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算法歧视最新视觉报道_算法歧视的案例(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

算法歧视

新传讲座笔记｜我们为何对手机成瘾？ 𐟓𑥜訿™次新传讲座中，卡耐基大学的沈虹教授深入浅出地分析了算法的本质和影响。她通过“什么是算法、如何理解算法、技术是中立的吗”三大板块，从批判视角对算法进行了全面剖析。 𐟤–其中，沈虹老师特别提到，AI不会取代人类的工作，它只会改变人类的工作方式。人类永远是自动化的最后一英里，只不过发挥作用的方式在不断变化。我们无法找到一个永远不会被替代的工作，只能让AI来决定哪些工作是AI无法代替的。 𐟔关于技术的观点，沈虹教授用一个生动的比喻来说明：现今意义上的人工智能，就像是在屋子着火时，却只知道完美地下着国际象棋的机器。这形象地揭示了人工智能的局限性。 𐟓𘦭䥤–，她还提到了算法歧视的案例，如谷歌图片识别算法给非裔美国人打上大猩猩的标签，以及亚马逊求职软件算法歧视女性。这些案例让我们深刻认识到，技术虽然强大，但也可能带来不公平和歧视。 𐟓š这次讲座不仅让我们对算法有了更深入的了解，也让我们意识到技术在带来便利的同时，也可能带来一些负面影响。我们需要更加关注技术的发展带来的社会问题，并积极应对。

网络平台算法的主要任务及目标得以明确原创林陇汕亚广协近日，中央网信办等四部门联合发布《关于开展“清朗ⷧ𝑧𛜥𙳥𐧮—法典型问题治理”专项行动的通知》，进一步深化互联网信息服务算法综合治理，专项行动自即日起至2025年2月14日开展。此次行动明确了网络平台算法治理的主要任务和目标，标志着我国对算法应用的监管迈入新的阶段，将为构建清朗的网络空间提供有力保障。专项行动聚焦网络平台算法应用的七个典型问题： 1. 信息茧房：算法推荐机制导致用户过度沉迷于特定信息，难以接触多元观点，形成认知偏差，影响社会认知和价值判断。 2. 流量造假：平台利用算法操控流量分配，损害用户权益，甚至造成市场垄断，破坏公平竞争环境。 3. 大数据杀熟：平台根据用户画像进行价格歧视，对不同用户群体采取差异化定价策略，损害用户利益，引发社会争议。 4. 算法歧视：算法存在性别、年龄、地域等方面的歧视，导致部分用户群体在信息获取、服务体验等方面受到不公正待遇，加剧社会不公。 5. 过度收集个人信息：平台过度收集用户个人信息，存在过度收集、泄露用户信息等问题，侵犯用户隐私，影响用户安全。 6. 诱导用户沉迷：平台利用算法设计各种机制，诱导用户沉迷网络，影响用户身心健康，引发社会关注。 7. 算法滥用：平台利用算法进行虚假宣传、恶意营销、传播违法信息等违法行为，严重扰乱网络秩序，危害社会安全。针对上述问题，专项行动将从以下几个方面着手：加强算法备案和监管：要求网络平台对算法进行备案，接受监管部门的审查，并定期进行算法评估和调整，确保算法合规合法。提升算法透明度：要求网络平台公开算法机制，让用户了解算法的运作方式和规则，增强用户知情权和选择权。规范算法应用：制定算法应用标准，明确算法应用的边界，防止算法滥用，确保算法应用符合社会伦理道德和法律法规。加强算法安全评估：对算法进行安全评估，识别和防范算法带来的潜在风险，确保算法安全可靠。此次专项行动的目标是通过规范网络平台算法应用，解决算法应用带来的突出问题，维护用户权益，营造清朗的网络空间，促进互联网健康发展。维护公平竞争环境：杜绝算法操控流量分配，维护公平竞争环境，促进互联网行业的健康发展。保护用户权益：防止大数据杀熟、算法歧视等现象，维护用户利益，提升用户体验。保障网络安全：防范算法滥用，杜绝利用算法传播虚假信息、恶意营销等违法行为，维护网络安全。促进社会和谐：消除信息茧房效应，促进用户多元观点交流，增进社会理解和共识。此次专项行动的开展，具有重要的现实意义。规范网络平台算法应用：通过规范算法应用，维护网络秩序，促进互联网行业健康发展。维护网络安全：防范算法带来的潜在风险，维护网络安全。保障用户权益：维护用户利益，提升用户体验，促进互联网行业的健康发展。构建清朗的网络空间：打造更加安全、健康、文明的网络环境，为社会发展提供良好的网络生态。随着互联网技术的不断发展，算法应用将越来越广泛，算法治理也将面临更加复杂的挑战。未来，需要加强顶层设计，完善算法治理体系，不断提升算法治理水平，以更好地应对算法应用带来的挑战，促进互联网行业的健康发展，为构建更加美好、更加充满希望的未来贡献力量。（图片来源于网络）#网络平台算法#

