17、算法处理的伦理框架与治理

算法处理的伦理框架与治理

在当今数字化时代，算法在各个领域的应用日益广泛，其伦理问题也愈发受到关注。算法的可靠性并非直接属于新兴信息通信技术（NICT）产生的伦理框架，但可通过三个明确的参数来阐释：训练数据可能产生的偏差、算法运行的有效性以及算法的概率性和不确定性。

算法处理的伦理评估

在算法设计的伦理分析中，确定算法的标准或动机以评估其伦理特征至关重要。为使算法遵循预设价值，尤其是做到无歧视和非排他，需要进行监管工作。然而，由于算法的不透明性，要完全理解其运行模式十分复杂，算法被视为难以捉摸的“黑匣子”。算法的可解释性原则要求其做出的任何决策都应能被相关人员理解和获取，以便他们对错误数据或观察到的错误进行质疑。

此外，在大数据项目中，伦理问题会在三个时刻出现：
1. 大数据转换为一组选定变量时（数据伦理，ED）。
2. 选定数据转换为算法生成的结果或伦理研究时（算法伦理，EA）。
3. 这些结果转换为明确的行动计划时（实践伦理，EP）。

以人力资源领域的大数据项目为例，算法系统负责人在每个主要阶段都需提出相关问题：
- 变量选择阶段 ：选择“原籍国”“健康状况”“性别”或“子女数量”等变量用于招聘、评估或晋升是否合理和符合道德？但这些变量在进行内部薪资差距研究时可能是相关的。
- 算法运行阶段 ：处理结束后引入“性别”变量可能导致最终分析中出现偏差。
- 行动计划实施阶段 ：如果旷工分析显示有年幼子女的女性比没有年幼子女的女性缺勤概率更高，企业应采取平衡家庭责任的行动和解决方案，如照顾生