联合国打击跨国有组织犯罪公约和反腐败公约程序问题研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国政法大学出版社

作者:陈光中 编

出品人:

页数:451

译者:

出版时间:2007-7

价格:48.00元

装帧:平装

isbn号码:9787562030621

丛书系列:

图书标签:

• 联合国公约
• 跨国犯罪
• 腐败
• 国际法
• 程序法
• 犯罪预防
• 国际合作
• 法治
• 反腐败
• 公约实施

好的，以下是一本不同主题的图书的详细简介，旨在涵盖广泛的领域，避免涉及您提到的具体法律文件： --- 图书名称：《数字时代的数据治理与伦理前沿：重塑社会信任的框架》 内容简介 本书深入探讨了在信息爆炸与人工智能加速发展的数字时代，数据治理和伦理构建所面临的复杂挑战与前沿机遇。在全球化、互联互通的背景下，数据已成为驱动经济增长和社会变革的核心资产，但同时也带来了隐私侵犯、算法偏见、信息茧房乃至国家安全等一系列深层次的结构性问题。本书旨在提供一个跨学科的、系统性的分析框架，用以理解和应对这些挑战，最终目标是构建一个既能激发创新潜力，又能有效维护个人权利与社会公平的治理体系。 第一部分：数据治理的理论基础与演进 本部分首先回顾了数据治理的起源与演变，从早期的信息管理和安全策略，过渡到现代基于价值和风险的治理模式。我们分析了数据主权、数据本地化以及跨境数据流动的国际法律和政治博弈，探讨了不同司法管辖区（如欧盟的《通用数据保护条例》GDPR、美国的部门性法规、以及亚洲新兴市场的监管框架）在平衡数据流通与保护方面的差异化路径。 重点讨论了数据资产化的概念，即如何将原始数据转化为具有明确所有权、使用权和经济价值的资产。这不仅涉及技术层面的数据清洗和标准化，更关乎法律层面对数据权益的界定。我们审视了基于区块链、分布式账本技术（DLT）等新兴技术在实现数据溯源、确权和安全共享方面的潜力，并剖析了这些技术对传统数据管理范式的颠覆性影响。 第二部分：算法伦理与人工智能的社会责任 本书的第二部分聚焦于人工智能（AI）的核心挑战——算法的透明度、公平性和可解释性。随着AI系统日益深入地介入招聘、信贷审批、司法判决等关键领域，算法决策的“黑箱”特性引发了公众对公正性的广泛担忧。 我们详细分析了算法偏见（Algorithmic Bias）的成因，包括训练数据中的历史偏见、模型设计中的缺陷，以及在实际部署中对不同社会群体产生的不平等后果。为应对这一问题，本书介绍了“可解释人工智能”（XAI）的最新研究进展，探讨了如何在维持模型性能的同时，增强决策过程的透明度和可审计性。 此外，本部分还深入讨论了AI的责任归属问题。在自动驾驶事故或医疗诊断错误等场景下，责任主体究竟是开发者、使用者还是AI本身？我们考察了当前法律和伦理框架在处理这种新型主体间的关系时的不足，并提出构建适应未来自主系统的新型问责机制的设想。 第三部分：隐私保护的技术与社会工程 隐私不再仅仅是个人信息不被泄露的问题，它演变成了一种关于数据控制权的斗争。本部分详述了当前保护个人隐私的前沿技术和策略。 我们详细介绍了差分隐私（Differential Privacy）的工作原理及其在公共数据发布中的应用，解释了如何通过注入数学噪声来保护个体信息不被反向工程识别。同时，对联邦学习（Federated Learning）等隐私计算技术进行了深入剖析，展示了如何在不共享原始数据的前提下，协同训练模型，实现“数据可用而不可见”。 在社会工程层面，本书探讨了数字身份管理的未来趋势，包括去中心化身份（DID）的潜力，以及如何通过强化用户对自身数据的控制权来重建数字信任。我们还关注了“深度伪造”（Deepfake）技术对信息真实性和社会信任的侵蚀，并提出了针对性的人工智能取证和内容溯源策略。 第四部分：全球数据治理的未来图景 最后一部分将视角放回宏观层面，探讨全球数据治理体系的构建。跨国数据流动是数字经济的生命线，但各国在数据安全、国家利益与商业利益之间的平衡点上存在显著分歧。 本书分析了地缘政治因素如何塑造数据流动的规则，例如技术脱钩和供应链安全化对全球数据架构的影响。我们提出，未来的数据治理需要超越简单的合规性思维，转向一种“多利益相关者协同治理”的模式。这要求政府、科技企业、学术界和公民社会之间建立更紧密的合作关系，共同制定灵活且前瞻性的标准和规范。 本书还对数据伦理的文化适应性进行了探讨，认识到单一的西方伦理模型难以普适全球。成功的治理框架必须尊重不同文化背景下对“个人”、“社区”和“安全”的不同理解。 本书的特色 本书的特点在于其深度融合了技术可行性、法律约束力与社会伦理考量。它不仅是政策制定者和法律专家的参考手册，也为科技行业的架构师、产品经理以及关注未来社会形态的研究人员提供了批判性视角和实践指导。通过对复杂概念的清晰阐述和对前沿案例的细致分析，本书致力于成为理解和塑造数字时代数据命运的关键指南。 ---

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