算法已成为正在深层改变世界并重新发展未来的主要力量。增加生成的人工智能有助于我们以前所未有的速度提高效率并释放潜在的创造力。算法推荐系统默默地改变了我们的社会行为和通过准确的推动和数据分析获取信息的方法。算法的无形之手悄悄地渗透到了我们这一天的各个方面。从4月20日至4月27日，桑利亚人书店举行了“桑利亚新知识会议”的第七季，其主题是“算法的规模：智能时代的共生”，以引导公众深入了解算法背后的本质及其多维社会影响。来自“算法的本质”，“算法和社会”，“算法和法律”以及“算法与经济”的四个跨境论坛，由Com领域的13个领先专家聚集推杆技术，社会学，法律，经济等。值得一提的是，这次知识的新会议的主题来自桑利亚书店即将推出的一系列算法书籍。该系列包括四个专着，这些专着从法律，社会，技术和经济的观点中全面解释算法对当天的不同影响。桑利亚书店的编辑说：“这一系列的书是系统地探索算法与社会各个领域之间相互作用的第一本国内流行的学术阅读材料。” “我们邀请学者参加该活动，以将其写下。通过严格生动的分析，我们可以帮助读者了解算法时期的挑战和机遇，促进理性的公共技术转型，并探索智能时期人民和技术之间的和谐团结，” folll offoll。”欠文章将收集并将相关报告发布给四个事件。 AI时期需要“比例的含义”和“未来合同：AI事件地点的法律规模”。 Scale in the ai era ", zhoU Hui, a researcher at the Center for Cultural and Legal Affairs of the Chinese Academy of Social Sciences, Dai Xin, Associate Professor of Peking University Law School, Chen Tianhao, Associate Professor of the School of Public Administration of Tsinghua University, and Zhang Xin, a professor of the school of the University of International Business and International Business Law Economics, reviewing the rule of law issues during artificial从不同的角度来看，许多人都会记住法律在当天扮演的角色 - 到处都是算法的生活？社交关系。如果在数字时代或人工智能时期，算法会在人们之间建立联系，从而可以创建新的连接，从而在物理空间中的在线空间有所不同。无需提及算法在业务模型中的巨大作用。从法律的角度来看，我们还希望算法将在管理社会问题中发挥相应的积极作用。社会管理问题（例如分散，达到和处理公共信息的紧急事件）如何在其背后绝对必要。算法和资源匹配的计算。同时，随着生成人工智能的日益增加，算法的“黑匣子”引起的问题和结果的不确定性变得更加突出。它迫使我们询问算法决策背后的逻辑及其对个人权利和对Pubiko的利益的可能负面影响。在算法的“黑匣子”后面，它直接Ly指出了算法管理的主要问题之一：算法的透明度。国际商业与经济学大学法律学院的教授张新（Zhang Xin）被教导说，即使“黑匣子”算法经常受到批评，但做出人脑决定的过程更加难以解释。我们信任医生，律师和法官的法官的原因是，他们可以保证凭证机制以及背后的权力平衡。但是，面对算法决策，信任和限制机制的传统基础是失败的风险。在算法决策中，“任何激励过去的人都将掌握未来。”通过检查“ Loomisv。Wisconsin”，Zhang Xin提出，Thealgorithmic透明度不是一个简单的技术披露，而是一种使用户能够理解，评估和干预影响其自身间际际交往的算法决策的机制EST。尽管达到完整的透明度面临许多挑战，例如技术复杂性和秘密业务保护，但“有意义且负责任的透明度算法”的意图对于在系统与用户之间发展信心至关重要。 Tsinghua University公共管理学院副教授Chen Tianhao专注于“智能趋势下的AI一致性和治理”，分享了他的想法，这些想法已被切断。从技术演化的角度来看，陈·蒂亚霍（Chen Tianhao）研究了从“较大，更强”到“小但良好”的大型AI模型的趋势，以及NG定位本地化，多模式相互作用以及与大型平台的深度集成的可能性。从这个意义上讲，“ AI对齐”将使该模型与人相遇，不仅是技术水平上的渠道对接，而且还可以在价值级别上兼容。陈提霍举一个例子。如果大国El不了解用户的目标，它可能导致决策，甚至绕过“谎言”政策。因此，陈·蒂亚霍（Chen Tianhao）建议，法律为使用AI，澄清代理（代理商）的责任并加强人工生态系统情报应用程序的全面管理的个人为底线设定了底线。乌尔里希·贝克（Ulrich Baker）教授“风险社会”，现代性是一座巨大的火山。当我们享受人工智能带来的便利时，我们不会随时都会感到不断的喧嚣和爆炸的可能性。州长的责任是试图放慢脚步，并获得社会适应和机构调整的重要时间。