人工智能时代算法性别歧视的类型界分与公平治理

在人工智能时代，算法、大数据已经渗透到日常生活的方方面面，智能化正在急速改变我们的工作和生活方式。尽管算法使生活便捷高效，但算法作为一种新型社会权力，给女性的数字化生存带来广泛而系统的性别歧视风险。算法决策下的性别歧视包括镜像同构、耦合互动、关联交叉三种类型，相较于传统歧视行为具有高度隐蔽性、系统性和反复性特征，造成了放大性别歧视和结构性锁定女性不利地位的后果。算法性别歧视风险存在于算法全生命周期的各个环节。技术性偏见和社会性偏见的耦合交织，反歧视规范体系的应对失效以及软法体系缺位形成的“治理真空”使得歧视风险向实害结果转化。治理算法性别歧视，应以算法公平理念为指引、以算法生命周期为节点有效开展歧视风险管理，结构性扩容反歧视规范体系并培育公平向善的算法运行生态。