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人工智能（AI）正日益融入我們的日常生活——從招聘決策到醫療保健及執法——但其應用同時引發了對 演算法偏見 的關注。演算法偏見指的是 AI 系統輸出中存在的系統性且不公平的偏見，往往反映社會刻板印象和不平等現象。
簡言之，AI 演算法可能無意中複製其訓練數據或設計中存在的人類偏見，導致歧視性結果。
這個問題已成為科技倫理中最受熱議的挑戰之一，吸引了全球研究人員、政策制定者和業界領袖的關注。隨著 AI 的快速普及，現在正是解決偏見的關鍵時刻：若缺乏倫理規範，AI 可能重現現實世界的偏見和歧視，加劇社會分裂，甚至威脅基本人權。
以下內容將探討演算法偏見的成因、其在現實中的影響案例，以及全球如何努力讓 AI 更加公平。
理解演算法偏見及其成因
演算法偏見通常產生於 AI 並非「有意」歧視，而是源於人為因素。AI 系統從數據中學習，並遵循人類制定的規則——而人類本身存在偏見（往往是無意識的）。
若訓練數據偏頗或反映歷史偏見，AI 很可能會學習這些模式。
例如，一個基於過去十年科技行業招聘數據訓練的履歷篩選 AI（該行業大多錄用男性）可能會推斷男性候選人更優先，從而對女性不利。其他常見成因包括 數據集不完整或不具代表性、數據標註偏差，或演算法優化整體準確率卻忽略少數群體的公平性。
簡而言之，AI 演算法繼承了其創建者和數據的偏見，除非有意識地採取措施識別並糾正這些偏見。
值得注意的是，演算法偏見通常是 無意的。組織常用 AI 來提升決策客觀性，但若「餵入」系統的資訊帶有偏見，或設計時未考慮公平，結果仍可能不公。AI 偏見會不公平地分配機會，並產生不準確的結果，對人們的福祉造成負面影響，並削弱對 AI 的信任。
理解偏見發生的原因是解決問題的第一步——這也是全球學術界、產業界和政府正嚴肅對待的課題。
人工智能偏見的現實案例
AI 偏見並非假設性問題；許多 真實案例 已揭示演算法偏見如何導致歧視。以下是不同領域中 AI 偏見的著名例子：
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刑事司法：在美國，一款用於預測犯罪再犯率的流行演算法被發現對黑人被告存在偏見。該系統經常 錯誤地將黑人被告判定為高風險，而白人被告則被判定為低風險，加劇了刑罰中的種族差異。
此案例凸顯 AI 如何放大執法和司法中的歷史偏見。 -
招聘與甄選：亞馬遜曾因發現其 AI 招聘工具對女性存在歧視而 停止使用該工具。該機器學習模型自我學習認為男性候選人更優，因為訓練數據主要來自男性履歷。
結果，包含「女性」字眼（如「女子象棋隊隊長」）或全女性學院的履歷被系統降級。這種偏見的招聘演算法不公平地篩選掉了合資格的女性技術人才。 -
醫療保健：美國多家醫院使用的一款演算法用於識別需要額外照護的患者，但被發現 低估了黑人患者的健康需求，相比白人患者。該系統根據醫療支出預測照護優先級：由於歷史上對黑人患者的支出較少，即使病情相同，演算法錯誤地判斷黑人患者「較健康」，給予較低風險評分。
實際上，這種偏見導致許多需要更多照護的黑人患者被忽視——研究顯示黑人患者每年醫療費用比同病白人患者少約 1,800 美元，導致 AI 治療不足。 -
面部識別：面部識別技術在不同族群間的準確度存在顯著偏差。美國國家標準與技術研究院（NIST）2019 年的一項綜合研究發現，多數面部識別演算法對有色人種和女性的錯誤率遠高於白人男性。
在一對一比對（驗證兩張照片是否為同一人）中，部分演算法對亞洲人和非裔美國人面孔的誤判率比白人高出 10 至 100 倍。在一對多搜索（從資料庫中識別個人，警方常用）中，黑人女性的誤認率最高——這種危險偏見已導致無辜者被誤捕。
這些差異顯示偏見 AI 會不成比例地傷害弱勢群體。 -
