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算法规制如何场景化
被引量:
4
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作者
周翔
《东方法学》
CSSCI
北大核心
2024年第2期136-150,共15页
将算法纳入法治化的轨道,需要根据不同的场景设置差异化的规范路径。以高风险场景的算法产品使用效果实验启示,通过算法的解释可以提升用户的理解程度,并且可视化解释的理解效果较公式法更好;算法信任的机制构建,则更多取决于场景的信...
将算法纳入法治化的轨道,需要根据不同的场景设置差异化的规范路径。以高风险场景的算法产品使用效果实验启示,通过算法的解释可以提升用户的理解程度,并且可视化解释的理解效果较公式法更好;算法信任的机制构建,则更多取决于场景的信任基础、人机判断的一致性等因素。实证研究对算法规制如何场景化提供了诸多的启示:一是需要考虑不同场景用户特征的差异,根据用户特点设置权利义务;二是应强调场景中算法以及解释的用途差异,结合考虑相关解释技术的可行性;三是应当考虑不同场景的算法信任基础,算法引入不同场景有不同难度,不同场景应当设置不同的人机分工关系和算法的任务范围。
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关键词
算法
规制
算法
解释
算法
理解
算法
信任
高风险算法场景
人形机器人
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题名
算法规制如何场景化
被引量:
4
1
作者
周翔
机构
浙江大学光华法学院
出处
《东方法学》
CSSCI
北大核心
2024年第2期136-150,共15页
基金
2021年国家社会科学基金“智慧司法背景下犯罪嫌疑人社会风险的大数据评估方法研究”(项目批准号:21CFX068)
国家重点研发计划“基层社会网格治理数字化关键技术研究与应用示范”(项目批准号:2021YFC3300300)
2024年浙江省哲学社会科学规划之江青年专项课题“数字法治背景下生成式大模型技术对裁判说理的辅助价值”(项目批准号:24ZJQN064Y)的阶段性研究成果。
文摘
将算法纳入法治化的轨道,需要根据不同的场景设置差异化的规范路径。以高风险场景的算法产品使用效果实验启示,通过算法的解释可以提升用户的理解程度,并且可视化解释的理解效果较公式法更好;算法信任的机制构建,则更多取决于场景的信任基础、人机判断的一致性等因素。实证研究对算法规制如何场景化提供了诸多的启示:一是需要考虑不同场景用户特征的差异,根据用户特点设置权利义务;二是应强调场景中算法以及解释的用途差异,结合考虑相关解释技术的可行性;三是应当考虑不同场景的算法信任基础,算法引入不同场景有不同难度,不同场景应当设置不同的人机分工关系和算法的任务范围。
关键词
算法
规制
算法
解释
算法
理解
算法
信任
高风险算法场景
人形机器人
Keywords
algorithm regulation
algorithm explanation
algorithm understanding
algorithm trust
high-risk algorithm scenarios
humanoid robots
分类号
DF0 [政治法律—法学理论]
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作者
出处
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被引量
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1
算法规制如何场景化
周翔
《东方法学》
CSSCI
北大核心
2024
4
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