算法悖论与制度因应——基于用户算法应用感知的实证研究

尽管我国算法治理的基本架构已经初步形成,但相关实证研究依然薄弱。我国用户算法应用感知大规模问卷调查与结果分析,反映出民众对算法风险的高度关注,也揭示出不同群体对算法关注的分歧、同一群体算法关注与算法行为的矛盾以及算法推荐便利与算法关注的取舍。面对“算法悖论”的种种表现形式,应根据其内在机理予以制度回应,将“算法向善”嵌入“业务流程”,从“算法透明”迈向“算法素养”,经“过程公平”落实“算法公平”,借“算法问责”铸就“算法安全”,最终形成熨帖公众真实需求、平衡多元目标的中国算法治理体系。     

算法“黑箱”的成因、风险及其治理

算法作为一种前沿技术,极大地提高了社会运行效率,不断推进了社会发展模式革新。然而,由于算法技术的复杂性、相关法律政策的匮乏、算法素养的限制、公开算法动力不足以及算法安全维护等原因,形成了算法“黑箱”。“黑箱”的存在使得算法在公共领域的应用中,极易衍生出私人资本支配公权力、算法监管的政府失灵、政府信任危机等问题。对此,必须对算法“黑箱”加以治理,治理的关键在于实现“有意义的算法透明度”,具体可遵循构建政府责任义务体系、推动技术公司算法公开、发挥社会组织监督作用等路径。     

数字经济中算法消费者的生成机理、保护方案与制度建构

算法消费者是数字经济中新业态新模式下的消费者，具有可分类、可预测和可被操纵的特点。算法消费者的生成机理体现在认知、动因和结构三方面：从认知层面上，人工智能体思维在心理认知学、意思表示等方面与人类思维的差异，决定了算法只是智能互联网平台的一种工具；从动因层面上，算法消费者的形成顺应了消费者行为理论数字化演变的趋势；从结构层面上，以算法为纽带的平台和算法消费者之间关系的失衡，意味着应给予算法消费者特别保护。国外算法消费者的保护方案虽然在法律形式上有所差异，但均以寻求平台监管和算法消费者保护之间的平衡作为内核，具体体现为赋予算法消费者算法权利和强调以透明度为核心的算法治理两方面。我国应在把握数字经济发展规律的基础上，完善平台监管、算法规制的分级制度，健全平台数据合规和算法的治理制度，确立平台数字社会责任和算法伦理制度，最终通过平台治理模式和算法权利成长的权责制度以推进算法消费者保护的制度构建。     

算法解释权的证成与限定

以数据驱动的算法决策在公共部门和商业领域得到广泛应用，算法治理的呼声此起彼伏，算法解释权据此成为理论界与实务界关注的焦点。针对算法解释权能否作为一项法律权利，支持者与反对者都提出有力的论证。根据新兴权利的证成标准，算法解释权同时满足合理性、合法性与现实性标准，应当认定《个人信息保护法》第24条、第48条已赋予数据主体算法解释权。但算法解释权利在制度构造上需进一步限定，具体包括解释权的解释内容限于事后解释，通过权利主体、决策类型、行使边界限制适用范围及参照动态体系论中的具体要素，结合应用场景，确立算法解释标准。     

算法时代的行政法法典化

算法时代与中国法典化时代的共时性使算法治理法治化成为行政法法典化必须回应的时代主题。将体现制度创新的算法治理法律制度与体现体系创新的行政法法典化相结合，需妥善解决两组关键矛盾：法律体系开放性与稳定性；法典的民族性与国际化。以算法技术运用主体的法律性质为界，将算法分为公权力算法与私权利算法，再分别细化约束上述两类算法的法律制度，进而定位相应制度在行政法法典体系中的位置，有助于在保证算法技术发展所需的必要空间之前提下，保障数字时代的公民基本权益。     

性别视角下算法权力异化的治理路径

凭借对强大的数据资源的占有,算法技术逐渐披上了“权力的外衣”,随之而来也打破了原有的“权利”制约“权力”的平衡,出现算法权力异化问题。算法权力异化背景下,看似中立的算法技术,通过自动化决策与自动化评分等方式,将传统社会固有的性别歧视隐蔽式放大,使得劳动就业领域的法律保护机制失灵,算法权力与劳动权利的互动失衡。为此,应搭建用于劳动的自动化决策的第三方对话机制,从多领域实现对算法性别歧视规范体系的结构性扩容,确立算法治理中人的主体地位,以避免算法权力异化带来的劳动就业领域的性别歧视。     

算法治理视阈下的企业合规：困境、逻辑与进路

当前以大型互联网企业为代表的数字平台和企业影响力日益强大，成为全球算法治理机制的重要力量。企业算法合规是一种基于“算法风险”的专项合规管理，是企业为了有效防范、识别、应对可能发生的算法违规风险所建立的一整套公司治理体系。企业算法合规因具有改进算法治理模式、降低企业治理风险、提升权利保护水平、改进传统企业合规治理方式的优势，在算法治理中具有必要性。同时，中国特色企业算法合规的开展以“以人民为中心”为价值导向、以“创新与伦理的平衡”为应然边界、以“全面渗透与多层参与”为行动指南、以“公开透明和灵活持续”为执行要求，与当前算法治理的现实需求相吻合，因此具有成为算法治理新路径的可行性。     

