预防妇科炎症吃什么药最好？预防妇科炎症吃什么好的快
不过数据本身是有着自身存在的客观规律的。
第二种是以司法数据为素材的实证研究，主要通过对刑事司法数据的处理而发现规律和揭示本相。例如，经历过上山下乡时代的学者，他们的经验感就比年轻一代更强。
在国内，李学尧、葛岩、刘庄等人已经在做这样的研究，初具规模。理论解释既可以是选择某一理论分析框架，也可以是对既有理论进行反思，或提炼出某一概念。从逻辑上来讲，假数据做出来的法律研究不能称为实证研究。有的人或许会说，法律与认知科学、实验法律经济学等跨学科研究已经更多借助自然科学的运用，社会科学已经衰落。2.培养经验感 实证研究并非一定要进行实地调查。
必须指出的是，如果不关注人的行为和心态，缺少经验的社会科学分析，再精致的实证研究也是没有灵魂的。实证研究必须基于田野观察、实地调查和第一手资料来进行因果关系（前因后果）的分析。这种结果可以自我强化，从而系统性地减少个人获得信贷、就业和教育的机会，这会使他们的处境恶化并在未来的申请中处于不利地位。
(3)算法决策相对人对该决策享有获取信息权和修改权。See Tim Brennan et al.,Evaluating the Predictive Validity of the COMPAS Risk and Needs Assessment System,36 Crim.Just. Behav.21,21-40(2009). ④See Lepri et al.,supra note 1,at 611-618. ⑤See Ric Simmons,Big Data and Procedural Justice:Legitimizing Algorithms in the Criminal Justice System,15 Ohio St.J.Crim.L.573,581(2018). ⑥See Peggy Bruner,A Case against Bad Math,22 J.Tech.L. Pol y 1,4(2018). ⑦See Sandra G.Mayson,Bias in,Bias Out,128 Yale L.J.2218,2223(2019). ⑧See Talia B.Gillis Jann L.Spiess,Big Data and Discrimination,86 U.Chi.L.Rev.459,467(2019). ⑨See Aziz Z.Huq,Racial Equity in Algorithmic Criminal Justice,68 Duke L.J.1043,1068(2019). ⑩See Solon Barocas Andrew D.Selbst,Big Datas Disparate Impact,104 Cal.L.Rev.671,691(2016). (11)See Mayson,supra note 7,at 2218-2223. (12)See Daniel R.Shulman,Whats the Problem with Google? 15 Sedona Conf.J.17,18(2014). (13)See Richard A.Primus,Equal Protection and Disparate Impact:Round Three,117 Harv.L.Rev.494,504(2003). (14)See Pauline T.Kim,Data-Driven Discrimination at Work,58 Wm. Mary L.Rev.857(2017). (15)See B.Lepri,J.Staiano D.Sangokoya,The Tyranny of Data? The Bright and Dark Sides of Data-Driven Decision-Making for Social Good,Transparent Data Mining for Big and Small Data 3,24 (Springer International Publishing 2017). (16)See Mark MacCarthy,Standards of Fairness for Disparate Impact Assessment of Big Data Algorithms,48 Cumb.L.Rev.67,77(2018). (17)See Press Release,Fed.Trade Comm n,Spokeo to Pay 800,000 to Settle FTC Charges Company Allegedly Marketed Information to