生成式人工智能在政府采購中的應用前景、法律風險及對策研究
生(sheng)成(cheng)式人(ren)工智能在(zai)政(zheng)府采(cai)購領(ling)域擁有(you)廣泛發展前景，其在(zai)文件編制(zhi)、招標評審、智慧(hui)監(jian)管等方面(mian)發揮積(ji)極價值。不過，由于該技術具有(you)強數(shu)據聚(ju)合性、創造(zao)性和(he)(he)人(ren)機互動性，將增加數(shu)據合規難(nan)度(du)，并對政(zheng)府采(cai)購公開透(tou)明(ming)原(yuan)則(ze)和(he)(he)現有(you)問(wen)責(ze)機制(zhi)造(zao)成(cheng)挑戰。對此，應當(dang)明(ming)確(que)數(shu)據分類(lei)，確(que)保數(shu)據收集合規；建立規范法律語言庫，重視算法和(he)(he)結果解釋；構(gou)建以(yi)人(ren)為(wei)本的(de)責(ze)任矩陣，強化多元主體責(ze)任，從而促(cu)進生(sheng)成(cheng)式人(ren)工智能和(he)(he)政(zheng)府采(cai)購的(de)深度(du)融合與創新應用。
一、引言
生(sheng)成式人工智(zhi)(zhi)能(neng)是指(zhi)具有(you)文本(ben)、圖片、音頻、視(shi)頻等(deng)(deng)內(nei)容(rong)生(sheng)成能(neng)力(li)(li)的模型(xing)及相關技術，其在大模型(xing)、大算(suan)力(li)(li)、強算(suan)法等(deng)(deng)技術方面實(shi)現了(le)對(dui)決策式人工智(zhi)(zhi)能(neng)的突破，并(bing)以更卓(zhuo)越(yue)的效率、創造力(li)(li)和(he)生(sheng)產力(li)(li)成為新(xin)一輪數字經(jing)濟變(bian)革(ge)的重(zhong)要驅(qu)動力(li)(li)量。當前，以美國ChatGPT為代表的生(sheng)成式人工智(zhi)(zhi)能(neng)正呈飛速發展態勢，我國生(sheng)成式人工智(zhi)(zhi)能(neng)研發與應用方興未艾，并(bing)助力(li)(li)教育(yu)、醫療、政務等(deng)(deng)行業逐(zhu)步實(shi)現智(zhi)(zhi)能(neng)化產業升級。
政(zheng)府采(cai)購(gou)(gou)是指國(guo)家(jia)機關(guan)及(ji)其所屬(shu)單位使用(yong)財政(zheng)資(zi)金依法進(jin)(jin)行(xing)的(de)采(cai)購(gou)(gou)行(xing)為(wei)，旨在為(wei)社會提供公共(gong)(gong)服(fu)務，促進(jin)(jin)經濟(ji)發(fa)展(zhan)和社會福(fu)利提升。隨著我國(guo)“互聯網(wang)+政(zheng)府采(cai)購(gou)(gou)”的(de)推進(jin)(jin)及(ji)政(zheng)府采(cai)購(gou)(gou)全(quan)流程電子化(hua)的(de)施行(xing)，當(dang)前全(quan)國(guo)多地公共(gong)(gong)資(zi)源交易中(zhong)心正積極向交易數智(zhi)(zhi)化(hua)轉(zhuan)型，基(ji)于生(sheng)(sheng)成(cheng)式(shi)語言大(da)模型的(de)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)問(wen)答(da)系統(tong)也在穩步研發(fa)中(zhong)，運(yun)用(yong)于相關(guan)領域(yu)僅(jin)為(wei)時間問(wen)題。可以預見(jian)，生(sheng)(sheng)成(cheng)式(shi)人工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)應用(yong)于政(zheng)府采(cai)購(gou)(gou)乃大(da)勢所趨。
然而(er)，隨著生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)式人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)的(de)(de)暴發(fa)應(ying)(ying)用(yong)，其潛在(zai)法律風(feng)險引人(ren)(ren)擔憂。雖然我國已于(yu)2022年11月和2023年7月分(fen)別出臺了《互聯網信息服(fu)務深(shen)度(du)合成(cheng)(cheng)(cheng)管(guan)理(li)規定》和《生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)式人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)服(fu)務管(guan)理(li)暫行(xing)辦(ban)法》，但其僅為(wei)生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)式人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)的(de)(de)一般(ban)規則，無法回應(ying)(ying)政府(fu)(fu)采購領域的(de)(de)特殊要求，提(ti)供適用(yong)于(yu)該行(xing)業(ye)的(de)(de)具體解決方(fang)案。基(ji)于(yu)此，本(ben)文通(tong)過分(fen)析生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)式人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)在(zai)政府(fu)(fu)采購中的(de)(de)應(ying)(ying)用(yong)前景，從法律層面探討其可(ke)能(neng)存在(zai)的(de)(de)風(feng)險并(bing)提(ti)出對策，以探索生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)式人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)與政府(fu)(fu)采購深(shen)度(du)融合、創新應(ying)(ying)用(yong)的(de)(de)可(ke)能(neng)路徑。
