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算法可解释性:一个技术概念的规范研究价值

比较法研究 2023年第3期 188-200页

作者：周翔浙江大学光华法学院

算法可解释性,是被现有算法规制理论所忽略的技术概念。由于缺乏对这一概念的引入和诠释,算法风险的准确判断与归纳、规制工具的主次位阶性、设置合理的规制效果目标等方面,均存在不同程度的认识偏差。对这一概念的技术视角分析确有必要... 详细信息

算法可解释性,是被现有算法规制理论所忽略的技术概念。由于缺乏对这一概念的引入和诠释,算法风险的准确判断与归纳、规制工具的主次位阶性、设置合理的规制效果目标等方面,均存在不同程度的认识偏差。对这一概念的技术视角分析确有必要,算法解释有两大差异较大的技术类型,算法解释的技术能力划定了可解释的最大边界,当前技术条件不一定满足算法规制的需求,原因是解释技术的开发并不是为算法规制专门设计的。这一论断有助于厘清既有的算法规制理论,在算法风险层面,解释技术直接破解的只是算法黑箱问题;在规制工具层面,一切制度工具应考虑解释技术的可行性;在规制目标层面,要结合解释针对的用户、场景和用途设置预期。

关键词：算法可解释性算法黑箱算法歧视数字法学

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网络消费领域算法滥用行为的法律规制

法律适用 2023年第9期2023卷 74-84页

作者：芦加人宁波大学科学技术学院

算法在网络消费领域的适用既能提高消费决策效率,又能降低消费活动成本,但算法滥用行为导致的侵害消费者权益现象也不容忽视。网络消费领域可能被不当使用算法主要为推荐型算法、限制型算法、评价型算法、定价型算法以及概率型算法,不... 详细信息

算法在网络消费领域的适用既能提高消费决策效率,又能降低消费活动成本,但算法滥用行为导致的侵害消费者权益现象也不容忽视。网络消费领域可能被不当使用算法主要为推荐型算法、限制型算法、评价型算法、定价型算法以及概率型算法,不同算法类型导致的侵害消费者权益现象不同。算法本身所具有的不透明、难解释的技术特征,法律制度供给不足以及监督管理机制不完善加剧了算法滥用行为的规制难度。应以促进算法公开,完善制度供给,创新算法监督管理机制为抓手,实现算法滥用行为的法律规制。

关键词：算法类型算法黑箱算法立法算法监督

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大型科技公司的系统性金融风险与监管因应

南方金融 2023年第6期 33-45页

作者：刘媛韩龙海南大学法学院海南海口570228

作为新的金融市场参与者,大型科技公司创新了金融服务提供方式,提升了普惠金融可得性,推动了金融业朝向数字化发展。与此同时,数字平台生态系统引致大型科技公司风险聚集、大型科技公司与金融机构在技术和业务层面高度互联、长尾客群具... 详细信息

作为新的金融市场参与者,大型科技公司创新了金融服务提供方式,提升了普惠金融可得性,推动了金融业朝向数字化发展。与此同时,数字平台生态系统引致大型科技公司风险聚集、大型科技公司与金融机构在技术和业务层面高度互联、长尾客群具有天然的从众效应等因素,也决定了大型科技公司有诱发系统性金融风险的可能。然而现行大型科技公司金融监管制度在监管对象、监管措施和监管方法等方面与系统性金融风险的规制需要存有落差。为避免系统性金融风险规制的低效和失灵,有必要将深度介入金融市场的大型科技公司纳入宏观审慎监管范畴,通过强化对大型科技公司技术风险和混业经营风险的防范和处置、建立大型科技公司监管协同机制、利用监管科技创新监管方式等举措,对大型科技公司的监管路径加以优化和调适。

关键词：金融科技大型科技公司系统性金融风险宏观审慎监管算法黑箱

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算法透明实现的另一种可能:可解释人工智能

行政法学研究 2023年 154-163页

作者：杨志航吉林大学法学院

算法黑箱对算法决策提出了挑战,算法透明要求算法可解释。算法透明并不是简单的算法公开。尽管人们普遍寄希望于通过算法公开来打开算法黑箱实现算法透明,但是单纯的算法公开不仅面临着商业秘密泄露的诘难,也无法真正对算法决策作出解... 详细信息

算法黑箱对算法决策提出了挑战,算法透明要求算法可解释。算法透明并不是简单的算法公开。尽管人们普遍寄希望于通过算法公开来打开算法黑箱实现算法透明,但是单纯的算法公开不仅面临着商业秘密泄露的诘难,也无法真正对算法决策作出解释。与之相比,技术上制造可解释人工智能是实现算法透明的一种新的选择。可解释人工智能不仅可以凭借不同的解释路径透视算法黑箱,还可以满足受众对算法解释的不同需求。技术的发展有赖于制度的保障,构建一套合理的制度促进可解释人工智能的发展是确有必要的。这要求在立法上规定可解释人工智能的适用场域;在行政上利用政府采购引导可解释人工智能的生产;在市场管理上借助第三方认证倒逼企业制造可解释人工智能;最终实现算法透明。

关键词：可解释人工智能算法透明算法黑箱算法可解释

人工智能赋能高校思政课教学的生成、风险及对策

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江苏高教 2023年第9期 114-120页

作者：王健崭中国药科大学马克思主义学院南京210009

人工智能的飞速发展为高校思政课教学的加速跃升带来了前所未有的机遇。伴随着思政课教学全过程、全场景的数据采集和智能分析,人工智能从智能化教学场景打造、个性化学习资源供给、智慧化学生测评体系建设三个维度充分发挥其优势,促进... 详细信息

