Virtual Borders: International Law and the Elusive Inequalities of Algorithmic Association
Virtual Borders: International Law and the Elusive Inequalities of Algorithmic Association
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虚拟边界：国际法和算法关联中难以捉摸的不平等
DOI：
10.1093/ejil/chac007
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发表时间：
2022
影响因子：
1.2
通讯作者：
Van Den Meerssche D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Van Den Meerssche D
国际公共当局对算法工具的使用正在改变制定和颁布规范的方式。全球治理的这一巨大转变具有重要的分配后果：数字化不仅赋予特定的企业行为体和专门知识形式以权力，而且还带来了基于数据模式中人的位置的新的社会分类模式。本文重点关注机器学习和数据分析在全球治理领域中引入的新兴不平等。根据研讨会的主题，我因此从分布的角度，而不是程序的角度，从不平等的角度，而不是隐私，数据保护或透明度的角度来框架计算决策过程的重要性。评估这些新出现的不平等的经验场所是“虚拟边界”。通过关注正在重塑边境管制实践的数据提取和算法风险评估的技术工具，本文做出了双重贡献：它揭示了由这些数据驱动的分组和分级形式所产生的社会等级-在“关联不平等”的新概念中捕获-并强调了在现有法律的术语中注册或抵制这种主体制作模式的困难。这种干预既追溯了数据驱动治理的特殊分配效应，也表明了它对现代主义国际法理想中集体、团结和平等的前景和解放承诺构成的挑战。我建议，在抵制算法治理的逻辑时，我们应该争取的不是透明，而是不透明;不是包容，而是不可比;不是隐私，而是开放和挑衅的共性。
The use of algorithmic tools by international public authorities is changing how norms are made and enacted. This seismic shift in global governance has important distributive consequences: the digital turn not only empowers specific corporate actors and forms of expertise but also entails new modes of social sorting based on the placement of people in patterns of data. This article focuses on the emergent inequalities that machine learning and data analytics thereby import in the domain of global governance. In line with the symposium’s theme, I thereby frame the importance of computational decision-making processes from a distributional, and not a procedural, perspective – from a perspective of inequality and not privacy, data protection or transparency. The empirical site for the assessment of these emergent inequalities is the ‘virtual border’. By focusing on the technological tools of data extraction and algorithmic risk assessment that are reshaping practices of border control, the article makes a dual contribution: it reveals the social hierarchies engendered by these data-driven forms of grouping and grading – captured in the novel concept of ‘associative inequality’ – and highlights the difficulty of registering or counteracting this mode of subject-making in existing legal terms. This intervention both traces the particular distributive effects of data-driven governance and signals the challenges it poses to the prospects and emancipatory promises of collectivity, solidarity and equality entertained in modernist ideals of international law. In resisting the logic of algorithmic governance, I suggest, we should strive not for transparency but for opacity, not inclusion but incomparability, not privacy but open-ended and defiant commonality.
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