大数据时代下智能化算法侵权的认定规则

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。文章认为:在侵害形式上,智能化算法可能通过算法标签、算法歧视、算法操纵等形式对用户个人和社会整体造成严重损害。在主观意志上,智能化算法控制者知晓算法要达成的目标,且可以干预算法的决策进程,此外还能够预知算法的逃逸风险。但算法黑箱的存在使智能化算法的运行过程存在不可知性,因此,一般侵权责任条款不能解决智能化算法的侵权责任认定问题,但由于智能化算法具备产品的属性,因而可以通过产品责任规则来认定智能化算法的侵权责任。

算法自动化决策下的个体权利保护困境与出路

数字经济时代下随着人工智能技术的发展,决策算法逐渐实现自动化,在解放人力资源的同时大幅提升了社会效率,推动着数字经济发展。但伴随而来的是算法权力的膨胀,令个体面临信息茧房、算法歧视、隐私泄露等多重威胁,算法为个体制造的权利保护困境近年来逐渐被学者所关注,立法者企图通过构建免自动化决策权以及算法解释权等权利创设路径帮助个体走出困境,但奈何算法技术黑箱的存在以及个体在数字领域的弱势地位的阻碍使行权难度过大,单一的赋权模式终究无法有效应对自动化决策风险。为此,我们亟需建立以事前预防为基点,以算法影响评估制度和算法审计规制细化落实为重点的自动化决策算法监管路径。

高绩效工作系统对员工工作的双重影响

本研究采用问卷调查法来深入探究高绩效工作系统对员工与工作匹配度及满意度的影响机制,从正反两方面的效应着手,分析高绩效工作系统不同影响路径。本研究数据来源于两家制造企业,问卷调查分三次进行,分别从两家企业获取数据,通过对两家制造业的220名下属员工进行调研获取数据,采用Spss及Amos等分析软件,探究员工感知的高绩效工作系统影响员工工作匹配以及满意度的作用机制。研究表明,从积极方面看,高绩效工作系统通过提升员工的技能能力加强了员工与工作的匹配程度,而从消极方面看,高绩效工作系统实施对公司职员提出了更高的工作标准,导致了角色超载。可见,高绩效工作系统的积极作用与消极作用同时存在,企业在实施高绩效工作系统中应当注意避免其消极影响。

一元函数连积法用于水工建筑物流量定线研究

目前用于水工建筑物流量定线的各种方法,都是基于水力学理论,由于没有摆脱模型函数的影响,定线精度一般不能达到最优化的目的。根据独立变量对"黑箱效应"的作用机理,将流量计算公式由模糊函数转化成各因子的一元函数连积形式,与模型函数相比,增加了可塑性和适应性。给出了各种流态的公式解析方法,并通过几类实例验证了该方法对提高流量定线精度的有效性。

算法决策损害责任构成的要件分析

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。

区块链共谋的反垄断监管

在数字化转型的全球背景下,区块链技术的出现为数字经济与数字法治提供了一种新型治理架构,也为各国的经济与法治生态发展创造了新机遇。然而,私有链的“黑箱效应”为共谋提供了“生长温床”,即使是开放、公开的公共链也可能出现将非法共谋转化为默契合作的新型共谋样态。加之,人工智能、算法与区块链的结合使区块链共谋具备自主学习的动态特征,加剧了链上经营者彼此之间或经营者与交易相对人之间的共谋风险。为了弱化甚至规避区块链共谋在集中市场资源、滥用市场支配地位、限制与排除竞争等方面的不良影响,有必要从反垄断监管的核心视角制定共识性的技术标准、监管规则、监管策略,形成“技术治理+规范治理”的二元治理结构。