12位律界“两会”代表委员建言AI新“用法”

建言：用好人工智能技术，为教育和养老领域赋能

在教育领域，高子程认为，鉴于高校存在师资和校舍不足的情况，建议利用AI技术补充部分师资，使用网络空间补充部分校舍，以提升教学质量、保障教学资源。“高校的学生每年都在增加，存在师资资源不足的情况。我觉得可以尝试把最好的教学方式、方法，以及最能启迪智慧、最能够使人开窍的方式方法，包括教学内容输入程序里中，代替教师的重复性劳动。”

另外，高子程表示，人工智能技术可以重塑老年人生活，提升老年人的幸福指数，最终将老龄化带来的挑战转化为新的发展机遇。因此，要善用人工智能服务老龄社会。

如何用好人工智能技术为养老服务赋能？高子程建议，加强产学研合作，研发、制造和推出养老机器人等人工智能产品，开发养老服务必备的知识、经验和功能等程序，待技术成熟后，在医疗健康、智能护理、虚拟陪伴等方面为老年人提供服务。

高子程进一步建议，制定人工智能养老产品和服务的质量标准和规范，确保产品服务安全可靠。同时，开展人工智能技术的适老化设计，提升人工智能技术的适配性与易用性。

建言：AI谣言治理：建议探索设立公益诉讼制度

随着技术快速发展，AI被滥用于生成各类图片和视频，使虚假信息更具欺骗性和传播力，也加剧了网络谣言的治理难度。

万立指出，2024年涉及AI谣言的民事诉讼案件量同比增长37%，对网络环境和社会秩序造成冲击。

他 聚焦AI谣言治理，提出要以AI对抗AI，充分运用数字技术在谣言识别、监测、拦截、溯源等方面的能力，提升治理效能。

他还建议政府、平台、社会形成合力，推动建立平台间谣言共享机制，完善法律法规，加强对AI谣言制造者的惩处，并探索网络谣言公益诉讼制度，以提高造谣成本，遏制谣言传播。 万立强调，公众也应提升警惕，避免盲目转发，形成全社会共同治理AI谣言的防线。

建言：加大对上市公司财务造假监管力度

财务造假严重破坏了资本市场的诚信基础，影响了市场的公平、公正和透明，损害投资者特别是中小投资者合法权益。而且，这类行为扰乱了市场秩序，影响了资本市场的健康发展，不利于经济的长期稳定增长。

方燕建议，应进一步加大对财务造假的处罚力度。 法律层面，要提高法律法规的威慑力，加大对财务造假行为的行政处罚力度，包括提高罚款金额、延长市场禁入期限等。 同时，要完善刑事追责机制，对于情节严重的财务造假行为，应当依法追究刑事责任，形成有效的法律震慑。

除了刑事责任，方燕还建议完善民事赔偿机制，鼓励和支持投资者通过法律途径维护自身权益，提高违法成本。 “可放宽特别代表人诉讼启动条件，允许投资者保护机构主动发起诉讼。 同时，强制上市公司按融资额一定比例缴纳风险准备金，用于快速赔偿投资者。 ”方燕补充说。

此外，构建智能监管系统也是题中之义。 方燕表示，要利用大数据、人工智能等技术手段提高监管效率和精准度，推广实时财务数据报送，利用AI分析异常指标，采用区块链技术记录交易全流程，确保供应链、资金链可追溯； 加强跨部门协作，形成监管合力，构建全方位、多层次的监管体系。

建言：深化政法机关协同办案平台建设

当前，检察机关一定程度上仍存在案件线索发现难、监督不够深入等制约法律监督的难点堵点问题。 齐秀敏代表建议持续抓好大数据应用，整合数据资源与线索资源，推进法律监督方式变革，做实“高质效办好每一个案件”。

齐秀敏代表指出，在将大数据、人工智能等科技创新成果深度融合到司法工作的过程中，数据是核心。 建议加强数据汇聚，打通数据链路，深化政法机关协同办案平台建设，促进部门协同，建立健全数据汇聚安全机制，切实为法律监督提供坚实数据保障。

“我调研了解到，近年来，河北省检察机关持续加强大数据平台建设，先后建成了公益检察大数据智能化应用平台、民事行政检察数智平台，有力强化精准监督、深度监督。 ”齐秀敏代表建议，推广建设智能化办案平台，将大数据法律监督模型作为数字检察落地的重要载体。 以个案为“小切口”，总结提炼类案经验，构建大数据法律监督模型，不断丰富法律监督应用场景，深化大数据法律监督成效。

着眼数字检察的长远发展，机制建设尤为关键。 对此，齐秀敏代表建议，要注重建立“建用结合”工作机制，通过“建设”夯实数字检察基础，凭借“运用”检验平台模型成效，持续提升法律监督质效，实现大数据在法律监督领域的深度价值挖掘，切实将大数据效能转化为法律监督实绩。

建言：企业可信数据空间面临多重风险，立法引导企业建制规范

程萍发现，在企业可信数据空间中存在数据所有权、使用权、收益权界定不清等问题，还面临着敏感数据泄露风险、数据存储与传输安全风险及人工智能模型决策公平性与责任界定风险等诸多风险。

程萍建议，建立数据共享审核机制，立法引导企业设立专门的数据共享审核团队或岗位，负责对数据共享活动进行全面审核。 同时，实施数据加密与访问控制措施，立法引导企业采用先进的加密算法对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据在存储设备和网络传输过程中的保密性。 定期进行数据安全评估与漏洞修复，立法引导企业制定定期的数据安全评估计划。 此外，立法引导企业建立对人工智能模型决策过程的监督机制，建立责任追溯体系。