人工智能侵权现状及法律规制思路

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。     

网络意识形态的感性化传播机制及其治理逻辑

网络社会的到来从根本上改变了意识形态的生产方式与传播机制,网络意识形态的感性化传播已经成为广泛存在的社会现象。议题、算法与编码的资本驱动,媒介、网民与社会的主体互动,技术、文化与权力的现实运动,凸显了网络意识形态感性化传播机制的重大变化。网络意识形态的感性化传播通过"质询、赋权、资本运行"的方式影响着社会价值体系和权力结构,并日益成为关乎社会治理的重大现实问题。鉴于此,优化议题设置模式、完善网络制度建设、构建媒介素养教育、拓展文化传播渠道是当前网络意识形态治理的重要路径。     

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。     

人工智能法律应用的理论争议与现实困境

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...     

反垄断视角下互联网平台算法共谋规制研究

互联网技术的普及和大数据技术的运用使数字化信息被社会共享,市场信息透明化促进了市场经济空前繁荣。各平台对数据进行提取、分析、筛选、再组织等,使有效信息显现,供其有效利用。算法作为驱动数字经济发展的核心技术,通过处理数据,联系本身孤立的数据,有效提高交易效率,降低交易成本,故此被平台经济市场青睐。而以“大数据杀熟定价”、消费者被限制交易为代表的一系列不合理利用算法导致的问题陆续出现,以致大数据时代下实施垄断行为空前容易,不同程度地损害公平竞争的市场秩序和消费者的权益。特别是算法共谋行为,其协商过程的隐蔽性与模糊性、主体的特殊性导致对其的认定和管理棘手,急需相关反垄断监管措施和法律进行监管和规制,算法共谋行为应成为当下反垄断执法的重点,以此来促进市场公平、稳定运行。     

监控视频中运动模糊车牌图像参数估计和复原

为了消除监控视频中运动模糊车牌图像的频谱图中间十字形亮纹对模糊参数测量的干扰,首先对运动模糊车牌图像的频谱图进行直方图均衡化,基于Radon空间变换检测出模糊角度θ,然后对频谱图反向旋转θ后按列相加求和后得出模糊长度.分别选用四张不同像素值占比的运动模糊车牌图像对其模糊参数进行精确估计和盲估计,并基于Lucy-Rich...     

基于随机森林的重复犯罪情报获取研究

重复犯罪情报获取研究是情报主导警务模式中的有益探索,也是大数据技术在公安领域内的一项重要运用,对打击重复犯罪具有重要的意义.通过改进随机森林算法进行特征选择,再利用Apriori算法进行关联规则的挖掘,得到有关联的犯罪信息,据此为公安提供决策支持;其次根据OOB error提出一种加权的随机森林算法模型,预测重复犯罪的...     

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。     

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。