币博286|一触即发

　　币博官网下载ღღ★★，币博286下载首页币博官方app下载ღღ★★，币博会官网币博游戏(体育)官方网站ღღ★★，币博体育ღღ★★，币博官网网址多少币博ღღ★★，自2023年中央金融工作会议将数字金融列为金融“五篇大文章”之一以来ღღ★★，数字金融的发展得到广泛重视ღღ★★。算法技术与金融行业正在进行深入且广泛的融合ღღ★★，但由于算法技术的“黑箱”特性ღღ★★，使数字金融法律规制面临挑战ღღ★★。在厘清算法黑箱性质与内涵属性的基础上ღღ★★，结合算法黑箱诸多表征进行分析ღღ★★，揭示出知产保护ღღ★★、技术障碍以及认知壁垒等算法黑箱的内在成因ღღ★★。为化解算法黑箱风险须遵循缓解法益冲突币博下载ღღ★★、科技治理以及消弭信息不对称的规制逻辑ღღ★★。采取算法实质审查ღღ★★、多元协同治理和强化解释权利等规制路径实现法益冲突的平衡ღღ★★，并提升和保证规制效能与力度ღღ★★。

　　2024年12月ღღ★★，中央经济工作会议明确指出ღღ★★，要以科技创新引领新质生产力发展ღღ★★，开展“人工智能+”行动ღღ★★，加强国家战略科技力量建设ღღ★★。同时ღღ★★，有效防范化解重点领域风险ღღ★★，牢牢守住不发生系统性风险底线也是中央经济工作会议精神的重要内容ღღ★★。自2023年中央金融工作会议将数字金融列为金融“五篇大文章”之一以来ღღ★★，数字金融的发展得到广泛重视川崎爱ღღ★★。数字金融涵盖移动支付ღღ★★、智能金融服务等多个领域ღღ★★，大数据和人工智能等信息技术与金融行业正在进行深入的融合ღღ★★。其中人工智能算法技术被广泛地应用于金融产品与服务之中ღღ★★，极大提高了金融服务效率与水平ღღ★★，同时也给金融业务模式ღღ★★、服务方式和市场竞争格局带来了冲击与变革ღღ★★。

　　随着算法大模型的快速迭代升级与普及ღღ★★，算法技术已从“处理工具”转变为“决策主体”[1]ღღ★★。其在带来革新与优化的同时ღღ★★，自有风险也不断放大ღღ★★，其中算法黑箱风险受到广泛关注ღღ★★。“黑箱”意指输入到输出经历的内部程序未知或难以解释[2]ღღ★★，代表系统内部的不透明性ღღ★★。大模型深度学习的过程强化了内部的不可解释性ღღ★★，符合“黑箱”特征ღღ★★。算法黑箱遮蔽了数据处理和交易决策过程ღღ★★，技术性透明度缺失引发监管挑战ღღ★★，并在其“掩护”下派生出算法趋同ღღ★★、算法偏见及算法霸权等衍生风险ღღ★★。在金融等严肃且敏感的领域ღღ★★，算法黑箱风险规范价值十分重要ღღ★★。因此ღღ★★，揭示其成因并探索有效应对措施ღღ★★，是防范当前数字金融风险的重要前提ღღ★★。

　　算法黑箱风险是因多方面因素共同导致的ღღ★★，不能仅仅认为是技术发展使然ღღ★★，同时也不能寄希望于仅凭技术发展可以解决这一问题[3]ღღ★★。事实上ღღ★★，即便对算法进行理想化的披露ღღ★★，海量的专业条款和术语ღღ★★，也将在监管者和消费者面前形成“认知黑箱”ღღ★★。

　　《中华人民共和国著作权法》第三条明确将计算机软件纳入了“智力成果”的概念范围之内ღღ★★。当算法以计算机代码为表达形式时ღღ★★，可以通过“软件著作权登记”的方式来保护整套或某一部分的软件代码以及其中的算法逻辑ღღ★★。国家知识产权局于2023年公布了《专利审查指南（2023）》ღღ★★，其中第二部分第九章明确规定了“关于涉及计算机程序的发明专利申请审查的若干规定”[4]ღღ★★。这也意味着符合审查规定的计算机软件可以申请发明专利进而获得法律保护ღღ★★。

