超越“公平的不可能性”:从形式到实质性算法公平的转向  

作　　者：郭佳楠 侯攀涛 

机构地区：[1]郑州工商学院马克思主义学院,郑州450000 [2]中国人民大学数字人文研究中心,北京100872

出　　处：《甘肃理论学刊》2023年第5期118-128,共11页Gansu Theory Research

基　　金：国家社科基金重点项目“大数据背景下的集体记忆与政治认同研究”(22AKS013);2023年度河南省社科联调研课题“当代新兴ChatGPT技术的伦理风险及其治理路径研究”(SKL-2023-252);郑州工商学院科研创新项目“基于ChatGPT类生成式人工智能的红色文化传播现状与策略研究”(2023-KYZD-01)的阶段性成果。

摘　　要：伴随着算法日益介入人类社会生活,被算法不透明所遮蔽的算法不公平问题日趋严重,特别是在算法被应用于公权力行使的场合,它加剧了社会不平等、侵害个人权利等问题。沿着算法促进社会正义的逻辑,本文着重对算法公平的方法论变革进行了刻画。首先,通过探究“公平的不可能性”的基本内涵与核心范畴,以算法公平的概念图式及其类型为阐释思路,归纳导致算法运行陷入“公平的不可能性”的现实困境。其次,从法律与哲学的视角出发,指出形式算法公平方法论无法在具有关系性与结构性不平等的政策环境中促进公平与正义,进一步突出了形式算法公平在应对“公平的不可能性”困境时的局限性。最后,实质性算法公平方法论作为一种替代方案,能够从更广泛的范围或框架中分析不公正问题,超越“公平的不可能性”困境,为治理和规约算法偏见提供了必要的方法论指引和行动指南。进而,实质性算法公平为算法公平的实现提出新的路径选择:摒弃旧的“公平”决策的形式数学模型,积极转向对算法是否以及如何在实践中促进正义的实质性评估。

关 键 词：算法公平 算法偏见 正义 实质性平等 歧视 风险评估 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] D922.16[自动化与计算机技术—控制科学与工程]