论算法解释权的重构——全算法开发流治理与分级分类解释框架
随着人工智能技术的快速发展,自动化决策算法逐渐进入公共领域并越来越多地影响到社会公益与个人权益.而相应的算法风险如算法歧视、算法偏见、算法垄断等不断出现,进而引发了算法治理的切实需求.面对自动化决策使用者与用户之间信息、技术的不对称地位,传统法律资源不敷适用,对自动化决策用户保护之权利的不足成为算法解释权的必要性基础.作为算法治理的重要手段,算法解释权的价值在于对算法的"黑盒"构建"适度透明性",矫正开发者与用户之间的信息不对称,并且再平衡双方畸形的分配风险负担,成为规制自动化决策使用者、保障用户权益必不可少的制度配置,因此算法解释权研究成为国内外学界与司法实践共同关注的焦点.而在现行法视野下,算法解释权制度存在适格主体过于狭窄,保护范围不够全面,权利内容尚需明确等问题.对此,在解构算法解释权的基础上,从全算法开发流治理与分级分类解释框架的视角对算法解释权制度进行重构.通过全算法开发流治理的建构,对算法解释权的主客体进行适度扩张;通过分级分类解释框架的构筑,结合个案视角明确算法解释权的内容与边界,以此兼顾算法的个性与共性,平衡算法解释的效率与用户权益的保护,全面保障自动化决策中的各方权利主体利益,为数字经济发展赋能.
算法解释权、算法治理、自动化决策、个人信息保护
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TP182(自动化基础理论)
北京市教改项目;中国政法大学新兴学科培育与建设计划
2023-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
347-354
