AI 公平性：设计机会均等算法 – 书评

快速阅读: 据《欧亚评论》称，德里克·莱本在《AI公平性》中探讨AI决策偏见，提出基于自主性和平等原则的算法正义理论，并通过案例分析挑战与解决方案，为构建公正AI提供行动指南。

随着人工智能（AI）的广泛应用，算法已成为影响住房、贷款、医疗、就业甚至刑事司法等决策的隐秘推手。随着AI系统与工作和生活的深度融合，一个核心问题浮出水面：这些系统是否公平？德里克·莱本在他的新书《AI公平性：设计平等机会算法》（麻省理工学院出版社，2025年）中探讨了这一紧迫问题，并提出了一种哲学框架，用以评估并缓解AI的内在偏见。莱本从哲学家约翰·罗尔斯的工作中汲取灵感，提出了基于自主性、平等待遇和平等影响等核心原则的算法正义理论。他主张，这些原则应指导AI系统的开发和部署，确保其达到“最低可接受的准确程度”，避免使用无关因素，并提供平等机会。

书中通过苹果信用卡和COMPAS刑事风险评估工具等案例研究，探讨了衡量AI算法公平性的挑战，以说明选择适当指标的问题。这些指标往往彼此不兼容，并可能在性能上产生权衡。企业需要决定采用何种公平度量标准以及如何缓解AI系统，以满足公平待遇和影响的道德要求。更深层次来看，大数据和机器学习也引发了关于何为“受保护”特征及其原因的更深层问题。除了法律上受保护的类别如年龄、种族、性别和残疾外，我们还需探讨其他特征，例如一个人夜间充电时长及父母最高学历是否应该或不应该用于预测其行为。

莱本的分析超越了抽象概念，认识到AI发展中性能与效率的关键性。此外，本书还讨论了诸如算法平权行动、公平性和准确性之间的权衡以及算法定价中的伦理考虑等复杂问题。在某一章节中，莱本讨论了由OpenAI和谷歌等公司研发的图像生成器所面临的挑战。在谷歌的情况下，他们试图让其图像生成器在种族和性别方面更加公平，但结果却显得荒诞。不少公司可能将此视为关于公平干预的警示案例。然而，莱本写道：“问题并非在于谷歌和OpenAI对生成式AI系统实施了公平性调整，而在于他们采用了错误的方法。”

在《AI公平性》一书中，德里克·莱本为人工智能伦理的持续讨论做出了重要贡献。他的工作为我们导航算法偏见的复杂领域提供了指南，呼吁我们构建未来，让AI体现我们对公正社会的追求。

这本书不仅是一次深刻的学术探索，更是一份面向未来的行动蓝图，引领我们在技术发展的浪潮中寻找平衡点，让AI真正服务于人类社会的共同福祉。

(以上内容均由Ai生成)