二(er)、生成(cheng)式人(ren)工智能(neng)在政(zheng)府采購中的(de)應(ying)用前景
生(sheng)(sheng)成(cheng)式人工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)具(ju)有兩大特征：一是(shi)自我生(sheng)(sheng)成(cheng)能(neng)力(li)和系統的(de)(de)創造性。作(zuo)為認識論模(mo)型中的(de)(de)高階版(ban)本，生(sheng)(sheng)成(cheng)式人工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)能(neng)夠在分析、歸納已有數據的(de)(de)基礎上對(dui)(dui)輸出內(nei)容演繹創新(xin)(xin)，生(sheng)(sheng)成(cheng)不同于訓練數據的(de)(de)新(xin)(xin)內(nei)容。二(er)是(shi)強(qiang)人機交互性。以(yi)ChatGPT為例，其能(neng)在與(yu)用(yong)(yong)(yong)戶的(de)(de)多(duo)輪對(dui)(dui)話(hua)中不斷識別用(yong)(yong)(yong)戶需(xu)求，理解(jie)用(yong)(yong)(yong)戶意圖，并(bing)遵循用(yong)(yong)(yong)戶邏(luo)輯生(sheng)(sheng)成(cheng)所(suo)需(xu)內(nei)容。憑借上述(shu)優(you)勢(shi)，生(sheng)(sheng)成(cheng)式人工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)在政府(fu)采購領域的(de)(de)應(ying)用(yong)(yong)(yong)前(qian)景廣闊。
（一(yi)）生成式人工(gong)智能應用于文件編(bian)制
1.機器輔助需求編制(zhi)
當前政府采(cai)(cai)購(gou)需求編(bian)制多依(yi)賴于人(ren)工市(shi)場(chang)調研(yan)，易滋生如下問題：一(yi)方(fang)面(mian)，不(bu)充分不(bu)精準的市(shi)場(chang)調研(yan)易導致需求編(bian)制不(bu)當，引發質疑投(tou)訴(su)，拖延采(cai)(cai)購(gou)進程；另一(yi)方(fang)面(mian)，由于人(ren)員(yuan)干(gan)預程度高(gao)，利益輸送問題屢禁不(bu)止，對采(cai)(cai)購(gou)結果產生不(bu)利影響(xiang)。生成(cheng)式(shi)人(ren)工智能依(yi)靠強(qiang)大的自我學習(xi)和拓(tuo)展學習(xi)能力(li)，能夠通過對市(shi)場(chang)同類供應商經營數(shu)據(ju)、歷(li)史投(tou)標情況(kuang)、履約情況(kuang)等采(cai)(cai)購(gou)活(huo)動前中后期數(shu)據(ju)的廣泛收集(ji)與(yu)比較，精準描(miao)繪市(shi)場(chang)主體畫像。在(zai)數(shu)據(ju)脫(tuo)敏基礎上(shang)，利用概(gai)率大模(mo)型學習(xi)潛在(zai)分布(bu)規律(lv)，從(cong)而高(gao)質量(liang)生成(cheng)與(yu)采(cai)(cai)購(gou)要求匹配(pei)的需求文件，且(qie)可規避人(ren)為干(gan)擾(rao)因素。
2.自動生成(cheng)招標(biao)文件
政(zheng)府采購(gou)招標(biao)文件(jian)規(gui)(gui)(gui)范嚴，禁設項多，違規(gui)(gui)(gui)事(shi)項相對分散(san)。其(qi)在(zai)規(gui)(gui)(gui)范層面僅做(zuo)原則性規(gui)(gui)(gui)定(ding)，具體問題解決(jue)則主(zhu)要(yao)依賴財政(zheng)部國(guo)庫司答復(fu)留言和(he)質疑(yi)投訴案(an)(an)例(li)(li)，整理(li)起來既(ji)繁瑣又(you)易(yi)疏漏，難以實現動態更新。生成式人工(gong)智能可在(zai)海量的法(fa)律、規(gui)(gui)(gui)定(ding)、案(an)(an)例(li)(li)、答復(fu)等數(shu)據(ju)訓練(lian)基礎上(shang)，利用自然(ran)語言處理(li)技術動態抓取和(he)整理(li)相關(guan)語料，識別其(qi)中(zhong)風險(xian)點，理(li)解個案(an)(an)需求(qiu)(qiu)，自動生成既(ji)合乎規(gui)(gui)(gui)范又(you)合乎需求(qiu)(qiu)的招標(biao)文件(jian)。
（二）生成式人工智(zhi)能推動評審轉型
當前以專(zhuan)(zhuan)家為中心(xin)的評(ping)(ping)(ping)審(shen)(shen)(shen)(shen)模(mo)式(shi)存(cun)在兩方面問題。從(cong)主觀(guan)(guan)層面看，評(ping)(ping)(ping)審(shen)(shen)(shen)(shen)結(jie)果(guo)(guo)高度(du)依賴(lai)專(zhuan)(zhuan)家的專(zhuan)(zhuan)業程度(du)與(yu)自(zi)(zi)身素質，標準(zhun)難(nan)統一(yi)(yi)，結(jie)果(guo)(guo)不確(que)(que)定(ding)性(xing)大；從(cong)客觀(guan)(guan)層面看，部分(fen)采購項目評(ping)(ping)(ping)分(fen)項設置復雜，技術參數多，人工評(ping)(ping)(ping)審(shen)(shen)(shen)(shen)效率(lv)低且易生誤差(cha)。生成式(shi)人工智(zhi)能可助力政(zheng)府采購從(cong)人工評(ping)(ping)(ping)審(shen)(shen)(shen)(shen)向智(zhi)能評(ping)(ping)(ping)審(shen)(shen)(shen)(shen)轉型，實現評(ping)(ping)(ping)審(shen)(shen)(shen)(shen)模(mo)式(shi)的再造。