人工智能与算法偏见
人工智能算法在招聘到金融等多个领域的应用日益广泛，但它们存在偏见和歧视的风险。如果训练数据存在偏差或缺乏多样性，自动化的人工智能决策可能反映或放大社会不公。理解算法偏见有助于企业、开发者和用户识别、管理并构建更公平、更透明的人工智能系统。
您是否在关注人工智能中的算法偏见？加入INVIAI，通过本文深入了解人工智能与算法偏见！
人工智能（AI）正日益融入我们的日常生活——从招聘决策到医疗保健和治安执法——但其应用也引发了对算法偏见的担忧。算法偏见指的是人工智能系统输出中存在的系统性和不公平的偏见，通常反映社会刻板印象和不平等现象。
本质上，人工智能算法可能无意中复制其训练数据或设计中存在的人类偏见，导致歧视性结果。
下面，我们将探讨算法偏见的成因、其在现实中的影响案例，以及全球如何努力使人工智能更加公平。
理解算法偏见及其成因
算法偏见通常产生的原因是人工智能并非“有意”歧视，而是源于人类因素。人工智能系统从数据中学习，并遵循人类制定的规则——而人类本身存在偏见（通常是无意识的）。如果训练数据存在偏差或反映了历史偏见，人工智能很可能会学习这些模式。
偏见的训练数据
数据集中嵌入的历史偏见
- 数据不完整
- 样本不具代表性
- 历史歧视模式
带偏见的数据标注
数据注释中的人类偏见
- 主观分类
- 文化假设
- 无意识的刻板印象
优化问题
算法优化侧重准确性而非公平性
- 整体准确性优先
- 忽视少数群体
- 忽略公平权衡
除非采取有意识的措施识别和纠正偏见，否则人工智能算法会继承其创造者和数据的偏见。
— 关键研究发现
需要注意的是，算法偏见通常是无意的。组织通常采用人工智能以期使决策更客观，但如果“输入”了带偏见的信息或未在设计中考虑公平，结果仍可能不公。人工智能偏见可能导致机会分配不公和结果不准确，对人们的福祉造成负面影响，并削弱对人工智能的信任。
理解偏见产生的原因是解决问题的第一步——这是全球学术界、产业界和政府都在认真对待的步骤。
人工智能偏见的现实案例
人工智能中的偏见不仅是理论上的担忧；众多现实案例揭示了算法偏见如何导致歧视。不同领域中人工智能偏见的典型实例包括：
刑事司法系统
案例：美国的再犯风险预测算法
影响：对黑人被告存在偏见，常常错误地将黑人被告评估为高风险，将白人被告评估为低风险，加剧了刑罚中的种族差异。
后果：加剧了执法和司法中的历史偏见
招聘与录用
案例：亚马逊的人工智能招聘工具
影响：因歧视女性而被废止。该工具基于过去主要由男性的简历训练，降低了包含“女性”或全女性学院的简历评分。
后果：本会不公平地筛除合格的女性技术岗位候选人
面部识别技术偏见
面部识别技术在不同人口群体中的准确率存在显著偏差。美国国家标准与技术研究院（NIST）2019年的一项综合研究揭示了令人震惊的差异：
- 亚洲人和非裔美国人面部的假阳性识别率比白人高出10到100倍
- 黑人女性在一对多搜索中的误识率最高
- 这种危险的偏见已导致无辜者被错误逮捕
生成式人工智能与内容偏见
即使是最新的人工智能系统也无法完全避免偏见。2024年联合国教科文组织的一项研究显示，大型语言模型经常产生倒退的性别和种族刻板印象：
聚焦家庭角色
- 以家庭角色描述的频率高出4倍
- 与“家庭”和“孩子”相关联
- 传统性别刻板印象
聚焦职业角色
- 与“高管”和“薪水”相关联
- 与“职业”发展相关
- 领导力术语
人工智能的风险是在现有不平等基础上叠加，进一步伤害已处于边缘地位的群体。
— 联合国教科文组织警告
这些案例强调，算法偏见不是遥远或罕见的问题——它正在当下各领域发生。从就业机会到司法、医疗到网络信息，带偏见的人工智能系统可能复制甚至加剧现有歧视。
受害者往往是历史上处于不利地位的群体，带来严重的伦理和人权问题。鉴于数百万人日常使用生成式人工智能，即使是内容中的细微偏见也能在现实世界放大不平等，大规模强化刻板印象。
为什么人工智能偏见至关重要？
解决人工智能偏见的利害关系极大。若不加以控制，带偏见的算法可能在技术中立的外衣下加固系统性歧视。人工智能做出的（或辅助做出的）决策——谁被录用、谁获得贷款或假释、警方如何进行监控——对人们的生活有真实影响。
人权影响
破坏平等和反歧视原则
- 机会被剥夺
- 经济差距扩大
- 个人自由受威胁
信任流失