最后，北京大学法律学院的副教授戴新从法律问题的延续的角度展示了AI管理中的重要考虑因素。 Dai Xin回忆说，30年前的互联网法律已经参与了私有和公平问题，当今AI的法律挑战无非是旧问题和新解决方案。问题的关键是，在新的技术条件下，我们对诸如安全，公平和效率等价值观的期望和宽容已经改变。根据诸如自主安全标准，在司法领域的明智应用以及算法中的偏见和歧视之类的案件，戴Xin解释了法律如何寻求不确定性的新平衡。 AI的受欢迎程度使个人能够产生许多以前独有的精英能力变得普遍。它不可避免地会触发社会期望的变化，这将促进重建法律习俗，例如版权，声誉机制和个人助理带来的法律挑战。因此，要了解技术对法律的影响，我们不仅应该关注技术的发展，而且还要了解人类需求的变化和自我意识技术。在随后的跨境对话中，专家讨论了算法本身引起的算法引起的社会问题还是数字空间中原始社会问题的投影，并讨论了政府与平台之间在算法管理中的劳动和协调划分。正如Dai Xin所说，新技术通常是展示传统法律问题的机会。面对算法带来的不确定性，法律需要掌握一种微妙的“衡量意识”，而不是严格而明确的政策。为了解决茧信息焦虑，我们必须首先提高算法的透明度。 “算法炼金术：当代社会中的无形建筑师”活动网站。该算法会创建“信息茧”？该平台如何处理网络中的暴力和八卦？在4月23日前夕，在第二次活动中，主题是“算法炼金术：REN的无形建筑师Porary Society”，中国人民大学新闻学院副教授Dong Chenyu和Doongin策略运营经理Li Xiaohan专注于这些主题，并宣布了社交生活中算法的运营机制。去年，在线锚点成为我们国家认可的新工作的锚点。 the audience well” and how to accurately understand anG Social Emotions. The "traffic" mentioned by celebrities on the Internet is a concept with local colors, and not just equal to the distribution of the algorithm. In fact, the traffic resource can decompose in major flows (number of fans), algorithm streams, event streams, and the purchase of streams. In actual operation, the weight of the stream of the algorithm is not excessive. Compared to the algorithm itself,我们应该关注算法的透明度以及如何允许更多社会Al生物参与算法管理谈判。算法是否可以解决“茧”问题？ Dong Chenyu从学术研究的观点中传授了茧在学术界引起争议的信息概念。实际上，真正的“茧”来自一个人自己的收购Habitson用户，对公共活动的兴趣低。最后，董奇尤总结说：“算法从来都不是黑匣子，它们是乐高积木。”让公众理解并理解算法构造的外部形式和逻辑可能是我们将来尝试的方向。从工业技能的角度来看，操作操作的操作内容李小龙（Li Xiaohan）带来了“平台前景算法”的共享。 Li Xiaohan认为，算法的广泛应用是爆炸时间的必然产品，主要建议算法是提高美国的效率ER信息和经验。该平台追求用户的“长期价值”，而不是短期停留或点击，是指该算法需要平衡准确的建议和内容变化之间的关系。LiXiaohan承认，算法也存在滥用的风险，也存在着“欺诈”和“炒作”和“炒作”的流量来确定公众的流量，以确定公众的流量，以使公众予以抑制。一段漫长的视频以示例为例，表明该平台正在努力通过算法来支持高质量的中等内容，并鼓励用户通过搜索和负面评论来积极参与算法的导航，以实现社区管理的长期录像。遵循自然：人工智能背后的算法赋予算法“就像数学。 Yin Zhiyi，中国科学学院的高级工程师，技术专家研究算法的算法原则易于理解，“算法是遵循自然的人类产品，并且诸如数学之类他解释了一代一代研究如何包括人类学习方法的好处ND实现了实际应用，例如面部的产生。 Xiong Hui教授进一步将算法原理与Yi的原则进行了比较，并解释了管理研究算法的“贫困”以捕获事物的“简单性”，聚类算法的“简单性”以实现信息，增强探索的信息，加强“探索”的探索”。他还以Qian Hexagram为例，将模型培训与生活研究过程进行比较，并指出在拟合和过度拟合之间找到ONEG平衡的“中等方式”也适用于算法。人工智能和人类思维之间的重要区别是什么？中国科学院计算技术研究所的高级工程师Yin Zhiyi将股份带入了“人工智能和人类思维的异源共生”。自1956年达特茅斯会议上的讨论以来，人工智能的本质是给Machin通过建模数学和计算模拟，例如人类或超人类能力，例如理解，决策和实施。在信息处理方法，模式识别和学习转移方面，人工智能和人类思想之间仍然存在显着差异：当前的机器缺乏情感和意识，他们的决策是完全驱动的，可以完全驱动副总裁计划和培训数据，而人们具有丰富的经历和情感，并且可以执行长期驱动的目标。