一(yi)(yi)是識別虛(xu)假響(xiang)應。其(qi)可借助大型語言模(mo)型迅速準(zhun)確(que)(que)識別大量數據間(jian)交集(ji)，通過數據分(fen)析形(xing)成完整證據鏈，對(dui)供(gong)(gong)應商(shang)投標文(wen)件響(xiang)應情況作出(chu)科(ke)(ke)學判(pan)斷，對(dui)虛(xu)假響(xiang)應提供(gong)(gong)預(yu)警。二是統一(yi)(yi)評(ping)(ping)(ping)審(shen)(shen)(shen)(shen)標準(zhun)。其(qi)可在對(dui)既(ji)有同類項目數據比較(jiao)學習的基礎上，分(fen)析評(ping)(ping)(ping)審(shen)(shen)(shen)(shen)邏輯(ji)，生成評(ping)(ping)(ping)審(shen)(shen)(shen)(shen)報告，增強評(ping)(ping)(ping)審(shen)(shen)(shen)(shen)結(jie)果(guo)(guo)穩定(ding)性(xing)。三是優化評(ping)(ping)(ping)審(shen)(shen)(shen)(shen)結(jie)果(guo)(guo)。因其(qi)具備自(zi)(zi)我(wo)診斷和(he)批判(pan)分(fen)析能力，可超(chao)越傳統智(zhi)慧，避免供(gong)(gong)應商(shang)歧視和(he)偏見，使得評(ping)(ping)(ping)審(shen)(shen)(shen)(shen)結(jie)果(guo)(guo)更(geng)為科(ke)(ke)學公正。
（三）生(sheng)成式人工智(zhi)能賦能智(zhi)慧監管
政府采(cai)購作為財政制度的(de)重要組成部分，是市場經濟(ji)條件下政府履(lv)行職(zhi)能的(de)重要宏(hong)觀調(diao)控工具(ju)。借助生成式人工智能技術(shu)及工具(ju)，政府采(cai)購可以更(geng)好地發揮(hui)其調(diao)控監(jian)管(guan)作用(yong)。
1.輔助政府預(yu)算(suan)編制(zhi)
預算與(yu)需求不(bu)匹(pi)配(pei)(pei)是引發供(gong)應商(shang)“價格戰”的重要(yao)原因，其后(hou)果是產品技(ji)術配(pei)(pei)置和(he)服務質量受輕視(shi)，導致資(zi)源配(pei)(pei)置不(bu)當。生成(cheng)式人(ren)工智(zhi)能利用大數據分(fen)析和(he)機器學習等技(ji)術,有(you)能力對具(ju)體項目的市場價格進行預測(ce)建模，提高財政(zheng)預算決策的科學性(xing)和(he)編制的精確性(xing)，有(you)效緩解政(zheng)府采購中競(jing)爭(zheng)不(bu)充分(fen)和(he)虛假競(jing)爭(zheng)現象。
2.推動(dong)政(zheng)策規范制定
一(yi)方(fang)面，生成式人(ren)工智(zhi)能(neng)將顯(xian)著提升各類(lei)數據(ju)互聯互通(tong)(tong)能(neng)力，有助于形(xing)成“預算—需求—采購—履約—綜合(he)評價”的(de)閉環，加(jia)深政府(fu)(fu)采購多(duo)主體間的(de)交流協(xie)作(zuo)和(he)實(shi)時監督，優化資源配置(zhi)。另一(yi)方(fang)面，通(tong)(tong)過對海量歷(li)史(shi)交易數據(ju)的(de)學習與研判，準確識別實(shi)踐中(zhong)的(de)疑難問題，為打造粒度更(geng)細的(de)規范(fan)文件提供依(yi)據(ju)，促進(jin)政府(fu)(fu)采購管理(li)迭(die)代更(geng)新。
三、生成式人(ren)工智能應用于政(zheng)府采購的法律(lv)風險
如上文(wen)所述，生(sheng)(sheng)成(cheng)式(shi)(shi)人(ren)工智能(neng)以海量數據大(da)模型為技術(shu)底座，通過龐大(da)的算力(li)和精妙的算法(fa)，實現“類人(ren)化(hua)”智能(neng)生(sheng)(sheng)產方(fang)式(shi)(shi)，助推政(zheng)府采購效率提升(sheng)和技術(shu)創新。不過，與該技術(shu)伴生(sheng)(sheng)的潛在法(fa)律風險(xian)也(ye)不容小覷。
（一）數據權屬不明(ming)引發數據合規問題
如上文所述，生成式(shi)人工智能技術依賴(lai)于對龐大既(ji)有數(shu)(shu)(shu)據(ju)的(de)分(fen)析與學習。當前，雖(sui)然國(guo)務(wu)(wu)院(yuan)辦公(gong)廳已在《要素市場(chang)化配置綜(zong)合(he)改革(ge)試點總體方案》和(he)《中(zhong)共中(zhong)央(yang) 國(guo)務(wu)(wu)院(yuan)關于構建數(shu)(shu)(shu)據(ju)基礎制度更好發揮(hui)數(shu)(shu)(shu)據(ju)要素作用(yong)的(de)意(yi)見(jian)》（下(xia)文簡稱《數(shu)(shu)(shu)據(ju)二十條》）中(zhong)對數(shu)(shu)(shu)據(ju)確權(quan)授權(quan)方式(shi)作出框架性規(gui)定，初(chu)步(bu)確立了數(shu)(shu)(shu)據(ju)要素市場(chang)流通規(gui)則(ze)(ze)，但該規(gui)則(ze)(ze)并不能有效回應政府(fu)采(cai)購領(ling)域(yu)的(de)具體問(wen)題。
1.公域與私(si)域數據界限不明晰(xi)
