. 缺乏多元化的代表性 如果开发算法的

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团队缺乏多样性，则可能会无意中引入或强化偏见。 另请阅读：负责任的人工智能  步指南：道德问题和克服这些问题的步骤 算法偏差如何影响各个部门的决策？ .金融与借贷 金融机构中存在偏见的算法可能会导致歧视性贷款行为。例如，它们可能会导致少数群体的贷款批准率降低。德勤强调，人工智能AI在金融服务中的使用引入了新的道德陷阱，可能会带来意想不到的偏见，迫使该行业反思新模式的道德问题。 、聘用和聘用 招聘过程中使用的算法可能会无意中延续性别和种族差异，导致候选人机会不平等。


举例来说，早在  年，亚马逊的人工智能招聘工具就旨在评估工作申请并识别面试候选人。其目的是简化人才招聘并最大限度地减少人为偏见。然而，该算法对女性表现出偏见。事实上，这可能源于其对主要由男性招聘人员评估的简历进行的培训，无意  芬兰电话号码列表 中传递了他们的偏见。结果，该算法系统地惩罚了“女性”等术语，并贬低了女子大学毕业生的价值。因此，亚马逊决定不使用该算法进行候选人评估。 .刑事司法和预测性警务 预测性警务中存在偏见的算法可能会导致某些社区的过度警务，从而对有色人种社区产生不成比例的影响。





例如，PredPol是美国多个警察部门使用的一种算法，旨在根据逮捕人数和报警电话等收集的数据来预测未来的犯罪地点，以减少警务中的人为偏见。然而，研究人员发现 PredPol 存在偏见。事实上，无论实际犯罪率如何，它始终将警察引导到少数族裔人口较多的社区。最终，这是由于反馈循环造成的：算法预测出更多的犯罪行为，同时提交了更多的警方报告。然而，这可能受到现有人类偏见的影响，导致强化循环。 .保健和治疗建议 医疗保健中使用的算法可能会为不同的人口群体推荐不同的治疗方法，从而导致护理方面的差异。