您是否對 AI 中的演算法偏見感到好奇？加入 INVIAI，在本文中深入了解 人工智慧與演算法偏見！
人工智慧（AI）正日益融入我們的日常生活——從招聘決策到醫療保健及治安管理——但其應用也引發了對 演算法偏見的關注。演算法偏見指的是 AI 系統輸出中系統性且不公平的偏見，常反映社會刻板印象與不平等現象。
簡言之，AI 演算法可能無意中重現其訓練資料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，吸引全球研究者、政策制定者與產業領袖的關注。AI 的快速普及使得現在解決偏見問題變得至關重要：若缺乏倫理規範，AI 可能重複現實世界的偏見與歧視，加劇社會分裂，甚至威脅基本人權。
以下將探討演算法偏見的成因、其在現實世界的影響案例，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，而是因為人為因素。AI 系統從資料學習並遵循人類制定的規則，而人類本身就帶有（常為無意識的）偏見。
若訓練資料偏頗或反映歷史偏見，AI 很可能學習到這些模式。
例如，一個以過去十年科技產業招聘資料訓練的履歷篩選 AI（該產業多數錄用男性）可能會推斷男性候選人較優，從而使女性處於不利地位。其他常見成因包括 資料集不完整或不具代表性、資料標註偏差，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與資料的偏見，除非有意識地採取措施識別並修正這些偏見。
值得注意的是，演算法偏見通常是 無意的。組織常採用 AI 以期決策更客觀，但若「餵入」系統的資訊帶有偏見，或設計時未考慮公平性，結果仍可能不公。AI 偏見可能不公平地分配機會並產生錯誤結果，對個人福祉造成負面影響，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、產業界與政府正嚴肅面對的課題。
AI 偏見的現實案例
AI 偏見不僅是理論上的擔憂，許多 真實案例揭示了演算法偏見如何導致歧視。以下為不同領域中 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熱門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，加劇了刑罰上的種族差異。
此案例凸顯 AI 如何放大執法與司法中的歷史偏見。 -
招聘與徵才：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較優，因為訓練資料多為男性履歷。
結果，包含「女性」字眼（如「女子西洋棋社社長」）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，相較於白人患者。該系統根據醫療支出預測照護優先順序：由於歷史上黑人患者在相同病況下的醫療支出較少，演算法錯誤判斷黑人患者「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約比同病況白人患者少 1,800 美元，導致 AI 低估其治療需求。 -
臉部辨識：臉部辨識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，多數臉部辨識演算法對有色人種與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與非裔美國人臉部的誤判率比白人高出 10 至 100 倍。在一對多搜尋（從資料庫中識別個人，執法機關常用）中，黑人女性的誤認率最高——這種危險的偏見已導致無辜者被誤捕。
這些差異顯示偏見 AI 可能對弱勢群體造成不成比例的傷害。 -
生成式 AI 與線上內容：即使是最新的 AI 系統也無法完全避免偏見。2024 年聯合國教科文組織（UNESCO）研究指出，大型語言模型（聊天機器人與內容生成背後的 AI）常產生退步性的性別與種族刻板印象。
例如，某熱門模型中，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「家庭」與「兒童」等詞彙連結，而男性名字則與「主管」、「薪資」與「職涯」相關。研究同時發現這些 AI 模型在輸出中呈現 恐同偏見與文化刻板印象。
鑑於數百萬人日常使用生成式 AI，即使是微妙的內容偏見也可能 在現實世界放大不平等，大規模強化刻板印象。
這些案例凸顯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、醫療到線上資訊，偏見 AI 系統能複製甚至加劇既有歧視。
受害者多為歷史上處於弱勢的群體，帶來嚴重的倫理與人權疑慮。正如 UNESCO 警告，AI 的風險是 「在既有不平等基礎上疊加，對已被邊緣化的群體造成更大傷害」。
為什麼 AI 偏見如此重要？
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、誰能獲得貸款或假釋、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，社會不平等將擴大，導致機會被剝奪、經濟差距加劇，甚至威脅受影響群體的自由與安全。
從更宏觀的角度看，演算法偏見 破壞人權與社會正義，與民主社會所維護的平等與非歧視原則相悖。
AI 偏見也侵蝕公眾對科技的 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。
對企業與政府而言，這種信任赤字是嚴重問題——成功的創新需要公眾信心。正如一位專家所言，公平且無偏見的 AI 決策不僅合乎倫理，對企業與社會皆有利，因為永續創新依賴信任。