「互联网技术超话」首富钟睒睒向“算法”开炮，引来国家炮军的炮火覆盖。一石激起千层浪。随着消费领域“大数据杀熟”“一人一价”“算法歧视”等现象屡屡发生，不少消费者对这些词也有了自己的深刻领悟：“算法”就是“算计消费者的方法”，“编程”是“编织谎言的过程”，而“大数据”则是“商家掌握的消费者自己都不了解的数据”。算法是技术进步，这是毫无疑问的，算法可以说改变了传统的传播学，AI、大数据让信息分发更加简单化，顺便改变了分发模式，以前“人找信息”，现在“信息找人”。咋找呢？算法收集用户的各种数据，比如行为数据、属性数据、社交关系数据等，这些数据统计分析，挖掘用户爱好，最终形成一个精准的用户画像，然后推送个性化信息，如果你对这些信息感兴趣，那算法就会不停的推荐类似的内容给你。在算法的加持下，越来越多的人“上瘾”。这两年，在学界一直在讨论一个概念，叫做算法权力。“算法权力”，平台通过一定的算法向用户和公众施加一系列的作用和影响，这种作用和影响借助精心设计的算法模型和互动机制，体现并事实了平台的意志。“没有无缘无故的爱，也没有无缘无故的恨”。这个“缘故”，就是算法。平台们他算法的底层逻辑排序是:愤怒，公平，爱国，躺平有理，猎奇，同情，精神按摩… 当一个事件成为热点，非理性、情绪化的发言和评论，是最受关注的，那么自然就能获得流量，而获得流量之后，它就会被平台的算法机制继续推荐，形成了更大的流量。当“你”对这些非理性、情绪化的言论做了诸如点赞、转发、评论等一系列动作后，算法会基于它，给“你”推荐更多相关话题，当它们影响或者占领“你”的心智，“你”就成为了流量生意上的一环。钟睒睒算是看的明白的，你我都是算法构建出的信息茧房中的“囚徒”：“那些天天在骂钟睒睒的人，他不是一个利益所得者，他也是一个受害者。”算法的加持下，仇、怨、恨通通都来了。被网暴者往往陷入自证陷阱，越辟越谣，进入到一个恶性循环当中。以算法为核心，在平台流量化的隐性推动下，恶意被置顶，逐臭之夫带着汹涌的恶意而来，用言语来追求个性，最终，一个人就那么被恶意的潮水所淹没。当然了，用来摘清自己的托词也有很多，比如，“技术是中立的”。但是真的中立吗？在科技的逻辑下来看，算法没有善恶，但是，在商业逻辑下来看，操控算法的平台，是由商业利益自我驱动的。平台对流量有天然的渴求，对于流量还有各种激励以及奖励政策。矛盾就产生了，算法是内容的把关人，但是算法却又没法对内容的真伪把关，当一切不为真实负责而是为流量负责的时候，所有的激励和奖励，都是对谣言的鼓励。等到辟谣信息出来，算法好像又失灵了。平台完全可以把它归因于“用户对辟谣不感兴趣”，但是算法起码要在传谣和辟谣上，达成一个基本的平衡吧，但是从现实结果上来看，显然没有做到，首富也拿不到的应该属于自己的公平。在一些澄清短视频的评论区，流行一句话，“你是算法判给我的”。虽然是一句玩笑话，但是最终走的还是网络审判那一套。流量为王，我们每个人，都可能被平台献祭。

