不过，他并没有放弃师门的法学科学性主张，而是给予了新的解释与证成。
专家组组织人权专家前往东中西部若干代表性地区就本期行动计划的落实情况进行调研考察。2005年10月11日党的十六届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十一个五年计划的建议》规定：尊重和保障人权，促进人权事业全面发展。
我们要通过不懈努力，在全社会牢固树立宪法和法律的权威，让广大人民群众充分相信法律、自觉运用法律，使广大人民群众认识到宪法不仅是全体公民必须遵循的行为规范，而且是保障公民权利的法律武器。二是坚持尊重人民主体地位。与人权事业进入五年发展规划并行，自2009年开始，我国又制定了《国家人权行动计划》，全面落实社会主义人权事业的各项工作，将各项保障人权的具体工作落实到国家机关和公共权力机构的每一项履职活动中。六是坚持积极参与全球人权治理。如果想把平等=正义当成是最高的原则和最终的真理，那是荒唐的。
1991年10月29日，江泽民在接受美国《华盛顿邮报》原主编博奇格雷夫采访时指出：在观察各国的民主、自由、人权状况时，离不开那个国家的历史文化传统、经济发展状况和社会制度。发展权 习近平总书记2022年2月25日在主持中共中央政治局就中国人权发展道路问题进行的第三十七次集体学习时强调，尊重和保障人权是中国共产党人的不懈追求。所在县地名字母序靠后的个体，被抽中的概率非常小。
从需要自己阅读菜单，到使唤机器人点单，尽管今天的算法依然堪称黑箱，但算法的可解释性已经有了长足的提升。面对计算机专家辩称算法具有财产性利益，并拒绝展示算法相关信息亦拒绝被告检视代码的做法，法院如此说理：由于计算机具备以极具说服力的格式包装错误的或误导性的数据的能力，计算机化的仿真或计算，应严格遵从适用于专家证据的可采性规则，利用不正确的证据进行演算比一文不值还要糟糕（worse than worthless）。事实上，作为人类通过代码设置、数据运算与机器自动化判断进行决策的机制，其时算法的作用和影响远不止于此。另外，由于解释性规则无须经历通常的立法程序，一旦具有事实上的约束力，即有可能违反行政法对行政立法的程序性规定。
2020年和2021年，美国联邦贸易委员会（FTC）发布的《人工智能和算法运用》（Using Artificial Intelligence and Algorithms）和《你的公司运用人工智能：以真实、公正、平等为目标》（Aiming for Truth, Fairness, and Equity in Your Companys Use of AI）两份解释性规则，在《公平信贷报告法》《平等信贷机会法》以及1914年《联邦贸易委员会法》的基础上，指出应用算法者宜采取以下五类最佳实践。故此，在图1的纵轴上，随着风险攀升，政府（法律）治理的重要性随之提升。
对于不谙熟计算机的人而言，如此算法难以卒读。时光流转，在算法治理理论聚讼纷纭，算法规制实效难如人意的当下，本文尝试采取一种更具历史性、对治理与技术的复杂纠缠体察更深的进路。其次，由计算机生成一个随机数，作为抽选时的起始数字。在People v. Ramirez案中，不公平发生于输入和抽选环节之间：抽选算法根据输入，匹配、检查每一个体情况，包括是否存在重复。
而打开算法黑盒的市场实践步履维艰，更不用有意义、普适且自洽的解释架构。总之，如何优化政府、激活社会、增进市场，是我国算法治理成功的关键所在。最后，根据每一个体序号，在起始数字上不断加上商数，并抽出数字对应的个体。就算法治理而言，这意味着技术层面的不可行性不再是完全无法逾越的障碍。
以史为鉴，政府（法律）、社会（规范）、市场（代码）的统合为我国算法奠定了协同治理基础。20世纪60年代，对作为开发者主力的学术研究者和企业实验室工程师而言，免费发布、交换程序源代码是相当常见的行为。
五、结语 近年来，与算法演进同步的算法治理，远没有算法本身夺目，以至于人们将美国纽约的算法立法称为无主领土中的首创工作，还不乏相应治理是令人悲伤的先例之讥讽。算法治理史表明，算法透明/可解释、公平、可问责与隐私/个人信息保护四项原则，历久而弥新。
