人工智能发展中的算法公开能否解决算法歧视.pdf

标题《人工智能发展中的算法公开能否解决算法歧视》以及描述中的核心议题是探讨算法公开这一措施在解决人工智能中算法歧视问题上的有效性，以及它可能带来的副作用和限制。从提供的内容来看，文章作者王夙通过对算法公开概念的分析，指出了算法公开在解决算法歧视问题上的局限性和潜在的风险，同时提出了算法歧视的多样性以及算法歧视产生的根本原因。 文章指出算法公开并不能保证公众知情权。算法本身是复杂的程序代码，一般社会公众很难理解其专业性和技术性，这使得算法公开在很大程度上只具有形式上的意义，而无法实质性地解决问题。此外，算法公开的时效性也是有限的，因为随着机器学习技术的不断进步，算法可能会不断更新迭代，最初的算法版本可能与公开版本已经不一致，导致算法公开失去时效性。 算法公开并不具有解决问题的整体性。算法歧视并不仅仅是算法本身的问题，更多地是源于输入数据的歧视性。算法优化可以减少某些形式的歧视，但如果输入数据本身就带有歧视倾向，算法公开无法对这种数据层面的歧视起到矫正作用。 再者，算法公开可能会引发一系列副作用。比如违反了商业准则和侵犯知识产权，破坏商业主体研发算法的动力。此外，算法公开可能还会带来风险可控性减损的问题，一旦算法被恶意利用，可能会导致更严重的歧视性后果。 文章还提到了算法歧视的两种形式：有意识歧视和无意识歧视。有意识的算法歧视可能源于程序员的偏见，而无意识的歧视则可能来自于社会背景和前见，这些偏见和前见很难被完全识别和预防。并且，数据本身所谓的“正义性”也是相对的，平等和公正需要根据具体场景来判断，因此在使用算法时容易引发歧视性后果。 文章强调了算法歧视问题的复杂性，算法公开作为一种手段虽然在理论上看似可行，但实际上可能面临多重挑战和问题。作者认为，要真正解决算法歧视问题，需要对算法设计、数据处理以及相关法律法规有更深入的审视和改进。 针对如何解决算法歧视，文章虽然没有提供具体方案，但是通过深入分析算法公开的局限性和副作用，为学术界和业界提出了进一步思考和探讨的方向。我们可以从算法设计、数据处理、监督审查以及法律层面等多个维度，来探讨如何更全面和有效地解决算法歧视问题。