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人工智能就业替代效应的法律规制
1
作者
张心宇
《北京工业大学学报(社会科学版)》
北大核心
2025年第4期132-143,共12页
以人工智能为核心的新一轮科技革命正在全球范围内加速拓展,推动各行各业加速转型升级,并对就业产生多维度影响。其中,人工智能的就业替代效应在全球范围内已持续显现,具有加速产业转型升级、提高企业产出效益、创造新职业的正面效应,...
以人工智能为核心的新一轮科技革命正在全球范围内加速拓展,推动各行各业加速转型升级,并对就业产生多维度影响。其中,人工智能的就业替代效应在全球范围内已持续显现,具有加速产业转型升级、提高企业产出效益、创造新职业的正面效应,但其所具有的负外部性特征也较为突出,缺少外部规制将带来威胁劳动者个体生存、形成规模化失业风险、难以合理分配技术发展成果等方面的挑战。为积极应对人工智能就业替代效应的负面影响,应通过法律规制路径切实保护劳动者合法权益、避免就业替代效应短期内集中释放、放大技术对就业的正面作用。在具体的规制举措上,应完善劳动法律制度以适应劳动者权益保护的新需求、推动人工智能专门立法保障人工智能在就业领域有序应用、构建多层次的配套支持制度。通过规制规则的协同构建,为人工智能发展提供规范指引,推动技术进步、经济发展与就业稳定之间形成良性互动。
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关键词
人工智能规制
就业替代效应
劳动者权益保障
规
制
规
则
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职称材料
论算法认知偏差对人工智能法律规制的负面影响及其矫正
被引量：
45
2
作者
刘泽刚
《政治与法律》
CSSCI
北大核心
2022年第11期50-65,共16页
算法认知偏差不仅扭曲事实,还影响人工智能法律规制质效。法学文献中的“算法”常用于指代影响权益的人工智能系统。不同于传统编程,机器学习算法是通过向数据学习以形成模型。数据、算力、AI框架、模型框架、人为干预等因素深刻影响算...
算法认知偏差不仅扭曲事实,还影响人工智能法律规制质效。法学文献中的“算法”常用于指代影响权益的人工智能系统。不同于传统编程,机器学习算法是通过向数据学习以形成模型。数据、算力、AI框架、模型框架、人为干预等因素深刻影响算法作用的发挥。算法并不是对利益得失的精巧算计。大部分算法也不具有排他性的财产属性。算法是人工智能体系中相对透明和确定的因素。“算法黑箱”并非人为“黑幕”,而是因基本原理所限导致的验证性和解释性的不足。滥用算法概念会导致人工智能法律规制的失焦、失据、失鹄、失度。数据法与专门立法相结合是人工智能规制的恰当立法形态。过度强调算法不仅造成权利、产业和科技目标难以调和,还可能导致过度监管。算法只有在以人的责任为基础的人工智能系统中才能得到稳妥规制。我国未来应该制定人工智能专门立法。业已开展的算法治理不宜过度冒进,宜审慎处理好当前与未来、名义与实质、规范与发展的关系。在准确的算法认知指导下,算法备案和公示的问题能够得到良好解释和妥善解决。
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关键词
算法治理
人工智能
法律
规
制
机器学习
认知偏差
个人数据保护
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职称材料
题名
人工智能就业替代效应的法律规制
1
作者
张心宇
机构
北京理工大学法学院
出处
《北京工业大学学报(社会科学版)》
北大核心
2025年第4期132-143,共12页
基金
国家社会科学基金重大项目(21&ZD195)
国家社会科学基金重点项目(21AFX004)。
文摘
以人工智能为核心的新一轮科技革命正在全球范围内加速拓展,推动各行各业加速转型升级,并对就业产生多维度影响。其中,人工智能的就业替代效应在全球范围内已持续显现,具有加速产业转型升级、提高企业产出效益、创造新职业的正面效应,但其所具有的负外部性特征也较为突出,缺少外部规制将带来威胁劳动者个体生存、形成规模化失业风险、难以合理分配技术发展成果等方面的挑战。为积极应对人工智能就业替代效应的负面影响,应通过法律规制路径切实保护劳动者合法权益、避免就业替代效应短期内集中释放、放大技术对就业的正面作用。在具体的规制举措上,应完善劳动法律制度以适应劳动者权益保护的新需求、推动人工智能专门立法保障人工智能在就业领域有序应用、构建多层次的配套支持制度。通过规制规则的协同构建,为人工智能发展提供规范指引,推动技术进步、经济发展与就业稳定之间形成良性互动。
关键词
人工智能规制
就业替代效应
劳动者权益保障
规
制
规
则
Keywords
artificial intelligence regulation
employment substitution effect
protection of workers′rights
regulatory rules
分类号
D922.1 [政治法律—宪法学与行政法学]
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职称材料
题名
论算法认知偏差对人工智能法律规制的负面影响及其矫正
被引量：
45
2
作者
刘泽刚
机构
西南政法大学行政法学院
出处
《政治与法律》
CSSCI
北大核心
2022年第11期50-65,共16页
文摘
算法认知偏差不仅扭曲事实,还影响人工智能法律规制质效。法学文献中的“算法”常用于指代影响权益的人工智能系统。不同于传统编程,机器学习算法是通过向数据学习以形成模型。数据、算力、AI框架、模型框架、人为干预等因素深刻影响算法作用的发挥。算法并不是对利益得失的精巧算计。大部分算法也不具有排他性的财产属性。算法是人工智能体系中相对透明和确定的因素。“算法黑箱”并非人为“黑幕”,而是因基本原理所限导致的验证性和解释性的不足。滥用算法概念会导致人工智能法律规制的失焦、失据、失鹄、失度。数据法与专门立法相结合是人工智能规制的恰当立法形态。过度强调算法不仅造成权利、产业和科技目标难以调和,还可能导致过度监管。算法只有在以人的责任为基础的人工智能系统中才能得到稳妥规制。我国未来应该制定人工智能专门立法。业已开展的算法治理不宜过度冒进,宜审慎处理好当前与未来、名义与实质、规范与发展的关系。在准确的算法认知指导下,算法备案和公示的问题能够得到良好解释和妥善解决。
关键词
算法治理
人工智能
法律
规
制
机器学习
认知偏差
个人数据保护
Keywords
Algorithm Governance
Legal Regulation of Artificial Intelligence
Machine Learning
Biased Cognition
Personal Data Protection
分类号
DF0 [政治法律—法学理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工智能就业替代效应的法律规制
张心宇
《北京工业大学学报(社会科学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
论算法认知偏差对人工智能法律规制的负面影响及其矫正
刘泽刚
《政治与法律》
CSSCI
北大核心
2022
45
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