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“数据喂养型”算法歧视的法律规制

“数据喂养型”算法歧视的法律规制

作者：许亚飞天津商业大学

学位级别：硕士

随着算法技术的发展和应用,算法歧视问题引起愈来愈多的人关注,对算法歧视的法律规制亟需落实。“数据喂养型”算法歧视包括所有因数据喂养而产生歧视的自主性算法,在算法歧视的多个类型中更具规制的可行性和有效性,通过梳理当前歧视的... 详细信息

随着算法技术的发展和应用,算法歧视问题引起愈来愈多的人关注,对算法歧视的法律规制亟需落实。“数据喂养型”算法歧视包括所有因数据喂养而产生歧视的自主性算法,在算法歧视的多个类型中更具规制的可行性和有效性,通过梳理当前歧视的法律规制路径发现,国外算法歧视的法律规制以数据和算法为核心,我国在《宪法》、《网络安全法》、《电子商务法》等法律中对歧视作出了法律规制。但这些法律规制路径对“数据喂养型”算法歧视而言存在一些规制漏洞,欧盟反自动化决策权的“过度保护”、形式上的明示同意,美国反歧视司法审查的局限性,以及我国法律在事前和事后方面的规制不足,包括用于训练算法的数据缺乏深入的处理、对算法投入使用之后的数据喂养缺乏规制、对“数据喂养型”算法歧视的结果缺乏系统的问责体系。所以需要重新构建“数据喂养型”算法歧视的法律规制路径,根据是否产生了歧视结果分为事前和事后两个阶段对“数据喂养型”算法歧视进行法律规制。在事前阶段,提出数据清洁、数据透明和可查以及数据影响评估制度,来解决训练算法的数据处理不够深入的问题,对算法设置歧视数据识别功能以应对投入使用的算法被数据喂养导致产生歧视的问题,并对算法进行审查,约束算法使用者对算法的使用权以达到避免用歧视性数据来喂养算法的目的。在事后阶段,对发生“数据喂养型”算法歧视的结果进行法律规制,由于算法系统运行的复杂性,规制方法和技术纠偏无法彻底将算法歧视消灭,所以需要明确“数据喂养型”算法歧视损害结果的责任分配和承担,算法解释权的意义就在于歧视发生后如何进行损害分配,增加了算法的透明性,算法问责体系的构建给受算法歧视结果侵害的公众提供了救济途径,根据无过错原则确定造成“数据喂养型”算法歧视结果的责任主体是数据训练者还是算法使用者,以承担相应的责任。

关键词：算法歧视数据喂养数据清洁

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人工智能算法歧视的法律规制研究

人工智能算法歧视的法律规制研究

作者：谭飞重庆工商大学

学位级别：硕士

人工智能算法由数据和算法两个层面引发的歧视问题日渐凸显,其带来的歧视与传统歧视之间存在着差异,前者隐蔽、复杂的特性使得歧视的影响大且范围广,并又难以掌控和干预。随着人工智能算法自动化决策的应用渗透到购物、就业、信贷以及... 详细信息

