【摘 要】
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[目的]揭示人工智能(AI)迭代发展中大数据挖掘的风险、成因与对策,为打造智能化协同创新生态链提供重要支撑。[方法]分类探讨AI图景下大数据挖掘中智能采集侵害数据产权、关
【机 构】
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南京信息工程大学中意网络侵权研究所,南京信息工程大学法政学院,中国人工智能产业发展联盟
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目“云数据隐私侵权问题研究”(项目编号:13CFX083);中国计算机协会——腾讯联合科研基金项目“人工智能的隐私侵权风险与法律应对研究”(项目编号:2017-01);司法部国家法治与法学理论研究项目“大数据背景下的电子取证问题研究”(项目编号:15SFB3018);江苏省高校哲社会科学重点项目“电子诉讼中数据鉴识的侵权风险及对策研究”(项目编号:2016ZDIXM021
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[目的]揭示人工智能(AI)迭代发展中大数据挖掘的风险、成因与对策,为打造智能化协同创新生态链提供重要支撑。[方法]分类探讨AI图景下大数据挖掘中智能采集侵害数据产权、关联勾勒突破数据匿名、黑盒疏漏打破动态平等,以及算法决策冲击自由抉择等风险及其成因,提出数据挖掘的原则与策略。[结果/结论]参与者之间参差不齐的管控意识与处理能力、复杂多元的利益诉求以及缺少政策法规集中调控等导致上述风险,亟待严格遵循平等参与、优质输入、彻底拭除以及公允运转等挖掘原则,主动采取充实数据产权规定、丰富数据隐私条款、明确挖掘主体资质与公权参与标准、推动签署数据跨境统一处置方案以及健全相关救济措施等具体对策。
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