算法“黑箱”与算法责任机制研究

发布时间：2021-05-20 02:42

　　自2010年前后兴起的新一轮人工智能热潮,以互联网大数据、强大的计算硬件设施和人工智能算法为关键性的发展要素。本文关注人工智能算法在普及应用中带来的问题。算法具有通过自动化决策和解释大数据而影响生产生活以及社会系统的强大能力,这与其缺少透明度、弱于监管的现状形成了鲜明对比。今天,越来越多的经济社会决策正在由人让渡给算法,而算法的实际运行规则对于大部分人来说是不可见的。针对这一实践问题,本文用算法“黑箱”的概念,来描述日趋深入社会生产生活各领域的算法不透明现象,文中认为,应对人工智能算法技术发展所带来的各种风险问题,需要打开算法开发与应用过程中的“黑箱”,推动算法开发与运营企业负责任的决策与行为,引入利益相关者的广泛参与,促进企业履行算法责任的行为。这是当前算法技术加速普及应用的时代背景下,具有非常重要现实意义的一个研究方向。针对算法“黑箱”和算法责任问题,本文涉及到的主要研究内容如下:1.界定并明确了不同类别的算法“黑箱”。算法“黑箱”体现在三个彼此相关的层面:一是深度学习等算法本身存在的不可控的黑箱问题,即“技术黑箱”;二是算法编写开发需要较高的专业技能,对于非专业人员来说很难以理解... 

【文章来源】：中国社会科学院研究生院北京市

【文章页数】：146 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 导论
    第一节 选题来源
        一、现实基础
        二、理论基础
    第二节 研究意义
        一、理论意义
        二、实践意义
    第三节 研究设计
        一、研究方法
        二、技术路线
第二章 文献综述
    第一节 算法“黑箱”
        一、算法“黑箱”概念的提出
        二、算法“黑箱”的分类
    第二节 透明度问题
        一、透明度问题的概念界定
        二、与算法相关的透明度研究
    第三节 利益相关者理论
        一、利益相关者的概念界定
        二、与算法相关的利益相关者研究
    第四节 负责任研究与创新
        一、负责任研究与创新的概念界定
        二、与算法相关的负责任研究与创新研究
第三章 基本概念与理论基础
    第一节 算法与算法风险
        一、算法的定义与分类
        二、算法基本风险
        三、算法特定风险
    第二节 算法与利益相关者
        一、算法利益相关者识别
        二、算法利益相关者分析
        三、算法“黑箱”与利益相关者
    第三节 算法与负责任研究与创新
        一、包容与回应——针对基本风险
        二、预见与反思——针对特定风险
    第四节 基于负责任研究与创新的算法责任
        一、利益相关者参与的作用分析
        二、有意义的透明的作用分析
        三、概念模型
第四章 基于算法责任模型的实证研究
    第一节 研究设计
        一、模型推导
        二、研究假设
    第二节 研究方法与变量测量
        一、变量测量的理论基础
        二、基于预测试的变量测量调整与优化
        三、变量测量题项的确定
    第三节 实证分析
        一、样本数据采集
        二、数据分析
第五章 结论与展望
    第一节 研究结论
        一、重视和加强负责任的研究与创新
        二、重视和关注有意义的透明问题
        三、注重提高利益相关者参与程度
    第二节 贡献与展望
        一、主要贡献
        二、研究局限
        三、研究展望
中外文参考文献
附录 :算法与责任调查问卷
致谢
在学期间学术成果情况



本文编号：3196925