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...
开发算法的人不会因为在不知不觉中开发种族主义算法而被指控或监禁,但必须选择一些标准来基于COMPAS试图解决的情况进行预测。 它可能是一个算法,它可能不完美,但它是一个开始,一个人必须从某个地方开始。 机器学习有助于减少歧视吗? 机器学习是一个非常强大的工具。随着人类开始从人文主义转向数据主义视角,这种情况...
“例如,其给予的答复存在性别歧视和种族歧视,可能会误导使用者,将具有歧视性的回答视为‘正确答案’而作出错误的决断,这可能会对社会认知和伦理产生负面影响,甚至引发国家安全、文化安全风险。”陈兵进一步指出,特别是在处理算法包容性的问题上,由于中西文化的根源及演进路径不同,还会涉及到对传统文化和现实观照之间的解...
面对不透明的、未经调节的、极富争议的甚至错误的自动化决策算法,我们将无法回避“算法歧视”与“算法暴政”导致的偏见与不公。随着算法决策深入渗透我们的生活,我们的身份数据被收集、行迹被跟踪,我们的工作表现、发展潜力、偿债能力、需求偏好、健康状况等特征无一不被数据画像从而被算法使用者掌控。
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...
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...
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 ...
如对女性运动员的忽视或歧视,对不支持的球队的形象攻击等;第四,算法推荐导致体育信息茧房效应.聚合类算法在迭代次数受到限制时,存在重复推送同类信息,造成信息茧房... 杨远远,廖慧平 - 全国体育科学大会 被引量: 0发表: 0年 一种无位置偏见的广告协同推荐算法 在广告推荐系统中,页面与广告的相关性是用户是否点...