AI与法律:应对歧视与偏见的挑战
在当今社会,人工智能(AI)的广泛应用正深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而,随之而来的是一系列复杂的法律问题,尤其是与歧视和偏见相关的问题。这些问题不仅影响着个人的权益,也对社会的公平和正义构成了挑战。
AI与歧视法
AI的应用在带来诸多便利的同时,也对隐私、平等、自由表达等权利造成了挤压。一方面,AI能够让机构以更低的成本提供更多的服务,提高了各种服务的可获取性和可及性;另一方面,AI也可能加剧现有的偏见和歧视。
传统的歧视往往伴随着人类的负面态度和无意识的偏见,这些信号能够让受害者意识到自己受到了歧视。然而,自动化歧视更加抽象、难以直观理解、微妙且无形,受害者往往难以察觉自己受到了不利对待,也缺乏依据反歧视法提出索赔的起点。例如,算法系统的运行速度、规模和复杂性超出了人类的理解范围,使得人们很难发现其中的歧视行为。
欧洲法院提出了初步歧视评估的“黄金标准”,但目前尚未有统计指标能够可靠地捕捉到欧洲对歧视的概念化理解。因为欧洲的歧视概念是情境化的,而现有的统计指标无法完全涵盖这种情境性。此外,算法系统使得欧盟反歧视法的基本机制失效,需要新的检测方法和证据要求。
欧洲反歧视法分为直接歧视和间接歧视两种类型。直接歧视是指基于受保护属性(如性取向或性别)的不利待遇;间接歧视则是指表面中立的规定、标准或做法对受保护群体造成了过度的不利影响。然而,系统控制器可能会减少相关证据的可用性,以保护其知识产权或避免诉讼。同时,AI本身难以检测和判断是否存在歧视,因为软件的创建方式可能会隐藏着偏见和歧视。
AI的发展还带来了新的挑战。一方面,AI可能会创造出难以察觉的新的歧视形式,对受法律保护的群体构
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