在此基础上分析既 有法律治理手段存在的限度 ，从而为人工智能算法法律 治理的转型升级探明方向。

绪论 第一章 主要概念：算法、人工智能及其他 第一节 算法 第二节 人工智能 第三节 机器学习、深度学习等 第四节 机器人 第五节 算法机器人 第二章 常见衍生品的经济学定义 第一节 开场：若干案例 第二节 金融工具和金融市场 第三节 衍生品和商品 第四节 场内和场外衍生品 第五节 现货市场：直接买入与远期合约 第六节 期货合约 第七节 期权 第八节 瓦换 第三章 衍生品及其他金融工具的法律法规定义 第一节 再论衍生品定义 第二节 证券：豪威测试及其他 第三节 期货合约：无成文法上的定义，判例法界定不清 第四节 场外杠杆式零售外汇交易 第五节 证券期货 第六节 瓦换：《多德一弗兰克法》的宽泛定义 第七节 场外零售商品交易 第八节 从虚拟货币再谈现货市场 第四章 金融科技：从科幻到非科幻 第一节 面向金融服务的人工智能系统 第二节 虚拟货币及相关数字资产 第三节 结论：科幻思维 第五章 美国衍生品市场的监管框架 第六章 期货市场的通道——期货经纪商 第七章 集合投资工具和投资顾问 第八章 销售人员、主管、所有人及其他列举对象 第九章 交易大厅栖息者 第十章 数字中介的监管 第一节 按照国会传统做法扩大强制注册范围 第二节 在《商品交易法》注册类型之外：自主人工智能体的伦理 第十一章 主观状态：从无故意到特定故意 第一节 严格责任 第二节 理性（过失） 第三节 放任 第四节 故意 第五节 特定故意 第十二章 市场操纵：过去和现在 第十三章 人类与机器人欺诈具有多样性 第一节 典型欺诈：庞氏骗局 第二节 由机器人完成的书面通信及其他自动通信 第三节 “精心设计的”诚实机器人 第四节 无法预测的人工智能机器人 第五节 有犯罪意识的机器人 第六节 欺诈概念是开放式的 第七节 《商品交易法》和《CFTC规章》下的反欺诈条款 第八节 欺诈的法律机制 第九节 欺诈性操纵：交易活动中的欺诈 第十节 国会授权CFTC打击放任操纵 第十一节 欺诈性市场操纵 第十二节 作为专门术语的“操纵” 第十三节 案例研究：伦敦鲸的放任欺诈性操纵 第十四节 通过虚假报告实施的市场操纵 第十五节 构成非真实价格和虚假报告的交易活动型幌骗 第十六节 通过虚假报告实施的放任市场操纵 第十四章 破坏性交易行为 第一节 洗售 第二节 导致报告非真实价格 第三节 违规性高买低卖 第四节 操纵收盘价 第十五章 幌骗：因技术进步而更易得手的市场破坏行为 第一节 金融市场中的鬼火 第二节 反幌骗规定的条文 第三节 万变不离其宗的幌骗 第四节 《多德-弗兰克法》颁布之前打击期货幌骗的努力 第五节 《多德-弗兰克法》颁布之前打击证券幌骗的努力 第六节 柯西亚案：反幌骗规定的首次应用 第七节 豪恩斯洛的猎犬与闪电崩盘 第八节 《多德-弗兰克法》颁布之后的其他反幌骗努力 第九节 幌骗执法诉讼的一些启示 第十节 另类解决方案：减速带和征税 第十六章 充分监管算法机器人的监管者 第一节 对搭建、检测和维护电子交易平台的雇员实施监管的义务 第二节 适用于自动交易系统交易行为的《CFTC规章》第166.3节 第三节 监管失察主张的局限性 第十七章 闪电事件 第一节 2010年5月6日的闪电崩盘事件 第二节 其他闪电事件、市场扰动和技术故障 第三节 高速运行、相瓦联系且错综复杂的金融市场 第四节 为应对闪电事件和算法破坏行为而可能出台的政策 第十八章 全球范围内的算法机器人 第一节 G20国家和匹兹堡蜂会 第二节 欧盟的金融市场监管 第十九章 结论 译后记