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驯服算法 数字歧视与算法规制 彭诚信,(英)凯伦·杨,(英)马丁·洛奇 编 林少伟,唐林垚 译 社科 文轩网
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驯服算法 数字歧视与算法规制
算法规制权威解读
算法规制的目标无他:其一,警惕本来应当是中立的智能应用,被用来掩饰未取得“多数人同意”的少数人集权;其二,建立利益相关者对话和商谈的场域,避免法律沦为“技术寡头”的帮凶。本书从凯伦·杨“跳出‘数据道德’或‘AI道德’窠臼”以寻求“数据驱动机器时代正义、民主和自由”的主张开始,以李·拜格雷夫“将数据保护法的价值观贯彻进信息系统架构之中”的倡导结束,中间穿插着马丁·洛奇等学者对“风险导向监管路径”的反思与改进;这背后是“自然人正义观”与“算法正义观”从排斥到融合、“个人数据保护”与“技术公共利益”从对立到统一的艰苦历程。本书英文版虽出版于新冠疫情爆发之前,但作者们从不同角度对“算法规制”的路径探寻,无不包含着从“个人健康”促进“社会健康”的现实隐喻,以及人本主义“责有攸归”的道德哲学,对我国“国家治理体系和治理能力现代化”以及疫情常态化下慎终如始“科学防治、精准施策”的稳步推进有着深刻的启发和null
凯伦·杨:英国牛津大学法学博士,英国伯明翰大学法学院和计算机学院的跨学科教授,墨尔本大学法学院杰出访问研究员,欧盟人工智能高级别专家组成员、欧洲犯罪问题委员会(CDPC)人工智能和刑法专家工作组特别顾问。
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