量子算法比以前所有的智能軟件更能了解人類的情感，甚至可以與我們進行深度地交流和互動。量子算法的這種特質既可以提供符合我們意愿的服務和關懷，也能在摸透我們的想法后更容易地侵害我們的權益，而這種權益多涉及基本權利

文｜王延川 王雨晨，法治周末報

■ 智道 ■

聚焦前沿科技與法律倫理的交匯碰撞

欄目主持人：於興中

■主持人說：

智能科技發展的下一個突破口在哪里？令人難以捉摸甚至不寒而栗的量子技術已經成為不可忽視的新寵。隨著量子計算用于人工智能算法和算力，想象中的通用人工智能以另一種形態出現的可能性大大增加。然而，將量子計算應用于傳統計算，落實到人工智能產品中，也存在著很大風險。有鑒于此，本欄目近期將推出相關文章，研討這一發展趨勢的利弊，以饗讀者。

量子計算是一種利用量子力學原理進行信息處理的新型計算技術。量子計算這一概念由來已久。1981年，美國物理學家理查德·費曼率先指出量子計算機可高效模擬經典計算機無法模擬的量子系統。但由于技術難度較高，這種計算方式一直難以實現。直到2019年，谷歌“懸鈴木”處理器在200秒內完成經典超級計算器需花費1萬年完成的任務，研究人員首次宣稱實現“量子優越性”，這才使得量子計算技術邁出關鍵一步。

量子算法的原理及三大技術風險

量子計算機使用量子比特（Qubit）而非基于二進制位（0或1）的傳統比特作為基本信息單位。量子比特的特殊性決定了量子計算的技術特點：一是量子疊加，即量子比特能同時表示0和1，也就是能表示0和1的疊加態，直到被測量時坍縮為0或1的確定狀態。二是量子糾纏，多個量子比特可以糾纏在一起，形成關聯狀態，改變其中一個比特的狀態會瞬間影響其他糾纏關系中的量子比特。三是量子并行。量子計算機可以利用疊加態同時進行多個運算。量子比特不僅擴張了基本信息單位的數量，而且還能置入疊加、糾纏等關系而進行復雜運算。從這個角度而言，量子計算技術是算力的質變。量子計算的一個重要應用場景是量子算法，后者在處理特定問題時展現出指數級的加速優勢。

比起傳統算法，量子算法能夠更有效地處理大量復雜的數據集，從而提升解決問題的效率，但這也帶來了新的技術風險。

一是從算法增產到算法掠奪。由傳統計算機構筑的算法主要通過優化生產流程實現產能的增加，如通過算法實現資源合理分配、優化調度以及減少等待時間等提升生產效率。而由量子計算構筑的算法則展現出破壞性掠奪的可能。由于量子計算可以并行處理大量的可能性，因此可以運用于密碼破解領域，包括破解RSA、ECC等現行加密算法，進而威脅金融、醫療、政府等敏感數據。由此一來，“生產邏輯”將被“掠奪邏輯”代替，掌握量子計算的企業或將不再致力于生產數據，而是通過量子計算竊取其他主體創造的數據，從而成為“食利者”。

二是從“算法黑箱”到算法詭秘。傳統算法被人詬病最多者是“算法黑箱”：算法輸出結果雖然便于理解，但算法運行機理非常復雜，且內部運作機制不透明，難以為人們所理解或解釋。由量子計算構筑的算法加深了“算法黑箱”的表現形式：一方面，由于量子比特能夠被置于疊加、糾纏等關系下表征更復雜的情況，這讓算法的運行機理變得更加難以理解；另一方面，量子計算的并行意味著量子算法可以在復雜的運行機理下同時處理多種可能性，使得運算量呈指數級增長。此時，人們只有借助其他技術才能實現對這種運算機理的理解，這無疑導致技術愈加神秘化。由此“算法黑箱”在量子計算的加持下轉變為算法詭秘。

三是從算法測量到算法監控。通過傳統計算構筑的算法可以通過測量實現對人類行動過程的量化，以厘清多種因素影響下人類的真實行動能力，并結合可視化數據進行統一管理。而量子計算構筑的算法從根本上顛覆了算法的這一作用。一方面，由于量子計算加持下算法的增強，人的一切數據都納入了算法監控的范圍。這種監控不僅包括日常生活中的各種行為產生的諸如消費習慣、出行路線偏好等社會數據，還包括性別、年齡、住址等公民個人身份信息，甚至包括心跳、血壓、血糖等公民個人生理性信息。算法在量子計算的加持下，可以說“比你自己更了解你自己”。另一方面，人的行為具有不確定性，這主要是因為人的狀態、感情、靈感、意愿等主觀因素都或多或少影響人的行動能力，這也是人的全面性得以實現的重要原因。量子計算可以利用量子比特疊加和糾纏的特性更為準確地表征主觀因素影響下的真實行動能力。因此，量子算法將應用于人的各種活動場景中，并將人的一切納入算法監控的范圍，以便通過量子算法評估和控制人的行為。