反之，因偏見導致的 AI 失敗（如上述案例）可能損害組織聲譽與合法性。
此外，演算法偏見可能削弱 AI 的 潛在效益。AI 有望提升效率與決策品質，但若其結果對部分族群歧視或不準確，便無法發揮最大正面影響。
例如，一款對某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。經濟合作暨發展組織（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 所有人的關鍵。
減緩 AI 偏見的策略
隨著演算法偏見被廣泛認知，已出現多種 策略與最佳實踐來減輕其影響。確保 AI 系統公平且包容，需在開發與部署的多個階段採取行動：
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改善資料管理：由於偏見資料是根源，提升資料品質至關重要。這意味著使用 多元且具代表性的訓練資料集，涵蓋少數群體，並嚴格檢查資料偏差或缺漏。
同時需審核資料中的歷史偏見（如不同種族/性別的結果差異），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，可採用資料擴增或合成資料技術。
例如，NIST 研究顯示，更多元的訓練資料能帶來臉部辨識的更公平結果。持續監控 AI 輸出也能及早發現偏見問題——量化即管理。若組織能收集演算法決策在不同族群間的差異數據，即可識別不公平模式並加以改善。 -
公平的演算法設計：開發者應有意識地將 公平性限制與偏見緩解技術納入模型訓練。這可能包括使用可調整公平性的演算法（不僅追求準確率），或採用技術以平衡各群體的錯誤率。
目前已有多種工具與框架（許多為開源）可用於測試模型偏見並進行調整——例如重新加權資料、調整決策閾值，或謹慎移除敏感特徵。
值得注意的是，公平性有多種數學定義（如預測平等、假陽性率平等等），且有時彼此衝突。選擇適當的公平性方法需倫理判斷與情境考量，而非僅是資料調整。
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的情況下運作。人類監督對於發現並修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——例如招聘人員審核 AI 篩選的候選人，或法官謹慎考量 AI 風險評分。
同時需明確責任歸屬：組織必須記得，演算法所做決策的責任與員工決策相同。定期審核 AI 決策、進行偏見影響評估，以及提供 AI 推理解釋（可解釋性）都有助於維持問責。
透明度也是關鍵支柱：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（例如要求公共機構揭露影響公民決策的演算法使用方式）。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 開發者與利害關係人的多元性價值。AI 產品反映了其創造者的觀點與盲點。
若僅由同質群體（如單一性別、族群或文化背景）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，以及社會科學或倫理專家——於設計與測試過程，有助打造更具文化敏感度的 AI。
UNESCO 指出，根據最新數據，女性在 AI 領域嚴重不足（技術職位女性約佔 20%，AI 研究人員僅 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。
UNESCO 推出的 Women4Ethical AI 平台即致力提升多元性並分享非歧視性 AI 設計的最佳實踐。 -
法規與倫理指引：政府與國際組織正積極介入，確保 AI 偏見獲得解決。2021 年，UNESCO 會員國一致通過了 人工智慧倫理建議書——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。
同樣地，歐盟即將於 2024 年全面實施的 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。
違規可能面臨高額罰款，為企業建立偏見控制機制提供強大誘因。
除廣泛法規外，部分地方政府也採取針對性行動——例如超過十多個主要城市（包括舊金山、波士頓與明尼阿波利斯）因臉部辨識技術的種族偏見與公民權風險，全面禁止警方使用該技術。
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（如公平性工具包與審核框架），協助從業者將倫理納入 AI 開發。
推動 「可信賴 AI」 的運動結合了這些努力，確保 AI 系統在實務中 合法、倫理且穩健。
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人工智慧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，意識已大幅提升，且共識逐漸形成：AI 必須以人為本且公平。
實現此目標需持續警覺：不斷測試 AI 系統偏見、改善資料與演算法、納入多元利害關係人，並隨科技演進更新法規。
根本而言，抗衡演算法偏見是 讓 AI 與我們的平等與公平價值觀對齊。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 是確保科技 提升社會各階層，而非強化舊有偏見 的關鍵。
透過優先考量 AI 設計中的倫理原則，並以具體行動與政策支持，我們能在保障人類尊嚴的同時，發揮 AI 的創新力量。
AI 的未來應是智慧機器 學習人類最佳價值，而非最糟偏見，讓科技真正造福每一個人。
