算法歧视 人工智能的算法歧视

我们这个世界是有很多的物种组成的，在这其中也包括我们人类。而人类则是分为男人和女人，但是相比较来看男人的力量比女生要强大，可承受的抗击能力也比女人强上很多。所以，在这个世界上是存在着性别的歧视的。因为女人普遍要弱于男人，所以社会上会认为男人生来就是比女人强。在算法中也存在着一定的性别歧视。

性别歧视其实是一种错误的思想，人人生而平等。没有什么人是比其他的人要低人一等的。但是在现实生活中，往往当所有的人都这样想的时候，这就是一种正常的行为了。其实还是应该去消除这种算法中的性别歧视的。因为只有消除了算法中的性别歧视，这个社会才会更加的安稳。

首先要纠正一些错误的思想，因为头脑里想的往往就是人们日常所做的。应该大力灌输这种男女平等人人平等的正确的思想。只有慢慢的改正错误的思想，才会在生活中用平静的心态去对待每一个人，不论男女。在生活中应该大力宣传一些排除性别歧视的口号，努力让所有人都知道应该消除性别歧视。

消除性别歧视应该有科学的方法和实际上的行动。应该制定一个完整而又有规律的实施方案。应该多在生活中思考一下各有的优点以及对方的缺点。要把缺点和优点综合起来，客观的评价一个人。不能把那种带有歧视的观念带到生活当中去。性别歧视本身就是不对的，是一种错误的思想，应该摒弃的。要在心中时刻都保持着这样的一种法。在算法当中应当客观的去评价一个人，而不是单从性别上去评判。

近年来，算法应用在给经济、 社会 发展注入新动能的同时，算法歧视、“大数据杀熟”、诱导沉迷等算法不合理应用也给我们的生活带来烦恼。针对这些问题，国家网信办等四部门联合制定的《互联网信息服务算法推荐管理规定》1月4日正式发布，向各种算法乱象伸出“利剑”。

什么叫“大数据杀熟"！在网络上购物的人，特别是“剁手党"，都应该深有体会！

诱导沉迷，真的只能呵呵呵！就一个

“农药"大家都懂，但南山却假装不懂！

还有一个叫做扭腰女……

算法歧视！知道什么叫做流量就应该懂

或者说最近的

一娅等于多少

一庭等于多少

不公平带来的……

《规定》明确，应用算法推荐技术是指利用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息。这意味着各类提供算法推荐服务的互联网公司几乎都在监管范围内，如各类短视频平台、电商平台、社交平台及餐饮外卖平台等。

算法推荐……

类似于一些非常难缠的销售…

我们必须把互联网发展纳入有法可依、有法必依、执法必严、违法必究的轨道，用依法管网的建设意识，培育出趋利避害、生机勃勃、欣欣向荣的网络生态。

企业追求利润无可厚非！

但网络不是无法之地

追求利润的同时也要遵守法律

公平竞争，合法获取

否则让你们尝尝覆舟的感觉！

当算法成为人类社会各方面的评价标准的话，会出现算法歧视，算法合谋等社会问题。当算法步入社会情境，产生算法歧，视算法合谋等社会问题之前，首先带来的是人们自我认知方式的实质性改变。借助数字社交评分系统建构出的僵化、失控的社会秩序，将现实构筑的传统秩序和规则彻底颠覆。算法可能通过形成新的网络空间社交规则，彻底改变人们作为社会主体的存在方式，由此伴随而来的则是自我的迷失和个人主体性的消解。

信息泄露、大数据杀熟、算法歧视……如何才能建立数字信任？

近些年，数字经济持续较高的增速，逐渐成为经济提质增效的重要动能。电子商务、在线教育、移动支付等早已与你我息息相伴。与此同时，平台垄断、大数据杀熟、假冒伪劣商品、算法歧视、刷单炒信等数字治理难题也暴露在大众面前。在此背景下，数字时代信任问题的重要性日益凸显。什么是数字信任？如何构建数字信任，推动我国数字经济 健康 发展？一起来看。

