内容简介
算法规制的目标无他：
其一，警惕本来应当是中立的智能应用，被用来掩饰未取得“多数人同意”的少数人集权；
其二，建立利益相关者对话和商谈的场域，避免法律沦为“技术寡头”的帮凶。
本书从凯伦·杨“跳出‘数据道德’或‘AI道德’窠臼”以寻求“数据驱动机器时代正义、民主和自由”的主张开始，以李·拜格雷夫“将数据保护法的价值观贯彻进信息系统架构之中”的倡导结束，中间穿插着马丁·洛奇等学者对“风险导向监管路径”的反思与改进；这背后是“自然人正义观”与“算法正义观”从排斥到融合、“个人数据保护”与“技术公共利益”从对立到统一的艰苦历程。
本书英文版虽出版于新冠疫情爆发之前，但作者们从不同角度对“算法规制”的路径探寻，无不包含着从“个人健康”促进“社会健康”的现实隐喻，以及人本主义“责有攸归”的道德哲学，对我国“国家治理体系和治理能力现代化”以及疫情常态化下慎终如始“科学防治、精准施策”的稳步推进有着深刻的启发和借鉴意义。
AI简介
这是一本深入探讨算法规制，自动化决策，数字歧视等关键议题的专业著作。书中首先从算法决策和算法规制的定义和特征入手，然后通过分析算法规制作为社会技术系统的影响，进一步探讨了自动化决策的定义与影响，以及自动化决策在刑事司法领域的应用。书中还详细讨论了数字歧视样例，以及增强系统在公共管理部门的应用。
书中对公共部门中机器学习技术的应用与影响进行了深入分析，并对数据在监管中的作用，以及风险评估的方法进行了详细阐述。此外，书中还探讨了算法责任及其影响，以及政府准备和大型科技公司的作用。书中还分析了算法危害和治理挑战，以及管理算法系统的策略和挑战。
书中最后探讨了人工智能风险规制的背景和重要性，并对算法工具对自主性的威胁，以及算法工具的定义和影响进行了详细分析。书中通过丰富的案例和深入的分析，为读者提供了关于算法规制，自动化决策，数字歧视等关键议题的全面理解。
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