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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
  • 新华书店正版
    • 作者: 彭诚信 主编[英]凯伦·杨[英著
    • 出版社: 上海人民出版社
    • 出版时间:2020-08-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 彭诚信 主编[英]凯伦·杨[英著
    • 出版社:上海人民出版社
    • 出版时间:2020-08-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 页数:0
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787208165823
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:上海人民出版社

    驯服算法 数字歧视与算法规制

    作  者:彭诚信,(英)凯伦·杨,(英)马丁·洛奇 编 林少伟,唐林垚 译
    定  价:88
    出 版 社:上海人民出版社
    出版日期:2020年07月01日
    页  数:384
    装  帧:平装
    ISBN:9787208165823
    主编推荐

    算法规制权威解读

    内容简介

    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

    作者简介

    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。

    精彩内容

    目录
    主编序/1
    中文版序/1
    第一章算法规制:述略
    1.引言/1
    2.何为算法规制?/4
    3.是否有新发现?/6
    4.理解作为一种复杂“社会—技术”系统的算法规制/8
    5.本书的结构和内容/13
    第一部分规范性问题
    第二章自动化决策,何忧之有?
    1.引言/21
    2.自动化决策系统之忧/23
    3.数据导向型预测和个性化信息服务/32
    4.应对之法:聚焦正义、权利、过错、危害/36
    5.结论/40
    第三章自动化决策及其对人类的影响
    1.引言/50
    2.自动化决策:科技/53
    3.刑事司法领域的机器学习/58
    4.结论/74
    第四章数字歧视
    1.引言/89
    2.数字歧视样例/94
    3.数据歧视解决方案之研究/96
    4.数字歧视未解之患/99
    5.结论/102
    第五章日常生活中算法外包的伦理
    1.引言/106
    2.了解算法工具/108
    3.算法工具会削弱自主性吗?/111
    4.但这一回有何不同?/119
    5.我们该如何应对?/123
    6.结论/125
    第二部分公共部门应用
    第六章算法行政?公共管理与机器学习
    1.引言/133
    2.自动化系统/135
    3.增强系统/137
    4.算法社会化的学术讨论/139
    5.管理公共管理部门的机器学习应用/140
    6.结论/154
    第七章公共服务中算法规制的实际挑战
    1.引言/166
    2.数据在监管中的作用/168
    3.风险评估/170
    4.案例一:“智能监管”与护理质量委员会/176
    5.案例二:英国教育质量保证局的监管实践/179
    6.算法评定的必要条件/188
    7.结论/190
    第八章公共服务中算法规制的反思
    1.引言/198
    2.监管能力与算法规制/201
    3.用算法规范公共服务/205
    4.谁来监管算法?/214
    5.结论/216
    第三部分管理算法系统
    第九章算法、规则和治理准备
    1.引言/225
    2.政府准备/228
    3.算法的危害和它们的治理挑战/232
    4.评估治理准备/236
    5.结论/239
    第十章法律从业者视角下的人工智能风险规制
    1.引言/250
    2.机器学习带来的法律挑战/251
    3.数据的作用/258
    4.人工智能风险规制:合同的进路/261
    5.促进合规的合同条款/264
    6.公司治理依赖自然人决策/267
    7.监管模型/268
    8.结论/273
    第十一章关注机器2.0时代:欧盟《通用数据保护条例》和自动化决策
    1.引言/277
    2.关注机器1.0时代/278
    3.《通用数据保护条例》第22条/280
    4.复盘机器1.0时代/285
    5.驯服机器?/288
    参考文献/298
    立法索引/339
    关键词索引/342
    译后记/353

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