算法基礎權利：算法解釋權 | 免受自動化決策約束權算法治理工具：算法影響評估 | 算法審計算法治理路徑：個體賦權|外部問責|平臺義務算法場景規制：算法行政 | 大數據“殺熟” | 算法性別歧視算法治理中的軟法：人工智能技術標準

●引言
一、“聯結”與“失控”：算法社會的恐懼之源
二、發現算法之美：構建治理層面的算法信任
三、機制與方案：本書所作的些許貢獻
第一章算法基礎權利
第一節算法解釋權
一、算法解釋權成為算法治理制度核心的三項理據
二、算法可解釋性立法樣本剖析：GDPR的啟示與鏡鋻
三、理性算法和算法理性的調和統一：算法解釋權構建的本土化建議
四、結語
第二節免受自動化決策約束權
一、免受自動化決策約束權的立法溯源和功能價值
二、免受自動化決策約束權的構造機理和立法缺憾
三、免受自動化決策約束權的借鋻與調適
四、結語
第二章算法治理工具
第一節算法影響評估制度
一、算法影響評估制度的三項治理優勢
二、算法影響評估制度立法樣本剖析：美國、加拿大算法影響評估制度的四項啟示
三、構建算法影響評估制度中國方案的三項建議
四、結語
第二節算法審計制度
一、算法審計的治理效能
二、算法審計的制度邏輯
三、算法審計的中國方案
四、結語
第三章算法治理路徑
一、算法危機的三個特征
二、算法治理的三種範式：個體賦權、外部問責和平臺義務
三、邁向算法信任：完善我國算法治理方案的四項建議
四、結語
第四章算法應用場景規制
第一節算法行政的架構原理、本質特征與法治化路徑
一、技術賦權和技術賦能：算法行政的架構原理
二、我國算法行政的核心特征和相關風險：以信用監管為例
三、算法行政的法治化路徑
四、結語
第二節大數據“殺熟”現像的架構原理和規制之道
一、美團大數據“殺熟”事件風波：算法時代消費者無從反抗的困局
二、大數據“殺熟”的架構原理和技術隱憂
三、大數據“殺熟”現像的法律規制之道
第三節算法性別歧視的類型界分與公平治理
一、問題的提出
二、算法性別歧視的概念界定與類型界分
三、算法性別歧視的形成機制
四、算法公平視閾下算法性別歧視的應對方案
五、結語
第五章算法治理中軟法的效能及路徑：以人工智能技術標準為例
一、技術標準增進人工智能治理效能的制度優勢
二、我國人工智能技術標準的發展圖景和路徑反思
三、我國人工智能技術標準制定與完善的因應之道
四、結語
後記

當我們害怕算法時，我們到底在害怕什麼？
作為大數據時代的“基礎語言”和“新型基礎設施”，算法應用已經深度綁定用戶的衣食住行。如何應對大數據風險？算法監管何去何從？如何平衡創新與安全？如何從監管視角為我國科技企業的“彎道超車”提供“制度賽道”？ 本書聚焦人工智能時代的算法治理，瞰覽全球創新行業實踐及場景，深度凝練算法治理的形成機理，雙管齊下破解算法規制難題，引領讀者從容應對算法危機、構築算法信任、重新發現“算法之美”。

張欣 著