人工智能时代算法性别歧视的类型界分与公平治理
DF529; 在人工智能时代,算法、大数据已经渗透到日常生活的方方面面,智能化正在急速改变我们的工作和生活方式.尽管算法使生活便捷高效,但算法作为一种新型社会权力,给女性的数字化生存带来广泛而系统的性别歧视风险.算法决策下的性别歧视包括镜像同构、耦合互动、关联交叉三种类型,相较于传统歧视行为具有高度隐蔽性、系统性和反复性特征,造成了放大性别歧视和结构性锁定女性不利地位的后果.算法性别歧视风险存在于算法全生命周期的各个环节.技术性偏见和社会性偏见的耦合交织,反歧视规范体系的应对失效以及软法体系缺位形成的"治理真空"使得歧视风险向实害结果转化.治理算法性别歧视,应以算法公平理念...
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| Veröffentlicht in: | 妇女研究论丛 2022 (3), p.5-19 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| Zusammenfassung: | DF529; 在人工智能时代,算法、大数据已经渗透到日常生活的方方面面,智能化正在急速改变我们的工作和生活方式.尽管算法使生活便捷高效,但算法作为一种新型社会权力,给女性的数字化生存带来广泛而系统的性别歧视风险.算法决策下的性别歧视包括镜像同构、耦合互动、关联交叉三种类型,相较于传统歧视行为具有高度隐蔽性、系统性和反复性特征,造成了放大性别歧视和结构性锁定女性不利地位的后果.算法性别歧视风险存在于算法全生命周期的各个环节.技术性偏见和社会性偏见的耦合交织,反歧视规范体系的应对失效以及软法体系缺位形成的"治理真空"使得歧视风险向实害结果转化.治理算法性别歧视,应以算法公平理念为指引、以算法生命周期为节点有效开展歧视风险管理,结构性扩容反歧视规范体系并培育公平向善的算法运行生态. |
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| ISSN: | 1004-2563 |