Feb, 2022
算法审核、算法与法律
Algorithmic audits of algorithms, and the law
Erwan Le Merrer, Ronan Pons, Gilles Trédan
TL;DR本文着重讨论两种标准的黑盒算法审计形式：第一种审计形式（命名为 Bobby 审计形式）检查算法的谓词，而第二种审计形式（Sherlock）则更松散地进行多项调查，为结构化黑盒算法审计领域与法律的关系提供了关键见解
Abstract
algorithmic decision making is now widespread, ranging from health care
allocation to more common actions such as recommendation or information
ranking. The aim to audit these algorithms has grown alongside. In this paper,
we focus on →
发现论文，激发创造
算法审计的系统文献综述：问题机器行为
本文通过系统性文献综述，总结了之前的算法审计研究，并且对未来的研究做了一些战略规划，主要聚焦在算法歧视和错误判断等方面。此外，还对一些公司和组织，例如谷歌和推特以及一些算法审计方法和工具进行了分类和总结，最后提供了成功算法审计的一些共通之处，并讨论了算法审计在全球算法公正问题中的重要性。
Feb, 2021
关闭 AI 责任缺口：定义一个端到端框架用于内部算法审计
本文介绍了一种算法审计框架，可支持人工智能系统从开发到部署的全生命周期，以评估决策的符合情况并通过确保审计的完整性来填补开发和部署大规模人工智能系统的问责制鸿沟。
Jan, 2020
构建算法决策工具时做出的 "技术" 设计选择如何为刑事司法机构带来宪法危险？
通过分析当前的机器学习算法工具在犯罪司法领域的使用，从数据科学和公共法律学的角度指出这些技术开发人员需要与公共法律专家密切合作，确保这些算法工具构建和实施过程中遵守公共法律原则，尊重人权，以免引发有悖宪法原则的风险。
Jan, 2023