《數(shu)據(ju)(ju)二十條》以行為論(lun)而非主體(ti)論(lun)對公(gong)共(gong)(gong)數(shu)據(ju)(ju)作出規定(ding)，將“依(yi)法履職或提供公(gong)共(gong)(gong)服務過程中產(chan)生的(de)數(shu)據(ju)(ju)”視(shi)為公(gong)共(gong)(gong)數(shu)據(ju)(ju)。政(zheng)府(fu)(fu)采(cai)購雖(sui)屬公(gong)共(gong)(gong)服務范(fan)疇，但其所涉數(shu)據(ju)(ju)類型多(duo)元，除(chu)了(le)政(zheng)府(fu)(fu)采(cai)購活動(dong)產(chan)生的(de)數(shu)據(ju)(ju)，還包(bao)括外(wai)部市(shi)(shi)場供需數(shu)據(ju)(ju)，前者(zhe)由政(zheng)府(fu)(fu)采(cai)購的(de)參(can)與主體(ti)供給(gei)，后(hou)者(zhe)則(ze)從同(tong)行業(ye)其他市(shi)(shi)場主體(ti)收集。因此，政(zheng)府(fu)(fu)采(cai)購數(shu)據(ju)(ju)同(tong)時涉及公(gong)共(gong)(gong)數(shu)據(ju)(ju)與企業(ye)數(shu)據(ju)(ju)，非為現有規范(fan)所囊括。數(shu)據(ju)(ju)權(quan)屬分(fen)配不(bu)明將引發侵犯企業(ye)知識產(chan)權(quan)、商業(ye)秘密等(deng)一(yi)系列問題。
2.公共數(shu)據使(shi)用(yong)方式不明確(que)
依據(ju)《數(shu)據(ju)二十條》，推動用于公(gong)(gong)共(gong)治理、公(gong)(gong)益事業的公(gong)(gong)共(gong)數(shu)據(ju)有條件(jian)無償使(shi)(shi)用，探索用于產業發展(zhan)、行(xing)業發展(zhan)的公(gong)(gong)共(gong)數(shu)據(ju)有條件(jian)有償使(shi)(shi)用。因(yin)政府(fu)采購是(shi)一項兼具公(gong)(gong)益性與市(shi)場性的行(xing)為(wei)，即便(bian)將部分(fen)數(shu)據(ju)納入公(gong)(gong)共(gong)數(shu)據(ju)范疇，也難以據(ju)此概(gai)括出普(pu)遍原則。
（二(er)）算法(fa)黑箱問題挑戰(zhan)公開透明(ming)原則
公(gong)(gong)開透明是(shi)政府采購首要原則，要求(qiu)采購全流程從預(yu)算編制、需求(qiu)公(gong)(gong)開、結果(guo)公(gong)(gong)告直(zhi)至(zhi)履約(yue)驗收(shou)，均應面向(xiang)社會公(gong)(gong)開。這一方(fang)面為公(gong)(gong)眾監督提供渠道，防(fang)范腐(fu)敗(bai)事件(jian)發生；另一方(fang)面有利于營造充(chong)分(fen)競爭的市場(chang)環境，促進公(gong)(gong)共資源合理(li)配置。
然而，該原則將(jiang)受(shou)到(dao)生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)式(shi)人工(gong)智(zhi)能“算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)黑箱(xiang)(xiang)”的(de)(de)高度挑戰。算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)黑箱(xiang)(xiang)是人工(gong)智(zhi)能時代的(de)(de)新(xin)問(wen)(wen)題，用于(yu)描述供(gong)求雙方基于(yu)技(ji)術壁(bi)壘產(chan)生(sheng)的(de)(de)信息鴻(hong)溝。由于(yu)深度依賴算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)，由機(ji)器抓取、處(chu)理并輸出(chu)數據，人工(gong)智(zhi)能的(de)(de)輸出(chu)內容(rong)受(shou)制于(yu)編(bian)程者主觀偏差、技(ji)術偏差等因素，其演算(suan)(suan)(suan)(suan)邏輯(ji)難以為(wei)普通用戶所理解(jie)。生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)式(shi)人工(gong)智(zhi)能因具有更強的(de)(de)自我創造力(li)(li)和學習衍(yan)生(sheng)力(li)(li)，其生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)的(de)(de)內容(rong)將(jiang)遠(yuan)超(chao)編(bian)程者控(kong)制，這進(jin)一(yi)步激化了(le)算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)黑箱(xiang)(xiang)矛盾，使得“少部分人算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)黑箱(xiang)(xiang)”成(cheng)(cheng)(cheng)為(wei)“人類(lei)共同的(de)(de)算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)黑箱(xiang)(xiang)”。在(zai)此情形下，政府采購(gou)參與主體(ti)將(jiang)難以在(zai)過程端發現問(wen)(wen)題并及時修正(zheng)結果，公開透明(ming)的(de)(de)政府采購(gou)環境受(shou)到(dao)挑戰，既有行業秩序(xu)受(shou)到(dao)沖擊。
（三(san)）多元責(ze)任主體突(tu)破現有問責(ze)機(ji)制
依(yi)據《政(zheng)(zheng)府(fu)采(cai)購(gou)法(fa)》第十四條，政(zheng)(zheng)府(fu)采(cai)購(gou)當事人在政(zheng)(zheng)府(fu)采(cai)購(gou)中享(xiang)有(you)權利和(he)承擔(dan)義務(wu)，對(dui)政(zheng)(zheng)府(fu)采(cai)購(gou)負(fu)有(you)法(fa)律責任(ren)。其中，采(cai)購(gou)人和(he)集(ji)采(cai)機(ji)(ji)構(gou)(gou)（招標代(dai)理(li)機(ji)(ji)構(gou)(gou)）作為質(zhi)(zhi)疑(yi)與投訴的(de)(de)相對(dui)方，對(dui)政(zheng)(zheng)府(fu)采(cai)購(gou)各階段(duan)的(de)(de)實質(zhi)(zhi)性和(he)程序(xu)性事項的(de)(de)合法(fa)合規均負(fu)保證義務(wu)，是政(zheng)(zheng)府(fu)采(cai)購(gou)法(fa)律責任(ren)的(de)(de)主(zhu)要承擔(dan)主(zhu)體。而生成(cheng)式人工智(zhi)能的(de)(de)應用將引發權利義務(wu)的(de)(de)重新分配，打破以采(cai)購(gou)人和(he)集(ji)采(cai)機(ji)(ji)構(gou)(gou)為中心的(de)(de)問責機(ji)(ji)制。
