智能司法中的伦理问题及其应对

人工智能使用于司法涉及到突出的伦理问题,智能司法与司法伦理既有紧密关系又有紧张关系.司法公正的一个很重要因素是证据的获取,证据的获取与知识智慧有很大的关联性,人工智能使用于司法在证据获取等方面具有相对于人工的以下优势:准确性、重复性、快速性、抉择性、无私性.智能司法与司法伦理的紧张关系是指智能司法可能损害司法公正:算法...     

数字向善原则下算法推荐服务提供者的著作权注意义务

算法治理是智能社会法治建构的核心问题。在著作权法领域,对算法推荐服务提供者的侵权责任分配应立足时代法治精神的体系性视角,突破技术中立原则,迈向数字向善原则,研究网络平台在预防侵权、推进数字技术向善发展中的关键作用,建构有利于推动法律与技术相结合的支撑多元共治的法律制度。应肯定算法推荐服务提供者在特定条件下承担超过“通知-删除”规则的更高的注意义务,应立足行业技术发展情况,结合侵权损害大小、侵权发生概率、预防侵权的成本、算法推荐服务提供者在算法推荐系统中已采取的著作权保护措施,判定算法推荐服务提供者是否尽到注意义务。同时,应建立有效通知、高效申诉、恢复请求权等制度,切实保障用户利益。     

立法性算法及其法律规制

在算法时代,法律领域正在经历一场深刻变革。新的公共治理和控制系统将从数据收集、传输和分析中产生,基于大数据驱动机器学习的算法治理模式符合社会管理的基本原则,并能够以更为有效的方式做出决策从而改善人们的生活。但是,受制于数据输入的主观性和偏见性以及系统自身的封闭性、不确定性和不可预测性,算法在提升公共治理效能和降低社会监管成本的同时,也会对传统法律秩序的合法性、公共性和民主性造成冲击。对此,需要明确立法性算法的合法性地位,强化对立法性算法的审查和风险评估,以及保障公众对算法程序的参与和监督权,在算法程序正式被应用到公共领域之前,行政人员还必须对算法程序应用的全过程进行监管,通过建立有效的可预测性和可解释性度量标准,使算法程序的设计和应用有章可循,并建立相应的算法问责制度和程序,以确保立法性算法的发展符合法定的公共性和合法性基本要求。     

平台权力的扩张与规制

作为一种新型的权力形态,平台权力是指伴随平台经济的快速发展和超级平台企业在国民经济和社会发展中影响力和控制力的不断增强而出现的,由少数超级平台企业所掌握的影响和支配平台空间内的经营者、消费者等平台主体行为的能力。依据平台权力的运行过程,可以将平台权力分为平台准立法权、平台准行政权和平台准司法权三种主要类型。伴随平台权力的不断扩张,超级平台企业所拥有的平台权力在塑造平台空间治理秩序和改善平台治理绩效的同时,也对国家机关的立法权、行政权和司法权等国家公权力构成了一定威胁,进而对由政府主导的国家治理秩序和由国家主导的全球治理格局产生了深刻的影响和一定的冲击,对平台权力进行规制的重要性正日渐提升。平台权力的规制,需要从明确划定平台权力的边界、不断强化对平台权力运行过程的监管、规范平台数据的使用和算法的运行、依法依规保护平台用户数据安全以及严厉打击平台企业滥用垄断和优势地位的行为等方面着手。     

算法自动化决策中的女性劳动者权益保障

算法自动化决策在招聘、任务分配、劳动评估甚至解雇决策中发挥着日益重要的作用,但其对于职场性别平等影响的研究尚未展开。本文尝试通过对国内外职场算法性别歧视案例的分析,探讨算法在数字经济时代就业劳动市场不同阶段发挥的重要作用,分析算法自动化决策可能嵌入既有的性别偏见,成为隐藏性别歧视的分配手段,并且造成难以觉察的性别歧视后果。应对算法自动化决策带来的职场性别歧视,应扩大传统劳动法关于性别平等制度的适用,并具体化算法自动化决策规制的相关制度。此外,还应积极构建性别平等的算法伦理,建设覆盖算法生命周期的性别平等制度,并发展针对算法性别偏见的审计与评估制度,通过制度设计和社会支持系统促进数字经济时代的职场性别平等。     

