【摘 要】
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以算法为基础的数据分析技术已经成为促进社会信用体系建设的强大动力。算法因其高效而在社会中得以广泛应用,却又因内部复杂以及商业机密的外衣而具有"黑箱"特性。因此算法
【出 处】
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福建师范大学学报(哲学社会科学版)
【基金项目】
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司法部国家法治与法学理论研究项目“善良风俗的司法功用与应用研究”(16SFB2004)阶段性成果
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以算法为基础的数据分析技术已经成为促进社会信用体系建设的强大动力。算法因其高效而在社会中得以广泛应用,却又因内部复杂以及商业机密的外衣而具有"黑箱"特性。因此算法在信用体系中的应用很可能产生数据失控、结果歧视、难以修复信用与分配责任等风险,诸多风险需要得到来自法律的回应。算法解释权是人工智能时代的新兴权利,具有规制算法权力、纠偏数据鸿沟、帮助相对人知悉决策过程以及评判算法优劣等功能,能够有效应对算法自动决策带来的风险。算法解释权的实现主要存在宏观与微观两种不同的路径,一种是对整个算法过
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