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页数:117

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出版时间:2010-5

价格:29.80元

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isbn号码:9787111304326

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探索数字时代的前沿：全球数据治理与人工智能伦理 第一部分：全球数据治理的宏大图景与复杂挑战 第一章：数据：新时代的石油与权力中枢 本卷聚焦于当代信息社会的核心驱动力——数据。我们首先深入剖析数据在现代经济结构中的战略地位，探讨其如何从简单的信息载体演变为驱动创新、重塑产业格局的关键生产要素。从大数据分析到算法驱动的决策制定，数据已然成为衡量国家竞争力与企业核心价值的新标尺。然而，伴随这种价值的飞速增长，一系列深刻的治理难题也随之浮现。我们审视数据跨境流动的复杂性，分析主权数据、隐私数据与商业数据之间的紧张关系，并考察全球化背景下，各国在数据本地化要求、数据安全标准以及数字贸易规则制定上的分歧与合作。 本章特别关注“数据霸权”的概念。探讨少数科技巨头如何通过对海量数据的垄断性控制，形成事实上的市场壁垒和信息过滤机制。我们引入经济学和政治学的分析框架，试图理解数据所有权、使用权与收益权之间的界限模糊性，以及这种权力结构对市场公平竞争和民主过程可能产生的深远影响。 第二章：全球数据治理的法律与监管框架演进 本章系统梳理了近年来全球数据治理领域的重大立法实践。重点分析了欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）作为全球数据保护标杆的深远影响，及其在个人权利赋予、数据主体授权机制和跨国数据传输限制方面的核心原则。与此相对照，我们深入研究美国在数据保护领域采取的联邦制和部门监管模式的特点，以及中国在《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》等法律体系中构建的具有自身特色的数据安全与发展并重框架。 更重要的是，我们探讨了这些地域性强烈的监管体系如何在全球供应链和数字服务中相互碰撞、相互调适。本章详细分析了数据本地化要求（Data Localization）带来的合规成本和技术挑战，以及在国际贸易协定中关于“无理由限制数据自由流动”的争议焦点。我们不仅描述了“有什么法”，更着重分析了“法如何实施”以及“实施中遇到的主要摩擦点”。 第三章：技术驱动下的数据安全与隐私保护前沿 本章将理论探讨转向技术实践。探讨了在应对日益复杂的网络威胁和数据泄露事件时，数据安全技术的发展趋势。重点介绍了零信任架构（Zero Trust Architecture）、差分隐私（Differential Privacy）技术在数据挖掘中的应用，以及联邦学习（Federated Learning）等旨在平衡数据利用与隐私保护的新型计算范式。 此外，本章还深入探讨了“去标识化”与“再识别”之间的持续博弈。通过案例研究，揭示了在看似匿名化的数据集中，通过交叉比对技术，个人身份信息如何被重新构建的风险。这要求治理者和技术人员必须具备前瞻性思维，将隐私保护内嵌于数据生命周期的每一个环节（Privacy by Design）。 --- 第二部分：人工智能伦理的哲学基础与治理实践 第四章：人工智能的崛起：能力、局限与伦理困境的交织 本部分将焦点转向人工智能（AI）。我们首先梳理了当前主流AI技术（如深度学习、生成式模型）的能力边界与局限性。强调AI的“黑箱”特性不仅是技术难题，更是伦理问责的巨大障碍。当算法决策导致重大社会后果（如信贷审批拒绝、司法量刑建议）时，如何追溯责任、实现可解释性（Explainability）成为核心议题。 本章深入探讨了AI系统固有的偏见问题。分析了偏见数据输入、模型训练过程中的偏差放大效应，以及这种偏见如何固化和加剧社会不平等，尤其是在招聘、金融服务和公共安全领域的应用。我们引入了公平性（Fairness）的多种数学定义，并讨论了在不同文化和社会背景下，如何选择和权衡不同公平性指标的哲学难题。 第五章：人机协作时代的伦理框架构建 本章致力于构建和评估现有的人工智能伦理框架。我们考察了OECD、欧盟AI法案草案（AI Act）以及各国政府发布的AI伦理指南的核心原则，如透明度、问责制、可信赖性。本章的独特之处在于，超越原则罗列，聚焦于如何将这些抽象的伦理原则转化为可操作的工程标准和审计机制。 我们详细分析了“问责制”在AI系统中的落地挑战。例如，在自动驾驶事故中，责任应归属于开发者、制造商、车主还是算法本身？本章将这些跨学科的难题置于法律责任分配和保险机制改革的视角下进行审视。此外，还探讨了通用人工智能（AGI）的长期风险，以及针对潜在的“失控”情景进行预防性治理的必要性。 第六章：生成式AI与知识产权、信息真实性的冲击 生成式AI（如大型语言模型和图像生成器）的爆发式增长，对知识产权和信息生态构成了颠覆性挑战。本章重点分析了训练数据的使用是否构成版权侵权，以及模型生成内容的归属权问题。我们对比了全球主要司法管辖区对此类问题的初步裁决和立法动向。 更深层次的讨论集中在“深度伪造”（Deepfakes）技术带来的信息真实性危机。本章探讨了社会对“眼见为实”基本信任的瓦解，以及抵御虚假信息、维护公共话语空间纯净性所需的社会技术干预措施，包括数字水印、内容溯源技术和平台内容审核责任的界定。 --- 第三部分：跨越鸿沟：治理的未来路径与实践 第七章：科技治理的全球化与多边合作机制 鉴于数据和AI技术的无国界性，本章强调了多边合作在有效治理中的不可替代性。我们分析了联合国、G7/G20、以及互联网治理论坛（IGF）等平台在协调全球数字政策方面的作用与不足。探讨了建立全球统一或至少互操作性强的数字标准的重要性，特别是在跨国数据流动的“信任带”（Trust Corridors）建设方面。 本章还讨论了数字主权与全球治理之间的动态平衡。如何尊重各国在保护本国公民和关键基础设施安全方面的合理关切，同时避免技术保护主义和碎片化治理对全球数字经济的损害。 第八章：面向未来的数字公民教育与治理参与 成功的数字治理不仅依赖于严格的法律和先进的技术，更依赖于高水平的数字素养和积极的公民参与。本章探讨了如何将数据素养和AI伦理教育融入国民教育体系，以培养能够批判性地理解和使用数字工具的未来公民。 最后，我们总结了面向未来的治理模式。这是一种需要政府、产业界、学术界和民间社会共同参与的“多利益相关方治理”（Multi-Stakeholder Governance）。治理的最终目标不再仅仅是限制风险，而是要构建一个既能最大化技术潜力，又能确保人类价值和基本权利得到尊重的可持续数字未来。本书通过对这些前沿问题的深入剖析，为政策制定者、技术专家和关注未来社会走向的读者提供了一个全面而深刻的思考框架。

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