人工智能助力司法領(lǐng)域的進(jìn)步,但是其具有的算法偏見的問題則對刑法領(lǐng)域構(gòu)成全新的挑戰(zhàn)。算法偏見主要包括工程學(xué)算法偏見、遺傳算法偏見、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法偏見,并主要來源于程序設(shè)計、測試數(shù)據(jù)的偏差以及自我學(xué)習(xí)的產(chǎn)生。算法偏見對于刑法領(lǐng)域的挑戰(zhàn)主要分為兩個方面,分別是算法偏見構(gòu)成的新的犯罪行為的刑法規(guī)制挑戰(zhàn)和算法偏見對刑事審判帶來的挑戰(zhàn)。對于前者,侵害了公民的隱私權(quán)、公民的人格平等權(quán)以及數(shù)據(jù)安全法益,應(yīng)該以破壞計算機(jī)信息系統(tǒng)罪和侵犯公民個人信息罪加以規(guī)制,但是對于后者,包括算法黑箱、算法鴻溝、算法獨(dú)裁,需要在人工智能刑事審判系統(tǒng)構(gòu)建之初保證算法公正、注重自我糾錯能力、增強(qiáng)透明度,從而化解算法偏見對刑法領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。 

【文章來源】：廣西大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2019,41(05)CSSCI

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
一、算法偏見的概念、成因及對刑法領(lǐng)域的挑戰(zhàn)
    （一）算法偏見的概念
        1. 工程學(xué)算法偏見
        2. 遺傳算法偏見
        3. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法偏見
    （二）算法偏見的產(chǎn)生原因
        1. 程序設(shè)計的偏差產(chǎn)生算法偏見
        2. 測試數(shù)據(jù)的偏差產(chǎn)生算法偏見
        3. 自我學(xué)習(xí)產(chǎn)生算法偏見
    （三）算法偏見對刑法領(lǐng)域的挑戰(zhàn)
二、算法偏見犯罪的刑法規(guī)制分析
    （一）算法偏見犯罪的侵害法益
    （二）算法偏見犯罪的典型案例分析
        1. 人工智能交通工具的犯罪
        2. 人工智能識別領(lǐng)域的犯罪
    （四）算法偏見導(dǎo)致犯罪的刑事制裁路徑
        1.利用破壞計算機(jī)信息系統(tǒng)罪予以規(guī)制
        2.利用侵犯公民個人信息罪予以規(guī)制
三、算法偏見對刑事審判領(lǐng)域的挑戰(zhàn)及預(yù)防
    （一）算法偏見作用于算法黑箱對刑事審判透明性的挑戰(zhàn)
    （二）算法偏見導(dǎo)致的算法鴻溝對刑事審判可接受性的挑戰(zhàn)
    （三）算法偏見結(jié)合算法獨(dú)裁對刑事審判公正性的挑戰(zhàn)
    （四）應(yīng)對算法偏見破壞刑事審判的預(yù)防措施
        1. 在構(gòu)建人工智能刑事審判系統(tǒng)之初注重算法公正
        2. 注重人工智能刑事審判系統(tǒng)的自我糾錯能力
        3. 增強(qiáng)人工智能刑事審判系統(tǒng)的透明度
四、余論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3031870