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驯服算法：数字歧视与算法规制 - 彭诚信
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译后记

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2024-04-30 06:34:21
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  • 封面
  • 版权信息
  • 编者简介
  • 译者简介
  • 主编简介
  • 主编序　算法、数据、规则与法治
  • 中文版序
  • 第一章　算法规制：述略
    • 1．引言
    • 2．何为算法规制？
    • 3．是否有新发现？
    • 4．理解作为一种复杂“社会—技术”系统的算法规制
    • 5．本书的结构和内容
  • 第一部分　规范性问题
    • 第二章　自动化决策，何忧之有？
      • 1．引言
      • 2．自动化决策系统之忧
      • 3．数据导向型预测和个性化信息服务
      • 4．应对之法：聚焦正义、权利、过错、危害
      • 5．结论
    • 第三章　自动化决策及其对人类的影响
      • 1．引言
      • 2．自动化决策：科技
      • 3．刑事司法领域的机器学习
      • 4．结论
    • 第四章　数字歧视
      • 1．引言
      • 2．数字歧视样例
      • 3．数据歧视解决方案之研究
      • 4．数字歧视未解之患
      • 5．结论
    • 第五章　日常生活中算法外包的伦理
      • 1．引言
      • 2．了解算法工具
      • 3．算法工具会削弱自主性吗？
      • 4．但这一回有何不同？
      • 5．我们该如何应对？
      • 6．结论
  • 第二部分　公共部门应用
    • 第六章　算法行政？公共管理与机器学习
      • 1．引言
      • 2．自动化系统
      • 3．增强系统
      • 4．算法社会化的学术讨论
      • 5．管理公共管理部门的机器学习应用
      • 6．结论
    • 第七章　公共服务中算法规制的实际挑战
      • 1．引言
      • 2．数据在监管中的作用
      • 3．风险评估
      • 4．案例一：“智能监管”与护理质量委员会
      • 5．案例二：英国教育质量保证局的监管实践
      • 6．算法评定的必要条件
      • 7．结论
    • 第八章　公共服务中算法规制的反思
      • 1．引言
      • 2．监管能力与算法规制
      • 3．用算法规范公共服务
      • 4．谁来监管算法？
      • 5．结论
  • 第三部分　管理算法系统
    • 第九章　算法、规则和治理准备
      • 1．引言
      • 2．政府准备
      • 3．算法的危害和它们的治理挑战
      • 4．评估治理准备
      • 5．结论
    • 第十章　法律从业者视角下的人工智能风险规制
      • 1．引言
      • 2．机器学习带来的法律挑战
      • 3．数据的作用
      • 4．人工智能风险规制：合同的进路
      • 5．促进合规的合同条款
      • 6．公司治理依赖自然人决策
      • 7．监管模型
      • 8．结论
    • 第十一章　关注机器2.0时代：欧盟《通用数据保护条例》和自动化决策
      • 1．引言
      • 2．关注机器1.0时代
      • 3．《通用数据保护条例》第22条
      • 4．复盘机器1.0时代
      • 5．驯服机器？
  • 参考文献
  • 立法索引
  • 关键词索引
  • 译后记
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