人工智能时代审计伦理的危机表征与治理路径

人工智能日益成为新一轮产业革命的引擎,其通过技术牵引与场景驱动,正重塑着审计工作的模式和流程。将人工智能应用于审计活动能够大幅提升审计效能,但同时也产生了严重的伦理危机。如何治理人工智能时代下的审计伦理危机,以使人工智能更好地服务于审计工作,已成为各类审计组织亟待解决的问题。文章在明晰人工智能时代审计伦理内涵的基础之上,从审计主体自身以及审计主体与审计客体、利益相关者、智能审计系统开发者之间关系等视角系统分析了人工智能时代审计伦理危机的表征,并基于伦理原则构建、政策与制度、数据与技术、个人与组织等层面探索了人工智能时代审计伦理危机的治理路径,旨在为人工智能时代审计伦理危机的预防、监测和控制提供理论参考和实践借鉴。

人工智能的伦理风险防范及其算法审计应用

人工智能是现代计算机科学领域发展下的重要产物,可从理论、方法、技术等层面实现人的智能延伸。在为社会发展提供便利的同时,人工智能的泛化应用也催生了对应的伦理风险,诸如算法歧视、责任界定困难等,需以特定防范举措加以控制。分析人工智能催生的伦理风险及其成因,以算法审计的应用作为化解风险的路径,在厘清其应用原则的前提下,可拟建科学实践路径,以供参考。

智能技术在会计审计中的应用案例分析

阐述智能技术在会计审计中的应用现状,包括数据挖掘与分析、自然语言处理、机器学习方法。从提高审计效率和准确性、降低人为错误和欺诈风险、注重隐私和数据安全方面,分析面临的挑战。

基于SM2的可截取签名方案

数字签名是公钥密码体制的重要应用部分,可截取数字签名解决了签名的持有者在不与原始签名人交互的情况下,根据自身要求就可以对已签名的数据进行合理的截取操作.将SM2数字签名算法与可截取签名算法相结合,提出一种新的基于椭圆曲线离散对数的可截取签名方案.并在随机预言机模型下对该方案的安全性进行分析,该方案满足不可伪造性、隐私性以及可审计性,即使是不诚实的截取者也无法对签名结果进行抵赖.性能分析表明,该方案通过标量乘法使算法效率得到提升.

针对电网审计业务应用的网络攻击检测

在打造审计云新模式的过程中,充分利用智能化手段对电网审计业务应用的网络安全漏洞进行有效检测、保障网络和信息安全是电网审计信息革命的重要举措。针对目前电网审计业务遇到的网络攻击检测问题,提出一种基于深度卷积神经网络的攻击检测策略。对攻击数据进行预处理,通过词频提取特征,使用编辑距离算法选择特征。将微积分概念引入蚯蚓算法,利用改进的分数蚯蚓算法对深度卷积神经网络进行训练,基于选择的特征完成网络攻击检测。通过实验,所提方法可以对网络攻击进行有效检测,且具有较高的准确率。

机器学习算法在金融控股公司信息系统审计中的应用探究

随着金融行业的数字化转型,信息系统的安全性和效率对金融控股公司至关重要。文章探讨了无监督学习算法,特别是隔离森林算法,在金融信息系统审计中的应用。通过分析具体的安全事件,文章展示了无监督学习算法如何帮助审计师识别异常行为,提前发现潜在的安全漏洞和非法活动;研究提出了将隔离森林算法集成到现有审计流程中的方案,并讨论了集成方法的优势,包括提高审计效率、增强审计准确性和加强数据保护。此外,文章还进行了理论模拟的案例分析,深入探讨了算法在信用卡交易数据中的应用,并提出了未来研究方向;讨论了引入AI算法的挑战,包括数据隐私、技术整合、算法透明度和问责性,并提出了相应的建议。

基于编辑距离算法的技改大修项目工程时间节点数据研究与应用

文章针对电网企业技改大修项目的工程时间节点数据挖掘及其在项目管理中的应用进行了深入研究,旨在解决电网设备老化和规模增加导致设备成新率下降的问题,提高电力系统设备运行可靠性和供电质量。研究方法包括审计模型中的编辑距离算法原理及应用、技改大修工程时间节点数据分析中的审计模型设计、审计规则的梳理和验证、后台数据寻源及数据挖掘分析和建模等。

