12、算法偏差、虚假信息与负责任的AI

算法偏差、虚假信息与负责任的AI

1. 算法偏差问题

算法在当今社会的应用日益广泛，但也存在着诸多问题，其中算法偏差是一个不容忽视的现象。一些模型在构建时，会依据诸如是否为罪犯、犯罪历史等参数，这就导致模型对特定种族和民族存在偏差。例如COMPAS模型，有调查报道指出它对有色人种被告存在偏见，如今该模型因传播系统性种族偏见而饱受批评。

另外，算法推荐系统中存在一种负反馈循环机制。通常，某些热门物品会被有选择性地推荐，而大多数其他物品则被忽视。用户接收这些推荐后，他们的反应会被记录并写入系统。这种循环会不断产生和放大偏差与错误信息。一旦系统中存在偏差，不仅会导致歧视性结果，还可能使算法自行形成更多偏差。由于负反馈循环的自主性，算法可能会偏离其预期目标，而当这种偏差机制未被察觉时，就会造成严重的阻碍。因此，算法的设计者和提供者应持续监测可能导致算法产生偏差决策、甚至延续性别和种族刻板印象的负反馈循环。

2. 虚假新闻、错误信息与AI

虚假新闻、恶作剧和错误信息在网络媒体中广泛传播。随着算法的发展，虚假新闻在社交媒体平台上迅速扩散。虚假新闻存在于一个更大的错误/虚假信息生态系统中，包括错误信息、误报、极化内容、讽刺、有说服力的信息、有偏见的评论和公民新闻等。自人工智能出现以来，虚假新闻、错误信息以及最近的深度伪造一直是令人担忧的问题。虚假新闻已经引发了全球对媒体、政治和既定意识形态的不信任。

虚假新闻和错误信息的传播量在近年来大幅增加，原因包括数字鸿沟加深、经济差距、信息素养下降、党派媒体的存在以及公众对媒体信任度的降低。社交媒体的广泛使用是错误信息激增的主要原因，传统媒体报道也可能加剧这一问题。

AI在检测错误信息方面有