算法也会 “偏心”？这些算法偏见的小秘密你得知道

嗨，朋友们！不知道你们有没有过这种经历：明明和朋友一起刷购物软件，你总刷到超贵的奢侈品推荐，朋友却全是平价好物；或者申请贷款时，明明自己收入更稳定，却被系统拒绝，而条件差不多的同事却顺利通过？其实啊，这很可能不是咱们运气差，而是遇到了 “算法偏见”！今天就用你问我答的方式，跟大家唠唠这个听起来有点玄乎，却实实在在影响咱们生活的事儿，保证说得轻松又好懂～

问题 1：首先得搞明白，到底啥是算法偏见啊？说人话就行！

简单说，就是算法跟人一样，也会 “戴有色眼镜”。你想啊，算法本来是电脑按规则算出来的结果，应该公平才对，但有时候它会不自觉地偏向某类人，或者对某类人不友好。比如有的招聘算法，总觉得男性更适合技术岗，就算女生简历更优秀，也容易被刷掉；还有的打车软件，会给苹果手机用户推荐更贵的车型，安卓用户就多是经济型 —— 这些 “看人下菜碟” 的操作，就是算法偏见在搞鬼。

问题 2：算法又不是人，没有脑子也没有感情，咋会产生偏见呢？

这你就问对了！算法虽然没感情，但它的 “脑子” 是咱们人类给的呀。最常见的原因有两个：一是 “喂” 给算法的数据有问题。比如算法学东西靠的是大量数据，如果过去的招聘数据里，公司本来就招了更多男性技术人员，那算法就会觉得 “男性更适合这个岗位”，慢慢就有偏见了。二是设计算法的人可能没考虑周全。比如设计贷款算法时，要是只看 “有没有房产” 这个指标，那没买房但收入稳定的年轻人，就容易被算法判定为 “信用不好”，这也是一种偏见。

（此处插入图片：图片内容为一张卡通风格的示意图，左边是一堆杂乱的数据卡片，上面写着 “旧招聘数据”“单一指标” 等字样，中间是一个带着眼镜的卡通算法小人，右边是两个不同的结果框，一个框里是微笑的男性卡通人物，旁边写着 “推荐录用”，另一个框里是疑惑的女性卡通人物，旁边写着 “不推荐”，下方配文 “算法偏见的产生过程”）

问题 3：那算法偏见会影响到普通人的生活吗？还是只跟特定人群有关？

当然会影响普通人！而且可能比你想的更普遍。比如你刷短视频，要是算法总给你推某一类内容，比如全是搞笑段子，那时间长了，你就很难刷到科普、知识类的内容，这就是 “信息茧房”，也是算法偏见的一种，会让你看到的世界变窄。再比如网上挂号，有的医院用算法分配号源，要是算法优先给 “经常挂号的人” 分配，那第一次挂号、急需看病的人，就可能抢不到号。还有网购时的 “大数据杀熟”，同样的商品，老用户买比新用户贵，这也是算法根据 “老用户更愿意花钱” 的偏见来定的价，咱们说不定都遇到过。

问题 4：刚才提到了 “大数据杀熟”，那这算算法偏见的一种吗？两者有啥关系？

算！而且是很典型的一种。“大数据杀熟” 本质上就是算法根据用户的消费习惯、消费能力，产生了 “区别对待” 的偏见。比如算法通过分析你的购买记录，发现你每次买东西都不怎么看价格，直接下单，那它就会觉得 “这个人愿意花高价”，下次给你推荐的时候，就把价格调高一点。这种偏见不是针对 “某类人”，而是针对 “某类消费行为的人”，但本质上都是算法没做到公平对待，所以也算算法偏见。而且这种偏见更隐蔽，很多人刚开始都没发现，直到跟朋友对比价格，才知道自己被 “杀熟” 了。

问题 5：那有没有办法能知道自己遇到了算法偏见呢？总不能一直被蒙在鼓里吧？

确实不容易，但也有一些小方法可以留意。比如多跟身边人对比，就像刚才说的，网购时跟朋友搜同一个商品，看看价格是不是一样；打车时，用不同的手机（比如自己的安卓机和朋友的苹果机）同时叫车，看看推荐的车型和价格有没有差别。还有就是留意自己的 “信息范围”，比如你明明想了解 “健身知识”，但刷了半天短视频，全是 “美食教程”，那可能就是算法对你的兴趣判断有偏见，把你归到了 “爱吃” 的人群里，没给你推真正想要的内容。另外，要是遇到一些 “不合理的拒绝”，比如申请信用卡被拒，理由很模糊，那也可以想想，是不是算法根据某些指标对你产生了偏见。

