人工智能如何保持系统性种族主义

目录

1. 人工智能与种族之间的交叉点
   • 人工智能、算法和种族关系
   • 种族主义和系统性种族主义的定义
2. 人工智能中的公平和偏见问题
   • 数据反映历史的偏见
   • 人工智能的隐藏性和难以询问
   • 算法放大数据集中的模式
   • 算法因意外或矛盾而造成的负面影响
3. 系统性种族主义在人工智能中的具体例子
   • 信用和借贷系统
   • 面部识别技术和执法机构的种族偏见
   • 医疗保健系统中的种族偏见问题
4. 结论
5. 参考资源

人工智能与种族之间的交叉点

🔍 1. 人工智能、算法和种族关系

在当前社会背景下，人工智能和算法对种族和民族而言至关重要。人工智能作为一种现代工具，正在被广泛应用于各个系统和领域。然而，正如我们所看到的，这些系统和算法常常存在潜在的种族偏见问题。

🔍 2. 种族主义和系统性种族主义的定义

种族主义是指种族决定某些人类特征和能力，从而使一种种族优越于他种种族。系统性种族主义，则是在社会和政治机构中表现出的一种歧视现象。例如，刑事司法系统、医疗保健系统和就业系统等都是系统性种族主义的例子。这种种族主义不仅仅是个人观念的问题，更是由制度和权力结构塑造的问题。

人工智能中的公平和偏见问题

🔍 1. 数据反映历史的偏见

人工智能的一个重要问题是数据的偏见。因为数据反映了历史，它反映了建立这些系统所使用的工具，也反映了塑造这些系统的人们的信念和权力结构。因此，随着历史的发展，种族偏见问题就会通过数据得以体现。

🔍 2. 人工智能的隐藏性和难以询问

与以往的系统不同，人们很难察觉到人工智能和算法的存在。很多算法都在幕后工作，我们可能不知道实际是有算法做出了决策。而且，人们也很难向算法提问。虽然在人工智能领域，关于可解释性的讨论仍在继续，但普通人与算法交互时，很难询问算法为什么会做出某个决策。

🔍 3. 算法放大数据集中的模式

许多研究表明，机器学习模型会放大其训练数据集中已存在的模式。然而，与以往的工具相比，人工智能和算法具有更大的放大效应。这意味着，如果某个数据集中存在种族偏见的模式，算法将进一步放大这种偏见。

🔍 4. 算法因意外或矛盾而造成的负面影响

算法在产生负面影响时往往是无意的，可能是由于副作用或者与模型最初目标相冲突。这个问题更多地取决于人类因素而非人工智能本身。总体而言，算法解决我们所提出的问题是可以的，但关键是确保我们提出问题时是准确的。

系统性种族主义在人工智能中的具体例子

🔍 1. 信用和借贷系统

银行业关于信用和贷款的种族歧视早已显现。美国Apple Card问题中的性别歧视是其中一个例子。 banking系统在信用和贷款方面对非白人男性存在长期的歧视。而人们曾希望将算法决策引入信用和贷款决策，以提高公平性。然而，2018年加州大学伯克利分校的研究表明，黑人和拉丁裔借款人的抵押利率比同等金融历史的白人借款人高出6-9％。更糟糕的是，这些抵押利率不仅来源于人类借贷者，还来源于算法决策。不过，算法决策的利率要比人类借贷者低40％。

🔍 2. 面部识别技术和执法机构的种族偏见

面部识别技术在警务和执法机构中的应用一直备受争议。面部识别技术之前存在着摄影中的种族偏见。相机被设计用于拍摄白人的肤色，而且普遍昂贵，导致较少拍摄黑人的照片，而且拍摄到的黑人照片质量较差。这加剧了面部识别技术对较深肤色的偏见，因为数据集中缺乏足够高质量的深肤色人物照片，导致模型无法学习识别他们。当这种技术在执法机构中使用时，可能会导致对有色人种的错误指认，从而导致对他们的指控或更糟糕的是定罪。它还可能加剧种族偏见，加剧黑人 社区的过度警察管制以及对黑人的更多偏见。

🔍 3. 医疗保健系统中的种族偏见

最近的一项研究表明，在美国广泛使用的医疗保健算法在将复杂需要的黑人病人推荐给改善护理的治疗计划时，比同样处于病情严重的白人病人推荐的次数少。这个算法通过为病人分配风险分数来做出决策，该风险分数部分基于病人在过去一年中的医疗费用支出。假设是，医疗费用支出越少，说明一个人更健康，因为没有花费太多在医疗上。然而，这项研究显示，黑人患者的风险评分较低，而白人患者的风险评分较高。然而，研究还表明，就平均而言，黑人患者的健康状况要比白人患者更糟糕。这是因为历史上黑人由于多种原因而无法获得充分的医疗保健，这导致他们平均医疗费用较少。这项研究还发现，只有17.7％被推荐接受个性化治疗计划的病人是黑人，这加剧了种族不平等。

结论

总结一下，人工智能在处理种族问题方面仍然存在许多挑战。数据的偏见、算法的隐藏性、算法放大数据集中的模式以及因意外和矛盾产生的负面影响，都是人工智能领域需要处理的问题。然而，这些问题往往并非由人工智能本身引起，而是与社会和人类因素紧密相关。因此，我们需要持续关注并努力改进人工智能系统，以确保它们不会加剧和传承种族偏见。

参考资源

• 链接1
• 链接2

FAQ

问：人工智能的种族偏见问题可以解决吗？ 答：人工智能的种族偏见问题是一个复杂的挑战，但通过持续的研究和改进，我们可以逐步减少和消除这些偏见。

问：除了种族偏见，人工智能还存在其他公平性问题吗？ 答：是的，人工智能还面临性别、年龄、社会经济地位等方面的公平性问题。这些问题同样需要我们的注意和处理。

问：我如何可以帮助改善人工智能的公平性？ 答：作为个人，我们可以积极关注和参与人工智能伦理的讨论，促使相关机构和组织采取措施解决这些问题。另外，了解相关的研究和资源也能帮助我们更好地理解问题并提供建设性的意见。

问：人工智能对种族和民族的发展有何潜力？ 答：如果能够解决好公平性问题，人工智能可以为种族和民族带来很多好处，例如改善医疗保健服务、提高金融包容性等。但这需要我们共同努力实现。