文献类型：期刊文章

作　　者：蒋洁[1,2,3]

Jiang Jie(Sino-Italian Network Infringement Institute, Nanjing University of Information Science ＆Technology,Nanjing 210044, China;School of Law and Public Affairs, Nanjing University of Information Science ＆Technology,Nanjing 210044, China;Chinese Artificial Intelligence Industry Alliance, Beijing 100085, China)

机构地区：[1]南京信息工程大学中意网络侵权研究所,江苏南京210044 [2]南京信息工程大学法政学院,江苏南京210044 [3]中国人工智能产业发展联盟,北京100085

出　　处：《现代情报》

基　　金：国家社会科学基金青年项目"云数据隐私侵权问题研究"(项目编号:13CFX083);中国计算机协会--腾讯联合科研基金项目"人工智能的隐私侵权风险与法律应对研究"(项目编号:2017-01);司法部国家法治与法学理论研究项目"大数据背景下的电子取证问题研究"(项目编号:15SFB3018);江苏省高校哲社会科学重点项目"电子诉讼中数据鉴识的侵权风险及对策研究"(项目编号:2016ZDIXM021);江苏省"333"人才工程资助

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：5

起止页码：147-151

语　　种：中文

收录情况：CSSCI、CSSCI2017_2018、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：[目的]揭示人工智能(AI)迭代发展中大数据挖掘的风险、成因与对策,为打造智能化协同创新生态链提供重要支撑。[方法]分类探讨AI图景下大数据挖掘中智能采集侵害数据产权、关联勾勒突破数据匿名、黑盒疏漏打破动态平等,以及算法决策冲击自由抉择等风险及其成因,提出数据挖掘的原则与策略。[结果/结论]参与者之间参差不齐的管控意识与处理能力、复杂多元的利益诉求以及缺少政策法规集中调控等导致上述风险,亟待严格遵循平等参与、优质输入、彻底拭除以及公允运转等挖掘原则,主动采取充实数据产权规定、丰富数据隐私条款、明确挖掘主体资质与公权参与标准、推动签署数据跨境统一处置方案以及健全相关救济措施等具体对策。

关 键 词：AI图景  大数据挖掘  算法决策  风险评估

分 类 号：D922.17]