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中国算法决策的监管：发展，问题和影响
在中国，算法越来越多地用于许多不同领域，以促进大规模数据的分析并优化决策过程。尽管这种方法带来了显着的好处，但算法模型的复杂设计和大规模的数据涉及对现有法规构成严重挑战。作为回应，中国逐渐建立了一个涵盖许多法律领域的统治制度，例如管理个人信息概念和算法建议服务的规则，以监督算法决策的制定和使用。但是，中国的监管制度并非没有其局限性。借鉴包括欧盟，美国，英国和新加坡在内的海外管辖区的监管经验，为改善中国法规提出了一些建议。值得考虑针对算法决策中使用的数据制定特定要求，并通过算法审核机制对现有的监管制度进行补充。还建议中国加强私人和公共执法，并将道德准则纳入算法决策的治理结构中。
针对儿童：算法的责任...
* Hadar Jabotinsky研究员研究员，用于金融市场，危机和技术的跨学科研究中心。Zefat学术学院法学院研究员。Ph.D. （法律）。 作者感谢艾米莉·库珀（Emily Cooper）的有益评论和出色的编辑工作。 特别感谢美国大学法律评论的高级研讨会编辑Felicia D. Sych，以及Paulina Andrews，Jacob Lewine，Eden Hankin，Lillian Hankin，Lillian Holmes，Henessy Guerrero，Lauren Macievic，Lauren Macievic，Griffen Dresner，Griffen Dresner，Griffen Rheins及其在法律方面的提倡，杰出的著作，杰出的著作，杰出的著作，杰出的著作，杰出的著作，深刻提高了本文质量的工作。 本文致力于记忆我母亲Aviva Lavi，后者突然出乎意料地死亡。 我的母亲教我爱知识，并给了我实力追求知识。 她将永远被爱，记住和深深地错过。Ph.D. （法律）。作者感谢艾米莉·库珀（Emily Cooper）的有益评论和出色的编辑工作。特别感谢美国大学法律评论的高级研讨会编辑Felicia D. Sych，以及Paulina Andrews，Jacob Lewine，Eden Hankin，Lillian Hankin，Lillian Holmes，Henessy Guerrero，Lauren Macievic，Lauren Macievic，Griffen Dresner，Griffen Dresner，Griffen Rheins及其在法律方面的提倡，杰出的著作，杰出的著作，杰出的著作，杰出的著作，杰出的著作，深刻提高了本文质量的工作。本文致力于记忆我母亲Aviva Lavi，后者突然出乎意料地死亡。我的母亲教我爱知识，并给了我实力追求知识。她将永远被爱，记住和深深地错过。
研究文章 /AraştırmaMakalesi在算法社会中与人工智能的虚假信息：政治领导人的分析< / div>
摘要这项研究分析了政府和极端主义团体在算法社会的宣传活动中具有人工智能，大数据和算法所产生的宣传视觉效果，尤其是在社交动荡时期的选举期间。该研究的重点是这些视觉模型对虚假信息过程的贡献。在这种情况下，有两个研究的样本：第一个是：使用人工智能图像模型唐纳德·特朗普（Donald Trump）制作的虚假信息图像和视频，唐纳德·特朗普（Donald Trump）是美国前总统。第二个是：为共和党人民党（CHP）的前领导人KEMALKılıçdaroğlu制作的虚假图像和视频，土耳其的左心中心政党，并在社交媒体上流传。通过描述性分析方法的研究人员分析了所产生的视觉内容，这些人工智能支持的视觉效果是通过确定这些视觉效果的“准确性”来评估的。该研究旨在了解人工智能产生的视觉效果如何影响选择过程并揭示这些技术的益处和损害。
算法信息理论
算法信息概念的原始表述独立于R.，J。Solomonoff [10]，A。N. Kolmogorov [11]和G. J. Chaitin [12]。二进制字符串X的信息内容I（x）定义为最小程序的大小（二进制数字），用于计算x的规范通用计算机U。（计算机u是通用的，意味着对于任何其他计算机，都有一个前缀！l，使得iLi使您执行与程序P制作M完全相同的计算。）两个字符串的联合信息i（x，y）被定义为使您计算两者的最小程序的大小。以及给定y的条件或相对信息l（x 1 y）定义为最小程序的大小，供u从y计算x ..标准计算机U的选择最多在这些概念的数值中最多引入0（1）的不确定性。（o（f）读取“顺序o（f”，并表示一个函数，其绝对：ute值由恒定时间f。）