一方面，技(ji)術(shu)平(ping)(ping)臺的(de)(de)介入將突破當前(qian)責(ze)任(ren)范式。機(ji)器可替代采(cai)(cai)購(gou)人和集(ji)中采(cai)(cai)購(gou)機(ji)構部分工作(zuo)，如需求擬定與文件(jian)編寫等，完成(cheng)(cheng)質量則有賴于數字產品的(de)(de)穩(wen)定性(xing)與安全(quan)性(xing)。作(zuo)為生成(cheng)(cheng)式人工智能研發主(zhu)體，技(ji)術(shu)平(ping)(ping)臺對此負有保(bao)證義務，成(cheng)(cheng)為政府(fu)采(cai)(cai)購(gou)法律責(ze)任(ren)承(cheng)擔的(de)(de)新興主(zhu)體。
另一(yi)方(fang)面(mian)，有觀點認為(wei)(wei)生成式(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)應當作(zuo)為(wei)(wei)獨立主體承(cheng)擔(dan)法(fa)(fa)律(lv)責(ze)(ze)任(ren)。理由是，決策式(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)是以算(suan)法(fa)(fa)“可解釋(shi)”作(zuo)為(wei)(wei)確(que)定(ding)責(ze)(ze)任(ren)主體的基本邏輯，其(qi)實(shi)質是由算(suan)法(fa)(fa)研(yan)發者(zhe)和(he)提供者(zhe)承(cheng)擔(dan)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)法(fa)(fa)律(lv)責(ze)(ze)任(ren)，而(er)生成式(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)因(yin)其(qi)已具備“類人(ren)”思維(wei)和(he)一(yi)定(ding)行為(wei)(wei)能(neng)(neng)力，其(qi)生成內(nei)容有可能(neng)(neng)超出研(yan)發者(zhe)預期。如(ru)在人(ren)機互動中，盡管算(suan)法(fa)(fa)已回避隱私數據(ju)，但機器仍能(neng)(neng)憑借龐大(da)(da)數據(ju)集和(he)強大(da)(da)算(suan)力抓取用戶隱私數據(ju)，導致侵權責(ze)(ze)任(ren)。此責(ze)(ze)任(ren)若依然(ran)由研(yan)發者(zhe)承(cheng)擔(dan)確(que)實(shi)有失公(gong)允。如(ru)此一(yi)來，責(ze)(ze)任(ren)監(jian)管難度加大(da)(da)，問責(ze)(ze)機制將陷入困頓。
四、生(sheng)成式人工(gong)智(zhi)能應用于政(zheng)府采(cai)購(gou)的規(gui)制對(dui)策
面對(dui)生(sheng)成式人工智能(neng)帶來的上述風險(xian)，應堅(jian)持發展與(yu)安全并重、鼓勵創(chuang)新與(yu)依法治理相結合的原則，從以下(xia)三個層面予以規制。
（一(yi)）細化數據分類(lei)，確立使用規則
1.細化數據分類，厘清數據權屬
因政府采(cai)購同時涉及公(gong)域(yu)與私域(yu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)，須(xu)嚴守(shou)公(gong)共(gong)(gong)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)和(he)企(qi)業(ye)(ye)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的界限(xian)。公(gong)共(gong)(gong)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的本質(zhi)是“由提供(gong)公(gong)共(gong)(gong)服(fu)務產生(sheng)(sheng)(sheng)”且具有“公(gong)共(gong)(gong)價(jia)值(zhi)”。企(qi)業(ye)(ye)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)則往往面(mian)向特定主體，體現顯著(zhu)的商(shang)業(ye)(ye)性。如上文(wen)所述，政府采(cai)購數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)包括(kuo)政府采(cai)購活動產生(sheng)(sheng)(sheng)的數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)和(he)外部(bu)(bu)市(shi)場的供(gong)需數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)。前者又(you)可細(xi)分為從業(ye)(ye)人員行使(shi)職(zhi)權(quan)產生(sheng)(sheng)(sheng)的數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)和(he)投標(biao)供(gong)應(ying)商(shang)提供(gong)的數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)。