1、揭秘算法偏见：成因、影响与应对策略

揭秘算法偏见：成因、影响与应对策略

1. 偏见与算法的基础认知

1.1 偏见的本质

偏见通常被定义为对某个人或群体的倾向或成见，且这种倾向往往被认为是不公平的。但实际上，偏见并非性格缺陷或罕见的异常现象，而是人类大脑为了能够在看似轻松、极快的状态下每天做出数千个决策所必须付出的代价。大脑为了追求决策速度，会采取诸多捷径，即不经全面考量所有事实就得出结论，这本质上就是在决策中使用了偏见。例如，若伴侣曾因食用海鲜汤而严重不适，之后可能就会拒绝尝试任何海鲜汤，即便你厨艺精湛且食材新鲜。

1.2 算法的定义与特性

算法是用于解决特定问题的数学方程或逻辑规则，比如用于回答二元问题（是/否）或估算未知数值。和大脑在瞬间做出决策类似，算法通常能迅速给出答案，且同样是一种捷径，因为它只会以预定的方式考虑有限的因素。

算法具有双重作用：一方面，它可让机器模拟或取代人类决策者。例如，银行每月需审批数千份贷款申请时，可能会借助算法而非人工信贷员来进行贷款审批，因为算法在速度和成本上更具优势。另一方面，算法也能够减少甚至消除偏见。统计学家已研发出在无偏约束条件下开发算法的技术，像普通最小二乘法（OLS）回归就被定义为最佳线性无偏估计（BLUE）。然而，算法也可能存在偏见，甚至比人类决策的偏见更严重。

1.3 算法情境下偏见的具体定义

在算法领域，偏见的定义更为具体。算法所解决的问题理论上存在正确答案，但在多数情况下，这个正确答案在算法应用时无法预先知晓。因此，算法常被用于进行预测，以帮助减少和管理不确定性。例如，当你申请贷款时，银行并不清楚你是否会按时还款，但算法可以估算你违约的概率，银行据此结合利率和其他成本来