AI图景下大数据挖掘的风险评估与应对策略

发布时间：2021-05-14 10:31

　　[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。 

【文章来源】：现代情报. 2018,38(05)CSSCI

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 AI图景下大数据挖掘的风险评估
    1.1 智能采集侵害数据产权
    1.2 关联勾勒突破数据匿名
    1.3 黑盒疏漏打破动态平等
    1.4 算法决策冲击自由抉择
2 AI图景下大数据挖掘风险的对策
    2.1 明确挖掘原则
        2.1.1 平等参与原则
        2.1.2 优质输入原则
        2.1.3 彻底拭除原则
        2.1.4 公允运转原则
    2.2 完善具体举措
        2.2.1 充实数据产权规定
        2.2.2 丰富数据隐私条款
        2.2.3 明确挖掘主体资质与公权参与标准
        2.2.4 推动签署数据跨境统一处置方案
        2.2.5 健全相关救济措施
3 结论



本文编号：3185491