算法歧视的主要类型
2024-07-14
算法歧视是指在人工智能和机器学习系统中,由于算法本身的设计、训练数据的不足或者人为因素等原因,导致对某些群体的歧视性行为。这种歧视性行为可能会带来严重的社会问题,如就业歧视、金融歧视、犯罪歧视等。本文将从算法歧视的主要类型入手,探讨算法歧视的成因、影响以及解决方案。 一、基于数据偏差的算法歧视 数据偏差是指机器学习模型在训练时使用的数据集中存在某些群体的数据过少或者过多,导致模型对这些群体的判断不准确。例如,某个招聘公司的招聘数据集中只有男性的数据,这样训练出来的模型就会认为男性更适合这个职位