大數(shù)據(jù)是伴隨著信息數(shù)據(jù)爆炸式增長和網(wǎng)絡(luò)計算技術(shù)迅速發(fā)展而興起的一個新型概念。根據(jù)麥肯錫全球研究所的定義，大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。大數(shù)據(jù)能夠幫助各行各業(yè)的企業(yè)從原本毫無價值的海量數(shù)據(jù)中挖掘出用戶的需求，使數(shù)據(jù)能夠從量變到質(zhì)變，真正產(chǎn)生價值。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，其應(yīng)用已經(jīng)滲透到農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、服務(wù)業(yè)、醫(yī)療領(lǐng)域等各個方面，成為影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個重要因素。

當(dāng)前人們所說的人工智能，是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，是由人工制造出來的系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的智能。

傳統(tǒng)人工智能受制于計算能力，并沒能完成大規(guī)模的并行計算和并行處理，人工智能系統(tǒng)的能力較差。2006年，Hinton教授提出“深度學(xué)習(xí)”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使得人工智能性能獲得突破性進(jìn)展，進(jìn)而促使人工智能產(chǎn)業(yè)又一次進(jìn)入快速發(fā)展階段?！吧疃葘W(xué)習(xí)”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要機(jī)理是通過深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來模擬人的大腦學(xué)習(xí)過程，通過輸入與輸出的非線性關(guān)系將低層特征組合成更高層的抽象表示，最終達(dá)到掌握運用的水平。數(shù)據(jù)量的豐富程度決定了是否有充足數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而使人工智能系統(tǒng)經(jīng)過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練后達(dá)到強人工智能水平。因此，能否有足夠多的數(shù)據(jù)對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度訓(xùn)練，提升算法有效性是人工智能能否達(dá)到類人或超人水平的決定因素之一。

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出指數(shù)級的增長，大數(shù)據(jù)的積累為人工智能提供了基礎(chǔ)支撐。同時受益于計算機(jī)技術(shù)在數(shù)據(jù)采集、存儲、計算等環(huán)節(jié)的突破，人工智能已從簡單的算法+數(shù)據(jù)庫發(fā)展演化到了機(jī)器學(xué)習(xí)+深度理解的狀態(tài)。

人工智能、大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，給互聯(lián)網(wǎng)平臺帶來了自動化的算法技術(shù)。一方面，互聯(lián)網(wǎng)平臺利用算法技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容提取特征并進(jìn)行識別，通過打標(biāo)簽的方式向網(wǎng)絡(luò)用戶提供文學(xué)、音樂、視頻等;另一方面，互聯(lián)網(wǎng)平臺利用算法技術(shù)，對網(wǎng)絡(luò)用戶的生活規(guī)律、閱讀習(xí)慣、消費偏好等信息進(jìn)行抓取分析，向網(wǎng)絡(luò)用戶精準(zhǔn)推薦相關(guān)內(nèi)容。算法應(yīng)用給經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展注入了新動能，同時，算法歧視、“大數(shù)據(jù)殺熟”、誘導(dǎo)沉迷等算法不合理應(yīng)用也導(dǎo)致了一系列問題。

日前，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等四部門聯(lián)合頒布了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》。該規(guī)定從公共利益和保護(hù)消費者著眼，明確算法推薦給用戶打標(biāo)簽不得包含違法信息，有助于促進(jìn)算法推薦服務(wù)健康發(fā)展、提升監(jiān)管能力水平。但如果算法推薦的內(nèi)容中包含了涉及第三人權(quán)利的信息，該第三人權(quán)利如何獲得保障，規(guī)定中并未涉及。為維護(hù)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)，平衡互聯(lián)網(wǎng)平臺與權(quán)利人、用戶之間的關(guān)系，在確立互聯(lián)網(wǎng)平臺算法推薦中的義務(wù)時，應(yīng)當(dāng)合理把握技術(shù)中立、法律規(guī)則的彈性解釋等。

普及推廣互聯(lián)網(wǎng)平臺的過濾技術(shù)?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺在自動推薦內(nèi)容時，一般根據(jù)用戶的閱讀、欣賞習(xí)慣，通過關(guān)鍵詞等向用戶提供。平臺企業(yè)后臺的信息抓取、信息分析能力越強，用戶獲得的與之前閱讀、欣賞的內(nèi)容越近似。如果這些內(nèi)容是他人享有著作權(quán)的音樂、視頻等，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)就有可能承擔(dān)間接侵權(quán)責(zé)任。有的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)會以技術(shù)中立為借口，聲稱其僅通過關(guān)鍵詞等進(jìn)行了自動識別，無法看到呈現(xiàn)在用戶面前的內(nèi)容。為避免違法和侵權(quán)糾紛，應(yīng)鼓勵互聯(lián)網(wǎng)平臺采取算法過濾技術(shù)，建立健全用于識別侵權(quán)和不良信息的特征庫。與算法推薦類似，算法過濾通過識別功能可以有效過濾那些涉嫌侵權(quán)的文本或者視頻，大大降低侵權(quán)風(fēng)險。除此之外，如果網(wǎng)絡(luò)用戶利用互聯(lián)網(wǎng)平臺，向其他用戶自動推薦侵權(quán)物品，為避免自己的責(zé)任風(fēng)險，互聯(lián)網(wǎng)平臺也可以利用算法過濾技術(shù)，輔之以人工干預(yù)機(jī)制，對網(wǎng)絡(luò)用戶提出警告，甚至對其采取其他處罰措施。