问题 6：如果真的遇到算法偏见了，咱们普通人能做些什么呢？总不能只能认了吧？

当然不是只能认！首先可以 “主动打破偏见”，比如刷短视频时，多主动搜一搜你感兴趣但算法没给你推的内容，比如你想了解健身，就搜 “健身入门动作”，多点赞、收藏这类视频，算法慢慢就会调整，给你推更多相关内容，打破 “信息茧房”。然后，如果遇到明显不公平的情况，比如 “大数据杀熟”，可以保留证据，比如截图对比价格，然后向平台投诉，很多平台现在都有 “反对大数据杀熟” 的投诉通道，投诉多了，平台就会调整算法。还有，要是涉及到重要的事情，比如招聘被拒、贷款被拒，觉得可能是算法偏见导致的，可以要求相关公司给出 “算法决策的理由”，现在有些地方已经规定，涉及个人权益的算法决策，公司有义务解释原因。

问题 7：那设计算法的公司，他们会主动去解决算法偏见吗？还是得靠用户投诉才会管？

其实现在很多大公司已经开始重视这个问题了，不是完全靠用户投诉才行动。因为算法偏见要是太明显，会影响公司的口碑和信任度。比如之前有个国外的招聘网站，因为算法偏向男性求职者，被媒体曝光后，很多女性用户都不再使用，公司最后不得不花大价钱调整算法，还公开道歉。现在不少公司都会专门成立 “算法公平性团队”，在算法上线前，先测试一下有没有偏见，比如看看对不同性别、年龄、收入的人群，算法给出的结果是不是公平。不过也有一些小公司可能没那么重视，还是得靠用户监督和投诉，才能推动他们改进。

问题 8：测试算法有没有偏见，是怎么测的呀？难道是让不同的人去试吗？

差不多是这个思路，但更系统一点。比如测试贷款算法，工作人员会准备很多 “虚拟用户数据”，这些数据涵盖不同性别、年龄、职业、收入水平的人，而且除了这些 “身份信息”，其他比如信用记录、还款能力等指标都差不多。然后把这些数据输入算法，看看算法给不同人群的贷款额度、利率是不是一样。如果发现算法给女性的贷款额度普遍比男性低，那说明可能存在性别偏见。还有一种方法是 “真实用户反馈收集”，算法上线后，让用户可以反馈 “觉得结果不公平”，然后团队分析这些反馈，看看是不是算法有偏见。比如很多购物软件都有 “价格反馈” 功能，要是很多用户说 “同一商品价格不一样”，团队就会去查是不是算法杀熟了。

问题 9：那有没有可能完全消除算法偏见呢？毕竟人都有偏见，算法能做到绝对公平吗？

说实话，完全消除可能有点难，因为算法的 “学习材料” 是人类产生的数据，而人类社会本身就存在一些隐性的偏见，比如过去某些行业确实男性从业者更多，这些都会反映在数据里。但 “很难完全消除” 不代表 “不用努力”，现在的目标是 “尽量减少偏见”，让算法更公平。比如设计算法时，多考虑几个维度，不要只看单一指标，比如贷款算法不只看 “有没有房产”，还看 “收入稳定性”“信用记录长度”“还款意愿” 等，这样就能减少对 “没买房人群” 的偏见。还有，设计算法的团队尽量多元化，比如有男性也有女性，有不同年龄段、不同背景的人，这样在设计规则时，就能想到更多可能存在的偏见，提前避免。

问题 10：刚才说算法偏见可能来自数据，那要是给算法 “喂” 没有偏见的数据，是不是就能避免偏见了？

理论上是这样，但实际操作起来没那么简单。首先，“没有偏见的数据” 很难找，因为很多数据都是过去产生的，而过去的社会可能就存在一些不公平的情况，比如几十年前的职场数据，女性管理层的比例很低，就算你想找 “性别均衡” 的数据，也可能找不到。其次，就算找到了相对公平的数据，怎么定义 “没有偏见” 也很 tricky。比如招聘数据，要是男女比例 1:1，算不算 “没有偏见”？但不同岗位的适合人群可能不一样，比如幼教岗位女性从业者多，建筑岗位男性从业者多，要是强行让所有岗位的数据都 1:1，反而可能不符合实际需求。所以现在更多的是 “优化数据”，比如在数据里加入更多 “少数群体” 的样本，或者对数据进行 “去偏见处理”，比如把 “性别”“年龄” 这类可能导致偏见的信息暂时隐藏，让算法先根据能力指标判断，再慢慢调整。