人工智能算法由数据和算法两个层面引发的歧视问题日渐凸显,其带来的歧视与传统歧视之间存在着差异,前者隐蔽、复杂的特性使得歧视的影响大且范围广,并又难以掌控和干预。随着人工智能算法自动化决策的应用渗透到购物、就业、信贷以及司法等诸多领域之中,算法歧视风险无疑对社会和人民造成了一定危机,因此有必要对人工智能算法歧视行为进行规制。从现有的法律制度来看,以《个人信息保护法》为代表的相关规范主要从数据保护这一角度入手,作出了详细的规定,包括数据主体的权利以及数据处理者的责任,但是无法完全解决算法歧视中对应主体的责任承担问题。从算法的运行逻辑角度入手是一个新视角,国家网信办等四部门制定的《互联网信息服务算法推荐管理规定》对算法做出了探索,但仍然存在适用上的问题。本文除开结语和致谢之外分为五个部分,主要内容如下:第一章是绪论部分。主要是对研究背景、意义以及对国内外研究现状进行介绍,通过对国内外学者研究成果的探究,了解目前学术动态,为后续研究提供理论和实践依据。第二章是人工智能算法歧视法律规制的基本理论部分。首先界定了人工智能算法歧视的概念和特征,并阐述了其表现和成因,以期对算法歧视产生初步的认识和了解。然后从个人、市场和社会三个角度陈述了对人工智能算法歧视进行法律规制的必要性。最后简要分析了进行法律规制的法理基础,包括公平原则、正义原则和人的尊严。第三章是人工智能算法歧视法律规制的比较考察部分。主要对包括美国、欧盟在内的国家地区具有代表性的法律规范进行梳理,随后进行比较评析各国实践的优劣,从而总结出对我国的启示。第四章是人工智能算法歧视法律规制的不足部分。主要从算法的研发、部署和决策阶段分别阐述目前存在的不足。研发阶段存在主体责任不明以及未与算法建立联系的问题;部署阶段存有部署者备案义务不明晰,没有针对性的系统审查监管程序以及责任承担失衡的问题;而在决策阶段,存在受害者难以识别歧视性结果,救济维权困难的困境。第五章是人工智能算法歧视法律规制的完善部分。通过侵权责任承担的视角,对责任者设定义务,形成完整的责任链。提出应当明确研发阶段研发者的责任主体地位以及建立研发者备案制度规则;在部署阶段细化部署者补充备案义务,制定配套审查监管程序以及合理分配部署者责任;在最后决策阶段规定可借助官方监管者力量识别歧视并且丰富受害者的救济规范。

关键词：人工智能算法歧视法律规制

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大数据背景下算法歧视的法律规制研究

大数据背景下算法歧视的法律规制研究

作者：戴丛宇东北财经大学

学位级别：硕士

随着信息技术的不断发展,大数据时代已经来临。大数据算法技术在影响着人们的网络生活和现实生活。算法将人们在网络世界中的上网习惯、购物记录、GPS位置数据等各种网上足迹和活动,转变为对人们的各种打分和预测。这些打分和预测进而... 详细信息

随着信息技术的不断发展,大数据时代已经来临。大数据算法技术在影响着人们的网络生活和现实生活。算法将人们在网络世界中的上网习惯、购物记录、GPS位置数据等各种网上足迹和活动,转变为对人们的各种打分和预测。这些打分和预测进而左右人们生活的各种决策工作,其中的歧视和不公平现象的出现成为了一个显著的问题。本文通过选取算法歧视问题为切入口,结合我国现行的有关算法歧视法律规制的相关立法与实践现状进行研究,通过文献分析法,比较研究法等多种研究方法,吸收借鉴欧盟和美国算法规制研究的有益经验,以希冀对完善我国算法歧视的法律规制有所帮助。本文共分为四个部分,笔者从大数据背景下算法歧视概述、大数据背景下算法歧视的规制现状及困境、国外对大数据背景下算法歧视的法律规制及借鉴以及大数据背景下算法歧视法律规制的完善建议这几个方面对算法歧视问题进行深入的探讨。第一部分,大数据背景下算法歧视概述。笔者首先对大数据背景下的算法歧视做了基本阐释,阐释了大数据与算法技术之间的相互依存关系,算法与歧视的基本概念以及算法歧视所具备的复杂性、隐蔽性与多维度性的特征。在此基础上,我们可以进一步理解算法歧视的内涵。其次,笔者对算法歧视的类型进行了论述,根据其生成原因,将其分成了主观算法歧视与客观算法歧视。又根据其样态变化特点,将其分成了复现型算法歧视、加剧型算法歧视与新增型算歧视。最终笔者强调了有关对算法歧视进行法律规制的积极意义,主要包括保护个体权益的必然选择、市场秩序的有力保障以及实现当代社会公平正义的有效路径。第二部分,大数据背景下算法歧视的规制现状及困境。笔者针对当前我国有关算法歧视的法律进行了搜索总结,认为当前我国算法歧视的法律规制模式首要多以个人信息保护为基础,以《个人信息保护法》为规制核心,其次法律涉及的监管部门较多,呈现分散式监管状态。再者当前规制措施无法涵盖算法歧视的多种表现形式,难以有效约束算法歧视。同时笔者也梳理了当前算歧视中存在的若干困境。一是现行法律规制体系难以匹配算法技术的发展。算法技术近些年发展迅猛,现行立法在具体实施上存在一定落后。二是算法黑箱提高了法律规制难度。算法公开与算法可解释都面临了可行性与可欲性上的难题。三是对传统救济途径提出了更高的要求。多种传统救济方式面对算法歧视易出现难以适用的情形。第三部分,国外对大数据背景下算法歧视的法律规制及借鉴。算法歧视是一个全球性的问题,同时欧盟与美国对有关算法歧视问题研究较早,通过考察其立法与实践,我们能够从中获得有益经验。欧盟选择了以个人数据赋权为中心的规制模式,而美国选择了分散式的规制模式。两种不同模式都具有优势与劣势。我国应当借鉴其优势之处如具体细则上的明确、算法解释权的应用路径以及行业自律的重要作用。第四部分,大数据背景下算法歧视法律规制建议。笔者在此处分成三个部分进行论述。第一,完善我国有关算法歧视的法律规定,确立算法分类分级的标准,明确算法歧视的责任分配以及落实算法歧视规制的具体实施细则。第二,建立算法技术的监管体系,构建针对算法技术的专业监管平台,设置算法备案与审查制度以及运用技术手段增强算法可解释性。第三,开辟算法歧视的多途径救济模式,保障个体权利有效行使以及加强维权途径的技术支持。

