人工偏见如同基因编码深植于人类社会，而算法歧视则像基因编辑技术般具有精准性和隐蔽性。银行信贷审批中，传统信贷员可能因客户籍贯产生主观偏见，这种偏见具有个体差异性和可追溯性；而算法通过数万条历史数据训练形成的"地域歧视模型"，则会以标准化方式批量拒绝某省份客户的贷款申请，形成系统性的歧视链条。这种替代关系呈现出矛盾特征
综上所述,解决算法偏见与算法歧视问题需要从多个方面入手,包括确立算法公正原则、细化操作原则、个人赋权与算法权力控制以及建立问责制度等。这些措施的实施将有助于维护社会公平正义,促进人工智能技术的健康发展。
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认知...
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 ...
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果相关的其他特征。这些都是受保护的属性,但它们仍然与某些性能任务相关 - 而性能任务则是假定的社交产品。例如: ...
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。
偏见算法：人工智能与歧视
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 2378 傲慢与偏见 by:喜悦美好时光 2292 傲慢与偏见 by:凌波若兰 2426 傲慢与偏见 by:荷塘月色_er 6716 傲慢与偏见 ...
个人化产品推荐的算法偏见与 企业数据歧视的合规探讨 主讲人 徐子彬 讲座时间 2022年9月23日 14:30 讲座方式 腾讯会议ID:609 816 065 会议密码:2022 01主讲人介绍 徐子彬毕业于美国南加州大学马歇尔商学院,目前任香港城市大学深圳研究...