算法与受托人:对人工智能理财规划师现有和拟议的监管方法  

作　　者：约翰·莱特伯恩 李诗鸿(译) 缪因知(校)[3] John Lightbourne

机构地区：[1]不详 [2]华东政法大学国际金融法律学院 [3]中央财经大学法学院

出　　处：《金融法苑》2019年第1期245-262,共18页Financial Law Forum

基　　金：2015年度国家法治与法学理论研究项目:《股东权利延展性的法理研究》(15SFB3022);2016年度国家社科基金项目:《股东权利延展性的法律问题研究》(16CFX056);华东政法大学校级课题《股东权利延展性的法律问题研究》阶段性成果。

摘　　要：人工智能不再局限于科幻小说领域。如今,各种各样的公司都在使用机器学习算法的基本形式。此外,先进的机器学习形式越来越多地进入消费领域并承诺优化现有市场。在财务咨询(financial advising)方面,机器学习算法承诺提供每周7天、每天24小时的不间断建议,并显著降低成本,从而为低收入者打开财务咨询市场。然而,机器学习算法的使用也引起了人们的关注。其中,这些机器学习算法是否能够满足现有的对人类财务顾问的受托标准,以及当一个自治算法不能达到受托标准并损害客户的时候,应如何划分义务(responsibility)和责任(liability)。在总结了有关投资顾问的适用法律和机器人咨询的现状后,该报告评估了机器人顾问是否能够达到受托标准,并提出了应对日益复杂的机器学习算法的替代责任方案。

关 键 词：机器学习算法 人工智能 财务咨询 机器人 科幻小说 替代责任 投资顾问 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]