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2024-12-08 发布于河北
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西北工业大学

第一节商业秘密的构成要件与人工智能

第二节侵害商业秘密的司法认定标准与人工智能

CONTENTS第三节算法的商业秘密保护边界

CONTENTS

第四节商业秘密与算法的可解释性

算法应用相关典型案例：

案例1

案例12016年中国国际高新技术成果展览会中机器人“小胖”突然失控打砸玻璃站台，造成人

员、财产损害；同年加州发生了一起因自动驾驶系统错误而引发的交通事故

案例2

COMPASS算法因涉嫌在犯罪风险评估中存在种族歧视而引发争议COMPASS算法因涉嫌

COMPASS算法因涉嫌在犯罪风险评估中存在种族歧视而引发争议COMPASS算法因涉嫌在犯罪风险评估中存在种族歧视而引发争议。

谷歌通过算法进行黑箱操作以排除竞争；打车、电影、酒店等等互联网消费平台，应用算法

技术对用户的个人数据进行分析，而实行差别化定价，和精准营销的“算法杀熟”。

案例3

第四节商业秘密与算法的可解释性

不可解释性算法的分类：

其一，主观不可解释，即无解释义务而导致的黑箱操作。

其二，客观不可解释，即算法最终决策规则本身随着深度学习而处于变化之中，技术上缺乏可预见性。

第四节商业秘密与算法的可解释性

不可解释性算法的法律对策：

算法解释权

知情同意权

。

业秘密保护博弈

主观不可解释算法

可解释算法伦

理共识

算法可解释的制度导向可

算法可解释的制度导向

可解释算法

客观不可解释算法

第四节商业秘密与算法的可解释性

欧盟GDPR第22条规定了算法解释权，并将其限定在“仅基于自动化的数据处理”的算法之内。

美国《信贷机会均等法》（ECOA）与

《公平信用报告法》（FCRA）中，规定了不利行动告知条款，以及2017年《关于算法透明性和可问责性的声明》中提到了算法解释原则，从立法上肯定了算法解释权。

美国的

《信贷机会均等法》（ECOA）

《公平信用报告法》（FCRA）

第四章智能社会中的商业秘密制度主讲人:蔡琳

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