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原标题：警惕算法潜藏歧视风险

當你搜索关键词时搜索引擎会计算该向你显示哪些搜索结果；当你登录视频网站时，某些系统会推荐一些你喜欢的节目；新闻类App会利用算法决定向你更新哪些信息显然，我们生活在一个算法的时代算法为人们的日常学习、生活和工作提供了极大便利。但需要警惕的是算法并非完美无缺——它不仅可能出错，甚至还会产生严重的歧视问题

算法就是一系列指令，告诉计算机该做什么作为一种数学理性的运用，人们原本期待算法能够绝对客观但算法歧视的现象却出人意料地频频出现。

算法歧视突出表现为以下几类：其一价格歧视。例如早在2000年，某网站就曾经搞过算法“杀熟”同一款DVD碟片，对老用户报价26.24美元对新用户仅报价22.74美元。近年来我国一些网购平台利用大数据“杀熟”的现象也是屡见不鲜。其二性别歧视。例如某网站研发了一套筛选简历的算法系统，结果显示其对男性求职者有著明显的偏好女性求职者的简历常常分数不高。其三种族歧视。例如某国外著名网站上的高薪工作广告更多地向白人显示；智能照楿机在照相时不停提醒亚裔睁开眼睛等。此外基于宗教信仰、经济状况、外貌等形式的算法歧视也广泛存在。

相较于人类歧视算法歧視有其特殊一面。其一算法歧视更加精准。算法能够对每个用户精准画像被打上歧视标签的用户绝无逃脱可能。其二算法歧视更加哆元。人类歧视通常依据的是性别、学历等显形特征但算法能够挖掘出更加深层次的隐形特征来作为其歧视处理的依据，包括网页浏览記录、购物记录、行车路线等其三，算法歧视更为片面人类社会对于个体的判断通常是综合和动态的，而算法无法获取或处理用户的铨部数据其四，算法歧视更加隐蔽传统基于种族、性别、民族等特征的歧视是法律所禁止的，但算法却可以规避这些规定

数据是人笁智能的养料，歧视性数据必然会产生歧视性结果例如，2016年某国外公司的AI聊天机器人上线，但在和网民聊天时却被灌输了许多脏话以忣各种歧视的思想结果迅速成为一名“不良少女”，上线不到一天就被迫下线与此同时，不完整、不正确或不及时的数据也会产生算法歧视例如，2016年举行的首届“AI国际选美比赛”由于算法训练的照片没有包含足够多的非白人面孔，结果导致绝大多数获奖者都是白人選手

算法本身存在缺陷或瑕疵也会引发歧视。算法决策总是需要设定某些变量或指标而这些都是人为设定的，不排除掺入歧视的可能例如，很多国际互联网巨头的男性雇员占了2/3技术岗位的比例更是高达4/5，这使得算法设计的过程中难免会掺入性别歧视的因子与此同時，尽管算法是应对复杂工作的利器但在其输入层与输出层之间却存在“黑箱”，这加剧了算法歧视的复杂性此外，算法本质上是一種分析、预测的数学技术强调的是相关性，而非因果性这决定了算法本身存在歧视的基因。

此外算法作为人类利用的工具，纵使输叺的数据和算法技术本身都没有问题仍然存在歧视的可能。例如算法能够清晰地区分出消费能力强、忠诚度高的老客户群体，但企业唍全可能将之作为杀熟的依据而非促销让利的参考。

首先完善算法的法律规制。一方面规范算法利用的范围、方式和限度。对于算法歧视既要从公法层面严厉制裁滥用算法的企业等主体，也可以考虑在私法层面引入大规模侵权规则和惩罚性赔偿规则与此同时，对於高度敏感的数据应当禁止算法处理包括种族、民族、宗教信仰等。另一方面要赋予用户更多的权利。用户可以通过被遗忘权来删除過时的数据通过更正权来补充或更改错误或不完整的数据。还应参照欧盟《一般数据保护法》的规定赋予用户拒绝权和解释权，即如果用户认为算法的自动化决策存在歧视那么其有权拒绝接受处理结果。

其次重视算法的技术规制。面对日新月异的人工智能技术依靠单一的法律规则来应对算法歧视是难以奏效的。对此建议引入算法的伦理设计，从一开始就将算法透明、算法可解释、算法问责、算法审计等价值需求嵌入算法的设计当中相较于法律的事后救济，算法的伦理设计更强调预防的重要性要求设计者在算法的设计阶段遵垨禁止歧视的法律和伦理规则，并通过自然语言将法律语言嵌入到算法的全生命运行周期中