人工智能的飞速发展为高校思政课教学的加速跃升带来了前所未有的机遇。伴随着思政课教学全过程、全场景的数据采集和智能分析,人工智能从智能化教学场景打造、个性化学习资源供给、智慧化学生测评体系建设三个维度充分发挥其优势,促进思政课教学模式创新发展。但是,应系统审视人工智能赋能思政课教学在"场景-资源-测评"三方面存在的技术风险,比如:智能化教学场景的滥用,对大学生数据隐私权的侵犯以及算法黑箱背后的数据依赖。面对这些问题,要加快人工智能在思政课教学中的深度转化,实现智能化教学场景的合理运用、大学生学习数据的合理使用以及透明算法下价值对技术的主导,从而促进人工智能与思政课教学的深度融合,构建人机协同的思政课教学新生态。

关键词：人工智能思政课教学学生测评算法黑箱

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算法解释权与商业秘密保护的冲突化解

行政法学研究 2023年第2期 168-176页

作者：刘琳南京大学法学院江苏南京210093

《个人信息保护法》第24条标志着算法解释权在制度层面得以确立。然而,算法控制者往往将算法视为核心竞争力并以商业秘密的形式进行保护,受算法影响者对算法解释的合理诉求与算法控制者对算法保密的现实需要之间不可避免地存在着冲突与... 详细信息

《个人信息保护法》第24条标志着算法解释权在制度层面得以确立。然而,算法控制者往往将算法视为核心竞争力并以商业秘密的形式进行保护,受算法影响者对算法解释的合理诉求与算法控制者对算法保密的现实需要之间不可避免地存在着冲突与张力。面对二者的紧张关系,无论是全然废除算法解释规则,还是算法解释权当然优先,抑或诉诸漫无边际的利益衡量,均非可取之道。为避免冲突激化,不宜将“算法黑箱”完全打开,而只需将其“掀开最小缝隙”,至受其不利影响者可见的程度即可。在“掀开最小缝隙”理论下,算法解释权的行使前提“对个人权益有重大影响”应从严把握,算法解释的内容应限定为算法运行逻辑而非算法本身。同时,商业秘密的“秘密性”需作出澄清,受算法影响者还应负有初步证明责任与保密协议的签订义务。如此方可在最大程度上实现算法解释与商业秘密的冲突化解。

关键词：算法解释权商业秘密算法权力算法歧视算法黑箱

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算法歧视的发生逻辑与法律规制

理论探索 2022年第3期 122-128页

作者：石颖西北政法大学法治学院西安710063 中共陕西省委党校(陕西行政学院)法学与社会治理教研部西安710061

算法歧视是新兴技术风险的典型代表,主要是由于算法内部演算和数据分析所导致的对特定群体或个人的不公正对待。算法歧视是一种不合理的区别对待,是智能机器自动化决策的产物,以“隐蔽性”和“不可逆性”为表征。相较于一般歧视来说,算... 详细信息

算法歧视是新兴技术风险的典型代表,主要是由于算法内部演算和数据分析所导致的对特定群体或个人的不公正对待。算法歧视是一种不合理的区别对待,是智能机器自动化决策的产物,以“隐蔽性”和“不可逆性”为表征。相较于一般歧视来说,算法歧视所带来的是一种更深层次的歧视和不平等,并引发了伦理问题。算法歧视是人类社会歧视在算法领域的转化,体现为归纳式的算法思维逻辑、算法黑箱与非中立性等算法技术设计所导致的算法歧视,更体现为算法运行中的决策性歧视,即由于“冗余编码”和“信息茧房”等数据动态交互所产生的算法歧视,以及因数据评估的导向性而引发的算法歧视。对此,应通过伦理审计与公平性约束、数据信息的区别保护与算法解释,以及建立算法的监管制度来实现对算法歧视的法律规制,同时还要在特定重大领域慎用算法决策系统,以此来塑造算法时代的法律秩序,确保数字社会中人类的安全和发展。

关键词：算法歧视数据信息算法黑箱冗余编码算法解释

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算法透明层次论

法学研究 2023年第2期45卷 52-66页

作者：安晋城中国政法大学民商经济法学院

算法透明的功能价值、技术基础与规范体系问题值得反思讨论。价值层面,除改进与证明两项工具价值外,算法透明还可增进算法社会的交往、理性与信任,监督算法权力,从而促进人格自由、保障人性尊严,具有内生价值。技术层面,可解释人工智能... 详细信息

算法透明的功能价值、技术基础与规范体系问题值得反思讨论。价值层面,除改进与证明两项工具价值外,算法透明还可增进算法社会的交往、理性与信任,监督算法权力,从而促进人格自由、保障人性尊严,具有内生价值。技术层面,可解释人工智能近年来飞速发展,形成了“模型为中心”的透明与“用户为中心”的透明、“内在透明”与“事后透明”、“可观察、可分解与可模拟的透明”等技术层次,为打开黑箱、实现算法透明提供了技术基础。规范层面,现行算法透明制度在规范性质上左右摇摆,应将前述价值目标、技术基础与规范体系相互耦合,建构由柔性规范、中性规范和刚性规范组成的多层次体系。

关键词：算法透明原则可解释人工智能算法黑箱

基于信任的自动化决策:算法解释权的原理反思与制度重构

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中国法学 2022年第1期 99-118页

作者：丁晓东中国人民大学法学院、未来法治研究院

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... 详细信息

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。

关键词：算法自动化决策算法黑箱算法解释权个人信息