机器学习算法的法律规制

机器学习算法通常具有缺乏控制和不可预期的技术特点,在数据的分析预测过程中不可避免地产生不公平、歧视性的决策结果。通过梳理人工智能和机器学习的技术特点和实际应用,针对机器学习算法存在的安全风险,文章在分析已有的社会问题和法律困境的基础上,提出相适应的法律治理思路。机器学习算法的规制方案应以技术内容为核心,结合无效原则和算法影响评估制度,采用基于数据、代码和算法系统的不同路径。面对机器学习不透明性的特点,算法系统的监管者应当确立合理有效的监管方法,制定动态的算法影响评估制度,有效防范和降低安全风险,实现对机器学习算法应用最大限度的安全保障。