　　司法实践中ღღ★★，智某公司起诉光某公司案深圳中级人民法院指出ღღ★★，算法模型的选择以及权重排序源于权利人处理后技术成果ღღ★★，且构成最优选择并不为公众所知悉的ღღ★★，应作为商业秘密予以保护ღღ★★。同样ღღ★★，域外的司法判例中ღღ★★，如State v. Loomis案[5]ღღ★★、Viacom v. YouTube案[6]等ღღ★★，法院均支持了被告以算法属商业秘密而拒绝强制披露的抗辩理由ღღ★★。尤其是在Viacom v. YouTube案中ღღ★★，即便审查计算机源代码是认定搜索算法是否满足公正性要求的前提ღღ★★，法院同样也拒绝了原告强制披露的请求ღღ★★。

　　目前数字金融领域主要是以“人工智能+”的方式进行ღღ★★，量化交易ღღ★★、智能投顾ღღ★★、大数据征信等创新应用均已逐步投入实践川崎爱ღღ★★。而这类“人工智能”主要是以算法大模型为基础ღღ★★，实现广泛的数据处理ღღ★★、分析功能ღღ★★，进而为金融交易决策ღღ★★、智能金融服务提供科技赋能ღღ★★。而算法大模型的高复杂度特性ღღ★★，无法完整清晰地解释其内部决策过程ღღ★★，从而导致算法黑箱的生成ღღ★★。

　　算法大模型需要处理海量数据ღღ★★，数据之间的关系错综复杂币博下载ღღ★★，模型从海量数据中自动学习和提取特征ღღ★★，其得出结论的过程难以用简单的语言解释清楚ღღ★★。并且ღღ★★，大型语言模型的核心是概率预测ღღ★★，而不是基于严格的逻辑规则来生成输出ღღ★★。值得一提的是ღღ★★，在技术研发层面ღღ★★，解决算法黑箱问题并不是必需的川崎爱ღღ★★。绝大部分的科技企业是以功能导向开展研发工作ღღ★★，其所追求的是实现预期功能ღღ★★。功能实现并不需要完全理解或探明其内部的决策过程ღღ★★，即便是为了优化调试ღღ★★，实现算法大模型的可解释性的成本往往大于其他技术手段ღღ★★。

　　数字金融领域ღღ★★，算法虽为消费者带来便捷服务ღღ★★，却进一步扩大了双方在信息获取与专业能力上的差距ღღ★★，金融消费者与金融机构之间信息和知识的不对称致使认知壁垒的存在ღღ★★。算法内部机制对普通金融消费者近乎完全不可见币博下载ღღ★★，消费者仅能接触到交互界面层的信息ღღ★★，难以深入了解算法实际运作方式及其潜在影响ღღ★★，无法对算法决策做出合理评估与质疑ღღ★★。此外ღღ★★，算法本身的专业性与复杂性极高ღღ★★，功能的实现受到数据样本ღღ★★、特征选择ღღ★★、参数设置等多因素影响ღღ★★，普通消费者即便面对完全公开的算法ღღ★★，也因缺乏相关专业背景而难以理解ღღ★★。从技术层面来看ღღ★★，社会公众的算法知识素养普遍欠缺ღღ★★。算法代码量庞大且不断随时间更新升级ღღ★★，不仅普通公众难以知悉其运算规则与决策机制ღღ★★，就连专业人士也难以完全明晰所有代码的学习模式与决策模式ღღ★★，这极大地削弱了算法的透明性与可解释性ღღ★★。在现有技术水平与社会结构下ღღ★★，编写和阅读代码属于专业技能ღღ★★，即便将代码公开ღღ★★，普通使用者或公众也无法正确理解ღღ★★。

　　数字金融算法黑箱风险规制需遵循平衡技术创新与权益保障的逻辑ღღ★★。当前监管面临算法备案制度与知识产权保护的冲突ღღ★★、技术壁垒导致的监管滞后性及信息不对称引发的系统性风险三重挑战ღღ★★。需通过协调商业秘密保护与算法透明度ღღ★★、强化科技治理应对技术迭代ღღ★★、完善算法解释权制度等路径ღღ★★，构建兼顾效率与安全的规制框架ღღ★★，从而实现金融创新与投资者权益的动态平衡ღღ★★。

　　目前我国对于数字金融算法黑箱风险的监管主要通过算法备案ღღ★★、算法披露以及申报核查管理等手段ღღ★★。科技企业ღღ★★、金融机构履行算法备案ღღ★★、算法解释等义务与知识产权保护规定的法益冲突是近些年困扰司法实践的重要问题ღღ★★。不同法院在处理这一冲突时也存在一定争议[7]ღღ★★。根据国家互联网信息办公室等国家部门在2022年3月施行的《互联网信息服务算法推荐管理规定》建立的互联网信息服务算法备案系统中可以一窥算法备案制度的报备要求（见图1）ღღ★★。

