论算法认知偏差对人工智能法律规制的负面影响及其矫正

摘要：

算法认知偏差不仅扭曲事实,还影响人工智能法律规制质效.法学文献中的"算法"常用于指代影响权益的人工智能系统.不同于传统编程,机器学习算法是通过向数据学习以形成模型.数据、算力、AI框架、模型框架、人为干预等因素深刻影响算法作用的发挥.算法并不是对利益得失的精巧算计.大部分算法也不具有排他性的财产属性.算法是人工智能体系中相对透明和确定的因素."算法黑箱"并非人为"黑幕",而是因基本原理所限导致的验证性和解释性的不足.滥用算法概念会导致人工智能法律规制的失焦、失据、失鹄、失度.数据法与专门立法相结合是人工智能规制的恰当立法形态.过度强调算法不仅造成权利、产业和科技目标难以调和,还可能导致过度监管.算法只有在以人的责任为基础的人工智能系统中才能得到稳妥规制.我国未来应该制定人工智能专门立法.业已开展的算法治理不宜过度冒进,宜审慎处理好当前与未来、名义与实质、规范与发展的关系.在准确的算法认知指导下,算法备案和公示的问题能够得到良好解释和妥善解决.

关键词：算法治理、人工智能法律规制、机器学习、认知偏差、个人数据保护

分类号：DF0(法的理论（法学）)

在线出版日期：2022-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：50-65