论医疗人工智能“ 黑箱” 难题的应对策略和规制进路

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.     

数字社会中算法消费者的个人信息保护体系构建

算法消费者是消费者体系中的一种新类型,是通过在智能算法接入互联网等信息网络为生活消费购买商品或接受服务的消费者。算法消费者个人信息保护体系的构建需要在《民法典》《个人信息保护法》《消费者权益保护法》《电子商务法》等法律法规的基础上,进行法律衔接与适用空间的解释或立法构造。算法消费者个人信息过程保护应围绕算法消费者的同意机制多元化、平台经营者个性化披露、算法消费者自动化决策拒绝权及个人信息处理者信息信义义务等维度展开,并以公益诉讼保护作为结果保护的手段。     

融合发展绩效与创新分级的开发区综合评价——以安徽省经济开发区为例

开发区是地方经济增长的引擎,对改善投资环境,带动地方经济发展贡献突出。对开发区进行科学有效评价,将有利于其健康发展。研究从经济效益和对外开放两个方面,基于投入、产出的8项指标,采用熵值法计算开发区绩效;为明确创新与绩效关系,采用K-means聚类算法对开发区的创新等级进行识别,并结合熵值法计算结果,构建创新—绩效的关系分布。同时进一步基于2012年至2016年安徽省统计年鉴数据,展开实证研究。分析结果显示:安徽省16个地市省级以上开发区分布在3个类型区,其中,位于高创新—高绩效类型区的地市数量少,低创新—低绩效类型区的地市数量偏多,各地市发展差距明显。针对这3个类型区,分别提出均衡经济梯度、加快产业转移、产业结构调整等建议。     

被遗忘权的制度缺失、发展困境与中国构建路径

数据时代面临的个人信息受到侵害、个人隐私泄露、算法歧视等一系列重大问题，应将以保护信息主体权利为目的的被遗忘权确立下来。欧美被遗忘权在隐私与自由之间存在的冲突背后所体现的是被遗忘权对于各国需求的重要性，我国现有法律制度中规定的删除权与欧盟所确立的被遗忘权是不能等同的。现行被遗忘权面临着调整对象的设定缺陷、权利内容的设定偏差、责任主体的设定不足三方面的发展困境。学者热议与实践需求在一定程度上表明我国应当引入被遗忘权，并应从调整对象的优化构建、权利内容的改造构建、责任承担的明确构建搭建起中国的路径选择，以解决网络信息社会的发展带给我们的新挑战。     

“一带一路”背景下基于综合集成算法的中国企业对外直接投资风险评价研究——以H公司为例

"一带一路"建设开启了中国企业对外直接投资的新纪元,然而面对日益复杂的投资环境,能否准确识别、科学评价和有效应对风险深刻影响着企业对外直接投资的成败。本文构建了以外源性风险、内生性风险和过程性风险为核心,且动态评价我国企业对外直接投资风险的分析框架,基于对H公司的问卷调查,运用综合集成算法(DHGF),多维评价"一带一路"背景下H公司对外直接投资风险水平。研究结果表明:"一带一路"背景下,H公司作为我国企业对外直接投资的典型代表,其面临的对外直接投资风险稍有下降,但仍处于高风险区域,企业亟须分类防控各层级风险。     

职场监视5.0下劳动者个人数据保护的困境与出路

算法技术促使职场监视进行了5.0升级,由此造成的侵权风险以"数据收集"与"数据处理"为技术路径嵌入算法雇佣决策,凸显劳动者个人数据保护对规制算法技术侵权风险的意义.反观我国劳动者个人数据保护方式,无论是"用人单位的数据治理义务"还是"劳动者的个人数据赋权"在职场监视5.0下均面临诸多困境.基于此,应以数字人权、场景理念、预防原则、比例原则、人对机器的控制以及社会对话等六大基本理念为指引修正"用人单位的数据治理义务"与"劳动者的个人数据赋权",有效保护劳动者的个人数据.     

中文信息处理中的自动分词方法研究

自动分词技术是中文信息处理的入门技术。通过对现有的三类中文分词算法(即基于词典的分词方法、基于统计的分词方法和基于理解的分词方法)的回顾和评述,分析"词"的界定、歧义消除和未登录词识别等制约中文分词的三大瓶颈,为中文分词技术的进一步发展提供方向。