【摘 要】
:
如何推动利益相关方达成算法全球治理共识的体系与机制这一理论问题在当前愈加关键。与传统全球治理议题不同,算法概念的模糊性,以及模型训练与数据的关系,使得算法全球治理的议题建构成为治理的首要关切。本文站在厘清数据与算法关系,以及治理方构成基础上,从“与数据的关联性强弱”和“所涉利益相关方多寡”两个维度建构了算法全球治理的议题分类框架,并从以数据跨境流动全球治理为起点推进整体性治理体系建设进程、区分不同
【基金项目】
:
国家自然科学基金青年项目“智能决策与执行模式探索:基于多领域公共政策过程的实证分析”(编号:71804088); 国家社会科学基金重大项目“基于市场导向的创新体系中政府作用边界、机制及优化”(编号:18ZDA115); 国家杰出青年科学基金项目“公共管理与公共政策”(编号:71625006);
论文部分内容阅读
如何推动利益相关方达成算法全球治理共识的体系与机制这一理论问题在当前愈加关键。与传统全球治理议题不同,算法概念的模糊性,以及模型训练与数据的关系,使得算法全球治理的议题建构成为治理的首要关切。本文站在厘清数据与算法关系,以及治理方构成基础上,从“与数据的关联性强弱”和“所涉利益相关方多寡”两个维度建构了算法全球治理的议题分类框架,并从以数据跨境流动全球治理为起点推进整体性治理体系建设进程、区分不同算法全球治理议题敏感性、加快完善国内相关议题治理制度建设三个方面给出了中国深入参与算法全球治理议题的改革路径建议。
其他文献
<正>1984年是桌面计算机进入流行的初始阶段,也是人们对算法开始警觉的起点。人工智能的新一轮爆发引发了近些年对算法治理的关注,且形成了一股风潮,大多数涉及算法治理的文献甚至不谋而合地形成了一种套路式表述。只是对一些关键问题尚缺乏有效的回答,如,到底什么是算法?算法是一个旧已有之的存在,如今为什么要特别关注?如果关注,又能关注什么?本文将阐述算法已经成为人类生产和生活的普遍环境,分析算法的技术逻辑
随着信息技术的迅猛发展和深入应用,计算机算法被广泛地运用到交通、医疗、电子商务、信息服务和公共管理等领域。但其自身呈现的数据依赖性、逻辑黑箱性和通用目的性等特征,也产生了算法应用中的数据滥用、公共管理中的算法歧视、信息服务中的算法操纵、市场竞争中的算法合谋等问题。为了应对算法应用带来的问题,各国积极采取措施,加强对算法应用的治理。推进算法的合规利用,有必要进一步强化顶层设计、完善治理格局、丰富治理
算法治理是数字经济时代的重要一环。随着算法技术不断发展,算法带来的问题日益暴露在人们眼前。为了应对算法问题,国内与国外都提出了算法治理手段,面对不同类型的算法理论,算法治理需要有不同的切入点,以实现“算法可治”;“算法善治”的未来基础,需要政府、技术和企业三方的合力,共同实现科技向善。“人类时空共同体”这一概念同时覆盖了时间和空间两个维度,是算法治理的积极尝试,也为未来的元宇宙与算法治理提供思路参
算法作为数字智能经济时代下的基础性技术元素,对经济运行效率以及企业生产方式产生颠覆性的变化,但也引发了系列负外部性问题。本文认为算法作为一种企业技术元素的治理需要回归企业本位,其涉入企业价值链与创新链之中,具备高度的社会嵌入性、技术的非价值中立性以及权力集中性等特征,面向算法技术的治理包括对人、对算法技术本身的标准治理以及企业的算法责任治理与算法技术涉入社会的治理等多重治理维度。面向企业算法治理的
近年来,短视频领域低俗色情、著作权侵权等失范内容屡禁不绝,仅依靠以政府为主导的运动式治理难以遏制其蔓延。算法技术的蓬勃发展提供了新的治理思路,将治理链条延伸至平台运行的算法技术,从生产和流通环节对短视频内容予以技术性审核,将有力提升治理效能。然而,算法治理还存在短期内难以克服的局限:平台算法逻辑受流量思维主导、算法技术落后于治理需要。基于此,围绕“政府—平台—用户”三方社会主体构建协同治理模式,形
作为数字时代活跃的生产要素,算法以其技术之秉性,在政治发展、经济生产、社会生活等领域发挥重要作用,并逐步浮现权力特征。具体表现为技术驱动性、场景虚拟性、数据资源性和动态扩散性等行为特征,在权力结构功能体系中塑造着基于算法的权力秩序。同时,算法权力秩序存在一系列合法性风险,制约其权力效能的发挥。即非对称权力格局下的算法垄断、权力运行过程中的算法滥权以及功能性失衡下的伦理困境等。在技术、市场与政府三维
作为型构网络空间的重要力量,算法改写了人类的生存范式和发展逻辑,驱动人类社会进入算法时代。随着数字经济的发展,网络平台和企业成为算法研发与运营的重要主体,一些算法因而具有私有性,并与机器学习共同作用放大了算法运行的失范风险。尽管相关法律已对其进行了部分回应,但静态性立法与动态化实践仍存张力,相关算法亦具单方性规则塑造、趋利型行为引导、霸权式数据控制、潜在化算法失灵等风险样态,给现阶段算法风险治理带
算法歧视作为数字化时代所带来的负面效应,若以运作模式及侵害权益为类型,可呈现不同层面的歧视后果。探究算法歧视的产生根源,一方面源于设计者自身的价值倾向,另一方面也源于不完整的数据偏见。数据的范畴化趋向,则是由于算法本身倾向简化认知过程的思维模式,"算法黑箱"也使得算法决策的隐形歧视出现而无法被开发者掌控。面对算法歧视的现状,我国有关的算法治理存在治理模式单一,具体规范与算法技术相矛盾等问题。协同治
随着数字技术的发展和广泛使用,一个算法社会正在到来。算法在带动经济增长、提高经济效率、丰富和便利生活的同时,也产生了限制市场竞争、侵害用户隐私、造成算法歧视、形成信息茧房、损害弱势群体、带来伦理挑战等危害和风险。算法困境的成因包括认知局限、企业对经济利益的片面追求、平台的数据优势、算法黑箱以及数据素养差异等。要坚持发展与监管两手抓,一方面推动算法的技术进步和广泛应用,另一方面强化企业自律、实现算法