关键词：大数据算法技术算法歧视法律规制

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数字经济时代算法歧视的法律规制研究

数字经济时代算法歧视的法律规制研究

作者：李浩宇贵州大学

学位级别：硕士

在进入数字经济时代的今天,算法与人工智能以及大数据相互交融,使得数据拥有源源不断的活力与持久的生命力。在新时代迎来了社会关系与生产方式的伟大变革。算法是计算机编程的一种技术性的手段,算法的出现给数字经济时代能够得到蓬勃... 详细信息

在进入数字经济时代的今天,算法与人工智能以及大数据相互交融,使得数据拥有源源不断的活力与持久的生命力。在新时代迎来了社会关系与生产方式的伟大变革。算法是计算机编程的一种技术性的手段,算法的出现给数字经济时代能够得到蓬勃飞速的发展提供源源不断的助力,但是同时伴随着的还有算法这一新行技术带来的许多我们不得不面对的艰难挑战,在这诸多挑战与困境之中,算法歧视就是其中最为核心的风险要素。所以理应对数字经济时代出现的算法歧视问题给予足够多的关注与重视,使得算法能够更加健康地服务于使用者。算法在数字经济时代具备智能性与公共性两种属性,已经不再是传统意义上的工具了,算法歧视带来的危害正在挑战着各种法律规制的适用,尤其是对私法与市场规制法领域,正是由于算法歧视的所带来的危害愈演愈烈,就造成对算法歧视的监管难度陡然增加,且对整个公共社会秩序和利益造成严重侵害。迈入数字经济时代,算法的出现赋予使得大数据充满了生命力,但是必须要考虑到的是算法编程设计人员自身带有歧视的固有观念以及算法数据携带偏见的基因,这就将致使算法运行程序中带有算法歧视问题,事实证明在社会公众生活的方方面面都能够发现算法歧视这一问题的身影出现。当前我国数字经济时代下算法歧视规制则存在算法领域的诸多困境,而域外法律体系下对算法歧视的回应主要是形成了形成了对数据源头进行规制和保护的欧盟模式,欧盟模式则是把中心落在对风险的预防上面,以及形成了将算法责任视为重点的美国模式,美国模式则是把中心落在了对风险的管控之上,这两种国际主流的对算法歧视的规制路径。欧盟重点关注的是保护成员国内公民的个人信息以及对数据的源头进行有效监管以此来预防算法歧视的出现,而美国更为关注对统一监管机构的设立以此来对算法产生的危害采取相应的控制。在本文当中,通过将国外先进的监管体系和经验与国内的基本国情和现状相结合,以期从中寻求有效规制大数据算法歧视问题的有效路径。

