第三章 人工智能和透明度：打开黑箱
人工智能与法律的对话.2 第三章 人工智能和透明度：打开黑箱 ［德］托马斯·威施迈耶（Thomas Wischmeyer） 撰(1) 李 辉 译(2) 过去几年，人工智能的不透明已成为一个主要的政治问题。
MH-CGF视角下中国零工经济信用层级全景分析（2014-2035）
MH-CGF视角下中国零工经济信用层级全景分析（2014-2035）原创开篇当大多数分析仍将零工经济困在“灵活就业”与“劳动保护”的二元刻度里，它早已在看不见的信用传导通道中，完成了对劳动关系、社会契约与国家信用底座的深层改写。
从“量化转向”到“算法直觉”：数据新闻与计算新闻学的知识现状
全文约 5100 字 · 阅读约需 13 分钟 · 数据新闻终于获得了它想要的全部能力，却开始面对从未被追问的后果：自动化让它更快，也让它更难读懂。
方可成：全世界都在呼吁“算法透明化”，率先站出来的是今日头条
规定，你和一个人互动越频繁，就能越多地看到ta发的微博;算法还可以规定，短视频内容会被优先展示给粉丝;等等。
欧盟数字服务法新动态：划定首批大型平台、成立算法透明中心
欧盟算法治理又有新动态。近日，欧盟委员会通过了《数字服务法》（Digital Services Act，以下简称“DSA”）下的第一批确定决议，划定总计19个超大型平台，这些平台将履行欧盟规定的一系列义务。
算法透明性与可解释性研究 —— 从打开黑箱到信任校准
从打开黑箱到信任校准算法透明性与可解释性研究算法透明已从规范性主张逐步进入制度设计、平台界面和新闻实践，但信息披露并不自动带来理解、信任或问责。技术复杂性、知识门槛、组织利益与权力关系共同决定透明信息能否转化为公众可使用的知识。
如何实现算法中的公平性
机器学习训练在涉及到性别、种族等与人相关的敏感属性时，常常会由于统计性偏差、算法本身甚至是人为偏见而引入歧视性行为。
看见不等于知道：算法透明性与可解释性研究
当欧盟《人工智能法》把透明度义务写进法律条文，当各大平台在信息流角落悄悄挂出“为什么看到这条内容”的小字说明，“打开黑箱”似乎已经从学者的伦理倡议变成了制度现实。
如何看待国家提升灵活就业人员保障
国家提升灵活就业人员保障，不是“福利加码”那么简单，是给一个超过2亿人的庞大群体补上“社会契约”的缺口。 这件事的意义，怎么强调都不为过——它直接关系到数字时代“劳动”与“保障”能否重新匹配，也直接关系到社会的稳定性和公平性。一、为什么要提升？