著作权合理使用算法化：必要、可能与限度

算法通知和算法过滤不当侵蚀了社会公众的合理使用空间,导致著作权人、平台和社会公众之间出现严重的利益失衡。合理使用算法化能够促进三者之间达成新的利益平衡,填补合理使用制度适用的效率缺口,推动算法过滤义务在我国的确立,因而具有引入的必要性。合理使用算法化主要面临技术和法律两个层面的质疑,但这些质疑都不足以成为拒绝合理使用算法化的理由。合理使用算法化的实现需要从技术和法律两个层面进行部署,在技术层面需采取有监督学习的路径,在法律层面涉及与我国现行著作权法律制度的协调。合理使用算法化作为现有合理使用制度适用方式的补充,在适用范围上具有一定的限度,需从功能定位和外部监管两个维度予以限定。     

算法时代的信息茧房与破解之道

信息茧房现象来源于人们对信息的选择性心理,算法推送技术在信息平台的广泛应用导致了个体偏好和群体偏好的不断强化,从而放大了早已存在的信息茧房现象。信息茧房现象产生了新的数据垃圾,影响了个人的决策和价值观养成,加剧不同人群认知差异,不利社会共识的形成。要破解信息茧房现象需要大力增强个人的信息素养。具体来说包括:增强信息意识,克服信息获取中的选择性心理;学习信息知识,了解信息传播交流的一般规律;培养信息能力,提高搜集和评价信息的水平;注重信息伦理,遵守道德和法律底线。     

人口信息无感采集分析平台在网格化管理中的创新应用

流动人口的大量聚集以及流动的不确定性,给城市社会治安、社区管控等带来了一系列管理难题。南通公安从实战需求出发,不断探索新型警务模式,结合相关部门业务职能,以科技打造治安防控体系,整合社区管理力量和警力资源,探索人工智能技术在智慧警务社区网格化管理中的创新应用,解决了社区治安的部分痛点。     

人工智能司法决策的可能与限度

利用人工智能的推理技术和机器学习技术，以及建立海量且有效的法律知识库，算法有可能接管司法决策。目前已经获得广泛应用的法律信息检索系统、法律专家系统皆属辅助型法律智能系统，它们的研发和使用为决策型司法智能系统奠定了技术和经验基础。然而，要使司法决策成为可能，人工智能必须在运用法律推理、掌握法律语言以及深度学习经验性知识方面取得决定性突破。人工智能司法决策必然要求重新审视法律推理逻辑，重构审判责任理论，重塑法官职业身份内涵，甚至改变司法决策过程中人机互动的关系格局。为了避免变革所带来的负面影响，须划定人工智能司法决策模型建构的限度。人工智能的技术应用应符合国际通行的技术安全标准，介入应以司法公正为价值追求。通过构建合理的算法规则机制，对算法不透明性提供必不可少的制度约束。     

基于低质量人脸图像的综合人脸比对技术研究

人脸识别具有非接触、非强制、易采集、结果直观等优点,在公共安全领域得到广泛应用并发挥了重要作用。但是,在实战应用场景下,由于易采集到的人脸存在角度姿态大、图像不清晰、细节特征丢失严重等问题,比对性能下降严重。针对低质量人脸图像比对难题,采用融合处理方法,探索一种采用多源异质图像预处理、多算法融合和多维信息融合研判的综合人脸比对方法,用于提高人脸识别精度,提升实战应用人脸比对性能。     

“无代表，不算法”：算法统治的政治代表性问题

算法统治（algocracy）是公共部门利用算法技术创造的一种新型统治秩序和治理形态。政务算法化正席卷各类政体,不断放大国家的规制性权力、强制性权力和分配性权力,重塑权利与权力、自由与秩序、公平与效率之间的平衡关系。当前,算法统治在算法输入、运算和输出环节存在授权、问责、回应方面的实质性代表性问题,造成公民声音的不在场性和公民权益的损失风险。同时,算法统治倾向于不断沉积、固化、强化乃至结构化特定群体的弱势地位,排斥少数群体的平等出场和权益实现。建构“算法代表性”有助于约束“算法利维坦”的权力边界和运行方式,保障公民特别是弱势群体的算法权益,提升算法统治的合法性,同时拓展新技术环境下的代表理论。     

综合信息查控系统核心算法的设计及实现

1引言 随着“金盾工程”的深入开展,其中一项重要的工作就是将现有的八大资源库进行信息整合,如何能够对整合后的信息提供更加快速、准确的综合查询就很有研究必要。 以出入境管理局的资源库为例,它包含了多种人员的数据信息,随着我国改革开放力度的加大,出入境人员越来越多,个人信息也越来越多,为了对出入境人员更好地进行管理,对违法人员外逃和敌对势力的渗透更好地进行监控,就要求实现一个高效的综合信息查控系统,而综合信息查控系统的核心算法是综合信息查控系统最重要的组成部分。 原有的查控系统采用的是关键字符排列组合的做法。…     

算法私人执法对版权公共领域的侵蚀及其应对

利用“通知—移除”规则以网络服务商代替公权力机构居中处理侵权纠纷被视为版权领域的私人执法。随着算法技术的应用,版权领域的私人执法模式从人工操作转向全程算法化,表现为查找侵权行为算法化、发送侵权通知算法化、处置侵权信息算法化、预防侵权发生算法化。私人执法算法化在极大提高执法效率的同时,也造成了对版权公共领域的侵蚀,主要表现为压缩“个人使用”空间、剥夺“适当引用”机会、阻碍“科学研究”开展、架空用户“反通知”权利等。造成上述负面后果的根源在于侵权认定的复杂性与算法技术的局限性以及利益驱动下算法执法机制被滥用。可以从以下4个方面来应对算法的私人执法对版权公共领域的侵蚀,即将版权公共领域考量植入算法设计中、在特殊情形下以人工审查辅助算法执法、完善过滤机制下的用户申诉程序、针对恶意通知行为规定惩罚性赔偿责任。     

算法歧视及其规制研究

随着大数据技术与人工智能的广泛运用,使得算法正逐渐渗透于人们的日常生活之中。算法不总是客观中立的,它可能会以算法歧视的方式损害公众基本权利与特定个体权益,同时破坏市场公平竞争秩序,进而引发相关主体权利的失衡。这些社会危机发生的根源在于算法的效率与效益价值取向导致触发算法歧视现象、算法运行基础数据误差导致算法输出歧视性结果以及算法黑箱导致算法透明度缺失。鉴于此,可以确立算法公正理念、明晰算法规制环节、建立算法权利平衡模式作为算法歧视的规制路径,以实现平等社会的数字化转型。     

数字法学视野下的网络空间治理

数字时代带来新的风险,传统的法治理念及其系统性制度设计所形成的普遍主义法治秩序,面临严峻挑战。既有研究因研究视角和研究方法的缺位,以及缺乏统一的网络数字法理支撑,未能形成一个独立的有共同话语基础的知识群体,使网络空间治理相关问题的解决呈碎片化状态,并在实践中表现为一种应急治理模式。应当立足网络空间治理的整体,形成一个数字法学研究共同体,澄清数字法作为一种新兴领域法的外部总体特征和内部属性,明晰作为数字法学核心的算法的法理。在此基础上,凝聚数字法学的基本法理共识,构建并完善系统且逻辑自洽的数字法律制度,明确数据安全的优位性和核心性,划清网络空间各类公权力和个人权利之间的界限,并对算法进行全方位的规制,实现对网络空间从数字法理到相应制度的善治。