什么是数字信任？

在以前的农业经济和工业经济下， 社会 信任主要靠人际信任和制度信任维系，而数字经济中的信任关系是数字信任。基于数字经济和数字 社会 发展的视角，数字信任是数字空间中个人、企业和政府基于数字技术建立的数字身份识别的双向交互的新型信任关系，是人际信任和制度信任的拓展，是可信数据流通的必然要求。用户通过数字身份与网络设备相连，在数字空间的所有通信、社交、交易、搜索、 娱乐 等活动的数据完整性和隐私性，必须得到有效的保护和管理。数字信任构建了人对机器、技术和平台、机器与机器的信任关系，人们相信数字空间的软硬件和平台具有可靠性、安全性和高效性，平台通过向用户表明他们可以确保在线程序或设备的安全性、隐私性、可靠性和数据道德性来获取用户的信任。

数字信任对信任关系的产生和维系进行了革命性改进， 将人际信任、制度信任与技术信任融合为一体，是政府、个人、企业和机器对于数据和个人隐私保护能力和网络安全保护水平的信心，支撑了数字经济 社会 活动的所有要求 ，是信任关系更高级的形态。

数字信任有何价值意义？

数字信任是数字经济发展和创新的基础。 数字经济时代的数字信任，是个人和组织参与经济交易的基本信任，信任的经济功能将放大。2019年5月，诺贝尔经济学奖获得者保罗·罗默在《全球数字经济发展洞察》的演讲中指出，在数字平台的发展中，信任和规则的建立同样重要。数据是数字经济的关键核心要素， 数字信任有助于解决数据治理和安全问题，促进数据要素市场形成，支撑数据的市场化配置，推动数字经济发展。 构建“政府—用户—平台—企业”之间稳定的数字信任关系，有效治理平台垄断、大数据杀熟、假冒伪劣商品、算法歧视、刷单炒信等数字治理难题，将推动我国数字经济进入良性竞争和 健康 发展的状态。

数字信任节省经济运行的交易成本。 我国电子商务发展初期就面临网络上的信任难题。在缺乏信用保障或法律支持的情况下，第三方支付平台为交易双方提供了支付保障，解决了商家与消费者的信任问题，促使交易的顺利完成。在数字经济发展过程中，类似解决买卖双方不信任的问题越来越多。 建立政府/公共部门—企业/其他组织、政府/公共部门—自然人、企业/其他组织—个体用户、人机交互和机器交互的数字信任关系，将极大降低经济活动中的交易成本，可以有效避免陷入所谓诺斯型低信任贫困陷阱 ——“无法让合同有效、低成本的执行是 历史 上发展停滞和当今第三世界国家不发达的最重要原因”。

数字信任是企业数字化转型的引擎。 在数字化转型过程中，企业面临的网络安全及数据隐私风险正在攀升，构建数字信任变得更具挑战性。消费者对于信息类产品以及 科技 企业的数字信任，已经成为他们下载应用和购买产品/服务的核心影响因素。 只有建立数字信任体系，有效抵御网络攻击、保障系统和数据安全、保护用户隐私，确保企业在数字化转型中正常运行，才能加快经济数字化转型。

数字信任是建设数字政府的支撑。 数字政府建设是实现国家治理体系和治理能力现代化的战略支撑，运用数字技术加强和改善治理是数字政府建设的关键。政府治理是从身份认证和管理开始的，建设统一数字身份认证和管理平台，将政府部门各单位的数据信息都聚集起来，发掘数据价值，将极大地推动政务服务精确化、 社会 治理数智化与管理决策科学化。 基于数字身份，构建政府与企业、公民、 社会 之间的数字信任，不仅可以提升政府公共服务的质量和效率，而且可以提高公民和企业参与 社会 治理的热情，增强对政府政策的理解认同。

