梁正:算法公平存“不可能三角”,分级分类定制化是务实之举

  中新经纬7月15日电 (王玉玲 实习生 郭西子)近日,由对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心举办的“算法公平治理与实现”研讨会在线上举行。清华大学公共管理学院教授、清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正认为,公平具有多维性,常常面临“不可能三角”式的挑战。分级分类定制化的治理方案可能更务实。

  关于算法公平性的定义,梁正以COMPAS案件为例总结了三个视角。第一是统计平等,即COMPAS对每个种族群体,比如黑人、白人,被拘留的被告人数比例相等。第二是条件统计平等,指在有限的风险因素情况下,每个种族群体中被拘留的被告人数比例相等,即犯罪风险的概率同等。第三是预测相等,偏误的假阳性和不同种族群体预测的准确性应大致相同。

  梁正指出,在公共管理领域中,起点公平、过程公平、结果公平三者不可能同时实现。对于不同层面的算法公平性,满足其中某一个定义,可能另外一个公平性就得不到满足。公平性的定义实际上与资源分配密切相关,但常常面临“不可能三角”式的挑战。此外,梁正还提出了一些算法治理的困境,如当涉及到公平正义的问题时,用什么工具判断?这个工具可靠吗?从落实平台责任角度来讲,怎么去解决复杂性问题?梁正表示,有些从技术上来讲基本上是做不到的,但这些困境需要解决。

  梁正表示,从国外实践来看,采用分级分类定制化的治理方案可能更务实。算法公平也是保障公共利益最大化。算法分级分类,即在判断风险要素识别和分级分类基础上,我们才有相应的规制要求和力度。不同监管规则的设计应注重与具体场景相匹配。因此,从这个意义上,算法公平问题涉及社会资源分配,同时也涉及具体场景的多元因素判断。(更多报道线索,请联系本文作者王玉玲:wangyuling@chinanews.com.cn)(中新经纬APP)

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责任编辑:李中元

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