关键词：数字经济时代算法算法歧视法律规制

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宪法平等权视角下的算法歧视治理研究

宪法平等权视角下的算法歧视治理研究

作者：欧阳伊萌武汉大学

学位级别：硕士

算法歧视是由算法控制者对某个计算机指令进行部署与运行而引发的对特定个人或群体的非合理区别对待,会造成直接或间接的不平等后果。作为算法技术迅猛发展的“副产品”,算法歧视已经侵蚀到个人基本权利、市场经济秩序甚至是社会稳定和... 详细信息

算法歧视是由算法控制者对某个计算机指令进行部署与运行而引发的对特定个人或群体的非合理区别对待,会造成直接或间接的不平等后果。作为算法技术迅猛发展的“副产品”,算法歧视已经侵蚀到个人基本权利、市场经济秩序甚至是社会稳定和国家安全等层面。借由人工智能深度学习,算法歧视产生的负面影响还可能以指数级增长,造成难以想象的恶果。算法歧视俨然成为亟待解决的社会问题。对其内涵进行合理界定是精准化治理算法歧视的前提和基础。通过对“算法”和“歧视”进行拆分理解,可以得出算法歧视的构成要件既包含传统歧视所具有的“区别决策”行为要件和“不利后果”结果要件,又突破了“区别事由法律禁止”要件,并且以合理的区别对待为构成例外。而通过追溯算法歧视产生的主观和客观原因,可以发现算法歧视在根源上与传统歧视具有同质性,是对传统固有歧视的重现、延伸甚至加剧,可以被划分为复现、代理和新增三种类型。作为人工智能时代新兴的不平等现象,算法歧视是对社会公平正义秩序的冲击,亟待宪法平等权发挥基本权利的功能加以治理。平等权既代表了人类社会的理想价值追求,又是公民基本权利的要求,走过了从形式平等到实质平等的历程,包含法律面前人人平等和禁止歧视两方面的内容。平等权是宪法基本权利之一,兼具主观权利和客观法两方面的性质,能够通过发挥防御权、受益权和客观价值秩序功能构筑平等权的完备保障体系。从自然法视角来看,维护社会公正秩序、保护基本权利是现代政府的当然责任。为发挥平等权各项功能,使得平等权嵌入算法歧视治理成为可能,国家必须充分履行平等权义务,让受歧视的个人或群体得到救济,使受侵害的平等权获得保护。与宪法平等权各项功能相对应,国家平等权义务包括积极和消极两方面。消极义务对应平等权的防御权功能,要求国家不主动侵犯平等权。积极义务包含两个方面,一是国家的积极给付义务,所针对的是平等权的受益权功能,要求国家积极地为公民基本权利的实现提供一定的服务或者给付;二是国家的保护义务,所针对的是平等权的客观价值秩序功能,要求国家保护公民免受第三方侵害的同时制定法律,为平等权的实现创造条件。算法歧视脱胎于传统歧视而又超越了传统歧视,算法在复现固有歧视的基础上可能加剧原有歧视的广度与深度,导致对不平等的固化甚至加剧。这对宪法平等权造成了严重冲击,可能导致平等权理念和实践的双重危机:一方面,算法歧视使得形式平等和实质平等的传统二分法不再严谨;另一方面,算法歧视对立法机关、行政机关和司法机关的平等权义务履行模式带来了挑战。算法歧视对于平等权的冲击也意味着用以维护传统平等权功能的国家平等权义务履行模式也在一定程度上滞后于时代需求。应当适时调整和更新国家平等权义务,形成算法歧视治理本土模式。面对算法歧视,以欧盟和美国为代表的各国尝试了以数据保护为中心和以算法责任为重点的两种治理模式,并在世界范围内逐步形成“从伦理框架落地为制度设计”“从事后追责转型为预防监管”“从个人赋权扩展至系统治理”“从外部监管延伸至内部干预”的转型趋势,对我国系统化调整国家平等权义务的履行模式,以实现算法歧视治理路径的本土化构建具有一定借鉴意义。本文的最后一部分对于平等权嵌入算法歧视治理的本土路径提出了构想。首先,国家应保障平等权消极义务的妥善履行,例如列明算法准入清单、构建算法监督审查机制、确立算法违法责任分配方式等。其次,国家还应促进平等权积极义务的能动履行,一是以现有《个人信息保护法》为基础,新增反对歧视和平等权保护内容;二是在设置专门监管机构的同时注重行业协会、人工智能法治研究机构等社会力量的参与,实现多领域共同治理;三是采用无过错责任原则,规范代表人诉讼。