算法素养：数据图书馆员的生成人工智能技术
简介：人工智能（AI）是一种新颖的图书馆技术。AI技术和数据图书馆员的需求是混合和共生的，因为学术图书馆必须将AI技术插入其信息和数据服务。图书馆服务需要AI来解释大数据的上下文。目标：在这种情况下，我们探讨了Openai Codex的使用，Openai codex是一种对Python代码的深度学习模型，从存储库培训，以生成数据馆员的代码脚本。本研究研究了从链接到AI GPT技术的复杂代码环境中获得代码脚本见解的实践，模型和方法。方法：提出的AI驱动方法旨在帮助数据图书馆员使用Python库和插件（例如集成开发环境Pycharm）创建代码脚本，并提供Machinet AI和Bito AI插件的其他支持。该过程涉及数据图书馆员与AI代理之间的协作，图书馆员提供了对编程问题的自然语言描述，而OpenAI Codex在Python中生成了解决方案代码。结果：提出了五个特定的Web刮擦问题。脚本演示了如何提取数据，计算指标并将结果写入文件。结论：总的来说，本研究突出了AI在协助数据图书馆员使用代码脚本创建网络刮擦任务的应用。AI可能是数据图书馆员在网络上处理大数据挑战的宝贵资源。使用AI创建Python代码的可能性非常有价值，因为AI技术可以帮助数据图书馆员使用各种类型的数据源。数据科学Web刮擦项目中的Python代码使用机器学习模型，该模型可以生成类似人类的代码，以帮助创建和改善库服务以从Web集合中提取数据。非编程数据图书馆员使用AI技术的能力促进了他们与所有类型和数据源的相互作用。Python编程语言具有人工智能模块，软件包和插件，例如OpenAI Codex，该语言在Web浏览器中序列化自动化和导航，以通过输入密码，选择Captcha选项，收集数据并创建数据集的不同数据集来模拟页面上的人类行为。
算法公平用途的限制
在本文中，我们将历史版权原则应用于文本到图像生成的不断发展的状态，并探讨了新兴技术构造对版权的公平使用学说的含义。人工智能（“ AI”）经常接受受版权保护的作品的培训，这通常涉及在没有所有者授权的情况下进行大量复制。这种复制可能构成Fira Facie版权侵权，但现有的指导表明，公平使用应适用于大多数机器学习环境。马克·勒姆利（Mark Lemley）和布莱恩·凯西（Bryan Casey）认为，当模型的输出超越其输入的目的时，通常应在公平地使用受版权保护的材料上的训练机学习（“ ML”）模型。他们的论点在AI的领域中很引人注目。然而，当代AI生成新艺术品的能力（“生成AI”）提出了一个独特的案例，因为它明确地试图模仿该表达式版权打算保护。杰西卡·吉洛特（Jessica Gillotte）得出结论，生成的AI并非违反版权侵权，因为司法指导需要遵守宪法势在必行的命令，以在技术变革模糊版权的边界时促进新作品的创建。即使确实发生了侵权，吉洛特（Gillotte）也发现合理使用将是有效的防御，因为训练AI模型会改变原始作品，并且不太可能损害原始艺术家的市场上的受版权保护工作。我们的论文通过技术细节探索特定生成的AI用例，从而偏离了先前的奖学金。最终，我们认为公平用途的第一个因素，使用的目的及其第四个因素，即对受版权保护的工作的影响，都与在生成的AI用例中合理使用的发现。但是，即使没有发现文本对图像模型具有变革性，我们也认为，单独的市场篡夺潜力足以否定了公平的使用。
欧盟人工智能法案和算法......
2018 年 4 月，就在 GDPR 生效之前，1 欧盟委员会通过了一份关于人工智能 (AI) 的通报。2 委员会在通报中宣布，欧盟可以“在开发和使用人工智能方面发挥带头作用，造福所有人”。3 三年后，委员会发布了一项法规提案，制定人工智能规则（拟议的“人工智能法案”）。4 该提案目前正处于立法审议的早期阶段。5 本通报概述了该法案与就业环境的相关性，包括其目的、范围和可能的影响。它还强调了一些关键的关注领域：缺乏对合规性评估的外部监督；提案的透明度条款不足；以及该法案在国内层面可能产生的放松管制效应。