【摘 要】
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[目的/意义]智能反恐时代,反恐预测算法作为机器学习的应用算法,在预测恐怖活动组织和恐怖分子方面,效果显著。然而,应用中出现了“保密黑箱”叠加“技术黑箱”的“双黑箱”
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[目的/意义]智能反恐时代,反恐预测算法作为机器学习的应用算法,在预测恐怖活动组织和恐怖分子方面,效果显著。然而,应用中出现了“保密黑箱”叠加“技术黑箱”的“双黑箱”问题,对之研究具有重要的现实价值。[方法/过程]以美军反恐战争为研究样本,实证分析了造成“双黑箱”的原因,如数据偏差、算法歧视、过度依赖、透明不足和问责不力等;规范分析了美国政府破解“双黑箱”的政策和法律探索。[结果/结论]研究认为,确保可参与性、可诠释性和可问责性的透明化路径是解决反恐预测算法“双黑箱”的积极面向。
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