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1.
2.
李润生 《东南大学学报(哲学社会科学版)》2021,23(6):83-92
人工智能(AI)在医疗领域具有重大应用价值,不过,"黑箱"属性是其走向广泛应用的最大阻碍.通过法律制度的合理设计可以有效应对医疗AI的"黑箱"难题.转变规制思路,重点运用临床试验、真实世界研究等其他方法管控医疗AI之风险.从对算法解释的规制转向对算法透明和可追溯的规制,从对算法本身的规制转向对算法之外的其他环节和要素的规制,并契合医疗AI"非锁定"之特性,可建立全生命周期的规制体系.同时,平衡好监管安全和技术创新之关系,防止规制过度,应适度"温和"上市前的监管措施,在特定情形下豁免审批或加速审批,将监管重心适当后移,为医疗AI之发展创造合理空间. 相似文献
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4.
康兰平 《大连理工大学学报(社会科学版)》2021,42(1):98-106
近年来伴随着人工智能产业的蓬勃发展,其应用和推广引发了一系列的法律风险和挑战.在讨论人工智能对既有法律制度的挑战时,亟待厘清的重点体现在权利主体的责任承担、算法解释的权利内涵、政府监管模式的权利限度等方面.人工智能法律研究遭遇到新兴权利扩张性与法治守成性之间的龃龉,由此而引发的权利泛化困惑与挑战使其面临着修辞与实践的两难诘问,亟需澄明其中的冗余要素、核心范畴和权利向度.借助CiteSpace和VOSviewer两种软件综合分析Web of Science数据库和CNKI数据库中以人工智能法律研究为主题的中英文献并绘制科学知识图谱,旨在揭示人工智能法律研究领域的权利主体证成、权利表达逻辑、权利实现向度的分歧而引发的规制效能低下风险和权利泛化迷思.在此基础上,有必要进一步探究人工智能法律规制领域中权利向度的标准化、类型化、精细化和场景化. 相似文献
5.
高波 《暨南学报(哲学社会科学版)》2022,(2):73-82
由于人类在认识过程中表现出的智能和认知不可避免地伴随着不确定性,不确定性人工智能电子数据的可信性和证据分析的科学性问题也成为人们关注的重点。在司法实践中,需要通过区分基于有形物和基于语言(包括自然语言与人工语言)的证据属性来审查不确定性人工智能电子数据的可信性。同时,基于贝叶斯网络,实践中还需要在不确定性人工智能的信息点挖掘、模式识别以及证据表达方式三方面充分利用规则表示概念之间的关系,建立不确定性人工智能分析电子数据的认知模型,并用拓扑势形式化地表示电子数据信息中的规律性,这样才能确保不确定性人工智能电子数据证据分析过程的科学性。 相似文献
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