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题名智能城市的算法透明度
被引量:2
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作者
埃伦·p.古德曼
王延川(译)
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机构
乔治华盛顿大学法学院
罗格斯大学法学院
西北工业大学马克思主义学院
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出处
《上海政法学院学报(法治论丛)》
2023年第5期119-160,共42页
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基金
2020年度国家社会科学基金重大项目“数字社会的法律治理体系与立法变革研究”的阶段性研究成果,项目编号:20&ZD177。
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文摘
公共机构将数据分析交由私人供应商负责,使得机构代理人员与公众均无法获知算法决策的设计及其背后的政策选择。通过向23个州政府提交42份公开记录请求,寻求有关6个预测算法决策的基本信息,以探究公开记录流程能否让公民发现这些算法所体现的政策判断,并评估其效用和公平性,但这些请求基本上未得到回复。传统观念认为,过度宽泛的商业保密保护是无法产生算法透明度的主要原因,但该观念并不准确。只有在以下情况下,公共部署算法才会足够透明:1.政府在算法运行和后续实施以及验证目标时产生的适当记录;2.私人供应商向公共机构披露有关它们如何开发算法的充分信息;3.公共机构和法院将商业秘密主张视为法律要求的公开披露的有限例外。
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关键词
算法政务
算法黑箱
算法透明度
商业秘密
公开记录法案
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Keywords
algorithmic government
algorithmic black-box
algorithm transparency
trade secret
Open RecordsAct
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分类号
DF399
[政治法律—宪法学与行政法学]
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题名智能城市的算法透明度
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作者
罗伯特·布劳尼斯
埃伦·p.古德曼
王延川(译)
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机构
乔治华盛顿大学法学院
罗格斯大学法学院
西北工业大学马克思主义学院
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出处
《新华文摘》
2024年第4期146-149,共4页
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文摘
引言政府越来越频繁地使用计算机算法来处理公共事务。大多数地方政府缺乏自己部署数据分析的专业技能和资金,如果它们想要“智能化”,就需要与公司、大学和非营利组织签订合同来实施私人开发的算法过程。由于设计实体通常不会透露他们的预测模型或算法,因此越来越多的文献批评这些流程的“黑箱式”不透明。
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关键词
计算机算法
智能城市
数据分析
设计实体
黑箱
预测模型
专业技能
智能化
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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