模型算法审计:理论内涵、国际经验与审计框架

模型算法是大数据、人工智能等数字化技术和数字经济发展的核心要素,对数字化转型起着关键性作用。模型算法的应用越来越广泛,在提升管理水平和自动化程度的同时,也对模型算法风险监管提出了严峻挑战。美国、英国、欧盟、加拿大等已陆续出台模型算法监管规定和审计指引,英国、荷兰等最高审计机关已开展模型算法的审计实践。本文基于以上分析,提出模型算法审计的概念内涵,尝试构建了适合我国的模型算法“五维”审计框架,回答了未来我国模型算法审计“谁来审”“审什么”“怎么审”“审计的条件”以及“审计的原则”等五个方面的问题,以期为今后开展模型算法审计实践提供理论参考。

分类分级治理算法的基本内涵及实践进路

随着数字经济的蓬勃发展,作为其核心技术的算法治理问题愈发凸显,如何兼顾各方利益、寻找恰当方法和工具成为重要课题。基于对分类分级基本含义、范畴及适用标准的整理、比对及分析,可以得出算法分类分级治理合乎算法的技术功能与社会影响,具有承担起算法综合治理核心功能的价值与定位。然而,在实践中算法分类分级治理仍存在算法用户个人权益保障不足、算法自主共谋加剧归责不能、算法解释限度把握不清等问题,应以算法审计为切入点完善算法个人权益保护机制、以分类分级原则固定算法问责点、构建不同层次的算法解释制度,推动治理机制健全、监管体系完善、算法生态规范的算法综合治理格局日渐成型。

论我国算法审计的法治化建构

算法审计具有技术审计、合规审计、风险审计、责任审计等复合属性。算法规制理念旨在规范“算法权力”,防止因算法滥用产生不良社会影响,实现算法正义。基于算法规制的视角,对算法审计进行法治化建构迫在眉睫且意义重大。算法审计的法治化建构,需要超越算法的技术性定义,关注算法输入数据的质量与评估算法产生的社会影响,遵循包括但不限于以下基本思路:鉴于既有审计类型无法包含算法审计,须规定算法审计独立审计类型;由于算法审计专业性强且市场发育不足,目前阶段应当建立公共机构主导的算法审计模式;为了有效裁决算法纠纷,有必要确立算法审计诉讼类型;面对算法治理存在侵蚀人的自主性倾向,亟待凝聚算法伦理社会共识。

生成式人工智能视阈下算法审计的制度构建与路径创新

随着文心一言、通义千问、ChatGLM等我国生成式人工智能算法研发与应用的落地,加快构建并完善面向生成式人工智能的算法治理已成为完善算法监管体系的题中之义。在算法治理体系之中,算法审计制度有利于算法异化与算法风险的纠偏问责,促进算法公平与数字正义的实质透明,并实现算法公开与商业秘密的张力弥合,从而成为算法规制的关键制度配置。在全流程治理视角下,唯有“用算法审计算法”,实现书面合规审计与技术合规审计的协同并举,才能在算法内外部对算法的透明度、公平性、可控性、包容性和可问责进行多维视角的有效评估。而在算法审计实践之中,现行法仍需完善刚柔并济的差序规制格局,巩固分类分级的精准治理,以实现算法审计内外兼修的制度衔接,促进算法治理从碎片化监管迈向更为一体化、敏捷化、精准化的治理格局。

电子技术监控设备行政应用的规范进路

我国《行政处罚法》修订后,新增的电子技术监控设备在行政化应用中存在着相关制度建设不完备以及与之配套的技术审核制度不健全的问题。现有的制度不能完全发挥效用,无法有效约束驱动电子技术监控设备运行的算法形成的新型权力。电子技术监控设备作为立法对技术进步范式转变的回应,它的规范应用,能够实现对技术渗透行政带来的结构转型的规范,调节因结构转型带来的利益冲突。为确保电子技术监控设备行政目标的实现,首先应以法律原则为指引夯实其合法性基础,提升法律体系的整体概观性;其次应规范算法授权、完善技术审核制度,增强法律体系兼容技术的自洽性;最后应强化对行政相对人的救济保障,突出以人为本的行政价值。

算法嵌入监管的法治化路径研究——以证券违法活动的算法监管为例

以算法为监管手段的证券数字监管,可以通过对证券业务数据样本的处理、分析,找出异常交易行为下隐藏的不法意图,为证券监管机构提供事前、事中、事后监管措施。但监管规则含义泛化、数据质量标准不一、算法非中立性和“黑箱”的存在,给算法带来了法律风险,影响了算法推理、决策和结果在法律程序中的地位和作用。从英国金融行为监管局(FCA)的实践经验来看,设计机器可执行规则是提高证券监管效率的重要手段;统一数据标准是提升算法可信度的重要措施;算法合法化监管是保证算法中立的关键。结合我国证券违法活动的算法监管现状,可从三个层面完善算法嵌入监管的法治化路径,一是在规则层面,实现算法代码与监管规则的深度融合;二是在数据治理层面,完善算法输入层和识别层的数据治理程序;三是在法律程序层面,建立算法审计机制和算法可解释性机制。