证明力评判方式新论——基于算法的视角

算法并非仅局限于计算机科学领域,其概念起源于数学领域,并且生命科学领域的研究表明生物本身也包含了一定的算法设计。从以上学科的视角重新审视证明力评判方式时,便会发现法定证据是一种人工算法,而自由心证运用的是“生物算法”。两种证明力评判方式因在许多方面不能满足算法设计目标的要素,且不能调和复杂度、容错性、可读性、确定性与统一性等诸要素之间的矛盾,暴露出各自的局限性。相较之下人工智能算法在复杂度、容错性、确定性与统一性上具有一定的优越性,在技术呈“指数爆炸”发展的时代,未来将人工智能算法引入证明力评判中具有一定的可行性,这给证明力评判方式的再度转变带来了新的契机,同时也将面临困境与挑战。     

自动驾驶的算法正义与法律责任体系

自动驾驶是人工智能发展和应用的前沿领域,在迅猛发展的同时,也遇到了自动驾驶汽车的主体地位和责任认定等伦理和法律挑战。自动驾驶的伦理挑战体现在它改变了道德推理的基本形式和道德决策方式,法律挑战体现为它对生命安全价值和法律责任分配的冲击。解决自动驾驶的伦理和法律挑战需要重建算法正义观,并构建出符合算法正义观的自动驾驶道德算法。相比道义论和功利主义算法,最大化最小值算法具有理论和实践优势,能够在道德基础、功能主义和责任三个方面得到辩护。基于算法正义的自动驾驶法律责任体系包含着教义学责任和证成性责任的动态融合,并在最大化最小值算法的技术框架下破解碰撞责任难题,这对自动驾驶的技术研发和立法推动具有重要意义,是优化人机协作和迎接智能驾驶时代的理想选择。     

算法向善选择背后的权衡与博弈

算法在不断提高人类生产、生活和治理效率的同时,也给社会带来困扰,一些负面影响甚至被归咎于算法。其实,算法并非在当下突然产生,而是一份社会历史遗产。在算法的演进中,古典算法和传统算法都曾给社会带来困扰,最终还是社会力量主导了算法发展的方向,让算法回到了以人为本的向善。算法只是提高效率的工具,为市场立规,可运用算法向善;为企业谋发展,并非与算法向善相抵触。     

基于博弈算法的无线传感器网络安全研究

随着无线传感器在诸多领域的广泛应用,无线传感器网络的安全问题越来越引起人们的关注。针对无线传感器网络存在节点的计算能力以及存储的空间和能量资源有限的缺点,本文提出基于博弈算法的无线传感器网络安全研究。首先,对无线传感器网络的基本概念,特点以及在网络运行时存在的安全性问题进行了简单的论述;其次,本文对博弈算法的基本理论进行了深入的探讨,并建立了主动防御模型,针对恶意节点入侵制定了相应的防御机制,最后以实验仿真的形式产生对不同模型以及网络拓扑结构下各种指标数值的结果,验证了采用博弈算法对无线传感器网络安全性进行分析和预测的有效性及实用性。     

大型公共事件前后交通事故空间分布分析模型研究

研究表明疫情前后出行方式的改变,交通事故发生的空间分布也随之改变。利用高德地图API对报警数据进行经纬度转换,使用数据可视化平台呈现出事故热点图,并采用事故点欧氏距离计算以及DBSCAN密度聚类,对事故热点进行区块划分以及核密度的计算,并利用模拟退火算法计算出事故中心热点,从而对疫情前后事故的空间分布改变进行探究。同时利用四叉树索引得到区块内POI兴趣点的数量,从道路分级角度以及POI兴趣点分布角度进行分析,得到疫情影响下事故空间分布改变的原因。