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391.
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。 相似文献
392.
本研究以广东公共交通领域推行新能源汽车为例,采用GSA算法,对比纯电动新能源车与传统燃油车的能耗,分析公交车领域推行新能源汽车带来的碳排放量变化。设置不同情景,讨论分析碳减排的影响因素,发现电网能源结构与车用燃料类型对碳减排具有重要影响。研究表明,广东省较全国电网能源结构更合理、更清洁,具有典型示范作用。我国应加大力度在公交车领域推广新能源汽车、优化能源结构、加快开发与推广清洁能源,同时,促进氢燃料电池汽车产业发展。 相似文献
393.
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。 相似文献
394.
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。 相似文献
395.
算法认知偏差不仅扭曲事实,还影响人工智能法律规制质效。法学文献中的“算法”常用于指代影响权益的人工智能系统。不同于传统编程,机器学习算法是通过向数据学习以形成模型。数据、算力、AI框架、模型框架、人为干预等因素深刻影响算法作用的发挥。算法并不是对利益得失的精巧算计。大部分算法也不具有排他性的财产属性。算法是人工智能体系中相对透明和确定的因素。“算法黑箱”并非人为“黑幕”,而是因基本原理所限导致的验证性和解释性的不足。滥用算法概念会导致人工智能法律规制的失焦、失据、失鹄、失度。数据法与专门立法相结合是人工智能规制的恰当立法形态。过度强调算法不仅造成权利、产业和科技目标难以调和,还可能导致过度监管。算法只有在以人的责任为基础的人工智能系统中才能得到稳妥规制。我国未来应该制定人工智能专门立法。业已开展的算法治理不宜过度冒进,宜审慎处理好当前与未来、名义与实质、规范与发展的关系。在准确的算法认知指导下,算法备案和公示的问题能够得到良好解释和妥善解决。 相似文献
396.
人工智能技术的飞速发展和广泛应用,利于经济的持续提升,利于社会的快速发展,但随着人工智能深入到各个领域,在离不开人工智能的同时,人工智能侵权问题也日益突出,并且涉及生活各个方面,难以忽视。为了维护公平竞争环境,保护个人权益和社会利益,法律在人工智能领域的监管和规制措施变得尤为重要。本文将探讨法律对人工智能侵权现状可行的监管与规制思路,包括加强立法保障、完善侵权责任制度、加强监管等方面。 相似文献
397.
398.
399.
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。 相似文献
400.
人工智能在全世界范围内已经变得炙手可热.国内在顶层设计上给予了人工智能极大的支持,实践领域也积极将人工智能纳入法律制定和实施的全过程.尽管如此,在承认人工智能法律应用上仍然存在重重障碍.在法的制定和实施上,立法者还不具备数据思维,自动化执法可能导致程序正义受损,而且由于智能裁判的特点,法官的接受意愿并不高.此外,人工智... 相似文献