人工智能时代的隐私保护

伴随大数据、物联网、深度学习等技术的发展,一个“万物互联、人人在线、事事算法”的人工智能时代正在到来。数据是人工智能的基础,算法是人工智能的本质,人工智能越智能就越依赖数据的喂养和算法的支持,由此引发严重的隐私危机。一方面,人工智能极大地增强了隐私入侵的能力,带来了更多的隐私获取性;另一方面,人工智能侵害隐私的行为极具迷惑性,造成的损害后果更加严重。对此,传统隐私保护法律框架显得捉襟见肘,既无法有效保护人们的隐私,也难以充分发挥个人信息的利用价值,而欧盟最新的《一般数据保护法》则做了诸多有益的探索。面对人工智能时代提出的新挑战,我国应当完善隐私保护的法律体系,重视隐私保护的技术路径,探索隐私保护的市场机制,确立隐私保护的伦理原则。     

一种基于递归堆调整方法的最小生成树求解算法

Sollin算法是一种非常适合于并行计算的求解最小生成树方法,但其较高时间复杂度抵消了并行计算带来的好处。本文提出了一种递归的堆调整实现方法以及堆合并原则,解决了Sollin算法在子树合并时快速找到连接两棵相邻子树的最短的边的问题,降低最小生成树求解的时间复杂度。理论分析表明,该改进方法有效地将Sollin算法的时间复杂度由O （n2log2n）降低到了O （elog2n）。同时,根据边权重的分布情况不同,该算法并非必须遍历所有的边才能得到MST,实际时间复杂度将优于O （elog2n）,最优可达O(n(log2n)2)。     

算法应用的公共妨害及其治理路径

在智能机器人尚未取得独立法律地位之前,长臂规则、信义义务和一般侵权责任的法律安排足以在合同框架内解决算法应用对当事人的直接侵害,而算法外部性扩散所引发的社会成本向普罗大众和弱势群体的不合理转嫁问题长期存在,却不受学界重视。算法公共妨害之治理必然对算法应用的透明度和可解释性提出更高要求,但确保责任主体链条的追踪识别、保障个体受众的主动退出机制更为重要。普通公共妨害之诉中常见的自寻妨害和自甘风险抗辩,在人工智能语境下不宜过度扩张,而应在趋于保守的利益衡平框架下,采取社会效益优位的进路,助推科技向善的社会治理体系。     

公共领域算法决策的几个问题探讨

在技术驱动和公共管理职能转变的需求下,公共领域算法决策得到广泛应用,其在管理职能和方式中的独特性是规则调整的前提。算法决策同公共权力的结合,使得技术发展无法中立,且在机会平等表象下可能造成对权力秩序的冲击和对个体权利的侵害。传统的法学调整方法面临分散的个体发展同民主秩序稳定、风险预测与因果关系、权力赋予与权利保障等矛盾的协调问题。公共领域算法决策的法律规制必须在算法系统、价值选择、制度构建和评估标准层面进行引导。     

人工智能介入量刑机制研究——以认罪认罚案件为适用场域

认罪认罚从宽制度自试点以来,控审冲突、司法供给不足、量刑建议的规范化与精准化要求等层出叠现,亟待检察机关采取应对措施。检察机关将智能量刑机制引入认罪认罚量刑领域,逐步实现从传统公诉机关向智慧公诉机关转变,为解决上述问题提供了技术量刑路径。但司法实践显示,智能算法本身的技术性难题、可靠性难题、不周延性难题极大地阻碍了智能量刑机制的发展。为了更好地解决智能量刑机制在认罪认罚量刑领域的司法适用难题,可以采用理论预测与实证预测双轨并行互相检验的运行模式,保证量刑建议预测的精准性、规范性,并在此基础上加强对算法的理论设计,完善对当事人诉讼权利的保障。     

智能化系统建设中的实用伦理规则设计原则北大核心CSSCI

当前,关于人工智能规则的讨论主要是两个视角,一是站在哲学和公共管理层面,从理论上对人工智能的发展进行研究;另一个则是站在纯粹的技术层面,从技术规则上讨论人工智能的应用。而目前全球各国或国际组织出台的准则也比较宽泛,无法形成有效的指导。本文抽象出了人工智能的运行逻辑,根据人工智能运行的侧重点不同将人工智能应用分为以数据为核心、以算法为核心和以行动为核心三类,并基于此构建人工智能运行的规则框架,提出人工智能伦理规则的具体内容。     

数字时代司法责任伦理之守正

在数字化浪潮下,司法活动呈现出去责任化的趋势,具体表现为责任感的缺失和责任推诿的加剧,因而亟待法学界对司法责任伦理予以革新。数字技术导致司法责任消解的机理是复杂和多元的,主要源于其兼具权威性与非权威性、确定性与不确定性、机械性与能动性等多重面孔。当前我国司法工作中的数字技术主要被应用于证据指引系统、风险评估工具、在线诉讼平台的开发等事项上,这些领域也是司法责任伦理冲突最为激烈的场域。数字时代应当坚守人本主义司法责任伦理,准确界定机器、技术人员、系统部署者与司法官的责任框架,在拥抱技术的同时树立科学的责任观,借助数字技术建立和完善符合时代特征的司法责任体系。