思考题
1.算法偏见与社会偏见之间存在哪些关系?
2.算法一般会在哪些环节产生偏见?
3.结合实际案例谈谈用户惰性。
4.你是如何理解算法黑箱的?算法黑箱带来哪些问题?
5.结合所学知识,谈谈“元算法”该如何理解?“元算法”主要在哪些层面对于算法偏见进行规避?
[1] 喻国明,杨莹莹,闫巧妹.算法即权力:算法范式在新闻传播中的权力革命[J].编辑之友,2018(5):5-12.
[2] 张淑玲.破解黑箱:智媒时代的算法权力规制与透明实现机制[J].中国出版,2018(7):49-53.
[3] 姜奇平.算法时代:新经济的新引擎[M].北京:中信出版集团,2016:XI.
[4] 张超.作为中介的算法:新闻生产中的算法偏见与应对[J].中国出版,2018(1):29-33.
[5] 多梅尔.算法时代:新经济的新引擎[M].胡小锐,钟毅,译.北京:中信出版集团,2016:139.
[6] KRANZBERG M. Technology and history:“kranzberg's laws”[J]. Technology and culture. 1986:544-560.
[7] 胡泳.技术并不中立,而有特定目的:重新思考数字化之五[EB/OL].(2021-07-26)[2021-08-21].https://mp.weixin.qq.com/s/XAzXfNJDOAQkDR2XUiFrnA.
[8] 段伟文.数据智能的算法权力及其边界校勘[J].探索与争鸣,2018(10):92-100,143.(https://www.daowen.com)
[9] 布尔金.信息论:本质·多样性·统一[M].王恒君,嵇立安,王宏勇,译.北京:知识产权出版社,2015:1.
[10] 库兹韦尔.人工智能的未来[M].盛杨燕,译.杭州:浙江人民出版社,2016:184-185.
[11] 格雷克.信息简史[M].高博,译.北京:人民邮电出版社,2015:249.
[12] 苏达克.数据新常态[M].余莉,译.杭州:浙江人民出版社,2015:62.
[13] 巴拉特.我们最后的发明[M].闾佳,译.北京:电子工业出版社,2016:100.
[14] 郭爽.微软聊天机器人为何会学坏[N].光明日报,2016-04-08(10).
[15] 仇筠茜,陈昌凤. 基于人工智能与算法新闻透明度的 “黑箱” 打开方式选择[J]. 郑州大学学报(哲学社会科学版),2018,5:84-88.
[16] 许可. 人工智能的算法黑箱与数据正义[N].社会科学报,2018-03-29(6).
[17] QUINION M. Garbage in,garbage out[EB/OL].(2021-09-12)[2021-10-01]. http://www.worldwidewords.org/qa/qa-gar1.htm.
[18] MELLIN W D. Work with new electronic ‘brains’ opens field for army math experts[J]. The hammond times,1957,10:66.
[19] More accountability for big-data algorithms[EB/OL].(2016-09-21)[2021-07-11]. https://www.nature.com/news/more-accountability-for-big-data-algorithms-1.20653.
[20] 张玉宏,秦志光,肖乐.大数据算法的歧视本质[J].自然辩证法研究,2017,33(5):81-86.
[21] IBM商业价值研究院. IBM商业价值报告:认知计算与人工智能[M].北京:东方出版社,2016:16.
[22] 弗洛里迪.第四次革命:人工智能如何重塑人类现实[M].王文革,译.杭州:浙江人民出版社,2016:236.