生成式 AI 與網絡內容：即使是最新的 AI 系統也難以避免偏見。2024 年聯合國教科文組織（UNESCO）研究指出，大型語言模型（用於聊天機器人和內容生成）經常產生退步性的性別和種族刻板印象。
例如，某流行模型中，女性被描述為家庭角色的頻率是男性的四倍，女性名字常與「家」和「孩子」等詞彙相關聯，而男性名字則與「高管」、「薪酬」和「職業」相關。研究還發現這些 AI 模型在輸出中存在 恐同偏見和文化刻板印象。
鑑於數百萬人日常使用生成式 AI，即使是細微的內容偏見也會 放大現實世界的不平等，大規模強化刻板印象。
這些例子強調演算法偏見並非遙遠或罕見的問題——它正 在當下 各領域發生。從就業機會到司法、醫療到網絡資訊，偏見 AI 系統會複製甚至加劇現有歧視。
受害者多為歷史上處於不利地位的群體，帶來嚴重的倫理和人權問題。正如聯合國教科文組織警告，AI 的風險是 「在現有不平等基礎上疊加，對已邊緣化群體造成更大傷害」。
為何 AI 偏見至關重要？
解決 AI 偏見的利害關係極高。若不加以控制，偏見演算法可能在科技中立的外衣下鞏固系統性歧視。AI 所做（或引導）的決策——誰被錄用、誰獲得貸款或假釋、警方如何監控目標——對人們生活有真實影響。
若這些決策不公平地偏向某些性別、種族或社群，社會不平等將加劇，導致機會被剝奪、經濟差距擴大，甚至威脅受影響群體的自由與安全。
從更宏觀角度看，演算法偏見 破壞人權與社會正義，與民主社會所秉持的平等與非歧視原則背道而馳。
AI 偏見亦削弱公眾對科技的 信任。人們較不願信任或採用被視為不公平或不透明的 AI 系統。
對企業和政府而言，這種信任赤字是嚴重問題——成功創新需建立在公眾信心之上。正如一位專家所言，公平無偏的 AI 決策不僅合乎倫理，對企業和社會同樣有利，因為可持續創新依賴信任。
反之，因偏見導致的 AI 失敗（如上述案例）會損害組織聲譽與合法性。
此外，演算法偏見會削弱 AI 的 潛在效益。AI 有望提升效率和決策品質，但若其結果對部分群體存在歧視或不準確，便無法發揮最大正面影響。
例如，一款對某一族群有效但對其他族群表現不佳的 AI 健康工具，並非真正有效或可接受。經濟合作與發展組織（OECD）指出，AI 偏見 不公平地限制機會，並可能損害企業聲譽與用戶信任。
總之，解決偏見不僅是道德責任，更是公平利用 AI 造福 所有 個體的關鍵。
減輕 AI 偏見的策略
隨著演算法偏見被廣泛認識，已出現多種 策略與最佳實踐 來減輕偏見。確保 AI 系統公平包容需在開發和部署的多個階段採取行動：
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改善數據實踐：由於偏見數據是根源，提升數據質量至關重要。這意味著使用 多元且具代表性的訓練數據集，涵蓋少數群體，並嚴格檢查數據偏斜或缺口。
還需審核數據中的歷史偏見（如按種族/性別的不同結果），並在訓練模型前進行修正或平衡。對於某些群體代表性不足的情況，可採用數據增強或合成數據技術。
例如，NIST 研究表明，更多元的訓練數據能在面部識別中帶來更公平的結果。持續監控 AI 輸出也能及早發現偏見問題——可量化者可管理。若組織收集演算法決策按人口統計的差異數據，便能識別不公平模式並加以改進。 -
公平的演算法設計：開發者應有意識地將 公平約束和偏見緩解技術 融入模型訓練中。這可能包括使用可調整公平性的演算法（不僅追求準確率），或採用技術平衡各群體的錯誤率。
現已有多種工具和框架（許多為開源）用於測試模型偏見並進行調整——例如重新加權數據、改變決策閾值，或謹慎移除敏感特徵。
公平有多種數學定義（如預測平等、假陽性率平等等），且有時相互矛盾。選擇合適的公平標準需倫理判斷與具體情境考量，而非僅是數據調整。
因此，AI 團隊應與領域專家及受影響社群合作，為特定應用定義公平標準。 -