尽管如此，Yin Zhiyi还是促进了人们仍然需要知道如何合作并继续前进的机器，因为将来，人机统一是不可避免的趋势，可以深刻地整合行为，行为和社会结构的水平，也就是说。三到三对机器机器机器机器机器机器机器机械机机器机械机机器机器机器机器机器机器机器，不同于早期的确定无关的算法，人工智能算法开始通过研究人类的知识和文化来反映人文主义的颜色。中国科学院计算机网络信息中心的首席科学家Liao Fangyu教会了开发商负责自己的理解，算法中的愿望和文化背景，这使该算法并非完全中立并且可以对文化差异产生影响。智力的人工算法的出现标志着技术与人文主义的真实交集，它以新的方式了解物理世界，并可以产生新的知识。因此，在研究和开发算法的过程中，我们必须注意语料库的语料库和积极性，以指导算法永远形成。在随后的讨论会议中，专家对如何了解推荐算法的内容和算法值的方向进行热门交流。Xiong Hui认为，建议算法的核心在于准确的匹配，并通过了解用户的需求和认可者来提高兼容性效率。 Yin Zhiyi补充说，该算法通过研究用户的行为和内容特征来理解和对应，但是完全准确的内容理解的成本是压倒性的，并且基于向量空间的计算。 Liao Fangyu强调，算法取向的价值与开发人员的选择有关，并且语料库的阳性对算法的研究结果很重要。在讨论如何指导算法变得良好时，客人认为，除了管理平台的立法和管理外，教学实用的AIS擅长技术擅长技术，并培养孩子使用AI的能力，共同不同的AI和AI从小就改变了AI，这是应对未来挑战的关键。 xiong hui特别教导说，D Modelepseek的开放模型降低了AI应用程序的阈值，并为各国开发AI应用程序提供了绝佳的机会。中国必须占据这一机会发展新资格的生产力，并促进AI赋予数千个行业的能力。 “发动机”算法如何鼓励数字经济的发展？ “发动机算法：数字情报与经济发展活动”的地点。算法如何影响市场机制和业务模型，从而与我们的日常生活相关联？这些影响的影响和变化对工作和财富的发展有何影响？ 4月27日晚上，在第四台“ Ensorithm Engine：数字情报与经济发展活动”中，中国社会科学院的研究员Li Yongjian，中央金融与经济学教授Ouyang Rihui，以及Doong经济应用领导者的领导者Jiao。跑乔，头在Doongan应用程序算法中，带来了算法的案例，使互联网公司的前线变化使业务变化能力。从doong中，番茄小说完全改变了短视频发行技术的逻辑，该小说介绍了新颖行业中的技术建议并重新组织了业务模型，开发了一种基于内容建议的新电子商务模型，jiao回顾了探索算法应用程序的范围的过程。 Ran Jiao认为，该算法的核心是提高信息匹配的熟练程度，这不仅为用户带来了更个性化的体验，而且还为大型尼克德（Ninclude）的创建者提供了机会，破坏了传统的集中分销模型。 Ran Jiao已获得了诸如“ I和Ditan”和“仇恨勇气”之类的书籍的知名度进入了个性化书籍清单的建议，并为传统出版行业提供了新的渠道，以推进和分发书籍。中国社会科学学院金融与经济学研究所的研究人员李·杨吉安（Li Yongjian）从宏观经济学的角度研究了经济发展中对算法的双重论文的深入分析。在促进增长的增长时，来自亚马逊等平台的案例和数据证实了算法在改善库存转移，降低空驱动率并缩短等待时间方面的巨大价值。李Yo指出的是，据说算法所带来的消费者和公司营销的成本在GDP中没有完全看见，而算法对经济发展的贡献，但是大多数人都低估了它。此外，李扬江认为社会不应过分对改变工作的算法的焦虑，因为技术开发通常伴随着对工作结构的调整。尽管算法提高了效率，但有些人失业，但该算法也带来了一系列新的社会工作，因此提高效率并不一定会导致工作失踪。具有中等练习的人可以用新技术武装自己，甚至可以从事专业活动。中国互联网经济学研究所教授欧扬·里伊（Ouyang Rihui）从经济管理的角度来看，他对算法的健康发展发表了自己的看法。 Ouyang Rihui比较了算法家庭管理和国外的实践，指出欧盟采用了“第一个规则”方法，而美国则更喜欢“分散和萨里式管理管理的整合”，而中国正在寻求在发展和管理之间的动态平衡，以及对法规的更多规定。 Ouyang Rihui进一步说该算法的管理应采用技术和政策的“双轮驱动”模型，并共同促进现代技术和规则改进。此外，算法管理将需要开发一种新的“共同建设，共同获得和共享”模式。政府，企业，工业和公共协会应积极参与并消除“千篇一律的”算法治理逻辑，并建立更灵活的层次管理方法。在互动讨论会上，客人就因果关系和信息支持等热门问题进行了深入的讨论。可茧，高质量内容的分布，算法的定价和歧视以及算法对工人权利和利益的影响。管理的考虑。算法信号应包括在人文护理中。我们仍然需要考虑的是：卓越的改善也会增加工人的剥削吗？例如，男孩的工作过多，在零工经济中缺乏劳动力保护以及缺乏基本福利。 “当算法本身能够判断和做出决定时，我们需要教育算法的价值。这些问题需要嵌入到算法中，这是将来特别重要的途径。”本文由组织者组合和发表。 Li Yongbo/Yang Li合并和写
