算法偏见及其规制路径研究

算法偏见及其规制路径研究

论文摘要

算法偏见问题引发了广泛关注,不同程度损害公众基本权利、经营者竞争性利益和特定个体的民事权益,亟需规制。通过分解机器学习过程可知,算法偏见萌芽于数据收集步骤,成熟于模型完善步骤,强化于模型应用阶段。算法偏见的规制,需从社会减少偏见,保证数据可查性与算法可审计性,对算法使用者与设计者课以相应义务,以公平、透明和可责的算法确保算法的规范应用。

论文目录

  • 一、算法及算法偏见考
  •   (一) 算法及其相关概念
  •   (二) 算法偏见的类型及其具体表现
  •     1. 损害公众基本权利的算法偏见。
  •     2. 损害竞争性利益的算法偏见。
  •     3. 损害个体民事权益的算法偏见。
  • 二、算法偏见追本溯源
  •   (一) 算法偏见与机器学习偏见
  •   (二) 机器学习及运作过程分解
  •     1. 定义问题。
  •     2. 数据收集。
  •     3. 数据清洗。
  •     4. 数据简要审查。
  •     5. 数据分割。
  •     6. 模型选择。
  •     7. 模型训练。
  •     8. 结果评估。
  •   (三) 机器学习偏见的产生根源
  •     1. 来源于算法设计者的偏见。
  •     2. 来自训练数据的偏见。
  •     3. 后天学习产生的偏见。
  • 三、算法偏见的规制路径
  •   (一) 算法偏见规制之指导原则:公平
  •     1. 算法德性:
  •     2. 技术伦理:
  •   (二) 算法偏见规制之技术控制:透明
  •     1. 数据透明与操作可查:
  •     2. 算法透明:
  •   (三) 算法偏见规制之行为约束:可责
  •     1. 算法设计者。
  •     2. 算法使用者。
  •   (四) 算法偏见规制之利益保障:规则
  •     1. 集体诉讼制度之引入。
  •     2. 登记备案与定期审核机制。
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘友华

    关键词: 算法偏见,算法歧视,算法黑箱,机器学习,法律规制

    来源: 法学杂志 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 社会科学Ⅰ辑

    专业: 经济法

    单位: 湘潭大学法学院

    基金: 国家社会科学基金项目“人工智能时代专利法面临的挑战及其应对”(项目编号:18BFX165)的阶段性成果

    分类号: D912.29

    DOI: 10.16092/j.cnki.1001-618x.2019.06.006

    页码: 55-66

    总页数: 12

    文件大小: 1501K

    下载量: 1741

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