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驯服算法

驯服算法

出版社:上海人民出版社出版时间:2020-08-01
开本: 16开 页数: 380
本类榜单:法律销量榜
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驯服算法 版权信息

  • ISBN:9787208165823
  • 条形码:9787208165823 ; 978-7-208-16582-3
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

驯服算法 本书特色

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。

驯服算法 内容简介

本书由具有靠前地位的监管治理学者凯伦?扬教授主编,对“算法监管”进行了批判性探索,将其理解为协调和规范社会行动和决策的一种手段,以及对体制机制的需要,通过这些机制,算法和算法系统的力量可能会受到监管。

驯服算法 目录

主编序/1


中文版序/1


**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


**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






展开全部

驯服算法 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。曾担任纳菲尔德生物伦理委员会基因组编辑和人类生殖工作组主席(2016-2018)、世界经济论坛全球未来生物技术理事会成员。出版有《法律、规制和技术牛津手册》《法律与规制简介》等著作,在《Modern Law Review》《Legal Studies》等发表多篇论文。 马丁??洛奇:伦敦政治经济学院教授,研究方向为政治学和公共政策,兼任风险和监管分析中心主任。 林少伟:西南政法大学民商法学院副教授,商法教研室副主任。英国爱丁堡大学法学博士、伦敦国王学院商法硕士、西南政法大学法学学士;重庆市青年拔尖人才计划入选者、霍英东教育基金奖获得者。 唐林垚:中国社会科学院法学研究所助理研究员、博士后。清华大学民商法博士、日本東北大学法政理论博士、美国哥伦比亚大学硕士;王保树优秀博士论文奖、国家优秀自费留学生奖学金获得者。

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