中新經緯7月15日電 (王玉玲 實習生 郭西子)近日，由對外經濟貿易大學數字經濟與法律創(chuàng)新研究中心舉辦的“算法公平治理與實現”研討會在線上舉行。對外經濟貿易大學數字經濟與法律創(chuàng)新研究中心執(zhí)行主任張欣在會議上表示，算法公平具有多維動態(tài)性，應根據場景制定公平價值觀的優(yōu)先級清單。

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會議伊始，張欣就數字經濟與法律創(chuàng)新研究中心撰寫的《算法公平性分類與實現》研究報告進行了匯報。報告指出，算法公平是一個具有多維動態(tài)性的概念，對算法公平性的目標追求和要求不能泛泛而論和求全責備，在人工智能語境下，任何關于算法公平的主張都需要在特定場景下結合法律規(guī)范、技術倫理和社會影響展開評判和預估。

報告共分為四部分。第一部分為算法公平的定義與界分。對算法公平劃分主要從以下四個方面進行：基于主體，基于參與者，基于主觀感知和基于算法生命周期。

報告指出，從參與者角度分析，平臺算法公平是多方主體的公平，需要超越單一的用戶視角。分析工業(yè)界實踐表明，企業(yè)是可以在這些方面做出積極探索并在公共利益和商業(yè)利益之間建立良性平衡的。例如，TikTok推薦算法兼顧了需求方(短視頻觀看者)和供給方(短視頻發(fā)布者)兩個角度的公平，使得普通用戶發(fā)布的內容也有可能受到明星般的關注，迅速流行起來；具有小眾或細分需求的用戶，也能看到自己感興趣的內容。

第二部分為算法公平的衡量與判據。報告顯示，為提升算法的公平性，國內外互聯(lián)網企業(yè)做了不同探索。比如，2018年，IBM推出AI Fairness 360，用以減少軟件偏見并提高其公平性。Facebook(Meta)公開了Fairness Flow診斷工具包，幫助診斷和分析算法模型和標簽的公平性問題。阿里巴巴、字節(jié)跳動、美團、京東等國內互聯(lián)網企業(yè)也積極探索解決方案，積極規(guī)避造成算法不公平的潛在因素，發(fā)展無偏推薦系統(tǒng)。

第三部分為算法公平實現層次。首先，從預處理、中間處理和后處理去做算法公平設計；其次，從算法公平運行的角度討論到底如何構建更加全面的數據集，使算法具有更加公平和可解釋的特性；接下來是進行算法公平輸出；最后，討論如何從短期、中期、長期實現算法公平。

第四部分為算法公平的實現周期。算法歧視和不公是技術與社會互動的結果，是根植于社會結構中深層和隱形的不平等在算法系統(tǒng)中的表現，算法實現周期對應著四個不同特質：一是算法公平具有場景化特質，并且有著嚴格的約束條件和給定條件，所以相對應的算法治理是相對有限。二是算法公平具有動態(tài)演進性，公平的倫理內容及規(guī)范內容具有時代性，目的和部署場景具有差異性。在某一時期中算法公平，在另一時期由于歷史、社會的發(fā)展可能就不再公平。三是算法公平具有多維性特征，通過算法和技術完全消除社會當中的不公平是不切實際的。四是算法公平具有過程溝通性，通過主觀感知進行劃分。

張欣表示，短期算法公平治理，應該從三個方面展開。一是建立算法公平目標體系，包括感知公平性、統(tǒng)計公平性和因果公平性，同時要鼓勵和尊重不同平臺、不同場景下，依據算法功能定位，各個平臺主營業(yè)務特征，運行場景利益相關主體，制定公平價值觀的優(yōu)先級清單；二是完善數據公平治理；三是創(chuàng)建公平解釋機制。

而針對中期算法公平治理，報告建議，完善算法公平審計制度；建立算法影響評估制度，包括算法影響評估的分類和分級；推動算法公平認證制度落地。對于長期算法公平治理，應從法律上構建算法公平的法律規(guī)范體系，培育算法公平治理文化，同時培育算法公平向善的運行生態(tài)。

最后，張欣指出，算法公平的認知和行業(yè)實踐仍處于起步階段，算法公平治理是涉及個體、企業(yè)行業(yè)、公共機構等多元主體復雜互動的重要議題，需要以適宜的運行生態(tài)作為基礎協(xié)同推進，以獲得制度實效最大化，共筑“算法公平向善”的運行生態(tài)。(更多報道線索，請聯(lián)系本文作者王玉玲：wangyuling@chinanews.com.cn)(中新經緯APP)

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