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391.
《西南政法大学学报》2020,(1):83-95
人工智能算法推荐的运行机制决定了算法的非技术中立性和价值取向性。人工智能算法本身蕴含强大的技术权力,算法黑箱的技术壁垒则加剧了人与算法之间权力失衡。人工智能算法本身的逻辑并不考虑作为主体的个人的主体性,每一个个体都只是算法逻辑体系下的参数。在算法权力的技术权力表象之下还潜藏着资本的权力,并使国家主权面临挑战,冲击全球治理体系。因此,应当构建政府主导并掌握核心算法的大数据系统,强化伦理约束组织的建设,在立法上压实人工智能算法开发者、控制者的主体责任。 相似文献
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面对汹汹疫情,以移动互联网为基础,大数据、人工智能算法、WIFI指纹等技术综合运用的精准防控,在确保严控疫情的前提下,尽可能把对社会经济、民众生活的负面影响降到最低.但此次抗疫大考也暴露出诸多问题。在党的十九届四中全会提出治理体系和治理能力现代化的背景下,如何让数字治理进一步发挥效力、释放潜力,值得城市管理者深入思考和实践。 相似文献
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基于个人信息的算法自动化决策越来越普遍,我国《个人信息保护法》和相关国内外法律都引入算法解释权加以应对。但由于算法具有黑箱性、不确定性与复杂性,算法解释权是否应理解为一般性权利还是限定性权利,要求系统性解释还是个案性解释、事前解释还是事后解释、人工解释还是机器解释,都存在解释争议与适用困境。在原理层面,这一争议与困境源于个人算法控制论。应以沟通信任原则重构算法解释权,将算法解释权的性质视为一种程序性权利,而非实体性权利。算法解释权制度也应进行重构,建议根据自动化决策所处的行业领域、市场化程度、个案影响、企业能力而对其内容、程度、时间和方式作不同要求。 相似文献
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395.
《北方法学》2022,(1):36-49
人脸情绪识别算法是人脸识别的特殊变体,也是情感计算的重要构成。由于技术的更迭、应用的泛滥和风险的特殊,这一算法在实践中存在大量隐患,亟待法律规制。在美国、欧盟和我国的法律框架下,人脸情绪识别算法目前可以通过"算法"和"数据"两条路径进行部分规制。然而,算法本身的特殊性和立法技术的局限性,决定了还有大量风险无法得到回应,更难以实现权利保障和技术创新的平衡。为此,应当引入"风险为本"的规制思路:以人脸情绪识别算法在不同场景下的正当性、安全性、准确性和可责性四类风险作为法律规制的核心;通过规则设计,实现算法部署的价值公允、算法运行的数据安全、算法决策的准确可靠和算法追责的透明便捷。 相似文献
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机动车保有量预测方法中最关键的要素是算法和影响因子。综述通过文献整理分类提炼,对回归算法、人工神经网络、支持向量机、聚类算法和基于实例的算法进行了阐述,分析各种算法的利弊。最后依据历史样本的多寡,通过总结提出以逻辑回归算法和支持向量机作为基础算法,结合其它算法的组合预测方法来解决机动车保有量预测这样的非线性、高维度的复杂问题。 相似文献
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