主要观点总结
文章讨论了算法歧视的理论反思与算法决策的规范重构,指出当前对算法歧视的误读,并分析了算法歧视的根源和可能的解决方案。文章指出,算法歧视是算法产生不公平待遇的现象,而非传统法律术语,其语义具有模糊性。文章将算法歧视分为两类,一类是以算法之名行歧视之实,另一类是以“个性化推荐”之名行“大数据杀熟”之实。文章认为,算法的功能是利用大数据收集和分析,实现价格歧视,但算法并没有改变价格歧视的本质。文章还讨论了算法决策的规范,指出算法决策可以消除人类智能的决策噪声,提高决策准确性,避免歧视性决策。然而,算法决策也存在误差,部分决策成本并非算法决策方式的过错,而是技术发展不成熟导致的。因此,在算法规制过程中,应转变对算法的认知,引入市场逻辑与治理架构,创新主体责任,以实现算法决策的规范重构。
关键观点总结
关键观点1: 算法歧视的误读
学术界对算法歧视存在误读,认为算法“黑箱”制造歧视,而非机器决策方式可以矫正算法歧视。
关键观点2: 算法歧视的根源
算法歧视源于算法在决策中纳入个人偏好等因素,导致对相类似用户提供不同服务。
关键观点3: 算法决策的优势
算法决策能够消除人类智能的决策噪声,特别是对弱势群体而言,信息披露的增加可能会促进决策准确性,避免歧视性决策。
关键观点4: 算法决策的挑战
算法决策的误差在人类决策中也同样存在,且部分决策成本远非算法决策方式的过错,而是技术发展尚不成熟导致的。
关键观点5: 算法决策的规范重构
在算法规制过程中,应转变对算法的认知,引入市场逻辑与治理架构,创新主体责任,以实现算法决策的规范重构。
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