生成式人工智能算法的法律风险及其规范化防控

作     者：丁国峰 寿晓明 DING Guo-feng;SHOU Xiao-ming

作者机构：安徽大学合肥230601 

出 版 物：《云南大学学报（社会科学版）》 (The Journal of Yunnan University:Social Sciences Edition)

年 卷 期：2024年第23卷第3期

页      面：107-119页

学科分类：0301[法学-法学] 03[法学] 030101[法学-法学理论] 

主　　题：算法信任 算法问责 数据访问 数字营销 算法权力 

摘      要：生成式人工智能为代表的新型科技的发展,迅速席卷了数字社会的每个角落,在数字营销新业态中数据和算法的深度融合深刻改变了传统营销模式。但生成式人工智能算法权力的逐渐失控却导致了消费者法律主体地位异化、个性化推荐算法歧视异化、算法黑箱形成信息茧房异化等一系列法律风险。这些算法法律风险使得在数字营销新业态中算法信任逐步丧失。只有重构算法信任和建构算法问责机制才能化解算法危机和算法风险,从外部的责任归属上建构算法规范的治理信任,从内部的契约诚信建构算法规范的合约信任,从底层技术设计上建构算法规范的技术信任。在重构算法信任和算法问责的基础之上规制算法,重塑法律层面的主体—行为—责任链条,赋予消费者数据访问权平衡数据流通和保护,通过区块链技术从技术层面治理算法,以此实现数字营销新业态中生成式人工智能算法风险的法治化防控。