算法解释权的构造与法治保障路径——以社会信用体系建设为场景

算法决策在社会信用体系建设场景中的应用日益广泛,信用信息客观公正性与信用主体权益面临更大挑战。作为一种新型权利,算法解释权能满足规制算法决策、保障信用主体权益的双重需求。然而,适用标准不明确、阶段与界限模糊成为阻碍算法解释权行使的主要因素。因此,应为算法解释权提供法治保障,明确其法律定位及适用标准,完善算法决策事前与事后解释的具体设计,同时建立对算法解释权主体的监督机制。     

算法问题的各种表现及原因探究

随着互联网技术的普及,越来越多的人进入被算法影响的环境。算法除了辅助人们高效处理各种复杂情况,也带来了一些负面影响,可能会对人的权利、心理健康等方面产生恶劣影响。本文将已产生的算法问题按照算法至上、算法歧视、算法黑箱进行分类,并剖析各类算法问题产生的根本原因,以期为我国算法治理领域提供新思路。     

算法的风险及法律规制探析

算法作为人工智能的核心,以大量数据流为基础,按照被赋予的逻辑运算规则,进行数据处理分析,为日常生活、商业金融和行政自动化辅助乃至于独立决策提供服务。算法自动化决策虽带来了诸多便利,但也催生了“算法黑箱”“算法歧视”“信息茧房”“算法趋同”等新的安全风险。为规制算法、防治算法权力异化,《个人信息保护法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等法律法规相继出台,由此中国建立了多元的算法规制路径：针对算法的控制者和编写者,采用算法评估制度、算法备案制度、算法解释、算法检查制度以及严格的侵权问责进行规制;针对算法的相对人,采用个人数据赋权的方式保护用户权益。     

用改进蚁群算法求解多目标优化问题

蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难。对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式,通过信息素来指引搜索。给出了具体的算法,示例仿真说明了其有效性,并表明该算法可以快速发现多个全局最优解。     

最短路问题的Auction算法在无圈网络中的改进

提出了Auction算法在无圈网络中的一种改进．在改进的新算法中，采取了新的推进(extension)方式，从而成功地降低了算法的复杂性．改进后算法的复杂性为O(m)，此处m是图的弧数．     

遗传退火进化算法在背包问题中的应用

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发，提出应用遗传退火进化算法求解背包问题，遗传退火进化算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点，并有效地克服了各自的弱点，使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性．阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程，并通过实际数值计算和结果比较表明，该算法优于遗传算法和模拟退火算法．     

IRA码简化译码算法的研究

不规则重复累计码BP译码算法具有接近Shannon限优越性能,但具有较高的复杂度。为了降低复杂度,提出了IRA码最小和算法和曲线折线化算法。最小和算法具有简单、容易实现的特点,但使译码性能较大幅度地降低。曲线折线化算法使循环译码算法在复杂度和性能之间取得了较好的折衷。仿真结果表明,曲线折线化算法在复杂度大幅度降低的情况下性能接近BP算法。     

随机分组算法的研究与实现

从运动员比赛分组的问题入手,结合实际需求,利用随机分组算法实现了双随机分组,解决了体育比赛中的公平分组问题。     

新课标高二数学《算法初步》教学中常见问题分析

基本算法语句主要包括输入输出语句、赋值语句、条件语句和循环语句．笔者结合教学实际，谈了这四种基本语句在教学中常见问题，重点介绍了循环语句在解题中常遇到的几种算法思想．     

蛋白质中钙离子结合残基的识别

钙结合蛋白在诸多重要的生命进程中实现着不可替代的生物学功能。而这些功能的实现,均取决于蛋白质中配体结合残基与钙离子的相互作用。因此,对蛋白质中钙离子结合残基的识别是理解这种重要分子机制的有效手段。建立了396条非冗余蛋白质链共包含1952个钙离子结合残基的钙离子结合蛋白数据集,通过统计分析确定以17个氨基酸残基作为最佳片段长度。使用10交叉检验,以氨基酸组分为特征参数的离散增量算法的预测精度为62.4%,相关系数为0.25;以位点氨基酸保守性信息为特征参数的矩阵打分算法的预测精度为69.9%,相关系数为0.40;以离散增量值、矩阵打分值和自协方差值为特征参数的支持向量机算法的预测精度为75.0%,相关系数为0.50。     

应力偶流体润滑轴承性能计算方法的比较

研究了负压力充零算法和质量守恒空穴算法对应力偶流体润滑轴承油膜压力分布及轴承特性参数的影响.数值分析表明,在油膜完整区,两种算法所得油膜压力几乎相同,只是在接近油膜破裂处有小的偏差;在空穴区,两者不同.两种算法所得轴承特性参数相差较大,随应力偶参数增大差别减小.充零算法与实际情况不符,空穴算法更符合实际.     

程序设计中的递归算法教学探讨

递归算法是程序设计中的常用算法之一 ,也是一种重要的编程方法。掌握递归方法十分重要 ,但递归算法是较难理解和掌握的。因此 ,有必要对如何讲好递归算法做一些探讨。分析了递归算法的特点 ,指出了在递归教学中存在的一些问题 ,并给出了一种有效的解决方法