损害公众对技术的信心
- 人工智能采纳率下降
- 声誉受损
- 创新受阻
利益受限
限制人工智能的积极潜力
- 结果不准确
- 效果降低
- 利益获取不均
如果这些决策对某些性别、种族或社区不公平，社会不平等将加剧。这可能导致机会被拒绝、经济差距扩大，甚至影响受影响群体的个人自由和安全。
从更大视角看，算法偏见破坏人权和社会正义，与民主社会所坚持的平等和反歧视原则相悖。
此外，算法偏见还会削弱人工智能的潜在益处。人工智能有望提升效率和决策质量，但如果其结果对部分人群存在歧视或不准确，就无法发挥其全部积极影响。
例如，一款对某一群体有效但对其他群体效果差的人工智能健康工具，既不真正有效也难以被接受。正如经济合作与发展组织（OECD）所指出，人工智能中的偏见不公平地限制机会，可能损害企业声誉和用户信任。
简言之，解决偏见不仅是道德责任，也是公平利用人工智能惠及所有人的关键。
缓解人工智能偏见的策略
由于算法偏见已被广泛认可，出现了多种策略和最佳实践来缓解这一问题。确保人工智能系统公平包容需要在开发和部署的多个阶段采取行动：
改进数据实践
由于偏见数据是根源，提升数据质量至关重要。这意味着使用包含少数群体的多样且具代表性的训练数据集，并严格检查数据偏差或缺失。
- 使用包含少数群体的多样且具代表性的训练数据集
- 严格审计数据中的历史偏见（按种族/性别的不同结果）
- 在训练模型前纠正或平衡偏见数据
- 对代表性不足的群体应用数据增强或合成数据
- 实施持续监控人工智能输出，及早发现偏见问题
公平的算法设计
开发者应有意识地将公平约束和偏见缓解技术融入模型训练中。这可能包括使用可调节公平性的算法（不仅仅追求准确性）。
应用公平技术
使用可调节公平性的算法，应用技术以平衡各群体的错误率，重新加权数据，或谨慎调整决策阈值。
使用偏见测试工具
利用开源工具和框架测试模型偏见，并在开发过程中进行调整。
定义公平标准
与领域专家和受影响社区合作定义公平标准，因为公平有多种数学定义，且有时相互冲突。
人工监督与问责
任何人工智能系统都不应在无人监督的情况下运行。人工监督对于发现和纠正机器可能学习到的偏见至关重要。
人机协作
- 招聘人员审核人工智能筛选的候选人
- 法官谨慎参考人工智能风险评分
- 医疗专业人员验证人工智能诊断结果
问责措施
- 定期审计人工智能决策
- 偏见影响评估
- 可解释的人工智能推理
- 明确责任分配
组织必须记住，他们对算法做出的决策负有与员工决策同等的责任。透明度是另一基石：公开人工智能系统的工作原理及其已知局限，有助于建立信任并允许独立监督。
部分司法管辖区正推动对高风险算法决策强制透明（要求公共机构披露算法在影响公民决策中的使用情况）。目标是确保人工智能辅助人类决策，而非取代伦理判断或法律责任。
多样化团队与监管
包容性开发
越来越多专家强调人工智能开发者和利益相关者的多样性价值。人工智能产品反映了其构建者的视角和盲点。
监管与伦理指南
政府和国际组织正积极介入，确保解决人工智能偏见：
- 联合国教科文组织人工智能伦理建议（2021年）：首个全球框架，一致通过，确立透明、公平和反歧视原则
- 欧盟人工智能法案（2024年）：将偏见预防列为重点，要求对高风险人工智能系统进行严格公平性评估
- 地方政府行动：包括旧金山、波士顿、明尼阿波利斯等十多个主要城市因种族偏见禁止警方使用面部识别技术
未来之路：构建伦理人工智能
人工智能与算法偏见是全球性挑战，我们才刚刚开始有效应对。上述案例和努力清楚表明，人工智能偏见不是小众问题——它影响全球的经济机会、司法、健康和社会凝聚力。
实现这一目标需要持续警惕：不断测试人工智能系统的偏见，改进数据和算法，吸纳多元利益相关者，并随着技术发展更新监管。
从根本上讲，抗击算法偏见是关于使人工智能符合我们对平等和公平的价值观。正如联合国教科文组织总干事奥黛丽·阿祖莱所言，即使是“人工智能内容中的微小偏见也能显著放大现实世界的不平等”。
人工智能内容中的微小偏见能显著放大现实世界的不平等。
— 奥黛丽·阿祖莱，联合国教科文组织总干事
因此，追求无偏见的人工智能对于确保技术提升社会各阶层，而非强化旧有偏见至关重要。
通过在人工智能设计中优先考虑伦理原则——并以具体行动和政策支持——我们可以发挥人工智能的创新力量，同时维护人类尊严。