关键词：宪法平等权算法歧视基本权利国家义务数据权利

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大数据时代我国算法歧视的法律规制研究

大数据时代我国算法歧视的法律规制研究

作者：周雅风景德镇陶瓷大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的来临,互联网行业的井喷式发展,我国互联网网民数量飞速增加,构成互联网行业之基础的算法也越发受到各界关注。当代自动化决策的算法已经不应该仅仅被视为纯工具。有学者认为算法已经成为一种“准公权力”,若缺乏规制,... 详细信息

随着大数据时代的来临,互联网行业的井喷式发展,我国互联网网民数量飞速增加,构成互联网行业之基础的算法也越发受到各界关注。当代自动化决策的算法已经不应该仅仅被视为纯工具。有学者认为算法已经成为一种“准公权力”,若缺乏规制,权力异化,形成算法歧视,将会导致危害社会公平正义的后果。为规制算法歧视,本文首先明晰算法、算法权力、算法权力异化、算法歧视有关概念,分析算法歧视的成因,意图通过分析成因寻找针对性规制措施。大数据时代不仅影响中国,全球都在逐渐数据化,算法歧视问题也存在于各个国家、地区,本文不局限于关注中国存在的问题以及采取的措施,而且对国外专家学者、公权力机关为规制算法歧视采取的措施取长补短、融会贯通,意图寻求适合中国国情的规制道路。本论文认为,规制算法歧视必须走提高算法透明度的道路,利用算法解释权增强算法透明度。结合个人信息保护,通过要求明确敏感个人信息标准,保护个人数据免被滥用。分析明确算法歧视规制的对象,采取事前规制和事后规制相结合的手段,不仅要细化事前备案制度,降低算法歧视发生的可能性,也要明确事后责任的承担主体,明确以过错推定原则作为归责原则,使追责更加具有实用性。

关键词：算法算法歧视算法解释权敏感个人信息侵权责任

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算法歧视法律规制研究

算法歧视法律规制研究

作者：李雨涵广州大学

学位级别：硕士

作为人工智能核心的一部分,算法为人类带来诸多便利,但在应用过程中也造成了人类自治危机、算法歧视等问题。算法歧视在内涵上与歧视并无不同,但其发生更为系统,造成的伤害更有针对性。深入探究发现,算法歧视主要是因算法权力在公共决... 详细信息

