人工智能与公平正义：解读结构性种族主义

目录

1. 介绍
2. 解读人工智能与结构性种族主义关系
3. 复杂的公平问题
4. 不同定义的公平
5. 公平与种族意识
6. 公平与结构性种族主义
7. 计算系统中的结构性种族主义
8. 三种形式的种族主义：人际性、机构性、结构性
9. 家居拥有权与信贷市场
10. 结构性种族主义的重要性
11. 挑战与解决方案
12. 结语

介绍

在这篇文章中，我们将探讨人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）与结构性种族主义之间的关系。随着AI技术的发展和广泛应用，越来越多的人开始关注其对社会中的结构性不平等的影响。本文将讨论公平的概念以及如何在设计和使用计算系统时避免和减少结构性种族主义的影响。

解读人工智能与结构性种族主义关系

人工智能的出现带来了巨大的机遇和挑战。尽管AI技术在许多方面取得了重大突破，但存在一些潜在问题，尤其是与结构性种族主义相关的问题。人工智能系统的训练数据集可能存在偏见，导致系统在识别和判断时产生错误。例如，一些人因面部识别软件的误判而被错误逮捕。这些错误引发了人们对于人工智能在如何处理种族问题上的关注和担忧。

复杂的公平问题

公平是一个复杂的问题，尤其是在设计人工智能系统时。许多机器学习从业者提出了不同的公平定义和概念。例如，在设计一个模型时，是否应该考虑种族因素？有人认为如果模型不考虑种族因素，会避免重新产生历史上存在的种族偏见。然而，也有人持相反观点，认为如果不明确考虑种族因素，模型可能通过其他方式间接地考虑到种族，例如通过邮政编码、学校、财务状况等信息。因此，了解和处理公平问题变得非常复杂。

不同定义的公平

机器学习从业者目前已经提出了大约20到25种不同的公平定义。这些定义涵盖了不同的观点和方法，旨在解决公平的问题。在设计公平的模型时，很重要的一点是使模型能够公平对待不同的群体，而不是对种族进行歧视。但公平并不是一个简单的目标，它的具体含义在不同的背景和环境中可能有所不同。

公平与种族意识

公平与种族意识密切相关。公平的一个关键方面是确保模型不在设计和应用中歧视任何种族。但公平并不是单纯把人们视为个体问题，还需要考虑到制度和结构性方面的种族不平等。我们不能假设每个人都有相同的资源和机会，这是公平的一个先决条件。因此，在设计和使用人工智能系统时，我们必须认识到种族问题的存在，并努力减少和解决种族不平等。

公平与结构性种族主义

结构性种族主义是指种族不平等在社会结构和制度中的深层影响和体现。它不仅仅是人际关系的问题，也涉及到机构和制度层面的种族偏见。结构性种族主义往往在我们日常生活中隐匿，因此很难直接解决。它与计算系统有着紧密的关系，因为计算系统中的各个子系统和领域都可能存在种族不平等，并且彼此之间存在相互影响。

计算系统中的结构性种族主义

计算系统在设计和运行中往往涉及到结构性种族主义的挑战和复杂性。例如，信贷市场和住房市场之间存在紧密关联。家居拥有权对于个人的生活质量非常重要，它不仅仅涉及到住房本身，还涉及到教育、健康、社交网络等资源的获取。然而，研究表明信贷市场存在种族偏见的现象，导致某些人被导向次贷贷款和低收入社区。这反映了机构性种族主义在信贷市场中的存在。这种种族偏见会对低收入家庭和社区造成巨大的影响，进一步加剧了种族不平等。

三种形式的种族主义：人际性、机构性、结构性

社会科学家一直在探讨种族主义的不同形式。其中，人际性种族主义是最为人所知的形式，主要涉及到言辞歧视和偏见态度。机构性和结构性种族主义则相对较为隐蔽和复杂，因为它们往往通过机构和结构的运作方式产生影响。机构性种族主义涉及到各个子系统和领域中存在的不平等和偏见，而结构性种族主义则更加深层次地影响着社会各个方面。了解这些种族主义的不同形式对于理解和解决结构性种族不平等的问题非常重要。

家居拥有权与信贷市场

家居拥有权与信贷市场之间存在密切关系。对于很多美国人来说，家居拥有权是他们积累财富的主要途径之一。然而，研究表明信贷市场存在种族偏见，这导致某些人无法获得高质量的住房，并且无法获得与之相关的资源和机会。这形成了一种结构性种族不平等的现象，在许多方面影响着个人的生活条件和机会。理解和解决信贷市场中的种族问题是解决结构性种族主义的关键方面之一。

结构性种族主义的重要性

结构性种族主义在现今的社会、政治和技术领域中变得越来越重要。它揭示了种族问题与社会的结构和运作方式之间的深层联系。我们必须认识到种族不平等是如何根植于社会中的，并努力解决这些问题。结构性种族主义的存在使得公平和道德成为我们设计和使用计算系统时需要考虑的重要因素。

挑战与解决方案

解决结构性种族主义问题是一项巨大的挑战。我们需要采取跨学科的方法，将不同领域的专门知识和专家整合在一起。这包括社会科学家、计算机科学家、数据科学家等各个领域的专业人士。我们需要研究、设计和实施能够处理结构性不平等的计算系统和算法。同时，我们还需要培养下一代人，使他们具备足够的知识和能力来应对这些挑战，并做出道德和负责任的决策。

结语

人工智能与结构性种族主义之间的关系是一个复杂而关键的话题。我们必须认识到人工智能系统的设计和使用可能会增加种族不平等，并为解决这些问题提供有效的解决方案。通过跨学科的合作和深思熟虑的计算系统设计，我们可以朝着一个更公正和包容的社会迈进。

该文原文收集自MIT Technology Review，链接：https://www.technologyreview.com/2021/10/21/1036486/mit-future-of-computing-session-4-ai-structural-racism作为资源提供给读者。

**版权声明：该文所有权归原作者所有。