文件名称：大数据和加剧不公正-研究论文
文件大小：782KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 22:11:32
Algorithms Artificial intelligence
本文认为，一项行动会加剧先前的不公正，这一事实被视为反对采取行动的理由。 我将这个原因称为反复合不公正原则或 ACI。 在分析“大数据”引发的道德问题及其与机器学习和人工智能的计算能力相结合时，不公正和 ACI 原则的复合可能是相关的。 过去的不公正会以两种不同的方式影响算法决策中使用的数据。 有时，先前的不公正会破坏数据本身的准确性。 在这些情况下，提高准确性也将有助于避免加剧不公正。 其他时候，过去的不公正会导致人们在技能、健康、财富和雇主、贷方和其他人试图衡量的其他特征方面产生现实世界的差异。 当决策基于本身源于先前不公正的准确数据时，这些决定也会加剧不公正。 第二种动态比第一种动态受到的关注较少，但尤为重要，因为提高数据的准确性不会减轻这种不公平。