人工智能時代下算法和大數據充分結合,使得數據充滿生命力,開啟了生產方式和社會關系在新時代的大變革。由于互聯(lián)網的快速發(fā)展,人工智能技術也突飛猛進,而其核心則是算法程序,不僅影響著人工智能技術的輸出結果,也影響著我們的日常生活。作為一種計算機編程的技術手段,它為互聯(lián)網時代的迅猛發(fā)展帶來了機遇,同時算法技術的更新?lián)Q代也帶來了一系列亟待解決的問題與風險,與我們生活息息相關的算法歧視問題就是最為重要和關鍵的風險之一。所以,我們應該重視算法領域的亟待解決的算法歧視問題,讓算法更加健康地為使用者服務。從法律角度來看,算法危害的根源在于其公開性、客觀性和可責性在法律規(guī)制上的缺失。算法在大數據時代具有了公共性和智能性,開始超出“工具”的范疇,面對算法危害,私法規(guī)范和傳統(tǒng)市場規(guī)制法的適用遭遇困境,算法危害范圍卻愈發(fā)廣泛、控制難度越來越大,侵害的是整個社會的公共利益。隨著經濟的快速發(fā)展,社會處于向共享轉型的機遇與挑戰(zhàn)中,算法帶來的歧視性后果不僅擾亂市場的正常運轉秩序,導致“市場失靈”,也在召喚著法律為其建立更加完善的監(jiān)管體系。將國外先進的監(jiān)管體系和經驗與國內的基本國情和現狀相結合,建立以政府為主導,柔性與硬... 

【文章來源】：華東理工大學上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：59 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Absrtact
引言
    1. 選題背景
    2. 國內外研究現狀
        2.1 國內研究現狀
        2.2 國外研究現狀
    3. 研究方法
    4. 研究思路
第1章 人工智能視閾下算法的定義與運用
    1.1 人工智能視閾下算法定義
        1.1.1 人工智能定義
        1.1.2 算法歧視定義
        1.1.3 算法與人工智能關聯(lián)
    1.2 人工智能視閾下算法的運用
    1.3 人工智能視閾下算法歧視的基本類型
        1.3.1 損害公共基本利益的算法歧視
        1.3.2 損害競爭性利益的算法歧視
        1.3.3 損害民事個體利益的算法歧視
    1.4 人工智能算法歧視的成因
        1.4.1 算法黑箱
        1.4.2 片面化數據采樣
        1.4.3 歧視性算法編碼凝視
    1.5 算法歧視的危害
        1.5.1 算法歧視將固化社會偏見
        1.5.2 算法歧視影響交易公平
        1.5.3 算法歧視有礙社會正義
第2章 人工智能算法監(jiān)管的必要性和法理分析
    2.1 人工智能算法歧視法理分析
        2.1.1 算法歧視有違平等原則
        2.1.2 算法歧視有違隱私保障原則
    2.2 人工智能算法監(jiān)管原因
        2.2.1 新時代社會本位要求
        2.2.2 算法可責、客觀與公開要求
        2.2.3 算法智能性與公共性要求
第3章 國內外針對算法歧視問題的法律規(guī)制及難點
    3.1 以數據保護為中心的歐盟模式
        3.1.1 算法理念之數據保護
        3.1.2 算法技術之數據透明
        3.1.3 算法審查之風險評估
    3.2 以算法歧視特征為中心的美國模式
        3.2.1 算法理念之責任約束
        3.2.2 算法技術之數據調控
        3.2.3 算法審查之利益保護
        3.2.4 算法問責之平等權利
    3.3 我國算法“歧視”之規(guī)制困境
        3.3.1 算法“歧視”難以甄別
        3.3.2 現行法律適用困難
        3.3.3 主體監(jiān)管不明確
        3.3.4 算法”歧視”隱蔽,舉證困難
第4章 人工智能算法歧視之治理與算法公正之立塑
    4.1 算法理念立塑: 算法普及
        4.1.1 確立算法公正價值觀
        4.1.2 軟法管理算法歧視
        4.1.3 公民算法素質培養(yǎng)
    4.2 算法歧視的糾偏: 技術治理
        4.2.1 數據輸入多樣化
        4.2.2 算法透明化公開
    4.3 算法監(jiān)管模式構建: 多元共治
        4.3.1 算法評估
        4.3.2 責任主體的認定
        4.3.3 經營者平臺的可責——基于公開性監(jiān)管
        4.3.4 算法設計者的可責——基于客觀性監(jiān)管
結論
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]人工智能法學研究的反智化批判[J]. 劉艷紅.  東方法學. 2019(05)
[2]人工智能的倫理與治理[J]. 郭銳.  人工智能. 2019(04)
[3]算法權力的興起、異化及法律規(guī)制[J]. 張凌寒.  法商研究. 2019(04)
[4]人工智能發(fā)展中的“算法公開”能否解決“算法歧視”?[J]. 王夙.  機器人產業(yè). 2019(03)
[5]人工智能推算技術中的平等權問題之探討[J]. 徐琳.  法學評論. 2019(03)
[6]算法歧視挑戰(zhàn)下平等權保護的危機與應對[J]. 崔靖梓.  法律科學(西北政法大學學報). 2019(03)
[7]論權利沖突的規(guī)范本質及化解路徑[J]. 彭誠信,蘇昊.  法制與社會發(fā)展. 2019(02)
[8]算法的規(guī)訓與規(guī)訓的算法:人工智能時代算法的法律規(guī)制[J]. 姜野.  河北法學. 2018(12)
[9]人工智能法律系統(tǒng):兩個難題和一個悖論[J]. 張保生.  上海師范大學學報(哲學社會科學版). 2018(06)
[10]風險防范下算法的監(jiān)管路徑研究[J]. 張凌寒.  交大法學. 2018(04)



本文編號：3004884