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论人工智能算法的法律属性与治理进路
被引：66
作者：
王德夫
机构：
[1] 武汉大学法学院
[2] 武汉大学知识产权与竞争法研究所
[3] 武汉大学网络治理研究院
关键词：
人工智能技术;
算法治理;
知识产权;
算法可理解;
数据要素市场;
数据安全;
数据可信;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
D922.16 [文教、卫生管理法令];
学科分类号：
030209 [中国政治];
140502 [人工智能];
摘要：
人工智能算法专注于解决"如何实现智能"这一特定的技术问题,是一种特殊的技术方案,相关的法律治理也围绕这一基本属性而展开。在人工智能算法设计和自我完善过程中所产生的新知识与相关利益,可以通过知识产权制度进行确认和分配;而对于如何平衡投资利益与社会公众利益,以及如何使法律监管突破黑盒障碍等问题,则应设计专门制度予以解决。通过创新性的"算法可理解+数据可信+参数可解释"治理架构,结合算法识别、数据可信以及算法可理解等基础性规则,可以突破算法解释、平台责任等现有治理手段的局限,确保技术理性与社会发展的协调与相互促进。
引用
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