【网络首发】周晓帆（译）：人工智能法律决策中的“黑箱”问题再探讨

主要观点总结

这篇文章讨论了人工智能（AI）中的“黑箱”问题以及法律背景下的可解释性相关问题。文章指出“黑箱”问题是由四个不同但相互关联的问题重叠而成，包括不透明性、陌生性、不可预测性和正当性问题。文章提出了一个框架来讨论这些问题，并指出不透明性不是一个真正的问题，同时反驳了正当性问题。此外，文章还分析了陌生性和不可预测性问题的矛盾之处，并提出了一些缓解方法。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景及作者信息

文章是由阿尔托什 ·布罗热克等人发表在Artificial Intelligence and Law上的一篇开放获取的文章，译者是周晓帆，来源于《数字法学评论》。

关键观点2: “黑箱”问题的实质

文章指出“黑箱”问题实际上是一个表面问题，是由四个相互关联的问题重叠而成，包括不透明性、陌生性、不可预测性和正当性问题。

关键观点3: 文章的观点

文章提出了一个框架来讨论“黑箱”问题和人工智能的可解释性，认为不透明性问题并不是一个真正的问题，并反驳了正当性问题。同时，文章还分析了陌生性和不可预测性问题的矛盾之处，并提出了一些缓解方法。

关键观点4: 相关文章推荐

提供了几篇与文章主题相关的其他文章，如算法透明实现的另一种可能：可解释人工智能等。

关键观点5: 商品书目信息

提供了商品书目信息，包括微信号及相关战略合作伙伴信息。