算法广告中的种族歧视、性别歧视，以及“大数据杀熟”背后的价格歧视是生活中常见的几种算法偏见。有学者认为，将算法偏见仅仅定义为由于算法程序的片面性呈现在种族、性别、职业身份等之上的消极态度，未免稍显狭隘。他们指出，“算法偏见”是指算法程序在信息生产和分发过程失去客观中立的立场，影响公众对信息的客观全面...
这些偏见和歧视源于数据、算法的设计和训练过程中存在的问题,导致算法在决策和预测时出现不公平、不公正的情况。一、算法偏见和歧视的原因 数据偏差:算法的训练数据通常是由人类生成的,这些数据可能包含社会和文化偏见。如果这些数据被用来训练算法,那么算法很可能会继承这些偏见,并对某些群体做出不公平的决策。 算法设计...
算法偏见带来的严重后果就是其后续进入人类决策体系,在更大的社会层面扩大其“偏见”的影响力。如上述例子,带有偏见的算法(即秉持着“技术工作应该属于男性”的算法)被广泛应用到下一代的招聘软件中后,女性在技术领域将更难找到工作。类似的由算法偏见带来的决策后果在借贷、法律判罪、医疗等领域更为严重。 本文的研...
过度抽样和欠抽样 歪斜的样品 特征选择/有限特征 代理/冗余编码 世界上的偏见和不公正那么我们如何消除这些偏见呢?机器学习算法可以使歧视永久化,因为它们是针对有偏见的数据进行训练的。解决方案是识别或生成无偏的数据集,从中可以得出准确的概括。 消除偏见 种族,性别和社会经济阶层等特征决定了我们与某些绩效任务的结...
并且,研发人员在产品设计研发过程中可能会根据业务需求对用户群体进行类别划分,这也间接导致算法歧视现象出现。 对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心执行主任张欣也认为,虽然算法的设置和架构有可能产生偏见问题,但类ChatGPT技术展现偏见的原因主要在于训练数据的选取。“AIGC相关模型往往是接入巨量数据进行训练,如果...
也就是说,算法的歧视是从人类社会学来的。数据不够,没法凑现行算法中很难存在绝对公平。 众所周知的是,当算法学习的数据量越大时,算法的错误会越少,而且结果会越趋向于精准。就算人类能够开发出一套筛选系统排除带偏见的数据,将不带偏见的数据输入算法中给算法学习,算法也无法达到绝对公平。 因为非主流总是拥有...
所属专辑:ai安全与未来 声音简介 AI系统可能会产生对某些群体不公平、不公正的决策结果,进而导致这些群体受到不必要的影响和伤害 猜你喜欢 4224 傲慢与偏见 by:凝雪静语 2920 傲慢与偏见 by:岚云清流间 1.1万 傲慢与偏见 by:紫茉芸嫣 2311 傲慢与偏见 ...
算法歧视与社会偏见 主讲人:Dr. Kino Zhao(赵雨婷)(Simon Fraser University) 主持人: Lu Qiaoying (Peking University) 讲座时间:2024年12月30日(周一)15:00-17:00 讲座地点: 李兆基人文学苑3号楼109 语言: 英语 Linus Huang Kino Zhao (赵雨婷)is an assistant ...
首先,本文介绍了算法偏见与歧视的定义和背景,指出其对AI系统的影响.然后,详细讨论了几种常见的识别算法偏见与歧视的方法,包括敏感性分析,公平性度量和反证法等.接下来,本文提出一种综合的评估框架,用于衡量算法偏见与歧视的程度和影响.最后,本文介绍了一些缓解算法偏见与歧视的方法,如数据预处理,模型训练策略调整和...
偏见算法：人工智能与歧视