文件名称：机器学习状态下的宪法权利-研究论文
文件大小：873KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 11:15:22
algorithms machine learning
一类新的“机器学习”工具能够从数据中做出比以前更好的预测和推理。 对于国家而言，机器学习是一种强大而灵活的工具，可以揭示公民的信念、行动和预期行为。 然而，其将调查资源、物质利益和强制性处罚分配给特定个人的部署可能涉及正当程序、隐私和平等利益。 然而，这些权利的实质性理论框架和执行制度是在人类行为的背景下产生的。 两者都不适合机器学习环境。 本文为更广泛的实体规则和执行机制的更大项目提供了一个开端，以促进机器学习状态下的正当程序、隐私和平等规范。 在对机器学习工具的显着国家和市政采用进行编目之后，它考虑了如何重新校准现有的宪法规范（在正当程序和平等的情况下）或重组（在隐私的情况下）。 它进一步重新审查了宪法利益的执行制度。 今天，宪法权利（主要）是通过离散的、个别的法律行动来执行的。 机器学习的规范意义源于系统设计选择。 因此，目前主导宪法补救措施的零售执法机制特别不合适。 取而代之的是，将作为必要补充的事前监管和事后集体诉讼仔细结合起来更为可取。