数据偏见已经成为在大数据和人工智能领域伦理反思的重要难题和关键问题。日常对数据偏见形成一种比较明确的观念:需要控制并消除偏见。这一观念也影响到了数据偏见问题的哲学思考中。从认识论的"偏见—认识"框架看,作为错误的歧视行为,数据偏见是可以消除的;从解释学的"偏见—理解"框架看,作为在先的行动或者理解的前提,数据偏见是无法消除的,甚至是会成为智能体行动和决策的先决条件。嵌入智能系统中的道德观念是一种独特的偏见,无法消除,而且它们构成了智能体伦理行动的前提。
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