算法歧視是近幾年國內(nèi)外科學(xué)界和哲學(xué)界的研究熱點。除對算法歧視現(xiàn)象進(jìn)行倫理反思外,哲學(xué)界對該問題的討論還可劃分為兩個大類,即“算法歧視場景識別”與“算法歧視現(xiàn)象治理”。前者的重點在于定義算法歧視概念,本質(zhì)上是概念分析的工作;后者則涉及規(guī)制問題,難點在于對治理邊界與問責(zé)邊界的把控,屬技術(shù)哲學(xué)的范疇。對于此二難題,學(xué)界已有諸多研究。在此基礎(chǔ)上,本文進(jìn)行了一系列整理及補充的工作:針對“算法歧視場景識別”問題,本研究從“歧視-算法-算法歧視”的進(jìn)路出發(fā),逐步探索算法歧視之特征、定義,進(jìn)而提出識別歧視場景的操作步驟。具體說來,又可劃分為五個子任務(wù):（1）回顧現(xiàn)有研究,梳理識別歧視場景的基本方法及困難;（2）基于拉斯穆斯的一系列關(guān)于歧視研究,構(gòu)造歧視的形式化定義;（3）考察“算法”概念的演變進(jìn)程,厘清“算法歧視”語境下的“算法”所指,進(jìn)而消解算法歧視的本體論論證難題;（4）結(jié)合前兩項工作,構(gòu)建形式化的“算法歧視”定義;（5）根據(jù)“算法歧視”的形式化定義,設(shè)計算法歧視場景的識別步驟。針對“算法歧視現(xiàn)象治理”問題,本研究從方法維度及時間維度出發(fā),總結(jié)現(xiàn)有治理方案的基本模式及其困難;并借鑒伽達(dá)默爾的詮釋學(xué)... 

【文章來源】：湖南師范大學(xué)湖南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

“歧視”的詞源學(xué)演進(jìn)路線

怪釁鸕街匾??用”更加容易。2.2.3算法歧視語境下的算法概念梳理完“歧視”概念的定義之后，就可以展開對“算法”的討論了。算法一詞源自公元9世紀(jì)的波斯數(shù)學(xué)家穆罕默德·伊本·穆薩·花剌子密（MohammadibnMusaal-Khwarizmi）。花剌子密在他的代數(shù)書籍中記錄了一系列二次方程的解決算法，這些書籍在12世紀(jì)通過拉丁語傳入了歐洲，對歐洲數(shù)學(xué)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響（如圖1-2）。花剌子密名字的拉丁文形式就是Algoritmi，由于他在數(shù)學(xué)領(lǐng)域的杰出成就，這個名字逐漸成為了算法（algorithm）的代名詞（Knuth，1980）。圖2-2al-Khwarizmi的傳播路徑Fig2-2.ThePropagationpathofal-Khwarizmi17世紀(jì)左右，算法一詞開始以英文的形式流傳。但是在當(dāng)時算法概念還沒有徹底的確定下來。而直到19世紀(jì)末，algorithm一詞的意義才變得穩(wěn)定（Mehri，2017）�？巳R恩（S.Kleene）第一次在現(xiàn)代意義談?wù)撍惴ǜ拍�。他認(rèn)為算法是由五個原始的遞歸運算符（primitiverecursiveoperators）和一個Mu-operator運算符組成的指令的集合�；蛘哒f，算法是可以使用圖靈機或等效工具來進(jìn)行計算的指令的集合（Kleene，1952）。不久之后，明斯基（M.Minsky）也加入到了算法概念的討論之中。他認(rèn)為算法是（1）用于表征一系列行為的語言；以及（2）一個可以理解語言并且執(zhí)行操縱的獨立的機器(Minsky,1967)。羅杰斯（H.Rogers）于1967年提出了算法的10個典型特征，其中最為重要的五個是：（1）指令的有限集合；（2）有一個強大的計算主體；（3）有一些用于制定，存儲和檢索計算步驟的工具；（4）以離散且分步的方式進(jìn)行計算，而無需使用連續(xù)型的方法；（5）運行時無需求助于隨機方法或設(shè)備（如骰子）（Rogers，

191967）。另一個更加通用的定義則是由斯通（Stone）在1972年給出：算法是一組精確定義操作序列的規(guī)則集，其中每個規(guī)則都是有效且確定的，并且會在有限的時間內(nèi)終止（Stone，1972）。隨著智能時代來臨，人工智能領(lǐng)域的學(xué)者在傳統(tǒng)觀點的基礎(chǔ)上進(jìn)行了些許的調(diào)整。他們認(rèn)為算法是利用數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)模型從而得到模型參數(shù)的指令集合和學(xué)習(xí)模型的具體計算方法（李航，2019）；或者將算法看作是以訓(xùn)練數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)來學(xué)習(xí)模型的有限過程（Bishop,2006）；或者是將算法闡釋為求解模型的方法（如圖2-3）。其中同一個模型可以用多種算法求解，同一個算法也可以求解多種模型（Murphy，2012）。圖2-3機器學(xué)習(xí)EM算法①Fig2-3.TheEMalgorithminmachinelearning可見，在計算機界看來，算法無非就是一系列指令或步驟的集合。然而，一旦我們講這個定義推廣到“算法歧視”概念上，就會面臨“算法歧視”的本體論論證困難：既然算法只是求解問題的步驟，那它何以存在歧視的可能呢？這就好像是在說對1到100中所有的整數(shù)求和，而采用高斯算法會帶來歧視一樣。②也的確有學(xué)者從這一角度出發(fā)對“算法歧視”概念本身進(jìn)行反駁。他們指出①這是一種在機器學(xué)習(xí)中的常用算法。②所謂高斯算法，就是（1+100）*100*0.5的簡便算法。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]大數(shù)據(jù)時代算法歧視的法律規(guī)制與司法審查——以美國法律實踐為例[J]. 鄭智航,徐昭曦.  比較法研究. 2019(04)
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[6]算法偏見及其規(guī)制路徑研究[J]. 劉友華.  法學(xué)雜志. 2019(06)
[7]人工智能發(fā)展中的“算法公開”能否解決“算法歧視”?[J]. 王夙.  機器人產(chǎn)業(yè). 2019(03)
[8]人工智能的法律規(guī)制路徑:一個框架性討論[J]. 汪慶華.  現(xiàn)代法學(xué). 2019(02)
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本文編號：3360051