　　应用于文本生成场景ღღ★★，服务于企业端客户ღღ★★，根据用户输入的文本ღღ★★，生成相应的回复内容ღღ★★，帮助金融机构提供客户咨询ღღ★★、投资建议ღღ★★、财务规划等服务ღღ★★。

　　从公开的表格内容来看ღღ★★，算法备案的信息较少ღღ★★，投资者可能需要更多的细节ღღ★★，例如数据处理方式ღღ★★、隐私保护措施以及可能的法律和伦理问题ღღ★★，以便更准确地评估相关风险ღღ★★。但如若报备内容过多ღღ★★，又将受到合规成本与商业秘密的限制币博下载ღღ★★，这便陷入了法益保护冲突的两难境地ღღ★★。为有效应对算法黑箱风险ღღ★★，需在商业秘密与算法透明之间寻找平衡ღღ★★，避免厚此薄彼ღღ★★。

　　美国OpenAI公司于2022年推出ChatGPTღღ★★，其是一种基于深度学习的自然语言处理模型ღღ★★。ChatGPT的面世让人们意识到人工智能在生产生活中的巨大应用潜力ღღ★★，国内科技公司也快速跟进ღღ★★，当前国内语言大模型的性能ღღ★★、功能以及优化程度并不输ChatGPTღღ★★，且有超越之势ღღ★★。后ChatGPT时代的大模型拥有处理能力ღღ★★、多模态交互以及应用场景等多维度的提升ღღ★★。金融行业一向以注重效益与效率著称ღღ★★，以极快的速度拥抱了人工智能领域的科技突破ღღ★★。

　　科技治理是应对技术快速更迭的有效手段ღღ★★。我国证监会发布的《中国证券会监管科技总体建设方案》以及《稽查执法科技化建设工作规划》已经清晰地展现出科技治理路径的重要性ღღ★★。从域外的实践来看ღღ★★，英国监管机构发布的《支持监管科技的发展与应用》以及美国的《机器人监管指南》中都提到聘请熟悉算法技术的第三方专业机构参与监督川崎爱ღღ★★，以应对技术壁垒造成的监管不能ღღ★★。但如何在传统监管框架与科技治理之间进行协调ღღ★★，如何发挥科技治理应有的规制效能将是下一步立法与规制实践的重点ღღ★★。

　　数字平台的自动决策系统依托复杂的深度学习与机器学习模型ღღ★★，导致用户仅能接收结果却无法知悉规则依据ღღ★★。相较于传统金融阶段供需双方的信息差ღღ★★，算法黑箱进一步巩固了平台方的技术垄断优势ღღ★★，通过动态优化的算法系统持续扩张信息鸿沟ღღ★★，形成创新者与消费者间不可逆的认知断层ღღ★★。消弭参与主体之间的信息不对称是实现对算法黑箱风险的重要规制路径ღღ★★。

　　算法解释是消弭信息不对称最为直接的方法ღღ★★。算法解释即为对算法运行过程ღღ★★、数据处理流程以及算法决策的作出进行解释ღღ★★，以提高算法的透明度ღღ★★，避免算法歧视ღღ★★、算法趋同等衍生风险的出现ღღ★★。基于这一概念ღღ★★，法律层面的保障措施便是赋予相关主体向算法所有者提出算法解释请求的权利ღღ★★，也即算法解释权ღღ★★。但由于目前算法大模型的性能不断提升ღღ★★，算法复杂程度与日俱增ღღ★★，算法解释的难度也不断提升ღღ★★。须明确算法解释权的适用边界ღღ★★，以应对日益复杂的算法技术带来的规制风险ღღ★★。

　　算法黑箱的存在给数字金融法律规制带来了挑战ღღ★★，其根源在于新兴事物带来的新的法益保护目标与传统监管框架的适应性问题ღღ★★。数字金融算法黑箱风险的规制路径应基于算法黑箱风险之成因的剖析ღღ★★，遵循规制逻辑ღღ★★，以平衡法益冲突ღღ★★、提高规制能力以及保证规制力度为目的进行ღღ★★。

　　算法实质审查是指监管部门对金融科技公司算法产品的内在逻辑ღღ★★、技术架构及运行机制进行的深度核查ღღ★★，旨在揭示算法黑箱的潜在风险并确保其合规性ღღ★★。与形式审查不同ღღ★★，实质审查聚焦于算法的“底层逻辑”ღღ★★。其核心目标是通过技术性审查ღღ★★，明确责任主体ღღ★★，评估算法对金融市场的影响ღღ★★，这一过程强调“事实发现”ღღ★★，在保障算法透明度的同时ღღ★★，兼顾商业秘密保护的需求ღღ★★。通过审查算法的底层逻辑ღღ★★、数据输入ღღ★★、参数设置和代码结构ღღ★★，揭示其运行机制ღღ★★，确保算法的可追溯性ღღ★★，形成有效的技术穿透监管ღღ★★。同时明确算法设计ღღ★★、开发ღღ★★、部署和应用各环节的责任主体ღღ★★，确保在算法出现问题时能够迅速定位并追究责任ღღ★★，实现责任固化ღღ★★。算法实质审查即通过技术穿透ღღ★★、责任固化的分层审查机制ღღ★★，以有限透明实现有效监管ღღ★★，既防范算法黑箱的隐性风险ღღ★★，又保护企业的创新动力ღღ★★，在算法解释权与商业秘密保护之间寻找平衡点ღღ★★。

