人工智能（AI）正在以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，从招聘工具到刑事司法算法，它深刻地改变着我们的工作、沟通和决策方式。虽然AI技术承诺效率和客观性，但它也隐藏着一个不容忽视的代价：偏见。尽管AI系统建立在数据和逻辑之上，但许多系统却反映甚至放大了其创造者或训练数据的固有偏见。本文旨在揭露AI偏见和歧视的深层机制，分析其影响群体，并探讨构建更公平AI系统的潜在解决方案。
理解 AI 偏见的根源
AI 偏见的核心在于，人工智能系统基于数据进行决策或预测时，其结果可能存在偏差，并对特定群体造成不公平的劣势。这种偏见并非总是出于故意的歧视，而是可能源于多个层面，从训练数据、模型设计到结果的解读和应用。
训练数据偏见是AI 偏见最常见的来源之一。AI 系统通过学习大量的示例数据来提升能力，如果这些示例数据本身就反映了社会现有的不平等现象，那么系统自然会复制这些偏见。例如，如果一个招聘算法使用一家历史上主要雇佣男性的公司的数据进行训练，那么AI很可能会将男性候选人与更好的工作绩效联系起来，而忽略了个人的实际资质。正如Mehrabi et al. (2021) 指出的，这是一个典型的历史偏见被植入到机器学习模型中的案例。
算法的设计同样可能引入偏见。在构建AI系统时，开发者需要做出无数的决策，包括优先考虑哪些特征，以及优化哪些目标。如果开发团队缺乏多样性，或者忽视了这些决策对不同用户群体的影响，就可能导致系统产生偏见。例如，一个图像识别工具如果主要使用浅肤色人种的图像进行训练和评估，那么它在识别深肤色人种时可能表现不佳。这并非因为工具本身存在缺陷，而是因为设计视角存在局限性 (Buolamwini & Gebru, 2018)。
更重要的是，即使是善意的AI工具，如果缺乏定期的审计，也可能产生有偏见的结果。偏见并非是一次性问题，可以在开发过程中“修复”；随着AI不断从新的数据中学习，它可能会演变并恶化。如果没有监督和更新，系统可能会继续强化其本应消除的有害模式。
AI 歧视的现实案例
AI 偏见并非抽象的概念，它的后果真实而严重。从刑事司法到招聘实践，许多引人注目的案例都表明，有偏见的AI系统会延续甚至放大歧视。
COMPAS算法就是一个典型的例子。该算法在美国刑事司法系统中被用于评估被告人再次犯罪的可能性。ProPublica 在2016年的一项调查发现，该系统更有可能将黑人被告错误地标记为高风险，同时低估白人被告的风险 (Angwin et al., 2016)。尽管该算法被宣传为客观的，但它实际上反映并强化了警务和量刑中存在的系统性种族差异。
在招聘领域，亚马逊曾被迫放弃一个AI招聘工具，因为它被发现会系统性地降低包含“女性”一词的简历的优先级，例如“女子象棋俱乐部主席” (Dastin, 2018)。该模型使用了过去十年期间的简历进行训练，其中大部分简历来自男性，因此它学会了偏爱男性主导的职业发展轨迹。这个例子突显了有偏见的输入数据如何转化为歧视性输出，即使没有任何明确的意图。
面部识别软件也因其不准确性而备受批评，尤其是在识别有色人种时。麻省理工学院媒体实验室的一项研究发现，商业面部识别系统识别深肤色女性的错误率高达 34.7%，而识别浅肤色男性的错误率不到 1% (Buolamwini & Gebru, 2018)。这种程度的错误不仅仅是一个技术问题；当这些技术被用于监控、警务或边境控制时，它就变成了一个人权问题。
甚至金融服务也未能幸免。2019年的一项调查显示，苹果公司的信用卡算法为女性提供的信用额度明显低于男性，即使他们的财务状况相似。批评人士指出，信用额度的计算方式缺乏透明度，并呼吁加强对金融算法的问责制 (BBC News, 2019)。
种族和性别偏见在 AI 系统中的体现
AI 偏见并非对所有人产生相同的影响。边缘化群体，特别是少数族裔和女性，往往遭受着算法决策带来的最严重的伤害。这些差异并非仅仅是故障；它们是深层社会不平等被编码到技术中的症状。
种族偏见在AI中已被广泛记录。美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的一项研究测试了近 200 种面部识别算法，发现许多算法对亚洲人和非洲裔美国人的面孔表现出更高的误报率，而不是白人面孔 (Grother et al., 2019)。这些错误可能导致严重的现实后果，尤其是在执法领域。已经发生了多起因面部识别错误识别黑人个体而导致的错误逮捕事件，这突显了算法偏见如何与种族歧视危险地交织在一起。
