歧视

人工智能中的歧视是指基于受保护特征（如种族、性别、年龄或残疾）对个人或群体进行不公平或不平等的对待。这种歧视通常是由于AI系统中嵌入的偏见导致的，这些偏见可能在数据收集、算法开发或部署阶段产生。歧视会对社会与经济平等产生重大影响，给边缘化或服务不足的群体带来不利后果。随着人工智能系统日益融入决策流程，歧视的可能性增加，因此需要仔细审查并采取主动措施加以缓解。

理解人工智能歧视的根源

人工智能（AI）和机器学习系统在决策时高度依赖数据。如果用于训练这些系统的数据存在偏见或代表性不足，就会导致算法偏见，进而引发歧视性行为。例如，如果面部识别系统主要用白人的图像进行训练，那么在识别有色人种面孔时表现可能不佳。

人工智能歧视的根源可以追溯到多个方面：

• 数据偏见： AI系统从其训练数据中学习。如果数据本身带有偏见，AI的输出也会不可避免地反映这些偏见。例如，有偏见的训练数据可能导致AI系统偏袒某些群体。
• 算法设计： 算法本身的设计可能无意中优先考虑某些变量，从而导致偏见结果。这种情况可能出现在开发者无意中将自身偏见编码进系统时。
• 社会偏见： AI系统会反映出它们所用数据中存在的社会偏见，涉及种族、性别和社会经济地位等系统性问题。

关键概念

• 算法偏见： AI系统中导致某些群体遭遇不公平结果的错误或偏见。算法偏见可源于有偏见的训练数据、有缺陷的算法设计或两者兼有。当AI系统依据偏见模式做出决策时，会延续甚至加剧社会不平等。
• 训练数据： 用于训练AI系统的数据集。如果这些数据存在偏见，AI也会学习并延续这些偏见。确保训练数据多样且均衡，是开发公平AI系统的关键。
• 歧视性实践： 通过AI系统基于受保护特征对个人进行不公平对待的行为。歧视性实践可出现在招聘、刑事司法、医疗等多个领域。

人工智能歧视的案例

1. 面部识别： 由于训练数据不均衡，这些系统在识别少数族裔群体时准确率较低，导致有色人种被错误识别的概率更高，引发隐私和公民权利方面的担忧。
2. 医疗算法： 一个著名案例是美国医院使用的一种算法，由于医疗费用相关数据的偏见，优先考虑了白人患者。这是因为该算法将历史医疗开支作为健康需求的代理指标，间接使历史上医疗资源获取较少的黑人患者处于不利地位。
3. 招聘算法： 亚马逊使用的一套AI招聘系统曾因训练数据以男性简历为主而对女性存在偏见，导致该算法更偏向男性候选人，加剧了科技行业的性别差距。

应用场景与影响

AI系统正广泛应用于招聘、医疗、刑事司法和金融等领域，每个领域都存在歧视的潜在风险：

• 招聘： AI驱动的招聘系统可能无意中强化历史数据中的既有偏见，导致歧视性招聘。这种偏见可能来源于代表性过度集中的数据，从而无意中排斥基于性别、种族或其他特征的合格候选人。
• 刑事司法： 用于风险评估的算法工具可能延续犯罪数据中的种族偏见，对少数群体产生不公平对待。这些工具影响保释、量刑和假释等决策，带有偏见的算法可能加剧系统性不公。
• 金融服务： 信用评分算法可能由于输入数据的偏见而歧视某些群体，影响贷款审批。这些偏见通常源于历史数据中反映出的歧视性放贷行为，进一步加剧经济不平等。

缓解人工智能中的歧视

为应对AI歧视问题，可采取多种策略：

• 偏见测试： 在系统部署前定期测试AI，以识别和缓解偏见。这包括评估系统输出在不同群体间的差异影响，并相应调整算法。
• 包容性数据收集： 确保训练数据集具有代表性，涵盖整个群体，包括边缘化社区。多样化的数据有助于构建更公平、反映社会多元性的AI系统。
• 算法透明性： 提高AI系统的透明度，让利益相关方能够了解并纠正潜在偏见。透明性包括明确记录算法设计、数据来源及其决策流程。
• 伦理治理： 建立内部和外部监督机制，确保AI系统遵守伦理标准，不延续歧视。这包括制定促进公平、问责和包容性的AI开发与部署政策。

法律与伦理考量

人工智能中的歧视不仅是伦理问题，也是法律问题。英国《平等法》等多项法律禁止基于受保护特征的歧视。部署AI系统的机构必须遵守这些法律。法律框架为确保AI技术维护人权、不加剧不平等提供了指导。伦理考量则要求评估AI对社会的广泛影响，确保技术的使用负责任且公正。

人工智能歧视：相关学术论文

人工智能中的歧视是指AI系统基于某些特征对个人进行不公平或不平等对待。随着AI技术在各领域决策中的影响不断增强，解决偏见和歧视问题变得尤为重要。以下为探讨该主题的一些学术论文：

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   作者：Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   本文强调了AI系统偏见日益增长的担忧，这些偏见往往带来歧视。作者从技术、法律、社会和伦理角度综述了文献，探讨了AI中偏见与歧视之间的关系，强调跨学科协作对于有效解决这些问题的必要性。阅读全文
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   作者：Bin Liu
   虽未直接聚焦歧视问题，本文探讨了AI相关争议，包括其局限性和社会影响。文章区分了“弱AI”和“强AI”（通用人工智能），并探讨了“弱AI”的潜在价值。理解这些范式有助于深入认识不同AI系统如何延续偏见。阅读全文
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   作者：Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   本文提出了一种名为沙漏模型的AI治理框架，旨在将伦理AI原则转化为实践。该框架通过在环境、组织及AI系统等多个层面提出治理要求，以应对偏见和歧视等风险。沙漏模型旨在与即将出台的欧盟AI法案保持一致，确保社会责任型AI开发。阅读全文