算法依据与算法偏见 蚌埠学院 胡业生 摘要

算法正在悄然改变我们的生活，从社交媒体的信息推送，到金融领域的风险评估，再到医疗诊断和司法决策，算法无处不在。然而，随着算法应用的日益广泛，一个棘手的问题也随之浮现：算法的“黑箱”特性。

所谓算法“黑箱”，指的是算法的决策过程难以被人类理解和解释。以深度学习为代表的现代人工智能算法，虽然在许多任务上表现出色，但其内部运作机制却如同一个神秘的“黑箱”。这种不透明性不仅让普通用户感到困惑，就连算法的开发者有时也难以完全理解其决策过程。

算法“黑箱”的存在带来了诸多问题。首先，它使得算法的公平性难以保证。如果无法理解算法的决策依据，就无法判断其是否存在偏见或歧视。其次，算法“黑箱”增加了监管难度。监管部门难以审查算法信息，导致私人利益可能主观上俘获公共利益，资本可能规避公权力约束。此外，算法“黑箱”还可能隐藏算法自身的缺陷，引发安全风险。

蚌埠学院的胡业生在其研究中指出，算法偏见对社会公平产生了深远影响。例如，一些平台利用算法决策侵犯用户权益，如“大数据杀熟”现象，即对新用户和老用户实行不同的价格策略，形成市场歧视，践踏市场公平。更严重的是，动态定价算法的潜在缺陷可能导致算法共谋，即在多个算法同时使用时，不知不觉中对市场进行垄断，提高市场价格，产生寡头。

面对算法“黑箱”带来的挑战，提高算法的可解释性和透明度成为当务之急。北京航空航天大学的刘祥龙教授提出，需要从法律责任、行政责任和道德责任三个方面构建算法治理法律法规体系。具体而言，国家应制定和完善相关法律法规，在多元主体之间建立监管算法“黑箱”的共同准则。同时，还需要构建完整的标准规范体系，设立全面、清晰、可操作的技术指标体系，确保算法在各个阶段中的安全风险可控。

在技术层面，可解释人工智能（XAI）的研究正在成为热点。腾讯研究院秘书长张钦坤指出，如果不解决算法的透明度和可解释性问题，不仅会影响用户对AI应用的信任，还可能带来算法歧视、算法安全和算法责任等方面的问题。目前，国内外科技公司都在积极探索让AI更加透明、可解释的方法。

然而，提高算法的可解释性并非易事。微众银行首席人工智能官杨强指出，AI算法的高效率往往伴随着较差的可解释性，反之亦然。这就要求我们在可解释性和效率之间做出权衡。香港中文大学（深圳）的吴保元副教授则提出，与其说AI的可解释性，不如称之为AI的可解释力，即一种可解释的能力，而非性质。

尽管挑战重重，但推进算法透明已是大势所趋。通过建立算法评估框架、加强行业监管、鼓励技术研发，以及普及AI算法知识，我们可以逐步打开算法的“黑箱”，确保算法决策的公平性和可追溯性。只有这样，我们才能在享受AI技术带来便利的同时，也能保障社会公平和公众利益。