性别偏见是AI中另一个长期存在的问题。例如，Siri 和 Alexa 等语音助手在历史上一直默认使用女性声音和顺从的行为，这强化了过时的性别刻板印象 (West et al., 2019)。虽然这些可能看起来像设计选择，但它们微妙地塑造了用户对技术中性别角色的期望。此外，性别分类系统也显示出明显的缺陷。跨性别者和非二元性别者经常被错误识别性别，或完全被排除在基于二元性别假设构建的AI模型之外，从而创建了不包含多样化性别认同的系统 (Keyes, 2018)。
当种族和性别偏见相互作用时，其影响可能会加剧。“Gender Shades”项目揭示，商业AI系统在分析深肤色女性的图像时表现更差。这些系统的错误率高达 34.7%，而浅肤色男性的错误率低于 1% (Buolamwini & Gebru, 2018)。这不仅仅是技术性能不佳的问题；它反映了在数据收集和模型评估中对某些人群的系统性忽视。
在许多情况下，这些偏见甚至直到公众或研究人员指出它们才被发现。公司很少公布其训练数据集的人口统计细分，这使得评估系统是否被构建为平等地服务于所有人变得困难。如果没有透明度，受AI决策影响最大的人往往对这些系统的创建或应用没有发言权。
解决AI中的种族和性别偏见不仅仅是一个技术挑战；它是一个道德挑战。未能服务于边缘化群体的系统会强化它们本应帮助解决的不公正现象。为了构建公平有效的AI，开发人员必须积极地为包容性而设计，而不是假设中立性。
数据在延续不平等中的作用
数据是人工智能的命脉。AI系统做出的每一个预测、推荐或决策都基于它在训练数据中识别出的模式。然而，这些数据并非凭空产生。它通常反映了现实世界中存在的历史不平等、社会偏见和系统性歧视。当AI系统从这些数据中学习时，它们最终可能会强化，而不是纠正，这些不公正现象。
一个主要问题是使用反映有偏见的人类行为的历史数据集。例如，如果一个预测性警务算法使用来自过度警力巡逻社区的数十年逮捕数据进行训练，它自然会学会将这些地区与更高的犯罪率联系起来，而不管实际的犯罪活动如何 (Richardson et al., 2019)。结果呢？这些相同的社区继续受到过度监视，从而形成一个自我强化的循环，进一步惩罚他们。
另一个问题在于代表性不足。AI系统在接受多样化和全面的数据集训练时表现最佳。但是，用于训练商业AI的许多数据集都偏向于某些人口群体，通常是白人、男性、西方人口。这种不平衡意味着该系统接触其他群体的机会较少，从而导致错误或排除。例如，语言模型可能难以理解非裔美国人白话英语 (AAVE) 等方言，可能会错误地解释或标记良性短语为不适当 (Blodgett et al., 2020)。
标记数据是人类偏见渗入的另一个领域。监督机器学习通常依赖于人类来标记数据，例如，决定一条推文是否“具有攻击性”，或者面部表情是否表示“快乐”。这些判断具有高度的主观性，并受到文化规范、个人偏见和社会期望的影响。因此，算法“学习”的内容可能反映了个人的或机构的成见，而不是客观事实。
此外，AI系统中使用的数据通常缺乏背景信息。一个招聘算法可能会了解到，没有上过一流大学的候选人不太成功，但忽略了阻止许多有才华的人接受精英教育的社会经济障碍。如果没有对数据的背景理解，AI系统可能会复制特权和劣势。
数据来源缺乏透明度增加了另一层复杂性。公司很少披露其训练数据的来源、标记方式，或者是否应用了任何消除偏见的技术。这种不透明性使得追究开发人员的责任或评估算法结果的公平性变得困难。
最终，不良数据会导致不良AI。如果我们希望AI支持公平和公正，我们必须有意识地选择驱动它的数据。这意味着使用多样化、标记良好且符合伦理的数据集，并对它们的来源和使用方式保持透明。
伦理考量与透明 AI 的必要性
随着人工智能继续影响有关就业、住房、医疗保健和刑事司法的决策，构建和部署这些系统的伦理影响变得越来越不容忽视。其中一个最紧迫的问题是AI开发缺乏透明度。许多算法都像“黑匣子”一样运作，在不清楚决策是如何做出的情况下产生输出。当生命或生计受到威胁时，这种不透明性可能很危险。
透明度至关重要，因为它允许用户、监管机构和公众审查AI系统的运作方式，以及它们是否公平地对待人们。如果没有对训练数据、建模技术或评估指标的深入了解，几乎不可能确定系统是否存在偏见，或者它是否符合法律和伦理标准。不幸的是，公司经常以专有技术为由拒绝透露此类信息，从而阻碍了问责制 (Pasquale, 2015)。
另一个伦理挑战是受AI系统影响的人缺乏知情同意和自主权。在许多情况下，人们不知道算法正在被用来对他们做出决定，更不用说对这些系统的设计有任何投入了。这在公共部门的应用中尤其成问题，例如福利分配或假释决定，如果系统出错，受影响的个人几乎没有追索权 (Eubanks, 2018)。
