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浅析人工智能在行政领域的应用及其风险规制( 四 )


浅析人工智能在行政领域的应用及其风险规制文章插图
3.设立人工智能算法监管规则 。 算法偏见是人工智能系统的一大难题 ， 它影响决策准确性 ， 因此必须加强人工智能系统的算法监管 。 从监管范围上看 ， 既要加强算法设计监管 ， 也要加强产品研发和成果应用监管 ， 实现对人工智能算法设计、产品研发和成果应用全流程监管 。 只有确保从算法到产品应用全流程监管 ， 对算法的规则和智能系统的应用方式交由专业监管人员进行测算核实 ， 随着过程信息数据的变动不断调整算法规则 ， 才能保证结果数据不出现太大偏差 。
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（二）完善个人数据信息安全保障措施
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1.实行个人数据主体授权管理 。 首先 ， 要肯定公民的数据权利 。 对于公民个人而言 ， 个人信息数据对其既有人格性意义 ， 又有财产性权利属性 ， 可以适用民法的保护规则 。 其次 ， 通过法律规范对收集、处理和利用个人数据的主体以及相应权限进行严格划分 ， 并实行资质化的授权管理模式 。 未经法律授权或者有权机关委托的任何机构、组织、个人 ， 不得进行个人数据信息的收集、处理和利用 ， 否则构成对个人数据信息权利的侵犯；行政机关超越法定权限范围肆意搜集个人数据信息导致个人权利受到损害的 ， 也需据此承担相应的法律责任 。 最后 ， 应当保障数据信息主体的知情权 。 行政机关或者被授权、委托的第三方机构在收集个人信息数据时 ， 需向对方出具凭证或者相关说明文件 ， 充分告知提供信息的必要性 ， 该信息主要使用目的及信息常规使用方式等 ， 使公众能够充分了解自己信息被收集的合规性和安全性 。 并且 ， 要充分告知被收集对象是否可以拒绝或部分拒绝提供 ， 以及拒绝提供的法律后果等 。
2.增强智能化行政过程的透明度 。 通过公开自动化行政的过程 ， 公开智能化行政的算法规则和程序设计 ， 进而对其进行监督和检验 。 目前 ， 法国已经明确要求公开所有为政府用途开发的算法 ， 让社会能够对这些算法的正确适用进行核实和检验 ， 以增加智能化决策的可控性和安全感 。 此外 ， 欧盟公布的《通用数据保护条例》进一步提高对于数据透明度的要求 ， 并且赋予公民数据访问权、纠正权 。 提高智能化行政、决策的透明度 ， 不仅可以让“人工智能+行政”这一新型模式慢慢融入现有法律体系 ， 使其能够被现有法律体系进行规制 ， 还利于增强公众的安全感以及行政行为的公信力 。
3.完善数据信息的监督机制 。 在大数据和人工智能时代背景下 ， 建立一套监督机制很有必要 。 纵观国外 ， 不少国家都设立了监管机构专门负责公民个人信息保护工作 。 如 ， 丹麦政府成立的保护局、奥地利的数据保护委员会等；德国则分别针对行政机关和其他机构主体设立不同的监督机构 ， 进行数据入口管制、出口管制、输入管制等；美国采取现有国家机关监督模式 ， 并强调行业自律 。 笔者认为 ， 对于我国而言 ， 为了避免政府机构管理不便 ， 在当下采用现有国家机关监管模式更为适宜 。 各行政机关应该确立一个专门负责数据安全监管的部门：首先要明确各部门人员的工作权限范围 ， 防止未经授权对个人信息的访问 ， 从源头上降低个人信息泄露的风险；其次对因工作接触个人信息的行政人员设定严格的程序规定 ， 比如数据库准进登入制度 ， 一旦进入个人信息获取使用的场合 ， 就会被实时监控 ， 在发现有随意下载个人信息资料的行为时 ， 及时审核并询问相关人员；另外 ， 针对第三方机构 ， 应当要求其收集个人信息前明确特定目的 ， 报有权部门同意后 ， 接受数据信息使用的监控 ， 并就信息数据使用情况及时汇报、公示 。


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