【挑战与机遇并存！英国医生逐渐采用ChatGPT等生成式AI辅助医疗工作】近期，英国知名的专业医生服务平台Doctors.net.uk针对ChatGPT（由OpenAI开发）、Bing AI（微软的产品）以及Google Bard（现已更名为Gemini，谷歌公司出品）的使用情况，对1000名专业医生进行了一次深入调查。调查结果显示，英国已有20%的医生在日常工作中引入了生成式AI技术作为辅助工具。其中，ChatGPT的使用率最高，占据了16%的市场份额，紧随其后的是微软的Bing AI，而谷歌的Bard（现已更名为Gemini）则位列第三。尽管这些生成式AI工具在医疗领域展现出了巨大的应用潜力和价值，但同时也伴随着一些不容忽视的局限性和潜在风险。一个主要的问题在于，这些AI系统可能会生成错误信息，这将对患者的诊断和治疗产生直接的负面影响，甚至可能导致误诊或误治。此外，生成式AI还可能加剧医疗领域中的种族、性别和残疾不平等问题，即所谓的“算法歧视”。这种歧视可能源于AI系统的训练数据偏差、算法设计缺陷或人为干预等多种因素，从而进一步加剧了医疗不平等现象。因此，尽管生成式AI为医疗行业带来了前所未有的便利和效率提升，但医生和相关从业者仍需保持警惕，审慎使用这些工具，并密切关注其可能带来的潜在风险和问题。同时，相关监管机构也应加强对AI技术的监管和评估，确保其安全性和可靠性，以保障患者的权益和安全。

工程师在算法歧视中的角色与伦理挑战今天分享的是一篇来自国际新闻界的顶刊论文，探讨算法歧视背后的伦理问题。与以往从结果出发的研究不同，这篇文章从算法的创造者——算法工程师的角度来审视这个问题。 𐟔 研究方法：论文采用了半结构性访谈的方法，对22位算法工程师进行了深入调查。 𐟓Š 研究结论：研究发现，工程师们在设计算法时，对歧视现象有着专业的考量。有些工程师甚至担任了“吹哨人”的角色，警告上级在算法中存在的潜在风险，避免了更大的问题。然而，更多的工程师在利益至上的工作环境中难以将自己的想法付诸实践。 𐟓š 创新点：论文最大的创新点在于研究对象的选择。通过与清华大学的博士合作，获取了丰富的数据和深入的洞察。 𐟤” 反思：虽然寻找工程师作为研究对象具有一定的挑战性，但这篇文章通过现象讨论和视角更新，展现了定性研究的高水平。它提醒我们，做定性研究需要扎实的基本功和敏锐的观察力。通过这篇论文，我们可以看到，工程师在算法歧视问题中扮演着重要角色，他们的专业素养和伦理意识对解决这一问题至关重要。