聚焦于关键场景算法透明公平的法律、趋于共识的算法伦理规范和迈向算法可解释的代码，贯穿了长达半个世纪的算法治理进程。2. 算法公平的司法规则 自20世纪60年代起，美国各地法院开始走向现代化和数字化。我们期待着，它能为算法治理的理论化和实效化开辟出一条中国道路。与此同时，理论研究或者聚焦于算法偏见、算法透明、算法解释等算法具体问题，或者聚焦于电子商务、社交媒体、金融科技、市场竞争、行政决策等算法应用场景，算法治理的体系性研究稍显薄弱。随着算法的演进，监督学习、强化学习、无监督学习、深度学习使得机器不再需要事前掌握一套人类设定的行事规则，而以数据为驱动，建立其思维与行动模式，算法由此脱离了纯粹工具性角色，而有了部分自主性和认知特征，同时也引发了算法黑箱的解释困难。法案立法目的部分直陈：用于调查、评估征信状况的机制已经被开发出来，征信机构应当履行其在维护公平、不偏不倚和消费者隐私方面的重担。
鉴古而知今，20世纪60年代以降的算法治理史不但展现了丰富的制度实践，也为我国算法治理体系的建构提供了深邃洞见。《个人信息保护法》第24条自动化决策条款和第55条个人信息保护影响评估条款共同塑造了算法治理的基本架构。
鉴于算法的自我迭代，用于评估算法投入运营后表现的监控系统应同时备案，并应及时提交在算法全生命周期内对算法所作的改动。第五，对于系统的伦理问题，系统不应戏弄或欺骗个体，系统当协助而非操纵参与者或用户，在作出有关雇佣的负面决定前，系统应对其他雇佣机会作审慎的考量，系统设计者不应参与秘密数据库的设立或维护，并且，系统应以同样的审慎对待所有与系统交互的用户。
因而有必要通过证据开示提供这一解释。然而，当下算法治理的实效不彰，算法治理的理论亦分歧重重。
而作为算法发展的主要实现途径之一，GitHub拥有5000多个人工智能、机器学习算法的研发项目，其相应的开源规范令算法更易理解和实现，有力促进了算法的可解释性。当前，低代码微服务的迅速迭代，可谓人化算法的进一步探索。在1973年Neal v. U.S.案中，面对个人所得税计算程序的证据开示争议，法院判称：正在运作的是所谓输入垃圾、输出垃圾的计算机指令，只能获得打印的报税单结果的原告从未知晓对计算相应税额的程序指令的解释。政府（法律）治理则应从如下四方面着手。
上述准则与今日算法伦理原则如出一辙。实际上，恰如前者代表了在社会层面上控制神秘算法的尝试，软件工程将系统性、规范化、可定量的方法应用于软件开发、运行和维护，代表了在开发算法的组织层面上，以形式化方法控制动荡和混乱的努力。
针对代码文档，需要审查文档是否全面、准确、如实地反映算法实践。其二，在规范上落实人化的计算机/系统（Humanized Computer/System）。
究其实质，在技术—社会—法律的同构系统下，作为通用技术的算法必将要求法律作出体系性回应。1976年的Perma Research and Dev. Co. v. Singer Co.案进一步展现出法院对算法可解释性的回应。
此外，高级编程语言陆续加入注释功能，允许编写算法者在代码中加入特定格式的自然语言，以告知其他检视算法者他运用了何种机巧，又或者对维护面团般的代码的后来者提出告示。Facebook与Everalbum均向用户作出欺骗性陈述，称除非用户明示同意，不会默认将用户信息用于人脸识别算法，然而，二者实际均未信守承诺。《国家新一代人工智能标准体系建设指南》从支撑技术与产品、关键通用技术、关键领域技术、产品与服务、行业应用、安全与伦理出发，力图回应人工智能对法律秩序的冲击。同时，GitHub也是探索伦理原则的主要场所：一方面，目前可以审计个人信息保护、数据安全、数据集偏见、算法公平、可解释性等问题的三款算法治理工具Deon、Model Cards与AI Fairness 360，均为开源软件。
获取、阅读并尝试修改他人免费发布的源代码，则是理解算法和计算机最为主要的途径。这可以被视为最早对征信算法下个体获得解释权的立法尝试之一。
以算法安全可控论之，华为、腾讯等公司利用差分隐私、数据过滤等技术，应用于算法训练等数据使用过程。在此，本部分拟从立法与司法出发，展现算法法律治理的基本面貌。
三则列明开发者信息与联系方式，以实现可问责原则。与上述两者相比，市场（代码）治理是成本最小、效率最高的治理方式，政府（法律）治理社会（规范）治理应采取非必要不干预原则，只有在市场（代码）不敷适用时，才可取而代之。
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