　　数字金融算法黑箱风险的复杂性ღღ★★、跨领域性以及快速迭代的特点ღღ★★，使得单一治理模式难以有效应对ღღ★★，多元协同治理成为必然选择ღღ★★。多元协同治理能够充分发挥不同主体的优势ღღ★★，通过行业协会的自律ღღ★★、企业的自我约束以及第三方机构的专业评估ღღ★★，及时发现和应对算法黑箱风险ღღ★★。其中科技治理是多元协同治理的核心驱动力ღღ★★。自动化监管和合规代码嵌入是科技治理的两大重要手段ღღ★★。自动化监管是将监管系统与金融机构的后台系统直接连接ღღ★★，实现数据的实时采集ღღ★★、分析ღღ★★，能够有效解决算法黑箱带来的滞后性和不透明性问题ღღ★★。合规代码嵌入则是在算法设计过程中预置法律规则ღღ★★，将监管要求内化于算法运行过程中ღღ★★，从而减少算法偏差和风险ღღ★★。这种方式强调在算法开发阶段就融入合规要求ღღ★★，确保算法的设计和运行符合法律法规和伦理标准ღღ★★。通过“法规代码化”ღღ★★，可以提高法律法规的可执行性ღღ★★，同时也为金融机构提供了一个明确的合规框架ღღ★★，降低了合规成本和法律风险ღღ★★。

　　强化算法解释权不仅是保障金融消费者权益的关键手段ღღ★★，更是提升规制效能的必要路径ღღ★★。应明确权利行使边界ღღ★★，确保规制力度与公平性的双重提升ღღ★★。须从解释主体ღღ★★、内容ღღ★★、标准三个维度释明算法解释权适用边界ღღ★★。解释主体方面应从个体到多元的权责重构ღღ★★。算法影响的广泛性要求将监管部门ღღ★★、社会组织和法人纳入启动主体ღღ★★。行业协会或监管机构可主动要求解释ღღ★★，形成“用户自下而上申诉”与“监管自上而下介入”的双向驱动ღღ★★。解释内容方面应注重核心逻辑与适度披露的平衡ღღ★★，遵循“可理解性优先”原则ღღ★★，既满足透明需求ღღ★★，又避免过度披露引发的技术泄密ღღ★★。在解释标准方面须进行场景化分层与动态适配ღღ★★，依据决策影响程度设定差异化解释标准ღღ★★。常规场景仅需告知考量因素川崎爱ღღ★★，而关键场景则需详细说明因果关系ღღ★★，包括算法逻辑与人工干预途径ღღ★★，可在相关规定中明确分层标准ღღ★★，并通过动态审查机制适应算法迭代特性ღღ★★。

　　[1] 王怀勇ღღ★★：《金融科技的算法风险及其法律规制》ღღ★★，载《政法论丛》ღღ★★，2021年第1期ღღ★★，第105—116页ღღ★★。

　　[2] 程雪军ღღ★★：《金融科技平台算法黑箱的国际规制与中国因应》ღღ★★，载《国际经济法学刊》ღღ★★，2023年第2期ღღ★★，第26—44页ღღ★★。

　　[7] 刘琳ღღ★★：《算法解释权与商业秘密保护的冲突化解》ღღ★★，载《行政法学研究》ღღ★★，2023年第2期ღღ★★，第168—176页ღღ★★。

　　声明ღღ★★：证券时报力求信息真实ღღ★★、准确ღღ★★，文章提及内容仅供参考ღღ★★，不构成实质性投资建议ღღ★★，据此操作风险自担

　　下载“证券时报”官方APPღღ★★，或关注官方微信公众号ღღ★★，即可随时了解股市动态ღღ★★，洞察政策信息ღღ★★，把握财富机会币博下载ღღ★★。

　　Top50高校孵出200+家独角兽ღღ★★！清交浙占1/5ღღ★★，南开总估值居首ღღ★★，你的母校上榜了吗？中国高校独角兽孵化力Top50榜出炉｜原创