英国医生如何利用ChatGPT辅助医疗？最近，英国的专业医生服务平台Doctors.net.uk对1000名医生进行了一次调查，看看他们是否在使用ChatGPT（由OpenAI开发）、Bing AI（微软的产品）以及Google Bard（现在叫Gemini，谷歌公司出品）。结果显示，已经有20%的医生在日常工作中引入了这些生成式AI技术作为辅助工具。其中，ChatGPT的使用率最高，占据了16%的市场份额，紧随其后的是微软的Bing AI，而谷歌的Bard则位列第三。尽管这些生成式AI工具在医疗领域展现出了巨大的应用潜力和价值，但同时也伴随着一些不容忽视的局限性和潜在风险。一个主要的问题在于，这些AI系统可能会生成错误信息，这将对患者的诊断和治疗产生直接的负面影响，甚至可能导致误诊或误治。此外，生成式AI还可能加剧医疗领域中的种族、性别和残疾不平等问题，即所谓的“算法歧视”。这种歧视可能源于AI系统的训练数据偏差、算法设计缺陷或人为干预等多种因素，从而进一步加剧了医疗不平等现象。因此，尽管生成式AI为医疗行业带来了前所未有的便利和效率提升，但医生和相关从业者仍需保持警惕，审慎使用这些工具，并密切关注其可能带来的潜在风险和问题。同时，相关监管机构也应加强对AI技术的监管和评估，确保其安全性和可靠性，以保障患者的权益和安全。

𐟚€ 大模型备案全解析：从备案到应用 𐟓š 备案对象大不同互联网算法备案，范围超广！从个性化推送到决策调度，只要产品有舆论或社会影响力，无论大小，都得备案。确保所有影响公众意见和行为的技术都受监管。而大模型备案，则聚焦于生成式AI产品，特别是AIGC（AI Generated Content）应用，如大型语言模型和深度合成技术。这些模型因需海量数据训练，能创造多形态内容，所以安全性与合规性特别重要。 𐟔 备案目的有差异互联网算法备案，主要是规范算法推荐服务，保障用户权益，避免算法歧视和不公平商业实践，如大数据杀熟。同时，维护网络信息传播秩序和市场竞争环境。而大模型备案，更侧重于事前风险管控，确保大模型在投入市场前满足国家安全标准和合规要求，预防潜在危害，如误导用户或传播非法信息，构建安全可靠的人工智能生态。 𐟓‹ 备案要求不相同互联网算法备案，企业需详细披露算法的基础与详细属性，包括数据来源、模型架构、决策逻辑、风险评估及应对措施等。同时提交自我评估报告，证明算法的合理性和安全性。而大模型备案，在此基础上，增加了对模型上线前的安全评估需求。企业须提交详尽的安全自评报告，明确模型服务条款、数据标注规则等，并可能接受专业第三方机构的审查。 𐟛 ️ 备案流程有区别互联网算法备案，由国家网信办负责审批，在线申请完成。企业需在线提交包含主体、算法与产品信息在内的完整资料，经审核合格后授予备案号。而大模型备案，则由地方网信办受理，线下递交给地方网信办。企业需按要求准备申请材料，包括但不限于备案申请书、安全评估报告等，经地方网信办审核通过后方可取得备案许可。具体操作流程可能依据地区及模型特性有所不同。 𐟓‘ 备案所需资料不同互联网算法备案所需资料包括：营业执照副本原件扫描件；法人、算法技术人员身份证扫描件；产品及功能信息；算法信息；涉及许可资质的许可证；所有人员联系方式等。而大模型备案所需资料则有：大模型基本情况；语料来源及证明文件；拦截关键词列表；评估测试题；服务协议；安全评估报告等。 𐟔‘ 了解这些区别，轻松应对备案流程！无论是互联网算法还是大模型，合规性都是关键。希望这篇解析能帮你更好地理解备案要求，顺利完成备案流程！

