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人工智能算法歧视刑法规制路径研究

引用
算法歧视侵害刑法保护的法益,对传统刑法体系造成挑战.算法歧视分为初始算法歧视、记忆算法歧视和神经算法歧视三种基本类型.程序设计、数据测试和算法自我学习中的缺陷,均可能导致歧视.神经算法虽然包含着深度学习功能,但是算法本身及其所依附的人工智能系统无法成为刑事责任主体,算法刑事主体化面临着困境.人们的决策权向算法转移,进而导致代码编写、标准制定的人具有一定的决定权,算法歧视刑法规制的重点应是算法技术背后的人.刑法有其自身的功能和价值.目前刑法应对算法歧视呈现出"过度未来化"和"空想化的特征".我们只有坚持以技术作为治理手段,科学适用刑法中现有罪名,以刑法为引领构建算法刑事合规制度,强化刑事司法对算法歧视的审查,预防算法歧视对刑事审判的破坏,才能使算法沿着法治的轨道健康发展.

人工智能、算法歧视、刑法规制、技术治理、刑事合规

2023

D924;TP301.6;TP18

科技部重点研发计划项目2018YFC0831800

2023-05-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

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