算法的法律规制探析 ——以算法分级分类为基础

作     者：王婧怡 

作者单位：北京邮电大学 

学位级别：硕士

导师姓名：崔聪聪

授予年度：2023年

学科分类：0301[法学-法学] 03[法学] 030107[法学-经济法学] 030103[法学-宪法学与行政法学] 

主      题：算法 分级分类 算法安全评估 算法备案 

摘      要：算法技术的迅速迭代和广泛应用塑造出了一个更加高效、便利的世界,与此同时,它也带来了一系列法律和伦理上的风险与挑战。本文第一部分对于算法的目的不安全、结果不安全、鲁棒性问题、算法黑箱、算法歧视以及算法的控制能力等问题进行了分析和归纳。对人工智能算法进行法律规制势在必行。当前,我国在算法方面的立法比较粗糙,多通过网络安全、数据安全方面的法律展开间接规制,《个人信息保护法》《电子商务法》中针对算法的直接规定比较零散,而围绕算法进行的专门立法则主要集中在部门规章层面,规制对象和法律效力都有很强的局限性。本文第二部分系统地整理了我国现有的算法治理方案及其存在的不足,同时对欧盟、美国的立法经验进行梳理,分析其可供借鉴之处并提出建议:其一,在法律的高度上,对算法进行单独立法;其二,在立法中注意对多元化的利益相关主体进行覆盖算法完整生命周期的权责配置;其三,在进行责任义务设置时,应当以算法分级分类为基础,遵循比例原则,最大程度地达到保护和发展、创新之间的平衡。由于我国目前在算法治理方面的学术研究仍然较为宽泛,多为宏观层面的路径规划、法律架构体系设计,因此,本文第三部分特别重视可落地层面的规制方案设计,参考已有的数据分级分类经验,详细探讨了算法分级分类制度的构建。在算法分类角度,本文明确了分类应当遵循的四项原则,提出了多种分类模式,例如根据算法的控制主体进行分类,以及根据算法针对的群体进行分类等。在算法分级角度,本文强调以风险为核心的理念,提出了可执行性原则、严格性原则、客观性原则和时效性原则。并且,依照算法对于国家、社会、组织和个人等不同对象的影响程度,为算法进行了评估级别的设计。此外,本文第三部分还以分级分类为基础,进行了后续算法安全评估、算法备案机制的讨论。本文旨在针对算法规制这一复杂问题提出一套以分级分类为基础的具体方案,在治理体系中填充具有可操作性的细节。