因政府采(cai)購屬于公(gong)共(gong)(gong)服(fu)務，從業(ye)(ye)人員行使(shi)職(zhi)權(quan)產生(sheng)(sheng)(sheng)的數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)應(ying)屬公(gong)共(gong)(gong)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)；外部(bu)(bu)市(shi)場供(gong)需數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)因具有鮮明的商(shang)業(ye)(ye)性，應(ying)作為企(qi)業(ye)(ye)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)。爭議主要集中于投標(biao)供(gong)應(ying)商(shang)提供(gong)的“非公(gong)開”數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)應(ying)如何(he)歸類，雖(sui)然該數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)屬于政府采(cai)購必要組成部(bu)(bu)分，但供(gong)應(ying)商(shang)并不承擔(dan)公(gong)共(gong)(gong)服(fu)務職(zhi)能。從勞動價(jia)值(zhi)論出(chu)發，考慮到(dao)該數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)通常包括(kuo)項目實施方(fang)案等內(nei)容，與供(gong)應(ying)商(shang)投標(biao)策略和(he)商(shang)業(ye)(ye)機密息息相關，應(ying)將其歸為企(qi)業(ye)(ye)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)。
2.制(zhi)定差異化規則，規范數據收集(ji)與使(shi)用
對于(yu)(yu)公共(gong)(gong)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)，應在(zai)以“國家所(suo)有、授權(quan)運(yun)營”為(wei)原(yuan)(yuan)則的(de)(de)基礎上(shang)(shang)，建立(li)補償(chang)機制。該(gai)原(yuan)(yuan)則下(xia)，政(zheng)(zheng)府(fu)在(zai)公共(gong)(gong)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)支配中占主導地位(wei)，有利于(yu)(yu)統籌數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)管(guan)理，達(da)成(cheng)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)開放(fang)共(gong)(gong)享(xiang)和安全(quan)合規之(zhi)間的(de)(de)平(ping)衡(heng)。鑒于(yu)(yu)當前全(quan)國多(duo)地公共(gong)(gong)資源交易中心(xin)已(yi)完成(cheng)“事(shi)(shi)改企(qi)”改革，改制后企(qi)業(ye)(ye)以公共(gong)(gong)資源交易為(wei)主營業(ye)(ye)務(wu)，兼具公益(yi)(yi)性(xing)(xing)、功能性(xing)(xing)和市場(chang)性(xing)(xing)，政(zheng)(zheng)府(fu)采(cai)購(gou)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)是(shi)其市場(chang)競爭力(li)重要體現，故應對從(cong)(cong)此類非行(xing)(xing)(xing)政(zheng)(zheng)事(shi)(shi)業(ye)(ye)單位(wei)所(suo)收集(ji)的(de)(de)公共(gong)(gong)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)給予相應補償(chang)。對于(yu)(yu)企(qi)業(ye)(ye)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)，應在(zai)明確其數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)用(yong)益(yi)(yi)權(quan)的(de)(de)基礎上(shang)(shang)推行(xing)(xing)(xing)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)利他(ta)主義。一是(shi)確立(li)企(qi)業(ye)(ye)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)用(yong)益(yi)(yi)權(quan)，將(jiang)(jiang)企(qi)業(ye)(ye)授權(quan)作為(wei)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)收集(ji)的(de)(de)前提(ti)。從(cong)(cong)本質(zhi)上(shang)(shang)看(kan)，《數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)二十條(tiao)》提(ti)出的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)三權(quan)分置(zhi)理念(nian)是(shi)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)用(yong)益(yi)(yi)權(quan)在(zai)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)生(sheng)成(cheng)和利用(yong)不(bu)同(tong)階(jie)段的(de)(de)具體實現形式，故可將(jiang)(jiang)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)用(yong)益(yi)(yi)權(quan)視為(wei)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)三權(quan)分置(zhi)理念(nian)在(zai)法(fa)律層面的(de)(de)規范表(biao)達(da)。