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网络募捐不能违背公序良俗******

　　□ 金泽刚

　　近日，江秋莲与刘暖曦(曾用名：刘鑫)生命权纠纷案在山东省青岛市中级人民法院迎来终审宣判：驳回上诉，维持原判，刘暖曦需赔偿江秋莲各项经济损失49.6万元及精神损害抚慰金20万元。从法律上讲，该案已画上了句号，但案结事未了。随后刘暖曦通过微博就赔偿款发起网络募捐，引发很多网友愤慨。目前刘暖曦账号已被禁言。这起事件也引发了公众对网络募捐所涉法律问题的关注。

　　根据我国慈善法相关规定，慈善募捐，包括面向社会公众的公开募捐和面向特定对象的定向募捐。由于慈善的公益特性，决定了自然人主体并不具备慈善募捐的资格，因此个人在微博就赔偿款进行募捐，呼吁网民进行打赏不属于慈善募捐的范畴。此类行为在性质上可定义为通过网络的个人求助行为。

　　对于他人发起的求助，社会大众或出于同情、怜悯等缘由而给予其物质帮助，这在性质上归属于民事赠与，对此，法律并未禁止。当然，民事法律行为应当遵循诚实信用等基本原则，求助人不得采取欺诈等方式向他人求助，以获得捐款，还应当遵照事先说明的用途使用募捐款项，否则构成民法上的“欺诈”，即诈捐，诈捐是要承担相应法律责任的。

　　与此同时，我国民法典规定，民事主体从事民事活动，不得违反法律，不得违背公序良俗，违背公序良俗的民事法律行为无效。就此案来说，法院的判决已明确了其中的是非曲直，也尊重了人民群众朴素的公平正义观念。司法判决弘扬的是人间正气，呼唤的是社会良知，热心助人者应该得到补偿和认同，自私冷漠者必须得到批评和惩罚。这不只是司法判决的法理所在，也是社会公序良俗的必然要求。

　　2021年最高人民法院在《关于深入推进社会主义核心价值观融入裁判文书释法说理的指导意见》中指出，各级人民法院应当深入推进社会主义核心价值观融入裁判文书释法说理，将社会主义核心价值观作为理解立法目的和法律原则的重要指引，即司法判决就应彰显公平正义，鞭挞丑恶自私。由此案说开，如果其他案件的当事人也因违背社会主义核心价值观与中华传统美德的行为，对他人造成伤害而被法院判处承担赔偿责任，但又就赔偿款进行网络募捐，那么这一行为其实就是在向社会公序良俗发起挑战，在向社会主流价值观发起挑战，对此，相关网络平台要严格依据《网络信息内容生态治理规定》《关于切实加强网络暴力治理的通知》等相关规定，承担起相应的法律义务和社会责任，对相关当事人的一些偏激言论，乃至后续的网络募捐行为作出必要的限制和监管。

　　同现实生活中的“讨要”不同，网络属于虚拟空间，在网络上的“求助”不仅求助对象广泛，明显带有社会公共属性，而且便于美化自身角色，从而容易博取同情，进而获利。因此，对网络平台上的求助行为，特别是网络打赏等经济活动的监管亟待加强。对于是否将个人募捐求助纳入慈善法的规制范畴，值得进一步探讨。如果立法条件尚不成熟，亦可考虑在目前的《社会救助暂行办法》中增设关于“网筹型个人求助”的内容，因为完备的社会保障制度和慈善制度在外延上应当包括个人求助制度，个人求助的核心在于个人求助权利得到保障和实现。

　　无论如何，从目前的法律规定来看，不是什么钱都能在网上“讨要”。网络求助同样应当遵循民事行为的基本准则，而且，网络求助应当留给那些真正需要帮助的人，不能让网络平台为违法担责者博取同情、获取财物提供帮助。

　　(作者系同济大学法学教授，上海市嘉定区法学会副会长)

向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）