基于委托代理视角的算法治理问题研究     

汤志伟  方錄  韩啸  邓明磊 《情报杂志》2023,(7):170-177

[研究目的]为进一步发挥算法对经济社会发展的正外部性作用，解决存在的算法歧视、算法偏见、隐私侵害、数据泄露等负外部性问题。[研究方法]以委托代理理论为基础，总结归纳算法治理中存在的委托代理关系，并分析委托代理问题的产生机制，进而从对话机制、约束机制和激励机制提出解决之策。[研究结论]算法治理中存在官僚与企业、企业管理层与专家、企业和消费者、专家与算法、官僚与算法以及企业与算法之间的委托代理关系。发现总体性体制，行政组织和官僚的政治、行政双重属性，企业的市场参与性和技术研发优势，技术专家的专业性，公众的素养限制性以及广泛沟通缺乏和算法自身复杂性以及自主运行造成信息不对称；各主体的经济人理性造成主体间利益冲突；生产力快速变化使得经济社会快速发展和处于弱人工智能时代算法自我约束能力弱，导致敏捷治理能力弱。最后，提出了建立对话交流机制、加大对政府算法权力监管、健全算法公开制度、构建算法全主体监管体系、加大算法创新技术研发力度和建立完善算法使用机制的政策建议。  相似文献   

论人工智能算法专利的披露标准     

魏远山  刘妍 《科学学研究》2023,(12):2155-2163

近年来人工智能(AI)算法专利申请量迅速增长。但AI算法黑箱属性、算法技术领域可预测性低、专利申请人易隐藏技术有用信息，使现行专利披露标准难以较好平衡“充分公开对应的公共利益”和“垄断保护指向的私人利益”。为更好践行专利披露理论所要求的“公开换保护”理念，应提高AI算法专利披露标准，确保在授予专有权的同时充分披露技术信息。鉴于提高专利披露标准会导致AI算法技术多被作为商业秘密保护，可通过费用减免和优先审查等专利制度内的激励措施，来提高专利申请人披露算法源代码、训练数据等信息的积极性，更好实现专利制度促进知识溢出和技术发展的社会功能。  相似文献   

误区与正道:法律人工智能算法问题的困境、成因与改进     

洪凌啸 《四川师范大学学报(社会科学版)》2020,47(1):58-70

随着AlphaGo在围棋领域的成功,人们开始思考是否能够将以"深度学习"算法为代表的计算统计概率型算法移植至法律领域。目前,法律科技公司往往打着"深度学习""强化学习""神经网络"等旗号宣传自身的法律人工智能产品,但其实际效果却往往不佳。在司法实践中真正得到使用的仍然是以"知识图谱"为代表的传统符号型算法。而效果较好的、使用了"深度学习"算法的语音文字转换系统也是一种通用型算法,并非为法律领域量身定制。同时,算法还存在着不透明、不公正、不中立等问题。在这一现象背后有商业、技术、人才三方面原因,法律科技公司囿于经济生存压力,不得不选择目前看来最稳妥的传统符号性算法;在技术方面,法律自身的特点以及法律标签数据缺失、法律数据质量不高、代表性不足等缺陷也使统计计算型算法在短期内尚无用武之地;而法律人工智能领域人才的匮乏更是制约其发展的重要掣肘。未来,需要开发一种符号型与统计概率型算法相结合的、专门针对法律领域的新型算法,同时,需要在对算法进行可视化操作的同时,进行算法警告、算法开源与算法审计。  相似文献   

优化计算教学,培养学生的计算能力     

《小学教学参考》2020,(35)

在数学教学中,计算教学的地位极其重要,由于在多数计算教学中,教师只增加计算的数量和强度,教学方法单一,导致教学效果不理想。对此,教师要改变这一现状,通过情境激发学生的计算兴趣,借助算理明晰算法,再通过强化训练,帮助学生提高计算能力,以此培养学生的数学素养。  相似文献   

科学阐释与算法阐释     

《洛阳师范学院学报》2019,(6):1-6

"科学"和"算法"是今天我们经常接触到的两个概念,而科学阐释和算法阐释则是当今的重要认知方式和学科领域。科学阐释可区分为对科学自身的阐释和用科学(的视角、方法等)去对自然对象进行阐释,算法阐释也可以相应地区分为对算法本身的阐释和用算法的视角去进行阐释。科学阐释和算法阐释之间具有复杂而多重的关系,包括:科学阐释是否都蕴含着算法,以及算法阐释是不是一种科学阐释?从科学和哲学的视角看算法是一种客观存在还是一种主观建构?如何评价由科学阐释衍生而成的科学主义以及由算法阐释扩展而来的计算主义?在科学兴盛的信息时代,我们应具备何种程度的算法知识和素养?对这些问题的探讨有助于加深对科学和算法及其功能的理解。  相似文献   

基于新鲜度和配送成本的易腐食品配送路径   总被引：1，自引：0，他引：1  

李畅  陈淮莉 《上海海事大学学报》2019,40(1):14-20

为解决企业在制定易腐食品配送计划时难以权衡配送总成本与交付产品的新鲜度的问题,建立以配送总成本最低和交付产品平均新鲜度最大为目标,带时间窗的易腐食品配送路径规划模型。采用自适应差分进化(differential evolution,DE)算法求解模型,通过数值算例验证模型和算法的有效性。与基本DE算法和基本蚁群算法的求解结果进行对比,自适应DE算法的求解结果更优,收敛速度更快。求得的帕累托解集表明配送总成本与交付产品平均新鲜度相悖,增加少量的配送成本可以使交付产品的平均新鲜度得到大幅提升。对易腐食品保质期、时间窗宽度和车辆装载量进行灵敏度分析,为企业在不同配送情景下在配送总成本与交付产品的平均新鲜度之间的权衡提供参考。  相似文献   

专题情报数据管理与智能分析平台的构建     

于倩倩  钱力  程冰  常志军  王慧丽  靳茜 《图书情报工作》2020,64(24):92-105

[目的/意义] 面对多学科领域、多类型用户的专题情报服务需求，建立专题情报数据管理与智能分析平台。实现专题情报分析的流程化和智能化，同时对融入专家智慧的专题情报分析过程数据进行管理，丰富服务模式，提升服务需求响应速度。[方法/过程] 在调研已有相关研究与实践分析基础上，提出平台设计思路、建设框架，对平台主要功能和关键技术进行剖析。[结果/结论] 专题情报数据管理与智能分析平台已建设完成。平台集成了多来源多类型数据，打通了从数据到分析的服务链条。嵌入了多种情报分析方法和深度学习算法，实现了多维多层次分析服务。能够对分析过程和情报分析人员历史积累数据进行管理，实现数据共享和重复利用。  相似文献   

网络用户评论的情感分歧度量化算法研究     

徐健  吴思洋 《情报学报》2020,39(4)

  相似文献   

基于DE-SVM的船舶航迹预测模型     

刘娇  史国友  杨学钱  朱凯歌 《上海海事大学学报》2020,41(1):34-39

为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。  相似文献   

分形屏幕保护图形算法的改进研究及实现     

《安徽职业技术学院学报》2020,(2)

分形图形是处处不规则的且具有自相似形的一类图形,它在很多领域都有广泛的应用。本文借助java编程语言对分形图中经典的Julia集、Mandelbrot集和分形树的算法进行改进,使之改进后的分形图更适合用于屏幕保护,为使用者充分展现了分形图形的美丽。  相似文献