数字信任可以在弥合数字鸿沟方面发挥作用。 数字鸿沟具体表现为“接入鸿沟”“使用鸿沟”“能力鸿沟”，个人、企业、地区、国家层面都可能产生数字鸿沟。产生数字鸿沟的原因很多，其中缺乏数字信任是重要原因。比如，信任问题是老年人“数字鸿沟”瓶颈，老年人对新技术有天然的保守心理，对数字技术不了解、智能手机使用不熟练。数字经济发展中的数字鸿沟问题，已经引起党中央的高度重视，增强数字经济可及性、消弭数字鸿沟被多次强调。 培养公民的数字素养，构建数字信任关系，让更多的人民群众体验到更加安全、更加便捷、更加优质的网上交易和服务，可以弥合数字鸿沟。

数字信任面临什么现实痛点？

过去二十多年，我国数字产业化和产业数字化取得了巨大成就，产业互联网发展对数字信任建设的要求更加紧迫。但是在消费互联网领域出现的一些信任问题，消费者对数字技术和互联网平台的信任下降，致使我国数字信任呈下降趋势。当前建立数字信任存在诸多痛点。

①建设数字信任的法律法规尚待进一步完善。 我国数字信任是从2003年建设网络信任体系开始的。近些年，我国开始重视数字信任的制度建设，颁布了一些涉及数字信任的法律法规。但是，我国亟需加强数字信任的顶层设计，明确我国建设数字信任体系的重点和难点， 建立健全电子签名、电子身份、电子认证、网络安全和数据安全、隐私保护等法律法规。

②数字信任互联互通的基础设施搭建有待完备。 我国政务系统建立了数字证书认证系统（国家政务外网CA系统、RA系统）、密钥管理系统等，但是面向企业和公民的数字信任基础设施刚刚开始建设。比如，同一个人在不同中心化系统中的信息处于隔离状态，地区性、行业性交叉认证过程中存在“各自为政”甚至割裂情况。由于未构建完成各部际间网络互连的网络框架，数字身份系统无法互联互通，政府部门、企业、 社会 组织、自然人无法有效交互数字信任。缺乏统一的数字身份标识、实体识别认证和一系列安全策略机制，数字信任难以确保数字交互关系的准确性、稳定性和便捷性。

③网络安全及数据隐私风险较严峻。 人工智能、区块链、云计算和5G等数字技术应用带来了网络隐私和安全问题，据CNNIC统计显示，尽管网民遭遇各类网络安全问题的比例均有所下降，截至2020年12月，我国网民个人信息泄露（21.9%）、网络诈骗（16.5%）、设备中病毒或木马（10.8%）、账号或密码被盗（8.2%）等问题仍然比较严重。中国企业正面临数字化转型带来的创新风险， 互联设备领域的商业成功取决于与消费者建立数字信任 。

④数据治理与平台创新难以平衡。 运用大数据可以为经济 社会 发展带来创新动力，但需要平衡隐私保护与业态创新的关系。 消费者渴望个性化的体验却担心数据安全，企业不愿为了实施隐私保护而无法充分利用用户信息提供更好的服务 ，以至于限制企业的竞争力。如何在保证数据流动性的同时平衡安全性，亟需建立足够的“数字信任”控制。

⑤技术信任与制度信任尚需协调统筹。 技术信任不能替代制度信任。比如，区块链技术只对上链以后的数据保真，上链之前的数据真实性则需要制度信任来保障。尽管基于技术的数字信任不断改善，但还没有形成技术与制度之间的互动增强，制度对待技术发展需要具有包容性，技术本身在价值目标上也应与制度保持一致。

总体而言，我国数字信任建设处于起步阶段，目前存在的这些问题都是数字经济发展中的问题，也是全球普遍面临的问题。

如何加快构建数字信任体系？

“十四五”期间，加快数字化发展是国家战略。构建数字信任体系，既是网络安全体系建设的重要内容，也是数字经济和数字 社会 的重要组成部分。所谓数字信任体系，是以可信数字身份验证和可信数据流通为核心，通过制度信任、数据信任、人际信任、技术信任与系统信任的建设，实现身份、数据、合约、产权、法人、技术等六个“可信”的数智化信任运营体系。

第一，从战略上构建以人为本的数字信任体系。 建议我国数字信任体系的顶层设计，坚持以人民为中心的发展思想，着重考虑弥合数字鸿沟、合理保护个人信息、严格防范网络风险，处理好制度信任和数字信任的关系，把改善人民生活品质、促进人的全面发展、增进人民的获得感作为数字信任体系建设的出发点和落脚点。