作为人工智能核心的一部分,算法为人类带来诸多便利,但在应用过程中也造成了人类自治危机、算法歧视等问题。算法歧视在内涵上与歧视并无不同,但其发生更为系统,造成的伤害更有针对性。深入探究发现,算法歧视主要是因算法权力在公共决策领域和非公共决策领域的滥用造成。算法权力的滥用致使公权力与私权利之间的平衡被打破,使得商家和消费者之间的权利关系转变为不对等的私权力与私权利。算法权力主体却以技术困境与经济发展为借口,规避现有法律对公权力和私权力的规制。要平衡算法权力与私权利之间的关系,防止算法权力对私权利的侵犯,需要对算法歧视予以法律规制。域内对算法歧视的法律规制分为三部分,其中事前阶段对个人信息及数据安全进行保护,但相关法律未成体系,个人信息及数据安全保护仍存在不少漏洞;事中阶段对算法应用进行约束,但规制对象仅限于精准推荐算法,而未涉及公共决策领域、高风险领域所应用的算法;事后阶段仅以软法明确算法使用者的义务,并不具备法律强制力,算法歧视的事后救济仍然缺位。相较之下,域外在事前阶段以数据为出发点,对数据的收集与处理等进行全程严格监管,特别提出对个人敏感数据的保护;在事中阶段则以算法为中心,强调对算法进行分类监管,除对商业领域所应用的算法进行监管外,还特别注重监管政府领域应用的算法;在事后阶段则要求对算法问责,要求算法权力主体承担算法歧视的责任。完善域内对算法歧视的法律规制,可以立足于当前实践中的不足,吸纳合适的域外经验。事前阶段可以借鉴域外对个人敏感数据的特别保护,强化对个人信息权与数据权的保护;事中阶段则应当限定不同算法的应用范围,可以吸收域外对算法进行分类监管的方式,限制公共决策领域对算法的应用,同时设置高风险算法审查评估机制;在事后救济阶段,则可以将软法中规定的算法使用者的义务上升至法律层面,建立算法解释制度,明确算法歧视责任主体的解释责任。

关键词：算法算法权力算法歧视数据保护

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反算法歧视:理论反思与制度建构

华中科技大学学报（社会科学版） 2020年第5期34卷 60-71页

作者：张恩典南昌大学法学院

随着大数据、机器学习算法在公私事务中广泛而深入的运用,算法自动决策引发的歧视问题逐渐突显出来。受算法决策自动性和模糊性等因素影响,大数据算法歧视呈现出高度的隐蔽性、结构性、单体性与系统连锁性特征,增加了歧视识别、判断和... 详细信息

随着大数据、机器学习算法在公私事务中广泛而深入的运用,算法自动决策引发的歧视问题逐渐突显出来。受算法决策自动性和模糊性等因素影响,大数据算法歧视呈现出高度的隐蔽性、结构性、单体性与系统连锁性特征,增加了歧视识别、判断和规制的难度,并给传统以差别待遇为标准的反分类歧视理论和以差别性影响为标准的反从属歧视理论带来适用困境。因此,宜对两大反歧视理论加以适当调适,一方面,降低差别待遇标准的适用门槛,并将反刻板印象歧视理论整合到反分类歧视理论之中;另一方面,提高差别性影响标准的豁免门槛,以增强传统反歧视理论在算法自动决策场景中的适应性。在此基础上,基于所欲实现之反歧视目标,针对算法自动决策中存在的歧视类型,我国应采行类型化规制思路,建立健全的算法模型数据清洁制度、算法歧视审查制度和算法歧视影响评估制度,从事前、事中和事后全过程对算法歧视加以规制。

关键词：算法歧视算法公正差别待遇差别性影响算法影响评估

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人工智能算法歧视及其治理

科学技术哲学研究 2020年第2期37卷 101-106页

作者：汪怀君汝绪华中国石油大学(华东)马克思主义学院山东青岛266580

人工智能的快速崛起,在人类事务领域引发无法想象的革命的同时,愈益严重的算法歧视现象也引发了人们普遍的担忧与焦虑。AI算法绝不仅仅是一项单纯的技术性问题,其蕴含的政治风险、安全风险与伦理道德风险同样不容忽视。实际上,算法歧视... 详细信息

人工智能的快速崛起,在人类事务领域引发无法想象的革命的同时,愈益严重的算法歧视现象也引发了人们普遍的担忧与焦虑。AI算法绝不仅仅是一项单纯的技术性问题,其蕴含的政治风险、安全风险与伦理道德风险同样不容忽视。实际上,算法歧视不仅会导致种族歧视、性别歧视等严重社会后果,在一些关键领域或特定情境下,还会侵害公民权利、自由,甚至危害其生命安全。因此,对算法歧视善加治理,才能为算法及其行业的健康发展创造良好的环境。

关键词：人工智能算法歧视算法黑箱伦理