新闻算法推荐机制的技术价值与权力边界

在互联网大发展的时代,算法作为大数据和人工智能的连接点,发挥着优化传媒生态、建构流量端口、增强用户粘性的重大作用。在一个技术和资本无处不在的社会中,算法体现的技术价值越来越高。同时,算法本身也存在着"技术黑箱"问题。算法和平台在数字新闻传播领域的崛起,让技术寡头拥有越来越多的话语权,技术寡头凭借强大的技术优势以数据共享之名不断侵犯受众的隐私,严重影响公共权益。本文对算法在重构传媒生态中的技术价值做了具体分析,并考察了算法在具体新闻实践过程中的技术边界问题,文章最后对算法技术的风险治理问题做了相应的探讨。     

私法制度中的代数算法黑箱及其应对

因私法制度中代数算法规范(代数规范)的缺陷,一些指导性案例未能给出判决的明确算法,私法制度中的代数算法黑箱导致了判决书中的算法瑕疵。传统私法制度深受古希腊几何学的影响,因而疏离了代数算法且轻视相应的代数规范,人工智能中机器算法的繁荣无助于缓解私法中的代数算法黑箱,反而将新的算法黑箱叠加于传统黑箱之上。代数规范是私法制度中规定定量计算的法律规范,它是私法规范中的定量维度和必不可少的组成部分,且随着代数算法在认识论中的地位上升而日益重要。私法制度应当改变疏离代数算法的传统,完善其代数规范,适用代数规范作为判决的依据,并结合定性规范以指导与检验法律人工智能,以限缩判决书中的算法瑕疵。     

共同市场支配地位制度拓展适用于算法默示共谋研究

在数字经济条件下,算法不仅加剧了传统的寡头垄断问题,而且简化了共同市场支配地位的构成要件。因此,将共同市场支配地位制度拓展适用于算法默示共谋具有必要性和可行性。该制度能够预防共同市场支配地位的形成,破解认定垄断协议在证明要求上的障碍,制止卡特尔的"第二阶段行为",具有难以替代的制度价值。我国应适时修改《反垄断法》第19条关于推定共同市场支配地位相关规定的不足。     

风险社会背景下算法的构建及司法运用研究

风险社会背景下随着信息网络的广泛运用,算法成为了连通风险社会和数据的重要防控节点。一方面算法作为工具被广泛运用于风险的预测与防控,另一方面因为算法程序客观性、智能性以及可解释性的不足,算法本身也成为了风险源头的一部分,并贯穿始终。尤其在法律领域,算法在缓解司法压力的同时,更滋生出如算法损害、技术黑箱、算法权力操纵与算法歧视等多重问题。对此,如何科学地选择锚点和基础算法来设计搭建算法模型,通过数据训练并成功运用到实务操作,在规避减弱风险的同时满足任务需求,消减算法伤害,最终达到风险预警与防控,便是算法研究的关键问题。     

国际竞争语境下智能化平台的治理结构

对人工智能所涉及的法律问题的理解要走出具象化、拟人化的误区。遍布于操作系统、搜索引擎、交易平台、社交平台和订制新闻平台之中的机器学习算法才是对社会关系和相应的法律关系冲击最大的人工智能形态。智能化平台的涌现,一方面带来了新的国家安全和主权问题,另一方面也使公私关系以及防卫国家权力的权利保障机制面临着挑战。本文从安全、发展、创新与个人权利三个维度及其相关关系的角度分析了智能化平台的治理结构,为比较、理解和评价智能化平台的法治化路径提供了一种理论框架。     

立法伦理与算法正义——算法主体行为的法律规制

人类设计算法、运用算法的最终目的是为了增强自身解决问题的能力,进一步提升生活水平并优化社会结构。算法黑箱存在的前提预设是人类对因果关系的认知断裂,算法黑箱针对自动化决策过程中特定的算法用户。在一系列的数据代码背后是算法主体的行为目标和价值选择,不同价值选择加上算法的涌现性和自主性的复杂特质导致相关法律关系主体的权利冲突。人类的有限理性是算法底层逻辑的道德基础,算法的底层指令和代码归根结底是人类的思考方式的展现,在这一逻辑前提下,为算法立法的过程就还原为对于算法主体行为的法律规制问题。立法伦理为法律关系主体行为的合法性和合理性提供了德性基石,算法主体的理性认知要符合立法伦理要求。从立法原则、立法技术、程序机制和价值规范等方面规制算法主体的行为,最终迈向算法正义。     

算法规制与权利生产:政府数据确权的反向路径

政府数据是政府行使行政管理职权的核心资源,其权属确认难题严重影响着政府履职效能。当前,学界对正向给予政府数据权利方式的研究尚未提出适应中国数据治理实践的较为清晰的路径方案。研究尝试从反向路径进行思考,通过界定政府数据采集与使用的禁止情形,而确定政府数据权利生存空间和涵摄范围。算法及其规制输出便是反向确权路径的核心要素,即应以算法本身为确权基础、以算法规制的价值判断结论为确权标准,明确政府享有数据权利的场域与谱系。具体而言,如果算法规制不合法或不符合公民利益,政府就不享有数据权利;只要合法并以公民利益为目的规制算法,在这个空间范围内政府对其数据就享有权利。     

自动驾驶汽车侵权责任问题之法经济学研究

自动驾驶汽车的科技创新虽然推动车路协同的智能交通建设,但在实践中交通事故侵权责任主体认定困难,使自动驾驶机动车使用人、行人及非机动车等主体权益的保障力度弱化。着重强调科技创新是国际博弈策略优化选择的同时,理应前瞻性的对附之法律风险提出应对之策,并探索法经济学理论下新路径。以汉德公式为主要经济模型,深入分析驾驶人、产品责任等主体采取预防措施的边际成本和边际收益。经过数据衡量对比,可以发现产品责任主体是增加预防措施以达到有效预防水平的最佳主体,应当严格其可确保系统安全之义务。从车辆接管和设计运行范围路径着手,判断驾驶人是否为最终责任承担主体时,不以操作规范为标准,而是权衡预防成本、事故发生的概率和损失程度以确定其是否适当履行合理注意义务。此外,调整无过错责任的归责原则具有经济合理性。暂不赋予自动驾驶系统法律人格,符合降低法律实施成本以及我国国情之要求。以强制性规定伦理算法输出为配套,可使产品责任主体在完美信息博弈中作出最优策略,实现事故发生成本最小化。     

"大数据杀熟"的政策应对:行为定性、监管困境与治理出路

在学理上讨论"大数据杀熟"问题应该首先厘清"大数据杀熟"中的正当价格歧视与价格违法行为.正当价格歧视在经济学上具有一定合理性,因为市场经济的核心机制是自由定价,应由供求关系决定价格,企业可以在合理的价格政策下设定价格.平台具有显著的信息和资源优势,平台自由定价时应该公开透明,杜绝价格欺诈、价格垄断等违法行为,保证消费者在自由意志下选择商品或服务.算法逐渐成为平台定价的重要工具,由于算法具有不可解释性、歧视性等潜在风险,平台利用算法时应该遵守合理的价格政策,加强对算法运用的规范.在平台治理中,商家、用户以及监管者都是重要参与方,解决"大数据杀熟"问题应实现监管机构、平台、用户三方共治,并在三方互动中寻求消费者保护与平台经济发展的平衡点.