文件名称：自动化决策中的人为干预：走向可竞争系统的构建-研究论文
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更新时间：2024-06-29 08:18:24
Automated decision-making algorithmic
对“黑匣子”机器学习算法的担忧导致许多数据保护法律法规确立了对人工智能支持的决策进行人为干预的权利。 此类干预为数据主体提供了保护其权利、*和合法利益的手段，既可以作为数据处理的最低要求，也可以作为管理决策辅助人工智能的*规范。 在本文中，我通过设计提出了可竞争性，作为解决当前法律实施人为干预权的两类问题的方法。 第一种是该权利应涵盖何种决定的不确定性：虽然对 GDPR 第 22(3) 条等规则的狭义解读将包括各种全自动决定，但我展示了更广泛的解释如何提供更有效地保护数据主体免受自动决策的副作用。 第二类问题源于这种干预权的实际影响或缺乏实际影响：即使在明确的概念框架内，数据主体可能仍然缺乏具体行使权利或人为干预本身所需的信息可能会引入导致不良结果的偏见和限制。 在讨论了如何识别和衡量这些影响之后，我接着探讨了只有当仅基于自动化处理的对决策提出异议的可能性不是事后的想法，而是每个阶段的要求时，如何才能适当地保护数据主体的权利人工智能系统的生命周期。