机器行为学视角下算法治理的理论发展与实践启示

算法的应用日益普及,围绕如何管控算法应用风险并兼顾创新发展的算法治理研究,正在成为理论和实践关注的焦点议题。但将算法治理局限为应对新兴技术发展风险的已有研究视角仍然束缚了对于当前现象的深入理解,“机器行为学”理论将算法视为嵌入社会环境并具有主体性的行动者,从“触发、发展、功能、进化”四个议题、“机器个体、机器群体、人机混合”三个层次为解构算法治理复杂现象提供了更完整的理论框架。基于对“机器行为学”基本内涵的解释,阐述了其对于算法治理理论的三重发展,以及实践改革的三重启示。研究结论的核心观点在于,人工智能背景下的算法治理需要重视算法应用所处环境,并通过分析算法技术与其应用环境的相互影响关系揭示导致治理风险的复杂原因,并在此基础上制定相对应的治理框架。