量子算法帶來的法律風險或難以化解

近些年來，算法偏見、算法歧視、隱私侵犯等算法侵權案例屢見不鮮，這些新問題推動各國制定并施行相關法規，這些法規主要有歐盟的《人工智能法案》、美國的《算法問責法案》（提案）以及中國的《互聯網信息服務算法推薦管理規定》等。這些法規的確為行政執法和法院司法裁量解了“燃眉之急”。

然而，量子算法在帶來新的技術風險的同時，也將對包括上述法規在內的有關算法的法律框架形成挑戰，并可能產生難以化解的法律風險。

一是算法掠奪導致的數據安全問題。量子計算龐大的算力一旦被應用于密碼破解，便會對RSA、ECC等現行加密算法造成威脅，屆時將引起新的數據安全問題。這種新型數據掠奪現象對現行法律效應形成挑戰。雖然各國現行法律都致力于加強數據保護，并提高數據泄露的處罰力度，然而，由于量子計算構筑的算法能夠輕松瓦解現有的加密算法。因此，可以預見的是，數據安全侵害的情況或將顯著增加。而數據侵害盛行的情況很可能導致現行法律無法應對數據保護力度不足的情況。

與此同時，量子計算推動國際數據掠奪，這更是對現行法律的巨大考驗。由于量子計算增加了高價值數據泄露的風險，因此政府、企業都需要配備量子計算加密算法以保護數據安全。而發展中國家，尤其是發展中國家的中小企業可能因無法承擔使用量子計算加密算法的成本而受到數據安全威脅。未來，可能出現一些打著跨國資本投資的幌子，實際意圖竊取發展中國家及其企業的高價值和高敏感數據的不良市場主體。現行法律如何抑制和解決跨境數據掠奪將成為一個重要問題。

二是算法詭秘導致損害的責任認定困難。由于量子計算通過實現算力質變引起算法革新，極大地增加了人們認識和理解量子算法的難度，因此掌握量子算法的企業更有可能通過量子算法的不可知屬性獲利。雖然各國關于算法責任認定的法律框架正在快速發展，并且在算法透明度、問責機制和損害賠償責任等方面作出諸多規定。但是，目前的法律可能難以對量子算法的損害進行明確歸責。主要原因是量子比特作為量子計算的基本信息單位能夠指數級地增加其能夠表征的可能性，量子算法的運行機理的復雜程度也呈現指數級別的提升，因而難以證明因果關系。一方面，量子比特疊加、糾纏的屬性導致算法運行機理中各元素的相關性增加，而相關性容易與因果性混淆；另一方面，量子比特較傳統比特更為復雜，并為算法運行機理中增添了更多的混雜因素。由于因果關系的證明變得困難，使得侵權歸責的難度大大加大。

三是算法監控導致人的基本權利被侵害。量子算法在算力質變的加持下可以更好地量化人，特別是傳統算法難以量化的人的主觀情感，這是因為量子技術具有高精度的傳感器，可以捕捉到人類情感背后的量子圖景。量子算法比以前所有的智能軟件更能了解人類的情感，甚至可以與我們進行深度地交流和互動。量子算法的這種特質既可以提供符合我們意愿的服務和關懷，也能在摸透我們的想法后更容易地侵害我們的權益，而這種權益多涉及基本權利。

比如，法律規定人的平等權，任何公民不因民族、種族、性別、職業、家庭出身、宗教信仰等受到歧視。量子計算的并行性使其可以同時處理多種可能性，在算法監控下輸出的結果必然會放大社會不同群體的差距，從而加劇算法歧視，進而造成對平等權的侵害。

又如，由于量子算法可以深度評估人的主觀情感，很容易通過影響人的思想和精神干涉人的行動自由。企業可以利用量子算法精準量化勞動者的主觀情感，并“說服”勞動者接受自己的安排。比如，量子算法可以挖掘人力的極限，從而窮盡勞動者的勞動力，包括延長加班時間等。利用量子算法，還可以對勞動者的請假申請進行深度的干涉——對勞動者的情感進行深度分析，計算出一個“合理”的請假時間，并讓其認同這種“合理”。

在以上情況中，量子算法的建議雖然可能是科學的，但卻與人的共識和社會倫理相悖。而這種以科學為名壓抑或者支配人的主觀感受的行為，屬于對人們利益的隱性卻深層次的損害，目前的法律可能還無法有效應對。

（作者分別為西北工業大學馬克思主義學院教授、

西北工業大學馬克思主義學院博士研究生）