Employers and Recruiters in Violation of FCRA (June 12,2012). (18)See MacCarthy,supra note 16,at 78-79. (19)Id.at 67-79. (20)See Bruner,supra note 6,at 18. (21)San Francisco votes to ban government use of facial recognition technology,2019 WL 2149247. (22)See Lepri et al.,supra note 1,at 611-618. (23)Id. (24)See Bart Custers,Data Dilemmas in the Information Society:Introduction and Overview,in Discrimination Privacy in the Information Society 3,7 (Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013). (25)See K.A.Taipale,Data Mining and Domestic Security:Connecting the Dots to Make Sense of Data,5 Colum.Sci. Tech.L.Rev.2,184(2003). (26)See Melissa Hamilton,The Biased Algorithm:Evidence of Disparate Impact on Hispanics,56 Am.Crim.L.Rev.1553,1553(2019). (27)See Michele Willson,Algorithms (and the) Everyday,20(1) Information Communication Society 137,150(2017). (28)See Ira S.Rubinstein,Privacy and Regulatory Innovation:Moving beyond Voluntary Codes,6 J.L. Pol y Info.Soc y 356,357(2011). (29)See Philip Hacker Bilyana Petkova,Reining in the Big Promise of Big Data:Transparency,Inequality,and New Regulatory Frontiers,15 Nw.J.Tech. Intell.Prop.1,12(2017). (30)Id.at 20. (31)Id.at 16. (32)Pregnancy Discrimination Act,42 USC § 2000e (k)(2012). (33)Age Discrimination in Employment Act,42 USC §§ 621-634(2012). (34)The Genetic Information Nondiscrimination Act,42 USC § 2000ff-1 (a)(1)-(2). (35)See T.Kim,supra note 14,at 902-903. (36)See MacCarthy,supra note 16,at 67-77. (37)See Joshua A.Kroll et al.,Accountable Algorithms,165 U.Pa.L.Rev.164,165(2017). (38)计算机科学家一般使用两种测试方法评估算法程序：(1)静态方法，在不运行程序的情况下查看源代码。因此，这些系统的设计者以及经常监督或控制系统设计的非技术利益相关者必须首先考虑到算法的监督和审查机制。2014年，白宫发布了一份题为《大数据：抓住机遇，保护价值》(Podesta et al.，2014)的报告。
这极有可能对公民权利造成侵害。⑧在这种算法歧视中，邮政编码、通勤时间等数据信息都是合法获得的，但是，算法的设定者往往会在这些数据与特定群体的行为之间建立某种虚假的关联，从而对此类群体带来歧视性后果。
(2)审查的证据属性不同。⑨算法决策者之所以会产生这种歧视，其原因主要在于他们的冗余编码，即受保护群体的敏感性数据恰好在其他可合法获得的数据中编码。(一)原则性规制与特定性规制 美国政府认为算法歧视与传统歧视均可适用传统的平等保护条款的原则性规定。例如布鲁纳(Peggy Bruner)就重点考察了威斯康星州诉卢米斯案(Wisconsin v.Loomis)中算法使用是否合乎宪法的基本要求。
