“深度伪造”违法信息算法传播入罪的困境与破解

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“深度伪造”违法信息的法律风险在于人工智能算法的深度学习和信息伪造双层次技术结合导致违法信息的算法传播.基于282份网络违法信息传播的裁判文书反映的结果和相关司法解释的分析,可知司法实践中已普遍将传播数量作为入罪标准.随着算法推荐、算法歧视、网络爬虫等人工智能技术的发展,“深度伪造”违法信息算法传播入罪存在诸多司法适用困境.具体而言:单纯“深度伪造”违法信息传播数量并不具有刑法法益侵害性;“深度伪造”传播数量易达至入罪标准,降低入罪门槛;现有技术无法剔除异常传播的数量,计量认定过于宽泛化.为解决“深度伪造”违法信息事实认定方面的司法困扰,本文在规范体系下提出算法传播入罪风险的破解路径.主要包括:“深度伪造”违法信息算法传播行为应具有刑法法益侵害的现实性;“深度伪造”违法信息算法传播数量关联结果与现实危害后果应具有等价性;“深度伪造”违法信息算法传播计量事实的认定应符合相对确凿性,适用优势证据证明标准.
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