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是精准推荐还是算法歧视？是提高行政效率还是侵犯隐私？这些问题这本书都有讨论。
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
编者马丁·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。
章节目录
版权信息
编者简介
译者简介
主编简介
案例目录
主编序 算法、数据、规则与法治
中文版序
第一章 算法规制：述略
第一部分 规范性问题
第二章 自动化决策，何忧之有？
第三章 自动化决策及其对人类的影响
第四章 数字歧视
第五章 日常生活中算法外包的伦理
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
第七章 公共服务中算法规制的实际挑战
第八章 公共服务中算法规制的反思
第三部分 管理算法系统
第九章 算法、规则和治理准备
第十章 法律从业者视角下的人工智能风险规制
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
参考文献
立法索引
关键词索引
译后记
“独角兽法学精品”书目
驯服算法：数字歧视与算法规制是2020年由上海人民出版社出版,作者。
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