房主认为该网站使用的自动估价算法严重低估了其房产价值，造成其二手房几年内无法以合理价格售出。这会挖掘出非洲裔人群更多的犯罪记录，从而加剧偏见的恶性循环。(15)为了消除算法歧视给社会带来的影响，各国政府采取了一系列的规制措施。而且，算法决策的不公开、不接受质询和不提供解释，使得这种准公权力性质的算法权力难以被制衡，导致权力与权利之间失衡，从而形成了算法暴政。
(58)美国联邦贸易委员会也认为：信息掌握在消费者手中，能够提高其合理购买的决策能力，这是我们经济体系的基本原则，对于经济的有效运作来说，绝对必要。换言之，该模式的审查重点在于算法决策是否导致了差异性影响。
该原则强调算法决策的可追溯性，确保算法模型、过程、结果可记录且留痕，以便出现问题时有据可查。(61)美国通过赋予公民更多要求算法决策者进行解释的权利来提升算法透明度。
因此，雇主的这种算法构成了歧视，应当承担相应的法律责任。(3)解释的标准应当以正常人能够理解的方式予以解释，不需要阐明算法模型工作的确切过程。这种算法歧视直接将性别、种族等敏感属性输入系统，从而构成一种歧视性的看法。2.他律性规制 各国政府早期出于保护市场自由竞争的考虑，较少对算法行为进行干预。(一)偏见代理的算法歧视 偏见代理的算法歧视，又称为关联歧视。⑩这种通过属性关联方式发生的歧视在外观上看来是客观中立的，因此具有很强的隐蔽性，难以为人们所辨识。
在具体的规制过程中，政府或法院主要通过平等权保护来禁止算法决策中出现歧视性影响。第四，对高风险算法进行特定性规制。
当下算法的法律规制特别注重在算法歧视的孕育阶段对算法进行规制。(34)这种政府规制模式主要着眼于歧视结果已经发生，即某种算法已经在社会中得到运用，并产生了歧视性影响，侵犯了公民平等权。
这种歧视性看法一旦进入算法系统，反馈回路就可能会进一步强化这种偏见。②学校往往通过算法手段来决定学生是否符合录取条件。
法官也会利用算法来对刑满释放人员重新犯罪的可能性进行评估。2.事后性规制 事后性规制模式，是指算法决策存在歧视并给当事人造成不利后果后，对算法决策者或使用者追究相应责任。他们在审查中，只要发现招聘中含有种族、宗教、性取向或者政治倾向的信息，就认定为该招聘是违法的，而不论这些信息是否对招聘产生了实质性影响。在平衡权力失衡格局方面，如果直接削弱算法权力，可能抑制科技创新，无异于因噎废食。
如果算法决策给决策对象产生了差异性影响，法院就认定为算法决策者构成了算法歧视。因为这些算法所依据的数据是不全面的，可能会存在偏颇，甚至会构成对部分人的歧视。
法院根据这些规定，形成了不同待遇审查和差异性审查两种基本模式。⑦又例如，公司以通勤时间长短作为决定是否录用员工的重要标准。
倘若一种算法对原告产生的不利影响和对其他社会公众产生的影响相同时，法院会认为这种算法不存在歧视。(57)在实践中，信息的过度不对称甚至导致技术劣势一方依附于技术强势一方的数字权威，从而最终使算法决策演变成为数字经济时代的精英统治。
为了抑制算法权力，政府和法院在治理算法时，往往会扩大个人权利，并赋予公民有权要求算法决策者进行算法解释的请求权。(49)第二，有意的不同待遇实际上可通过间接证据证明，因为被告很少承认他们在决策过程中考虑了受保护群体的特征。(38)算法运用机构应采取可靠的技术手段对其算法的程序进行验证，以提高基于此算法所自动作出的决策的可信度。算法审查与评估强调算法应该得到专家、决策者和公民的验证，使其尽可能不受偏见和无意识歧视作用的影响。
近年来，美国就教育、住房、就业等领域的算法歧视提起诉讼的案件愈来愈多。尽管可替代算法决策评估在某种程度上可以克服商业需要模糊性的弱点，但受算法专业化和复杂化的影响，原告很难提出可替代性算法决策程序。
(48)法院通过审查后发现麦克唐纳道格拉斯公司在雇佣算法中有意运用种族、肤色、宗教、性别或国籍等因素来剥夺原告的就业权，因此，判定麦克唐纳道格拉斯公司的行为构成歧视行为。第二种形态是算法使用者充分利用受保护群体相关的刻板印象来进行算法决策，从而给某些群体造成歧视。
(12)这些结果反映的是过去搜索行为模式形成的印象，而不是程序员故意地创造了一种歧视性算法。在冈萨雷斯诉谷歌案中，法院就认为谷歌公司为了增强引擎搜索能力，获得更多的利润，不愿意及时删除一些明显过时的数据。
【有关预防妇科炎症吃什么药最好？预防妇科炎症吃什么好的快】相关文章：
4 .“史迪威管道”建设始末
5 .西方国家
8 .伊朗协议意味着多赢
12 .《中俄睦邻友好合作条约》
13 .八国峰会关注能源安全
14 .穆巴拉克
21 .以军炸毁真主党总部大楼
24 .质量标准化成为石化调转“利器”
26 .穆巴拉克
29 .北约欲成世界政治军事联盟
30 .全球专家“会诊”塔里木难题
