隔靴如何搔痒:问责算法

一、“黑箱”的烦恼

机器学习技术的兴起让人工智能成为近几年来最为火热的技术之一,各行各业都开始陷入人工智能的狂热之中。目前大部分机器学习算法,都是基于人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN)来构建的。人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理

人工智能对法律的挑战同样存在,算法的不透明是其中最为重要的挑战之一,决策依据不透明导致风险不可控,而神经网络的决策过程也被视为“黑箱”。

当王思聪在新浪微博上的抽奖暴露出新浪微博抽奖算法对男性用户的歧视;当华为手机采用人工智能优化了CPU、GPU、NPU等性能的调度,在识别跑分测试应用程序会智能开启“性能模式”来提供最强的性能,当短视频疯狂根据浏览习惯推荐视频;当百度搜索把QQ邮箱的“山寨版”置于搜索结果首位……尽管这些算法未必都与神经网络或是机器学习有关,但算法对法律的挑战已经来到前台。

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