科學(xué)解釋互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的通知規(guī)則。從行為上看，互聯(lián)網(wǎng)平臺向用戶提供的，要么是內(nèi)容，要么是服務(wù)。如果互聯(lián)網(wǎng)平臺向用戶提供的是文本、視頻等內(nèi)容，而且這些內(nèi)容如果侵權(quán)，互聯(lián)網(wǎng)平臺就構(gòu)成了直接侵權(quán)行為。如果互聯(lián)網(wǎng)平臺向用戶提供自動存儲空間、搜索、鏈接等技術(shù)服務(wù)，僅在主觀上存在過錯的前提下，承擔(dān)間接侵權(quán)責(zé)任?；ヂ?lián)網(wǎng)的本質(zhì)是連接。為保證互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的健康發(fā)展，民法典和其他民事法律規(guī)定了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的免責(zé)條件。如果權(quán)利人向互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)出了符合條件的通知，告知互聯(lián)網(wǎng)平臺上存有侵害其權(quán)利的作品，互聯(lián)網(wǎng)平臺及時刪除了該作品，及時斷開鏈接或者采取了其他必要措施，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)就不承擔(dān)法律責(zé)任，這就是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域所謂的“通知-刪除”規(guī)則。隨著算法技術(shù)的廣泛應(yīng)用，越來越多的第三方機(jī)構(gòu)利用算法代表權(quán)利人向互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)出侵權(quán)通知。例如，創(chuàng)立于2011年的某科技公司，截至2020年11月，已監(jiān)測發(fā)現(xiàn)4700多萬條侵權(quán)鏈接。為避免侵權(quán)風(fēng)險，提供服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)平臺被迫采用算法技術(shù)對涉嫌侵權(quán)作品進(jìn)行比對并刪除，由此，互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的“通知-刪除”規(guī)則變成了“算法通知-算法刪除”規(guī)則。有學(xué)者指出，在這種模式下，由于機(jī)器人之間的對話取代了人與人之間的對話，只能將互聯(lián)網(wǎng)平臺的算法系統(tǒng)對“算法通知”的接收，“視為”平臺的“知道”。

人工智能又稱AI，它其實是一個“動態(tài)”的名詞，是人類的新工具。

比如，在馬車時代，汽車就是人工智能;在信紙時代，短信就是人工智能……

現(xiàn)在有了汽車，那無人駕駛就是人工智能;在無人駕駛普及后，另一種全新的駕駛模式才叫人工智能……

人工智能與大數(shù)據(jù)兩者的關(guān)系

如果我們把人工智能看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領(lǐng)域?qū)I(yè)的海量的深度的數(shù)據(jù)就是喂養(yǎng)這個天才的奶粉。奶粉的數(shù)量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質(zhì)量則決定了嬰兒后續(xù)的智力發(fā)育水平。

人工智能，是60年前提出來的，人工智能前50年其實是默默無聞的，沒有多少人關(guān)注。

為啥最近火了呢?因為人工智能有了“靈魂”——大數(shù)據(jù)。有了這些大數(shù)據(jù)，一個機(jī)器人都能給我們看病。我們只要把自己的癥狀告訴機(jī)器人，然后機(jī)器人會從“數(shù)據(jù)庫”中找到相同或相似的病情，并給出建議去某項檢查。

如果沒有大數(shù)據(jù)，那這個機(jī)器人只能是一個有電的鐵疙瘩，沒啥實際用途。

與以前的眾多數(shù)據(jù)分析技術(shù)相比，人工智能技術(shù)立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以進(jìn)行深度機(jī)器學(xué)習(xí)。與以外傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無多余的假設(shè)前提(比如線性建模需要假設(shè)數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系)，而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)。這一算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而擁有自優(yōu)化的能力。

但這一顯著的優(yōu)點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機(jī)運算能力取得突破以前，這樣的算法幾乎沒有實際應(yīng)用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算一組并不海量的數(shù)據(jù)，整整等待三天都不一定會有結(jié)果。但今天的情況卻大大不同了。高速并行運算、海量數(shù)據(jù)、更優(yōu)化的算法共同促成了人工智能發(fā)展的突破。這一突破，如果我們在三十年以后回頭來看，將會是不弱于互聯(lián)網(wǎng)對人類產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的另一項技術(shù)，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。