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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。）
AI，算法和可怕的人
* Eugene L.和Barbara A. Bernard知识产权和技术法教授，乔治华盛顿大学法学院。感谢JP Schnabel和Alexa Adalian的出色研究帮助。我们还感谢以下人们对本文早期草案的出色反馈：丽贝卡·克鲁托夫（Rebecca Crotof），本·格林（Ben Green），阿齐兹·霍克（Aziz Huq），玛格特·卡明斯基（Margot Kaminski），詹姆斯·劳（James Lau），迈克尔·里奇（Michael Risch）和艾丽西亚·索洛·尼德曼（Alicia Solow-Niederman）。** Hideyuki Matsumi或Yuki是法律，科学，技术与社会研究小组（LSTS）以及Vrije Universiteit Brussel（VUB）的健康与老化法律实验室（HALL）的研究小组。纽约酒吧的成员。本文是为题为“新AI：Chatgpt和其他新兴技术的法律和道德意义”的研讨会做好了准备的，由Fordham Law Review和Fordham University of Fordham大学神经科学与法律中心共同主持，于2023年11月3日在福特汉姆大学法学院举行。
定价算法和反托拉斯执法
定价算法使企业更容易动态地响应市场趋势，并立即设定价格。这样做，它们可以为更有效的价格设定和更好的市场提供贡献。但是，算法对市场趋势的快速自动响应的潜力也增加了互助或其他反竞争行为或实践的可能性。尽管在此阶段，定价算法从事自主性反竞争行为的潜力似乎仍然有限，但与使用日益强大的定价算法相关的反托拉斯风险不再被排除在外。因此，需要认真对待它们，并将其纳入任何企业的合规策略和执法机构的监视活动中。
被算法腐蚀？人工智能生成和人类撰写的建议如何导致不诚实*
人工智能越来越成为不可或缺的顾问。如果人工智能劝说人们做出不诚实的行为，就会引发新的道德问题。在一项实验中，我们研究人工智能建议（由自然语言处理算法生成）如何影响（不）诚实，将其与等效的人类建议进行比较，并测试建议来源的透明度是否重要。我们发现，促进不诚实的建议会增加不诚实，而促进诚实的建议不会增加诚实。人工智能和人类建议都是如此。算法透明度是一种常用的减轻人工智能风险的政策，它不会影响行为。这些发现标志着负责任地管理人工智能建议的第一步。
备忘录到YB Dato'Sri Azalina Othman说
iii。必须对公共机构的主动披露义务进行监视以确保透明度。在缺乏责任机制，法律授权或缺乏制裁的情况下，就会发生低于主动披露的依从性。在英国，信息委员会的监视练习导致从自愿披露转向强制性披露。墨西哥信息专员发布的指标，导致积极披露的依从性提高。主动披露的最低标准和主动透明度的逐步实施，已经确定主动披露可以是“用户驱动的”，政府在其中注意到频繁的RTI请求的需求趋势，并发布此类信息以节省官员和潜在信息请求的时间和潜在的信息请求。c。独立的行政监督机构
