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算法偏見的概念
算法偏見是指在算法的設(shè)計、開發(fā)、訓(xùn)練及應(yīng)用過程中,由于數(shù)據(jù)選擇、模型構(gòu)建、參數(shù)調(diào)整等環(huán)節(jié)中隱含的人類主觀認(rèn)知偏差、技術(shù)局限性或利益驅(qū)動等因素,導(dǎo)致算法對特定群體、信息或觀點產(chǎn)生不公平、不準(zhǔn)確的偏向性處理。這種偏見不僅體現(xiàn)在算法輸出的結(jié)果上,還可能深刻影響算法的決策過程和應(yīng)用效果,進(jìn)而對社會公平、正義和個體權(quán)益造成潛在威脅。
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算法偏見的成因
(1)數(shù)據(jù)偏見:
數(shù)據(jù)來源的偏差:算法訓(xùn)練所依賴的數(shù)據(jù)集可能存在樣本選擇偏差,如數(shù)據(jù)來源單一、樣本量不足或數(shù)據(jù)標(biāo)注的主觀性,導(dǎo)致算法學(xué)習(xí)到片面或錯誤的信息。
數(shù)據(jù)內(nèi)容的偏差:數(shù)據(jù)集中可能隱含人類社會的固有偏見,如性別、種族、年齡等方面的隱性偏見,這些偏見會被算法學(xué)習(xí)并體現(xiàn)在推薦結(jié)果中。
(2)開發(fā)者偏見:
顯性偏見:開發(fā)者可能有意或無意地在算法設(shè)計中融入個人認(rèn)知、價值觀或利益考量,導(dǎo)致算法對特定信息的偏向性處理。例如,通過調(diào)整算法參數(shù)來優(yōu)先展示某些內(nèi)容。
隱性偏見:開發(fā)者在認(rèn)知和解釋世界的過程中不可避免地帶有偏見,這些偏見也會被帶入到算法之中。例如,對某一群體的刻板印象可能影響算法對該群體信息的處理。
(3)算法本身的偏見:
算法原理的局限性:算法的按優(yōu)先級排序、歸類處理、關(guān)聯(lián)選擇、過濾排除等特點本身就可能是一種差別對待系統(tǒng),導(dǎo)致算法在處理信息時產(chǎn)生偏見。
黑箱特性:深度學(xué)習(xí)算法等復(fù)雜模型具有黑箱特性,人類難以理解其內(nèi)部運作機(jī)制,這也增加了算法偏見被識別和糾正的難度。
(4)商業(yè)利益驅(qū)動:
在流量和吸粉至上的編輯理念下,算法可能更傾向于推薦能夠吸引用戶點擊和互動的內(nèi)容,而忽視新聞的真實性和客觀性。這種利益驅(qū)動可能導(dǎo)致算法對特定類型信息的偏向性處理。
新聞與傳播
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