#振兴新突破辽宁杠杠滴#现实生活中，你是否有这样的困扰：和同伴随便聊了个啥，APP像长了耳朵似的立马就给你“投喂”相关内容；同一时间预订同一趟航班，不同账号显示的机票价格能相差成百上千；一些游戏类内容专挑青少年下手、养生类谣言专挑老年人推送……这些现象背后，其实都是算法在“捣鬼”。#有一种美好叫辽宁##新时代六地辽宁杠杠滴# 为算法带上“紧箍咒” 图源：视觉中国现实生活中，你是否有这样的困扰：和同伴随便聊了个啥，APP像长了耳朵似的立马就给你“投喂”相关内容；同一时间预订同一趟航班，不同账号显示的机票价格能相差成百上千；一些游戏类内容专挑青少年下手、养生类谣言专挑老年人推送……这些现象背后，其实都是算法在“捣鬼”。平台算法典型问题该解决了。24日，中央网络安全和信息化委员会办公室秘书局等四部门联合发布《关于开展“清朗ⷧ𝑧𛜥𙳥𐧮—法典型问题治理”专项行动的通知》，重点整治同质化推送营造“信息茧房”、违规操纵干预榜单炒作热点、盲目追求利益侵害新就业形态劳动者权益、利用算法实施大数据“杀熟”、算法向上向善服务缺失侵害用户合法权益等重点问题，督促企业深入对照自查整改，进一步提升算法安全能力。互联网深度嵌入生活的今天，只要我们拿起手机，就进入了算法的世界。算法基于受众个人信息和使用习惯等大数据，快速匹配用户需求与服务，降低了信息获取和传播成本。但与此同时，算法歧视、大数据杀熟、诱导沉迷等问题普遍存在，也可能让算法沦为“算计”，成为“信息操控”“权益侵害”重灾区。越懂你越“坑”你。比如，一些平台遵循流量逻辑，过度依赖算法，只给用户推送符合自身偏好的内容，导致用户被困在 “信息茧房” 中，失去了接收信息多样性的机会。而违规操纵榜单、炒作热点的行为，使公众难以获取真实客观的信息，导致社会舆论导向被恶意干扰。大数据 “杀熟”这种不公平的商业竞争手段，则破坏了市场公平诚信基石。这些由算法造成的“技术霸凌”“算法歧视”等，影响用户体验，侵犯消费者正常权益，如果不及早消除，将深刻影响正常的传播秩序、市场秩序和社会秩序。算法姓“算”，也要信“善”。算法看似客观，但决定采取何种算法、使用哪些数据“标签”、达到何种目的，无不隐藏着价值判断。解决算法滥用、乱用问题，就得将算法导入向善的轨道。这就要求平台和企业，不能只追求自身利益最大化，更应兼顾社会责任与用户权益，恪守以人为本的科技伦理原则，将正向的价值观嵌入算法代码中。让代码不冰冷，算法有温度，才能让技术进步真正为人所用、为人所乐。算法为“法”，必遵章法。对于“法力无边”的算法，必须为其带上“紧箍咒”，让其依法依规而行。近年来，中央多次对算法滥用乱用问题进行治理，制定《互联网信息服务算法推荐管理规定》，为算法规范发展建章立制、明确界线。此次，四部门共同发文，针对持续困扰用户的新现象、新课题，进一步压紧压实平台主体责任，从技术源头对算法滥用作出正本清源，有利于进一步深化互联网信息服务算法综合治理。相关企业、平台应该立即拿出务实而有效的整改举措，认真梳理风险隐患，排查问题漏洞，以真诚的态度、坚实的行动回应群众关切。做好算法的多元共治和规范发展，通过价值引导、建章立制、强化监管等手段纠正算法偏向，一个导向正确、公平公正、公开透明、自主可控的算法世界，将让数字生活更有温度，网络空间更加清朗。（来源：潮新闻客户端）

「新传考研超话」今天给大家讲解新媒体类真题速递——算法新闻推荐带来的媒介伦理挑战𐟓š回答时可以从以下三个方面入手： 1️⃣ 信息真实性认知偏差 2️⃣ 公共性缺位 3️⃣ 算法歧视与偏见答题时要注意将媒介伦理和算法新闻的特点相结合，不能只谈媒介伦理，也不能只谈算法新闻。胡师姐将会持续为大家更新 24 年真题讲解，敬请期待！𐟎“✨「胡师姐新传考研」「和胡师姐一起考新传」「新闻学考研」「新闻传播学考研」「新传考研题目」「新传考研打卡」「新传考研人dna动了」「考研真题」「新闻与传播考研」「新媒体」

