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算法许可 朱悦 | 算法解释权：科技与法律的双重视角( 三 )


算法许可 朱悦 | 算法解释权：科技与法律的双重视角
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相比前两种理论 ， “统计相关”解释的涵义更为清晰 。 给定群体                            ， 个体（） ， 以及群体成员可能具备的特征、、 ， 对“为何具备”的统计相关解释 ， 包含以下三部分：其一 ， 不考虑其它因素时 ， 具备的概率 ， 此为无条件概率；其二 ， 计算“具备”对的条件概率（记为） ， 计算“具备”对的条件概率（记为） ， 并分别与计算“具备”对和的条件概率（记为 ， 便利起见 ， 再假设且） 。 此时 ， 与“统计无关” ， 与“统计相关”；其三 ， 以上 ， 是的一个统计相关解释 ， 不是的统计相关解释 。 以下实例有助理解上述定义：记为全体人群 ， 为“疾病是否痊愈” ， 为“是否曾祈神”（不考虑或有的安慰剂效应） ， 为“是否遵医嘱服药” ， 按上述步骤 ， 可知解释 ， 不能解释 。 这一理论勾勒了解释需满足的必要条件——如Salmon所述：“……对解释而言 ， 无关足以致命” 。 该理论尚有两优点：一是它容易推广至算法场景中的相应问题；二是这一对照性的理论易与个体对算法解释的期待相协调 。 这是因为 ， 个体总由比较角度看待解释；同时 ， 个体仅对所有解释因素中的一部分感兴趣 。 从这个意义上看 ， 较之侧重演绎推理或因果机制的解释而言 ， 凸显少数特定特征的统计相关解释 ， 更加符合个体的相应期待 。
（二）实用主义解释理论
实用主义解释理论与传统解释理论相对称 ， 其在追求“实证层面足矣”的同时 ， 也在一定程度上放弃了理论的精确性 。 实用主义解释理论的特色在于它依赖于解释所发生的场景 ， 以及发出和接受解释者的兴趣、信念等心理因素 。
在实用主义解释看来 ， 解释的优劣在于是否满足接受解释者的兴趣 ， 它是心理学的和场景论的 。 质言之 ， 解释首先是对照性的 ， 意即人们常问“为什么结果是这样 ， 而非那样？”其次 ， 人选择性地（以有认知偏差的方式）采纳解释 ， 概率或许不重要；最后 ， 解释植根于现实场景 。 循此 ， 有效的解释应一般具备以下结构：提供解释者提出一种解释方案 ， 并提出其它方案作为对照 ， 再说明为何前者、而非后者 ， 是合适的解释 。 无论是对照方案的选取 ， 还是对选取方案的说明 ， 都依赖于被接受者的期待和具体场景 。 虽然 ， 场景这一概念已无法进一步化约 ， 但从心理学出发 ， 不妨分出三种加以阐释：（1）物之组成部分或运行过程；（2）物的功用；（3）物的类别属性 。 Lombrozo曾举出以下例子：在说明“为何特定轮胎是圆的 ， 而不是方的或其它形状”时 ， 按照上述场景的分类 ， 答案分别是：（1）“盖因轮胎制造工序如此”；（2）“因为这样车子运行最方便”；（3）“因为这是个轮胎” 。 总之 ， 在实用主义立场下 ， 解释总包含“对照”与“说明” ， 后者又包含部分特定的形式 。
（三）算法解释权的基础：实用主义解释
较诸传统解释理论 ， 实用主义解释与算法解释权更为契合 。 这首先因为 ， 将解释权定位于个体权益 ， 特别是面临“无助、焦虑”个体的权益上 。 故而 ， 无论是事前设计规制方案 ， 还是事后对规制效果进行评估 ， 都难以回避关乎“心理学特征”的事实 ， 即使特定权益表面上与心理无关 ， 如在算法成为人格延伸之部分时 ， 维护个体权益；又或在个体不当暴露脆弱性时 。 只要希望通过解释保护相应权益 ， 实用主义的考虑均在所难免 。 其次 ， 实用主义的引入可适应“实证主义”的追求 。 如Miller之总结 ， “解释通常具备社会性” 。 在实践中评估特定解释时 ， 个体既会考虑相应行为的动机 ， 也会考虑具体的道德与规范 。 前者关涉心理 ， 后者涉及场景 。 最后 ， 尽管解释方案应尽量“普适” ， 伴随算法的迅速迭代和对社会生活的广泛渗透 ， 寻求通用性的解释方案 ， 已十分困难 。 对相应解释要求 ， 须以强调标准灵活性、设置差异化规定或专设例外等方式调节 。 最后 ， 实用主义已经成为数字时代法律的底色 。 以数据隐私保护为例 ， 美国学者Solove将其追溯到特定侵犯造成的“痛苦和压力”；Nissenbaum更是提出了影响深远的“场景融贯”理论 ， 将尊重数据隐私定义为尊重特定场景中的适当性原则 ， 并尊重特定场景中有关数据流动的原则 。


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