算法与社会治理（图）

第二，涉及学科领域众多。本书将算法社会治理与哲学、法学、社会学、犯罪学、公共管理学、政治学、文化理论甚至生理学等学科联系起来，不仅具体而微地呈现出算法在不同领域的功能，而且勾勒了一幅算法融入社会治理后的宏大图景，读来极富学术张力。

第三，兼具理论抽象与制度分析。本书的贡献在于提供了一个算法技术、治理机制和社会影响的有机和广泛分析图景。从计算机科学研究的前沿出发，讨论算法技术与社会治理机制的实证关系，该讨论既有理论高度，又有建设性制度改进建议，读来极具启发性。

本书的第一部分主要探讨了在公共组织的核心机制中算法治理如决策、监管、服务提供和规则执行中算法治理的大致内容。引言主要定义了算法治理所保护的各个方面，并探索其转变社会治理和政府内部动态的方式。编者引言之后，保罗·亨曼在本书第二章分析了算法治理术，并且主张建立更强大的法律保护和评估存在的共同模式，以挑战政府的机械判断。在第三章中，加里·科格利亚尼斯综述了在政府监管中使用算法的主要反对意见，并主张通过人力资源能力建设来缓解这些批评。在第四章中，阿尔伯特·梅杰和斯蒂芬·格里梅利奎杰森提出了使用算法如何破坏公民对政府的信任这一问题，并制定了一套评估事项来引导公共组织使用负责任的算法应用程序。在第五章中阿詹·威德拉克、马里斯·冯·艾克和里克·彼得斯以数字善治原则的形式进一步阐述了这一主题，以确保自动化决策的公平性、问责制和比例原则。

本书的第二部分分析了算法法务的关键内容并将之概念化，比如预测性警务和预测性刑事司法。预测性警务和预测司法提出了算法安全与正义、尊严和团结价值观之间关系的问题。第六章费尔南多·阿维拉、凯莉·汉娜-莫法特和波拉·毛鲁托认为，假设刑事司法中机器学习算法和大数据的使用会带来更准确、更公平的判决，这种看法是有问题的。公平的概念缺乏精确性和一致性，数据分析的去场景化性质引起了人们对社会价值观模糊和风险评估具有歧视性影响的关注。第七章罗萨蒙德·范·布雷克建议在民主技术、数字民主和积极犯罪学方法的启发下，以更赋权、包容和民主的方式重新思考预测性警务。第八章格温·范·艾克讨论了以控制风险为基础的回归矫正实践中算法司法的伦理问题。她认为，这个问题首先不是一个技术问题，而是一个人与算法交互的问题，特别是人类对算法预测的解释和算法的合理化问题。