人類監督與問責：任何 AI 系統都不應在無人監督下運作。人類監督 對於發現並糾正機器可能學習的偏見至關重要。
這意味著重要決策需有人介入——例如招聘者審核 AI 篩選的候選人，或法官謹慎考慮 AI 風險評分。
同時需明確責任歸屬：組織必須記住，演算法做出的決策與員工決策同樣需負責。定期審計 AI 決策、偏見影響評估及 AI 解釋能力（可解釋性）有助維持問責。
透明度是另一支柱：公開 AI 系統運作方式及已知限制能建立信任並允許獨立監督。
事實上，部分司法管轄區正推動 對高風險演算法決策強制透明（例如要求公共機構披露影響公民決策的演算法使用情況）。目標是確保 AI 輔助人類決策，而非取代倫理判斷或法律責任。 -
多元團隊與包容性開發：越來越多專家強調 AI 開發者及利益相關者的多元性 重要性。AI 產品反映了其創建者的視角與盲點。
若僅由同質群體（如同一性別、種族或文化背景）設計 AI 系統，可能忽略其對其他群體的不公平影響。
引入多元聲音——包括女性、種族少數群體及社會科學或倫理專家——於設計和測試過程，有助打造更具文化敏感度的 AI。
聯合國教科文組織指出，根據最新數據，女性在 AI 相關職位中嚴重不足（技術 AI 員工僅約 20% 為女性，AI 研究員僅 12%）。提升代表性不僅是職場平等，更是 改善 AI 結果 的關鍵：若 AI 系統非由多元團隊開發，較難滿足多元用戶需求或保障所有人權利。
如 UNESCO 的 Women4Ethical AI 平台，旨在促進多元化並分享非歧視性 AI 設計的最佳實踐。 -
法規與倫理指引：政府及國際組織正積極介入，確保 AI 偏見獲得解決。2021 年，UNESCO 成員國一致通過了 人工智能倫理建議書——首個全球 AI 倫理框架。
該建議書確立了 透明、公平與非歧視 原則，並強調 人類監督 AI 系統的重要性。這些原則為各國制定 AI 政策與法律提供指引。
同樣，歐盟即將於 2024 年全面生效的新 AI 法案 明確將防止偏見列為優先目標。AI 法案的主要目標之一是減輕高風險 AI 系統中的歧視與偏見。
該法案要求用於敏感領域（如招聘、信貸、執法等）的系統接受嚴格公平性評估，並不得對受保護群體造成不成比例的傷害。
違規者將面臨高額罰款，為企業建立偏見控制提供強大動力。
除廣泛法規外，部分地方政府亦採取針對性措施——例如超過十多個主要城市（包括舊金山、波士頓和明尼阿波利斯）已全面禁止警方使用面部識別技術，因其明顯的種族偏見及公民權利風險。
產業方面，標準組織與科技公司正發布指導方針並開發工具（如公平性工具包和審計框架），協助從業者將倫理融入 AI 開發。
推動 「可信賴 AI」 的運動結合了這些努力，確保 AI 系統在實踐中 合法、倫理且穩健。
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人工智能與演算法偏見是全球性挑戰，我們才剛開始有效應對。上述案例與努力清楚表明，AI 偏見非小眾問題——它影響全球的經濟機會、司法、健康與社會凝聚力。
好消息是，認知度大幅提升，且共識正在形成：AI 必須以人為本且公平。
實現這一目標需持續警覺：不斷測試 AI 系統偏見、改進數據與演算法、納入多元利益相關者，並隨技術演進更新法規。
根本而言，抗衡演算法偏見是 使 AI 與我們的平等與公平價值觀保持一致。正如 UNESCO 總幹事 Audrey Azoulay 所言，即使 「AI 內容中的微小偏見也能顯著放大現實世界的不平等」。
因此，追求無偏見 AI 對確保科技 提升社會各階層，而非加深舊有偏見 至關重要。
透過優先考量 AI 設計中的倫理原則，並以具體行動和政策支持，我們能在保障人類尊嚴的同時，發揮 AI 的創新力量。
AI 的未來之路，是讓智慧機器 學習 人類最美好的價值，而非最糟的偏見，從而真正造福每一個人。
