在算法偏见之外，一个同样重要的隐患在于算法造成的“数据遮蔽”，尽管算法操作会调用大量的数据，对其进行提取、整合、分析，但这些操作仍然基于概率，即针对数据在整个数据集中出现的次数和频率，这意味着它优先抓取那些出现频次最高的“优势数据”，而忽略那些几乎无人问津的“少数数据”或“稀有数据”。我们当然不能...
算法偏见是AI伦理问题的核心挑战之一,需要从数据、算法、模型评估到决策过程进行全面审视与干预。通过深入理解偏见成因、熟练运用识别工具、实施有效的缓解措施,我们能构建更为公正、透明的AI系统,推动AI技术健康、可持续地服务于社会。持续关注并研究AI伦理与公平性问题,不仅是科技从业者的责任,也是全社会共同面临的课题。
定义：算法偏见是指算法在训练、应用过程中，因数据、设计或人为因素导致的系统性偏差，对某些群体或个人产生不公平对待。其核心成因包括：数据偏差 样本失衡：如招聘算法若以男性成功案例为主训练，可能系统性低估女性候选人。历史偏见继承：犯罪风险评估算法可能放大司法系统中的种族歧视，因训练数据包含历史偏见。设计主观...
基于概率/卷积的数据遮蔽在算法偏见之外，一个同样重要的隐患在于算法造成的“数据遮蔽”，尽管算法操作会调用大量的数据，对其进行提取、整合、分析，但这些操作仍然基于概率，即针对数据在整个数据集中出现的次数和频率，这意味着它优先抓取那些出现频次最高的“优势数据”，而忽略那些几乎无人问津的“少数数据”或“稀...
在克莱因伯格看来，算法与生俱来就有偏见。在设计算法时，必须考虑到多元化的公平标准，并开发新的技术方法。多年来，克莱因伯格一直致力于探索如何定义及实现算法公平，尤其是在算法辅助人类做决定的场景。在他看来，公平不只是一个单一标准，而是涉及多个维度。“需要考虑不同的度量标准，确保算法在各个层面上都是...
算法偏见的产生主要有以下几个方面的原因: 1.数据集的偏见:数据集是训练和评估算法的基础,如果数据集本身就存在样本选择偏差,或者数据集中存在歧视性的特征、关联或者标签,那么训练得到的模型会倾向于反映这些偏见,从而产生算法偏见。 2.特征选择的偏见:在算法中使用的特征选择过程也可能存在偏见。比如,根据种族、性别...
一、算法偏见的概念界定 有学者认为“算法偏见”是“算法程序在信息生产与分发过程中失去客观中立的立场,造成片面或者与客观实际不符的信息、观念的生产与传播,影响公众对信息的客观全面认知”。 也有学者认为“算法偏见”是指在看似客观...
这种情况其实非常多，我们都不知道是在哪些地方出现了偏见。洪灝：对，或者说AI算法很容易犯一个我们人类犯的毛病，那就是把这个相关性当成了因果关系。当它看到这个东西是这么想的，那肯定是有问题的，如果是有问题的，就需要否决掉。但是事实上，中间的原因是更复杂、更深层次的，但是它就没办法理解。所以我相信...
算法偏见:与机器学习中的“经验”相对。指一个数据集被归为特定的数据集、被赋予特定的权重、是否是测试样本以及最终被提取的结果中的不同。每个人都有属于自己的偏好和不喜欢的事物,这些偏好是我们在做数据分析的过程中需要考虑的因素。当这些偏好在一个数据集中与其他的人不同,而该数据集又与其他数据集有着极大...
此类在算法自动化决策中产生的不公平现象，被称为算法歧视或算法偏见。Demographic skews in training data create algorithmic errors 训练数据中的人口统计学偏差会导致算法错误 Women and people of colour are underrepresented and depicted with stereotypes 女性和有色人种的代表性不足，并被描绘为刻板的形象 Algorith...