嵌入算法价值观:新闻生产算法系统的价值敏感设计研究

“算法转向”让新闻业面临一个现实问题,即如何将新闻价值观嵌入算法,让算法系统的价值观与媒体的价值观匹配。本文从技术哲学的“经验转向”和批判算法研究出发,探讨算法何以有价值观,并将价值敏感设计与“情境分析-价值观识别-技术转译-原型设计”的算法设计流程结合,提出将新闻价值观嵌入算法的具体机制,并对价值敏感设计进行省思,指出价值敏感设计嵌入的是有限度的价值观,价值敏感设计成功的关键在于利益相关者的协同参与,并提出透明性、可解释、可审计的价值敏感设计伦理原则。

基于数据挖掘技术的企业审计模型构建及算法优化

采用层次分析法,从重大报错风险、审计人员风险、审计程序风险3个维度构建了电力企业审计风险评估指标,对BP神经网络初始权值、阈值进行优化,提出了电力企业审计风险评估的BSA-BP模型。将提出的模型和专家评估结果进行对比,2种方法保持了一致性。采用BAS-BP神经网络找出了电力企业审计工作开展过程中的薄弱环节,采取针对性的措施进行改进。2次审计评估结果表明,采取针对性的措施改进后,企业的审计风险明显降低。

技术性正当程序在网络平台治理中的运用——以企业合规管理为视角

当前,由“技术+规则”双轮驱动的平台自治成为首要的网络平台治理方式。而平台权力的兴起及可能的异化风险,要求加强对平台的规制和监管。整体上,技术性正当程序具有的“宽”“疏”“广”“严”四项特征与平台治理的特殊场景相适应,成为破局的关键。在平台规则的制定、执行和申诉处理阶段,技术性正当程序分别强调听取意见、说明理由和提供有效的权利救济。为促进技术性正当程序的落地实施,应当建立多层次、灵活的程序合规体系和创新监管手段督促平台实现程序合规,并建立高效、常态的第三方算法审计制度,以全面提升对平台生态的治理能力和治理水平。

云新闻发布平台直播流智能审核控制系统的设计与实现

本文主要阐述了基于AI技术的直播流智能审核控制系统的设计与实现,通过智能化手段赋能内容生产,进一步提高了节目审看处置的效率,极大提升了主流新闻媒体的传播力和舆论引导能力。

基于SVM机器学习技术的企业智能化审计建模优化

机器学习是人工智能的核心,将其应用于企业审计中,提升企业审计智能化水平。研究从用户、内部业务流程、学习和成长、财务4个角度构建了审计智能化评价指标,并采用经典机器学习算法支持向量机建立企业智能化审计评价模型。为提升支持向量机模型性能,采用回溯搜索优化算法对支持向量机核函数进行优化,将构建的模型与GA-SVM、PSO-SVM进行对比。结果表明:BSA-SVM模型的分类识别准确率最高为94.5%,同时迭代时间最短为36.28 s。

著作权合理使用算法化:必要、可能与限度

算法通知和算法过滤不当侵蚀了社会公众的合理使用空间,导致著作权人、平台和社会公众之间出现严重的利益失衡。合理使用算法化能够促进三者之间达成新的利益平衡,填补合理使用制度适用的效率缺口,推动算法过滤义务在我国的确立,因而具有引入的必要性。合理使用算法化主要面临技术和法律两个层面的质疑,但这些质疑都不足以成为拒绝合理使用算法化的理由。合理使用算法化的实现需要从技术和法律两个层面进行部署,在技术层面需采取有监督学习的路径,在法律层面涉及与我国现行著作权法律制度的协调。合理使用算法化作为现有合理使用制度适用方式的补充,在适用范围上具有一定的限度,需从功能定位和外部监管两个维度予以限定。

大数据时代算法审计构想

在现代语境里,算法是解决问题的自动化程序,在公共管理、司法裁判、金融系统、以及商业领域等都得到广泛应用。算法应用一方面提高了社会整体的运行效率,另一方面也因其复杂的技术性特征导致了社会管理的失序。当前,我国算法规制体系立法较为松散、监管主体不够明析,而审计作为一种独立而成熟的审查制度,在算法设计监督、算法数据保护以及算法决策法律问责中都大有可为,可解决算法监管体系松散、监管责任不明等问题。在审计监管模式下,可由专业人员制定审计计划,根据特定的审计标准进行风险评估和事实审查,给出审计结论,制作审计报告、进行审计公开,对相关人员实施问责以及开展后续审计质量追踪。由第三方审计、平台自我规制与行业自律相结合,算法监管可迎来新的突破。