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算法决策损害责任构成的要件分析
被引量:
13
1
作者
商建刚
《东方法学》
CSSCI
北大核心
2022年第6期44-57,共14页
算法决策的高速发展与其模糊的归责机制和相对后滞的裁判标准间形成了巨大鸿沟。算法黑箱理论认为,算法决策者无需对算法决策造成的损害承担法律责任。客观上,算法决策内部的构建和自学习的缺陷会造成相对人直接损害,算法决策系统受到...
算法决策的高速发展与其模糊的归责机制和相对后滞的裁判标准间形成了巨大鸿沟。算法黑箱理论认为,算法决策者无需对算法决策造成的损害承担法律责任。客观上,算法决策内部的构建和自学习的缺陷会造成相对人直接损害,算法决策系统受到外部偏差数据的影响会造成相对人间接损害。主观上,算法决策控制者对决策目标先决已定、决策进程可干预以及逃逸风险可度量。算法决策控制者通过算法应用场景与手段限制、数据与算法系统自身适恰性保障等手段可有效地介入算法决策过程,进而有能力避免损害后果的发生。算法“解释权”理论无法消除算法决策的“非知”,应在尊重算法决策“非知”的基础上赋予算法决策控制者作为产品提供者法律责任。
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关键词
算法
歧视
算法决策损害
黑箱效应
产品责任
惩罚性赔偿
归责原则
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职称材料
题名
算法决策损害责任构成的要件分析
被引量:
13
1
作者
商建刚
机构
上海政法学院经济法学院
出处
《东方法学》
CSSCI
北大核心
2022年第6期44-57,共14页
基金
中国法学会2022年度部级法学研究一般课题《中国知识产权惩罚性赔偿的倍数标准研究》(项目批准号:CLS(2022)C26)阶段性研究成果。
文摘
算法决策的高速发展与其模糊的归责机制和相对后滞的裁判标准间形成了巨大鸿沟。算法黑箱理论认为,算法决策者无需对算法决策造成的损害承担法律责任。客观上,算法决策内部的构建和自学习的缺陷会造成相对人直接损害,算法决策系统受到外部偏差数据的影响会造成相对人间接损害。主观上,算法决策控制者对决策目标先决已定、决策进程可干预以及逃逸风险可度量。算法决策控制者通过算法应用场景与手段限制、数据与算法系统自身适恰性保障等手段可有效地介入算法决策过程,进而有能力避免损害后果的发生。算法“解释权”理论无法消除算法决策的“非知”,应在尊重算法决策“非知”的基础上赋予算法决策控制者作为产品提供者法律责任。
关键词
算法
歧视
算法决策损害
黑箱效应
产品责任
惩罚性赔偿
归责原则
Keywords
algorithmic bias
damage caused by algorithmic decision-making
black-box effect
product liability
punitive damages
principles of attribution
分类号
DF522 [政治法律—民商法学]
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职称材料
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作者
出处
发文年
被引量
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1
算法决策损害责任构成的要件分析
商建刚
《东方法学》
CSSCI
北大核心
2022
13
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