结合实践说明算法驱动带来的风险和治理路径答：随着互联网技术的发展，算法技术进入到信息传播领域，算法驱动通过算法对大量数据进行分析和处理以优化决策过程和提升系统效率，它主要体现在数据分析，决策制定，自动化处理等方面。随着不断应用到各个领域推动了数字的化发展但随之而来的是诸多挑战。一、算法驱动带来的风险（一）算法驱动下的算法歧视由于数据偏见，模型设计不当或训练不足等导致算法包含不平等的社会偏见，一些平台利用算法行大数据＂杀熟＂，根据不同用户提供差异化服务，损害了用户的公平交易。例如，用苹果手机上的叫车软件叫车时总是比安卓手机贵。类似的这些＂杀熟＂行为极大的影响了用户的体验，加剧社会不平等，损害了公众信任，更可能引发法律诉讼和社会动荡。（二）算法驱动下的算法黑箱由于深度学习等复杂算法的内部作用机制难以解释，公众无法简单明了的观看决策过程，此外，透明度的缺失导致了＂算法黑箱＂的出现使得外部监察变得困难，难以保证算法的公平和理。此外，这一现象会导致在法在出现决策失误时，无法清晰的追踪到底是谁的责任从而引发一系列法律与道德风险。（三）算法驱动下的数字鸿沟由于社会差异，各人之间发展的不平衡以及年龄、收入等使得有人无法从都熟练的掌握算法下的信息传播技术，例如老年人，低收入人群等弱势群体由于自身条件因素无法获得算法驱动下信息传播的便利，自信息获取力的差异导致算法服务效果的不一致，从而进一步拉大数字鸿沟，加剧社会的不平等现象。二、算法驱动面临挑战下的治理路径（一）制定法律法规进行强制约束为避免算法歧视导致的社会危害问题建立健全相关法律法规极其重要。同时建立有效的监管机制，定期检查算法的应用情况，及时发现并纠正问题。近年来，我国制定了一系列算法治理规定，例如《互联网信息服务算法推荐管理规定》，明确了算法推荐服务的规范和管理要求，监管平台进行严格管理。此外《中华人民共和国民法典》等法律也为算法治理提供了法律依据，有效的避免了算法机制不完善带来的诸多社会问题。（二）提升技术手段为算法赋能技术手段在提升算法的安全性和透明度方面发挥着至关重要的作用。通过引入第三方审计和监督机制，可以确保算法的公正性和合理性。增强公众对算法的信任，减少因算法不公而导致的社会争议。同时，开发更加智能和人性化的算法提高用户体验。更好地理解用户需求，提供个性化的服务，从而提高用户满意度。例如，推荐系统可以根据用户的浏览历史和兴趣爱好，为其推荐相关的商品或内容，提升用户的购物体验。此外，人性化的算法还应考虑到用户的隐私保护，避免过度收集和使用个人信息。（三）鼓励公众参与算法治理通过教育和宣传，增强公众的算法素养，推动形成全社会共同参与的良好氛围。政府、企业和教育机构共同努力，开展多样化的教育活动，普及算法知识。例如，学校可以将算法教育纳入课程体系，培养学生的逻辑思维和问题解决能力；社区可以举办讲座和研讨会，邀请专家讲解算法的原理和应用，帮助居民了解算法在日常生活中的作用。同时，媒体也应发挥积极作用，通过新闻报道、专题节目等形式，向公众传递算法相关的信息。尽最大可能缩减信息不平衡差异所导致的数字鸿沟。总的来说，算法驱动作为一种新兴的技术手段，为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。在享受算法带来的便利的同时，也要高度重视其潜在的风险和问题。须通过多方面的努力，实现算法的良性发展，让算法真正成为推动社会进步和发展的重要力量。「新传考研」@爱传播新传考研

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