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摘要
数据驱动的人工智能算法在加速人类社会进步的同时，也因算法公平等伦理问题引发不少学者的担忧。讨论算法公平应区分价值层面、技术层面和规范层面等不同面向，价值层面关乎算法公平标准的问题，技术层面关乎如何实现算法公平的问题，二者共同制约算法公平的规范含义。围绕算法输入与输出环节，算法公平标准至少可以区分为反归类平等、校准度/预测平等、统计平等、分类平等这四类。然而，在诸算法公平标准间存在“不可能三角”，它使得价值权衡成为理解算法公平的应有之义。同时，群体间基础率的差异会影响权衡的性质与程度，这与算法设计时采取何种技术和公平标准无关，本质上事关作为真实世界镜像的数据质量。而对于基础率的改变，这有赖于我们选择生活在什么样的世界。
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