演算法信用歧視

⑴ 有些經營者利用演算法進行價格歧視，我們究竟該如何避免被大數據殺熟

隨著互聯網時代的到來，現在想必大家很多的日常活動都是在互聯網上進行的，一般情況下，一個人的手機里邊兒最起碼要安裝二三十個不同類型的app。但是在我們經常使用app的時候，他們也會記錄我們的使用習慣，從而讓這些後台可以進行大數據殺熟。在此前央視就關於這樣的行為進行過報道。那麼我們應該如何做才能夠避免被大數據殺熟呢？接下來，關於這個話題，我將會從幾以下幾點進行分析。

第三，如何看待這些大數據殺熟的公司？

雖然現在大家都在抵制這些大數據殺熟，但說實話，想要通過一些蛛絲馬跡來掌握他們的證據還是非常困難的。畢竟互聯網本身就是一個非常隱秘的環境，如果不是掌握其核心生意的話，根本就難以直接指控他們在利用大數據。而且在某種程度上，大數據的確可以簡化選擇商品的時候的一些繁瑣搜索。

⑵ 演算法歧視名詞解釋

人工智慧在影響人們的生活，網上的和現實世界中的生活。演算法將人們在網路世界中的上網習慣、購物記錄、GPS位置數據等各種網上足跡和活動，轉變為對人們的各種打分和預測。這些打分和預測進而左右影響人們的生活的各種決策工作，其中的歧視和不公平由此成為一個顯著的問題，無論人們是否意識到歧視的存在。

以大數據、機器學習、人工智慧、演算法等為核心的自動決策系統的應用日益廣泛，從購物推薦、個性化內容推薦、精準廣告到貸款評估、保險評估、雇員評估再到司法程序中的犯罪風險評估，越來越多的決策工作為機器、演算法和人工智慧所取代，認為演算法可以為人類社會中的各種事務和決策工作帶來完全的客觀性。然而，這不過是妄想，是一廂情願。無論如何，演算法的設計都是編程人員的主觀選擇和判斷，他們是否可以不偏不倚地將既有的法律或者道德規則原封不動地編寫進程序，是值得懷疑的。演算法歧視（Algorithmic Bias）由此成為一個需要正視的問題。規則代碼化帶來的不透明、不準確、不公平、難以審查等問題，需要認真思考和研究。

⑶ 綆楁硶姝ц嗕粈涔堟剰鎬

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