书籍详情
驯服算法
作者：[英] 凯伦·杨（英）马丁·洛奇 编，林少伟，唐林垚 译
出版社：上海人民出版社
出版时间：2020-07-01
ISBN：9787208165823
定价：¥88.00
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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。
作者简介
凯伦？？杨：英国牛津大学法学博士，英国伯明翰大学法学院和计算机学院的跨学科教授，墨尔本大学法学院杰出访问研究员，欧盟人工智能高级别专家组成员、欧洲犯罪问题委员会（CDPC）人工智能和刑法专家工作组特别顾问。曾担任纳菲尔德生物伦理委员会基因组编辑和人类生殖工作组主席（2016-2018）、世界经济论坛全球未来生物技术理事会成员。出版有《法律、规制和技术牛津手册》《法律与规制简介》等著作，在《Modern Law Review》《Legal Studies》等发表多篇论文。马丁？？洛奇：伦敦政治经济学院教授，研究方向为政治学和公共政策，兼任风险和监管分析中心主任。林少伟：西南政法大学民商法学院副教授，商法教研室副主任。英国爱丁堡大学法学博士、伦敦国王学院商法硕士、西南政法大学法学学士；重庆市青年拔尖人才计划入选者、霍英东教育基金奖获得者。 唐林垚：中国社会科学院法学研究所助理研究员、博士后。清华大学民商法博士、日本東北大学法政理论博士、美国哥伦比亚大学硕士；王保树优秀博士论文奖、国家优秀自费留学生奖学金获得者。
目录
主编序/1
中文版序/1
第一章 算法规制：述略
1. 引言/1
2. 何为算法规制？/4
3. 是否有新发现？/6
4. 理解作为一种复杂“社会—技术”系统的算法规制/8
5. 本书的结构和内容/13
第一部分规范性问题
第二章 自动化决策，何忧之有？
1. 引言/21
2. 自动化决策系统之忧/23
3. 数据导向型预测和个性化信息服务/32
4. 应对之法：聚焦正义、权利、过错、危害/36
5. 结论/40
第三章 自动化决策及其对人类的影响
1. 引言/50
2. 自动化决策：科技/53
3. 刑事司法领域的机器学习/58
4. 结论/74
第四章 数字歧视
1. 引言/89
2. 数字歧视样例/94
3. 数据歧视解决方案之研究/96
4. 数字歧视未解之患/99
5. 结论/102
第五章 日常生活中算法外包的伦理
1. 引言/106
2. 了解算法工具/108
3. 算法工具会削弱自主性吗？/111
4. 但这一回有何不同？/119
5. 我们该如何应对？/123
6. 结论/125
第二部分公共部门应用
第六章 算法行政？公共管理与机器学习
1. 引言/133
2. 自动化系统/135
3. 增强系统/137
4. 算法社会化的学术讨论/139
5. 管理公共管理部门的机器学习应用/140
6. 结论/154
第七章 公共服务中算法规制的实际挑战
1. 引言/166
2. 数据在监管中的作用/168
3. 风险评估/170
4. 案例一：“智能监管”与护理质量委员会/176
5. 案例二：英国教育质量保证局的监管实践/179
6. 算法评定的必要条件/188
7. 结论/190
第八章 公共服务中算法规制的反思
1. 引言/198
2. 监管能力与算法规制/201
3. 用算法规范公共服务/205
4. 谁来监管算法？/214
5. 结论/216
第三部分管理算法系统
第九章 算法、规则和治理准备
1. 引言/225
2. 政府准备/228
3. 算法的危害和它们的治理挑战/232
4. 评估治理准备/236
5. 结论/239
第十章 法律从业者视角下的人工智能风险规制
1. 引言/250
2. 机器学习带来的法律挑战/251
3. 数据的作用/258
4. 人工智能风险规制：合同的进路/261
5. 促进合规的合同条款/264
6. 公司治理依赖自然人决策/267
7. 监管模型/268
8. 结论/273
第十一章 关注机器2.0时代：
欧盟《通用数据保护条例》和自动化决策
1. 引言/277
2. 关注机器1.0时代/278
3. 《通用数据保护条例》第22条/280
4. 复盘机器1.0时代/285
5. 驯服机器？/288
参考文献/298
立法索引/339
关键词索引/342
译后记/353
中文版序/1
第一章 算法规制：述略
1. 引言/1
2. 何为算法规制？/4
3. 是否有新发现？/6
4. 理解作为一种复杂“社会—技术”系统的算法规制/8
5. 本书的结构和内容/13
第一部分规范性问题
第二章 自动化决策，何忧之有？
1. 引言/21
2. 自动化决策系统之忧/23
3. 数据导向型预测和个性化信息服务/32
4. 应对之法：聚焦正义、权利、过错、危害/36
5. 结论/40
第三章 自动化决策及其对人类的影响
1. 引言/50
2. 自动化决策：科技/53
3. 刑事司法领域的机器学习/58
4. 结论/74
第四章 数字歧视
1. 引言/89
2. 数字歧视样例/94
3. 数据歧视解决方案之研究/96
4. 数字歧视未解之患/99
5. 结论/102
第五章 日常生活中算法外包的伦理
1. 引言/106
2. 了解算法工具/108
3. 算法工具会削弱自主性吗？/111
4. 但这一回有何不同？/119
5. 我们该如何应对？/123
6. 结论/125
第二部分公共部门应用
第六章 算法行政？公共管理与机器学习
1. 引言/133
2. 自动化系统/135
3. 增强系统/137
4. 算法社会化的学术讨论/139
5. 管理公共管理部门的机器学习应用/140
6. 结论/154
第七章 公共服务中算法规制的实际挑战
1. 引言/166
2. 数据在监管中的作用/168
3. 风险评估/170
4. 案例一：“智能监管”与护理质量委员会/176
5. 案例二：英国教育质量保证局的监管实践/179
6. 算法评定的必要条件/188
7. 结论/190
第八章 公共服务中算法规制的反思
1. 引言/198
2. 监管能力与算法规制/201
3. 用算法规范公共服务/205
4. 谁来监管算法？/214
5. 结论/216
第三部分管理算法系统
第九章 算法、规则和治理准备
1. 引言/225
2. 政府准备/228
3. 算法的危害和它们的治理挑战/232
4. 评估治理准备/236
5. 结论/239
第十章 法律从业者视角下的人工智能风险规制
1. 引言/250
2. 机器学习带来的法律挑战/251
3. 数据的作用/258
4. 人工智能风险规制：合同的进路/261
5. 促进合规的合同条款/264
6. 公司治理依赖自然人决策/267
7. 监管模型/268
8. 结论/273
第十一章 关注机器2.0时代：
欧盟《通用数据保护条例》和自动化决策
1. 引言/277
2. 关注机器1.0时代/278
3. 《通用数据保护条例》第22条/280
4. 复盘机器1.0时代/285
5. 驯服机器？/288
参考文献/298
立法索引/339
关键词索引/342
译后记/353
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