京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
新知新觉:以法治保障人工智能健康发展
当今时代,人工智能日益深刻地影响着人类生活,帮助人类提高工作效率。其中,设计科学的算法、用好大数据资源、不断提高计算能力是人工智能技术发展的重要支点。然而,技术发展总是与风险相伴,人工智能也可能带来侵犯个人隐私、冲击法律与社会伦理等问题。在充分发挥人工智能作用的同时有效防范其风险,需要运用法治思维和法治方式,加强对算法设计和数据运用的监督管理,推动人工智能行业健康成长,更好为经济社会发展服务。
对算法设计进行监管。人工智能是人类智慧的延伸,算法设计也不是纯粹的技术问题。所有算法都是为完成特定任务、实现特定目的而设计的,特定任务、特定目的的实现路径往往蕴含着设计者的价值观。而设计者的价值观又会影响其设计的技术方案,这就可能在技术运用中产生所谓的算法歧视。比如,某网络公司推出的广告服务中,男性用户能够比女性用户看到更多高薪招聘广告。即使算法设计者没有给算法植入歧视的意图,但有时仍然会出现某种歧视效果。因此,编制算法应当遵循一定的法律规则和行业规则,以合理控制路径选择,使其符合社会基本伦理规范。
对算法设计进行监管,可以采用专业监督和社会监督等手段。专业监督就是对算法设计制定具有可操作性的技术和行业规范,让设计者在进行设计之前就受到有效制约。还可以请同行专家进行监督。同行专家比较容易洞悉设计者的理念,能够了解具体的操作程序。通过同行专家的评价和信息披露,可以对设计者设计出来的算法进行比较有效的事后规制。社会监督就是要求设计者将其算法设计的基本情况进行登记或备案,并且这种登记或备案信息可供社会公众查询,形成社会公众评判,从而进行道德和舆论上的制约。通过专业监督和社会监督,可以更好地防范人工智能算法设计偏离社会基本伦理规范。
对数据运用进行监管。数据的获得和利用方式是法律关注的问题。当用户流连于网络、享受人工智能设备带来的便利时,其个人信息安全可能正面临风险。例如,人们使用智能设备,往往要同意所谓的注册协议、服务协议,这些协议通常会要求用户“自愿”提供个人基本信息。企业在获得用户形式上的授权后,服务过程中涉及的个人数据就会按照约定通过网络传送给企业。比如,可以上传用户的位置、兴趣、需求、使用习惯等信息。获得这些数据的企业,可以据此形成消费者分析报告,针对用户的年龄、居住区域、消费习惯差异等,准确把握用户偏好,进行精准的市场投放。因此,数据运用可以给企业带来巨大利益。
由于互联网海量存储和快速传播的特点,获取、存储和利用个人信息的主体和环节众多,其中往往存在侵犯用户隐私安全和滥用数据的风险。面对这些风险,法律应当确立相应规范,对企业使用个人信息进行限制,使得对个人信息的保护更为详实、充分。例如,允许智能设备出于便捷服务的需要收集个人信息,但不能要求用户作出概括性授权。企业应以正当的、法定的、特定的目的,在特定范围内收集个人信息,并用于特定用途,而不能随意超越用户对其个人信息收集、使用的授权范围。应禁止企业向用户收集与服务无关的信息。服务提供商违反个人信息保护义务的,应当依法承担法律责任。总之,面对人工智能领域可能出现的风险,我们应认真研究思考并作出法律上的应对,为新技术发展设计好法治框架,让人工智能更好地造福人类。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31