第二，建立技术与制度互动的数字信任模式。 建设数字信任体系，要统筹制度信任和人际信任，形成制度与技术相互包容的双向互动，法律法规等正式制度与习俗等非正式制度融合互动，用数字技术增强传统信任，用制度信任补充数字信任，形成数字 社会 良好的信任生态。警惕技术万能论，不能过分夸大数字技术对信任建设的作用，制度应保持适度弹性且包容技术创新，不被伦理绑架。

第三，建立数字身份互联互通互认的基础设施。 数字身份普及是数字信任的基础工作，如韩国政府计划于2022年全面普及电子身份证，取代现有的实体身份证，将来只需出示手机里储存的电子身份证，即可以办理各种业务。建议加快建设数字身份互联互通互认的国家级平台，建立健全信息系统互联互通、身份统一认证、一网通办等事项的相关制度，消除信息孤岛，降低交易成本。

第四，进一步完善数字信任的法律法规、规则与标准。 建议加快研制数字身份法规、尽快出台个人信息保护法、完善数字信任技术（人工智能、生物特征识别、隐私计算技术、区块链、量子 科技 等）应用的标准规范和实施指南等，建设与国际接轨、促进数字经济创新发展的数字信任法律法规体系。加大对侵犯知识产权、数据滥用、违规采集数据、算法歧视、刷单炒信的监管力度。

第五，注重数字信任核心技术的研发与应用。 数字信任技术是产业互联网大协同的基础设施，大数据挖掘可以应用于信用评价，区块链通过加密算法、解密算法、时间戳等一系列数学方式创建了一种全新的信任机制，利用综合或者集成的大数据、人工智能、区块链技术可以不断创新数字信任机制。建议政府加大对数字信任核心技术的原始创新的支持，为不断拓展应用场景创造条件。

第六，平衡隐私保护与鼓励业态创新的关系。 建立信任、鼓励创新，是建立数字信任体系最重要的两大目标。加快数字化转型和应对网络安全，需要政府和市场加强合作、担负共同责任，共同遵守可靠的网络安全标准，共同打击网络犯罪。市场和政府都应该加深对于技术、法规和标准化等不断创新的认识，深化数据对市场创新作用的理解，共同推动数据开放、保护、共享和合理使用。

第七，加强国际合作建立新型的数字治理和数字信任框架。 数字信任问题是全球性问题，各国政府越来越重视数字信任。2020年9月《纪念联合国成立75周年宣言》提出，“当务之急是勾画一个数字合作和数字未来共同愿景，并解决数字信任和安全问题”。我国倡导构建网络空间命运共同体的工作中，建议我国政府以设计全球数字信任框架为抓手，积极引导和参与数字信任的法律法规和标准规则，推动构建更加公正合理的全球互联网治理体系。

人工智能在影响人们的生活，网上的和现实世界中的生活。算法将人们在网络世界中的上网习惯、购物记录、GPS位置数据等各种网上足迹和活动，转变为对人们的各种打分和预测。这些打分和预测进而左右影响人们的生活的各种决策工作，其中的歧视和不公平由此成为一个显著的问题，无论人们是否意识到歧视的存在。

以大数据、机器学习、人工智能、算法等为核心的自动决策系统的应用日益广泛，从购物推荐、个性化内容推荐、精准广告到贷款评估、保险评估、雇员评估再到司法程序中的犯罪风险评估，越来越多的决策工作为机器、算法和人工智能所取代，认为算法可以为人类社会中的各种事务和决策工作带来完全的客观性。然而，这不过是妄想，是一厢情愿。无论如何，算法的设计都是编程人员的主观选择和判断，他们是否可以不偏不倚地将既有的法律或者道德规则原封不动地编写进程序，是值得怀疑的。算法歧视（Algorithmic Bias）由此成为一个需要正视的问题。规则代码化带来的不透明、不准确、不公平、难以审查等问题，需要认真思考和研究。

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