數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)用(yong)益(yi)(yi)權(quan)將(jiang)(jiang)所(suo)有權(quan)與(yu)實際控制權(quan)分離，為(wei)企(qi)業(ye)(ye)行(xing)(xing)(xing)使積極權(quan)能提(ti)供依(yi)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)。二是(shi)推行(xing)(xing)(xing)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)利他(ta)主義。該(gai)概(gai)念(nian)最早由(you)歐(ou)盟(meng)提(ti)出，本文語境下(xia)是(shi)指企(qi)業(ye)(ye)自愿以無償(chang)的(de)(de)方式基于(yu)(yu)一般利益(yi)(yi)，如(ru)改善公共(gong)(gong)服務(wu)，向政(zheng)(zheng)府(fu)共(gong)(gong)享(xiang)其數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)。為(wei)激勵更多(duo)企(qi)業(ye)(ye)參與(yu)政(zheng)(zheng)府(fu)采(cai)購(gou)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)共(gong)(gong)享(xiang)，可參考歐(ou)盟(meng)做法(fa)，采(cai)取(qu)稅收獎(jiang)勵、建庫資源共(gong)(gong)享(xiang)等方式提(ti)升企(qi)業(ye)(ye)積極性(xing)(xing)。
（二）加強流(liu)程治(zhi)理(li)，破解黑箱困(kun)境
1.在事(shi)前環節，建立規范法律語言庫
生成(cheng)式人工智能(neng)算法黑(hei)箱難點在于(yu)人機交互的(de)不確定性(xing)，易(yi)引發合(he)(he)規(gui)問題。為此，應聯合(he)(he)政府采(cai)購及(ji)其(qi)關聯領域專業(ye)人士編寫、建立統一的(de)規(gui)范法律語(yu)言(yan)庫(ku)，從源頭控制(zhi)輸入(ru)內容的(de)合(he)(he)規(gui)性(xing)。同時加強采(cai)購單位及(ji)相(xiang)關從業(ye)人員的(de)培訓與(yu)治理，確保輸入(ru)內容合(he)(he)法、合(he)(he)規(gui)、可控。
2.在事后環節，重視(shi)算法和結果解(jie)釋
針對(dui)上述算(suan)法黑箱(xiang)導致公(gong)開透(tou)明(ming)原則受限問題，算(suan)法研發者應(ying)在技術可行且(qie)不違規(gui)前提下，構(gou)建以用戶為中心的(de)數據透(tou)明(ming)義務體(ti)系(xi)，提供政府采購(gou)(gou)相對(dui)人(ren)參與監督的(de)機會(hui)，并通過對(dui)數據處理過程(cheng)的(de)解釋，增強算(suan)法的(de)透(tou)明(ming)度和可視(shi)化；政府采購(gou)(gou)從業人(ren)員應(ying)配合結果(guo)解釋，對(dui)生成式(shi)人(ren)工智(zhi)能輸出內容(rong)進行把(ba)關，對(dui)其中存有爭議和違規(gui)的(de)內容(rong)及時(shi)修正糾偏，提高政府采購(gou)(gou)結果(guo)的(de)公(gong)信力，維護過程(cheng)的(de)公(gong)開透(tou)明(ming)。
（三）明(ming)確責(ze)任(ren)主體，重塑(su)責(ze)任(ren)矩(ju)陣
首(shou)先，需明確生成式(shi)(shi)人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)的(de)法(fa)(fa)(fa)(fa)律主(zhu)(zhu)(zhu)體定(ding)位(wei)。當前學界就此問題存在分歧(qi)。肯定(ding)觀(guan)點認(ren)為(wei)(wei)(wei)(wei)(wei)，人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)未來將成為(wei)(wei)(wei)(wei)(wei)“類(lei)人(ren)(ren)”智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)，應賦予其(qi)(qi)權利能(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)和(he)行為(wei)(wei)(wei)(wei)(wei)能(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)；否(fou)定(ding)觀(guan)點從工(gong)(gong)具論出發，認(ren)為(wei)(wei)(wei)(wei)(wei)人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)僅為(wei)(wei)(wei)(wei)(wei)人(ren)(ren)類(lei)達成某種目(mu)的(de)的(de)手段，不具備獨立(li)作(zuo)出認(ren)識(shi)、判(pan)斷(duan)、選(xuan)擇(ze)之能(neng)(neng)(neng)(neng)力(li)。本文認(ren)為(wei)(wei)(wei)(wei)(wei)，不應賦予生成式(shi)(shi)人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)法(fa)(fa)(fa)(fa)律主(zhu)(zhu)(zhu)體地位(wei)。一方面，從法(fa)(fa)(fa)(fa)律擬(ni)制角度(du)看，法(fa)(fa)(fa)(fa)律主(zhu)(zhu)(zhu)體是法(fa)(fa)(fa)(fa)律權利與(yu)義務的(de)人(ren)(ren)格化。