此外，算法决策可能会掩盖责任。如果一个AI系统拒绝某人的贷款申请，或者建议判处更严厉的刑罚，那么谁应该受到指责？开发人员？采用该技术的机构？机器本身？合乎伦理的AI必须包括明确的责任渠道和补救机制，尤其是在发生损害时。
AI中的偏见不仅仅是一个技术问题；它是一个公正性问题。未能解决伦理问题可能会进一步边缘化已经很脆弱的社区。这就是为什么许多学者和倡导团体呼吁建立以公平、问责制和透明度为先的伦理AI框架。诸如“算法影响评估”和“AI Now Institute”的建议等举措是朝着确保AI符合人权价值观迈出的一步 (Whittaker et al., 2018)。
简而言之，合乎伦理的AI需要开放性。开发人员必须愿意将他们的系统暴露于审查之下，让不同的利益相关者参与设计，并对意外后果保持警惕。如果没有透明度和伦理监督，AI将继续强化它本应消除的不平等现象。
减少 AI 偏见：技术和社会解决方案
虽然AI中存在偏见已是公认的事实，但它并非一个无法解决的问题。技术策略、社会责任和包容性设计实践相结合，可以帮助缓解偏见，并构建更公平的AI系统。但为了有效，这些解决方案必须积极主动地追求，而不是作为事后的补救措施。
在技术方面，首要步骤之一是使用多样化和具有代表性的训练数据。通过包含广泛的人口统计、方言和经验，开发人员可以降低模型忽略或歪曲某些群体的可能性。数据增强等技术可以通过增加代表性不足类别的存在来人为地平衡数据集 (Mehrabi et al., 2021)。另一种有前景的方法是“公平感知”机器学习，它涉及在训练过程中调整算法，以确保跨种族或性别等敏感属性的更公平的结果。
在部署前后对AI模型进行偏见审计同样至关重要。可以使用人口统计均等性、机会均等性或不同影响比率等公平性指标进行内部审计。第三方审计也越来越受欢迎，它可以更公正地评估AI系统在现实世界中的影响。当公司对其数据和算法保持透明时，这些审计效果最佳，但在私营和公共部门，这种情况仍然很少见。
人工监督仍然至关重要。AI应该被视为决策支持工具，而不是决策者。这意味着维护人机协同系统，在该系统中，专家可以审查和否决AI输出，如果他们检测到不公平或有害的结果。在医疗保健或刑事司法等领域，这种人为作用对于维护道德和法律标准至关重要。
除了代码之外，组织还必须培养一种责任文化。在开发过程中纳入伦理学家、社区倡导者和来自历史上边缘化群体的人员，可以带来更具社会意识的技术。参与式设计实践允许受AI系统影响最大的人对塑造它有发言权，这仍然不常见，但非常必要。
政策干预是另一个关键杠杆。政府和监管机构可以为公平性、透明度和问责制制定基准标准。例如，欧盟的《人工智能法案》和白宫的《人工智能权利法案蓝图》是规范AI有害应用和赋予受影响社区权力的早期努力。
最终，减少AI偏见需要一种多管齐下的方法。没有单一的解决方案，但是当技术尽职调查与社会意识和道德承诺相结合时，我们可以构建不仅强大，而且公正的系统。
结论：迈向公平和负责任的 AI
人工智能经常被描绘成创新的未来，但正如我们在本文中探讨的那样，它也是一面镜子，反映了当前的价值观和偏见。从刑事司法到招聘决策，AI系统已经在做出影响真实人群的高风险选择，但它们并不总是公平地这样做。这些系统可能会放大种族和性别差异，延续有害的刻板印象，并在缺乏透明度或问责制的情况下运作。
理解偏见的来源，无论是通过有偏见的训练数据、有缺陷的模型设计，还是缺乏监督，对于解决偏见至关重要。我们回顾的例子表明，AI中的偏见并非是理论上的；它体现在错误的逮捕、歧视性的招聘工具和财务差异中。而这些危害不成比例地影响着已经边缘化的社区。
问题不仅仅在于算法本身，而在于算法背后的人为选择。开发人员决定使用什么数据、优化什么结果，以及谁有权发表意见。这就是为什么解决方案必须超越技术调整。是的，我们需要更好的数据、更智能的审计和具有公平意识的算法，但我们还需要社会责任、多样化的设计团队和更强大的监管框架来指导道德发展。
AI不必是有偏见的。它可以成为一股强大的公平力量，但前提是它必须以意图和谨慎的态度构建。这意味着创建透明的系统，追究开发人员的责任，并将受算法决策影响最大的人的声音放在中心位置。AI的公平性不仅仅是一个技术目标；它是一项社会义务。
展望未来，我们需要不仅要问AI能做什么，还要问它应该做什么，以及它应该为谁服务。构建负责任的AI意味着认识到它的局限性，正视它的偏见，并确保它为我们所有人服务，而不仅仅是少数特权阶层。