算法偏见问题引发了广泛关注,不同程度损害公众基本权利、经营者竞争性利益和特定个体的民事权益,亟需规制。通过分解机器学习过程可知,算法偏见萌芽于数据收集步骤,成熟于模型完善步骤,强化于模型应用阶段。算法偏见的规制,需从社会减少偏见,保证数据可查性与算法可审计性,对算法使用者与设计者课以相应义务,以公平、透明和可责的算法确保算法的规范应用。
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