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主题:人工智能 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2023-12-25

人工智能论文范文

《论可解释的人工智能之制度构建》

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四、运营端的可解释:维护公共信任的算法透明度

现代社会的主要风险是科技发展引发的不确定,新一代人工智能技术的算法黑箱必然也会引发社会普遍的焦虑,发生危害后果不仅会损害大量用户的权利,还会引发社会普遍情感对人工智能技术的信任危机,最终影响社会整体福利.{28} 算法解释权是给予用户个人的私法请求权,该路径可以通过个案的方式满足个性化的需求.但是,算法解释权的实现具有离散性特点,在治理效率、行业发展、集体行动和公共利益保护等层面存在局限,无法对算法系统有效问责,且偏误纠正能力有限,需要引入外部问责和网络运营者义务的算法治理模式.{29} 在智能化社会,需要在潜在风险发生之前就从运营端增强人工智能的可解释性,通过网络运营者义务和外部算法问责维护公共信任秩序.网络运营者义务主要是指算法影响评估和主动的告知义务,外部算法问责主要是指第三方开展的算法审计.

算法影響评估(Algorithmic Impact Assesents)源于隐私影响评估,是一种基于设计的安全保障措施,能够及时发现风险并予以处理,尽可能避免或者减少风险的发生.美国国会众议员Yvette Clarke在2019年4月提出了联邦层面的《算法问责法案》,该法案要求特定规模的商业实体对涉及或作出自动决策的高风险系统进行评估,适用于每年收入超过5000万美元、持有100万人或者设备信息的公司或者主要作为买卖消费者数据的数据经纪人公司.算法影响评估需要做到四项内容:一是详细描述系统;二是评估系统的相对成本和收益;三是确定对隐私和安全的风险;四是将潜在风险降至最低而采取的步骤.{30} 该法案由于存在落地困难的问题,遭到美国研究机构的批评{31},短期内没有通过的可能.“算法影响评估”的关键因素应该包括:(1)检测自动化决策系统对公平、正义、偏见或其他重要问题的潜在影响;(2)设计有效的程序用以发现、测量或跟踪自动化决策的长期影响;(3)向公众披露其对自动化决策系统的运行逻辑,以及所有相关的自我评估、外部评估的评审过程;(4)为受影响的个人或群体提供完善的正当程序机制,确保权利得到有效救济.{32} 我国《保护法(草案)》第54条所规定的风险评估规则,可以作为算法影响评估的法律依据之一.然而,《保护法(草案)》第54条所规定的风险评估制度是一种内部自行执行的要求,此类规则在实践落地时容易被敷衍,故而应当要求风险评估报告涉及用户权益的内容需向社会发布,其中涉及到商业秘密的内容可以在对外发布时做合理的删减.尽管普通消费者不太可能查阅这些评估报告,但社会第三方机构可能查阅这些评估报告并为消费者提供易理解的建议,这种“自评+公开”的方式可以提高算法问责制的有效性.

有些算法应用是从外观就可以直接感知的,有些算法应用则是非常隐蔽的使用方式.人工智能产品运营者应当积极履行告知义务,通过管理措施提高算法的透明度.根据《保护法(草案)》第18条的规定,处理者在处理前,应当以显著方式、清晰易懂的语言向个人告知“处理方式”.当利用自动化决策的方法处理的,该自动化决策的基本方式也应当作为主动告知的内容.此外,《保护法(草案)》第44条规定:个人对其的处理享有知情权.知情权要求数据控制者必须确保它们向个人清楚而简洁地解释用户画像或自动决策过程是如何运作的.{33} 在人工智能技术的应用中,不同场景应当作出不同的告知内容.例如,针对雇主在招聘中使用算法的问题,伊利诺伊州在2020年1月通过了《人工智能视频面试法》(Artificial Intelligence Video Interview Act),它要求雇主主动履行告知义务来提高算法对相对人的可解释性:面试前书面通知应聘者人工智能可用于分析应聘者的面部表情,并考虑其是否适合应聘职位;向申请人说明所应用的人工智能技术是如何工作的,以及它用来评估他们的一般特征类型.

算法外部问责也称之为算法审计,是引入外部专业力量评估人工智能产品的运行程序,调查算法开发人员如何制定决策规则以及所有数据的实际来源.对个人重大权益存在现实影响的人工智能产品,应当通过独立的第三方监督其背后的决策和流程,从而避免或者化解算法危机.不少网络运营者的后端是错综复杂、混乱无序的,甚至发明了行话“algorithm”来专门指代程序员不想解释的内容.在ProPublica有关算法黑箱报告的刺激下,纽约市于2017年12月通过了《算法问责法案》(Algorithmic Accountability Bill),要求成立一个包括专业人士、受影响者代表组成的特别工作组,评估本地区公共机构利用自动化决策或者算法辅助决策的情况,审查城市公共机构如何利用算法作出影响个人生活的决定,以及其中是否存在任何的歧视.华盛顿州于2019年2月也提出了关于算法问责的法案,要求公共事业部门在采用自动化决策系统之前创建系统和数据报告,提交给州首席隐私官并向公众在不少于30天的时间内广泛征求意见.{34} 欧盟在2020年10月发布的《人工智能民事责任的立法建议报告》中也指出,委员会应评估高风险的人工智能系统中收集、记录或存储的数据,促进改善此类数据的可追溯性和可审计性.算法审计高度依赖审计机构的专业性和独立性,英国伦敦大都会局一直使用实时面部识别(Live Facial-recognition)辅助执法检查,埃塞克斯大学人权中心的独立审计报告则认为该系统存在缺陷,可能导致歧视等问题.{35} 然而,伦敦大都会局则拒绝认可该报告的结论.为了避免算法审计的偏差,应当采取整体、跨学科的视角,融合计算机科学、社会科学和实践领域的专家,按照科学公允的审计标准进行审查.需要说明的是,对人工智能的要求原则上应等同于人类的可解释水平,避免过高或者过低的要求而导致算法审计脱离技术的实际发展阶段.此外,法律上强制审计的对象,重点是具有高风险的社会公共事业和人工智能商业应用产品,通过算法审计的人工智能产品可作为符合法律要求的可信任对象,有利于在风险预防之外提供技术部署的确定性.

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