问题 11：那算法偏见会不会有 “好心办坏事” 的情况？比如本来想帮人，结果反而产生了偏见？

还真有！比如有的公益平台设计算法，想给 “更需要帮助的人” 推荐救助资源，于是算法把 “家庭收入低” 作为重要指标。但这样一来，有些家庭收入不低，但家里有重病患者，花光了积蓄，其实也很需要帮助，却因为 “收入指标” 被算法排除在外，这就是 “好心办坏事” 的偏见。还有比如教育平台的算法，想给 “学习成绩差的学生” 推更多辅导内容，于是只看 “考试分数”，但有些学生分数不低，只是某一科目特别弱，反而没得到针对性的辅导，这也是算法想帮忙，却因为考虑不周全产生了偏见。所以说，算法偏见不一定是 “坏心眼”，很多时候是设计时没考虑到所有情况，导致结果不如预期。

问题 12：现在很多学校也用算法来给学生分班、推荐学习内容，这会不会有偏见，影响学生啊？

有可能会，所以学校在使用这类算法时，一般都会很谨慎。比如分班算法，如果只看 “数学和语文成绩”，那偏科但英语、物理很好的学生，可能会被分到 “普通班”，得不到更好的资源，这就是偏见。不过现在很多学校也在改进，比如分班时会考虑 “各科成绩均衡”“兴趣特长” 等多个因素，避免单一指标导致的偏见。还有推荐学习内容，有的算法会根据学生的 “错题情况” 推荐针对性的练习，而不是只看 “成绩高低”，这样就更公平，也能真正帮到学生。所以关键还是看算法怎么设计，考虑得越全面，偏见就越少。

问题 13：那咱们普通人在使用有算法的 APP 时，有没有什么小技巧，能减少算法偏见对自己的影响？

当然有！比如 “别让算法太了解你”，很多 APP 会收集你的浏览记录、搜索记录来判断你的喜好，你可以定期清理这些记录，或者在设置里关闭 “个性化推荐”，这样算法就没办法精准 “贴标签”，自然减少偏见。比如购物软件，关闭个性化推荐后，你看到的商品价格和推荐就会更统一，不容易被 “杀熟”。还有就是 “主动探索”，不要只看算法给你推的内容，比如刷新闻时，多点击不同板块的文章，看视频时多搜一搜不同类型的内容，这样算法会觉得你 “兴趣广泛”，给你推的内容也会更丰富，避免 “信息茧房”。另外，遇到不合理的推荐或结果，多反馈，比如给 APP 提建议，说 “我不喜欢这类推荐”，算法也会根据你的反馈调整。

问题 14：之前听人说 “算法透明化” 能减少偏见，这是什么意思啊？普通人能看懂算法吗？

“算法透明化” 简单说就是让大家知道算法是怎么工作的，比如为什么给你推这个内容，为什么拒绝你的申请。这确实能减少偏见，因为如果算法的规则公开了，大家就能发现哪里不公平，监督公司改进。不过普通人想完全看懂算法的 “底层代码” 肯定很难，毕竟那是专业的计算机语言。但 “透明化” 不代表要让所有人看懂代码，而是让算法的 “决策逻辑” 变得可理解。比如你申请贷款被拒，平台可以告诉你 “因为你的信用记录不足 6 个月，所以暂时无法通过”，而不是只说 “系统判定不通过”。这样你就知道原因，也能判断是不是存在偏见。现在很多国家也在推动算法透明化，要求涉及个人权益的算法必须给出 “可解释的理由”，未来咱们普通人会更容易了解算法的决策逻辑。

问题 15：最后再问一个，算法偏见这么普遍，会不会让大家对算法越来越不信任啊？

其实不用太担心！虽然现在算法偏见确实存在，但大家对算法的认知也在提高，而且很多公司和机构都在努力改进。比如之前 “大数据杀熟” 被广泛吐槽后，很多购物、出行平台都调整了算法，现在 “杀熟” 的情况比以前少多了；还有招聘领域，越来越多公司开始禁用 “只看性别、年龄” 的算法，保证招聘公平。而且随着大家对算法偏见的关注，监督也会越来越到位，比如媒体会曝光不公平的算法案例，相关部门也会出台规定约束算法使用。所以与其说 “不信任算法”，不如说 “我们在学会和算法相处”—— 既利用算法给生活带来的便利，比如智能推荐、高效办事，也警惕它可能带来的偏见，遇到问题就反馈、改进。毕竟算法是人类设计的，只要我们愿意去调整，它就能变得更公平、更友好。

好啦，今天关于算法偏见的问答就到这儿啦！希望大家看完之后，对 “算法偏心” 这件事有了更清楚的认识，下次再遇到类似情况，也知道该怎么应对。其实算法本身没有好坏，关键看我们怎么设计、怎么使用它，只要多关注公平性，多考虑不同人的需求，算法就能更好地为我们服务，而不是给我们添堵～