生成式(shi)(shi)人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)的(de)自(zi)(zi)判(pan)力(li)和(he)創造力(li)以人(ren)(ren)工(gong)(gong)搭(da)建的(de)算法(fa)(fa)(fa)(fa)模(mo)型為(wei)(wei)(wei)(wei)(wei)基礎，無法(fa)(fa)(fa)(fa)自(zi)(zi)主(zhu)(zhu)(zhu)決定(ding)開展某項工(gong)(gong)作(zuo)，在內容生成方面擁有的(de)所謂“權利”與(yu)“義務”均建立(li)在人(ren)(ren)的(de)選(xuan)擇(ze)之下。另一方面，作(zuo)為(wei)(wei)(wei)(wei)(wei)法(fa)(fa)(fa)(fa)律主(zhu)(zhu)(zhu)體意味著(zhu)要承擔相應法(fa)(fa)(fa)(fa)律責任(ren)，生成式(shi)(shi)人(ren)(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)顯然(ran)無法(fa)(fa)(fa)(fa)獨立(li)對自(zi)(zi)己的(de)行為(wei)(wei)(wei)(wei)(wei)作(zuo)出應答，將其(qi)(qi)視為(wei)(wei)(wei)(wei)(wei)責任(ren)主(zhu)(zhu)(zhu)體將致使既有問責秩(zhi)序愈發失控。
為進(jin)一(yi)步規(gui)制(zhi)生(sheng)成式(shi)人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)在政(zheng)府采購(gou)(gou)中的(de)應(ying)用，應(ying)構(gou)建以人(ren)(ren)為本的(de)多(duo)元(yuan)主體責任(ren)矩(ju)陣(zhen)。具(ju)體言(yan)之，生(sheng)成式(shi)人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)服務提供者(zhe)可比照(zhao)生(sheng)產者(zhe)產品責任(ren)，對(dui)生(sheng)成式(shi)人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)系(xi)統風險(xian)承(cheng)(cheng)擔無(wu)過錯責任(ren)，其(qi)應(ying)保(bao)證技術(shu)產品具(ju)有安全(quan)性、穩定性和可解釋性，并(bing)持續(xu)監控系(xi)統性風險(xian)。生(sheng)成式(shi)人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)服務使用者(zhe)應(ying)對(dui)輸(shu)(shu)入內(nei)容承(cheng)(cheng)擔過錯責任(ren)。其(qi)中，政(zheng)府采購(gou)(gou)從業人(ren)(ren)員(yuan)對(dui)人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)輸(shu)(shu)出內(nei)容負有評估核查義務，并(bing)協(xie)助服務提供者(zhe)對(dui)其(qi)進(jin)行解釋。采購(gou)(gou)人(ren)(ren)則(ze)應(ying)嚴格依照(zhao)規(gui)范法律語言(yan)庫的(de)要求確(que)保(bao)輸(shu)(shu)入內(nei)容合規(gui)有效。
五、結(jie)語
隨著(zhu)ChatGPT等(deng)技術(shu)(shu)的(de)規(gui)(gui)模化(hua)應(ying)用(yong)、人工(gong)智能(neng)技術(shu)(shu)的(de)迭代(dai)升(sheng)(sheng)級及(ji)政(zheng)(zheng)府采(cai)購(gou)產業智能(neng)化(hua)升(sheng)(sheng)級的(de)需要(yao)，生成(cheng)式人工(gong)智能(neng)運用(yong)于政(zheng)(zheng)府采(cai)購(gou)領(ling)域指日可待。誠然，該技術(shu)(shu)能(neng)夠助力政(zheng)(zheng)府采(cai)購(gou)從電子化(hua)向數(shu)智化(hua)發展(zhan)，提升(sheng)(sheng)決策的(de)標(biao)準化(hua)、科學性和(he)前瞻性，為政(zheng)(zheng)府采(cai)購(gou)帶來新的(de)機(ji)(ji)遇，但同時也將引發規(gui)(gui)范(fan)層面(mian)新的(de)難題。生成(cheng)式人工(gong)智能(neng)高度(du)的(de)數(shu)據(ju)聚(ju)合性、創(chuang)造性和(he)人機(ji)(ji)互動性將增(zeng)加(jia)數(shu)據(ju)合規(gui)(gui)難度(du)，且對(dui)政(zheng)(zheng)府采(cai)購(gou)公開(kai)透(tou)明原則(ze)和(he)現有問責機(ji)(ji)制造成(cheng)挑戰。鑒于此，應(ying)在明確公共數(shu)據(ju)和(he)企業數(shu)據(ju)分(fen)類(lei)的(de)基礎上，制定(ding)差(cha)異化(hua)規(gui)(gui)制規(gui)(gui)范(fan)數(shu)據(ju)收(shou)集與(yu)使(shi)用(yong)；加(jia)強政(zheng)(zheng)府采(cai)購(gou)全流程監管(guan)，建立規(gui)(gui)范(fan)法(fa)律(lv)語言庫并(bing)重視(shi)算法(fa)和(he)結果解釋；構建以(yi)人為本(ben)的(de)多元主體責任矩陣，對(dui)生成(cheng)式人工(gong)智能(neng)服務提供(gong)者和(he)多方使(shi)用(yong)者分(fen)別附加(jia)不同的(de)責任與(yu)義務。
本文(wen)首發于《招標采購管理》2023年第2期
作者：朱明珂 贠疆鵬
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