/
算法偏见 关键字列表
英国公民社会呼吁严格限制警察人脸识别技术的使用
英国12个数字权利团体联合发表声明，要求政府在即将出台的《警察改革法案》中，为警方使用人脸识别技术设定严格的法律框架。声明要求实时人脸识别（LFR）仅限于生命威胁、严重犯罪及寻找失踪人员等特定场景，并禁止在学校、宗教场所等隐私敏感区域部署。此外，声明还呼吁建立独立监管机构，强制要求披露部署结果，以防止歧视性算法损害少数族裔权益。
AI招聘工具歧视诉讼：Workday或难逃法律责任
美国联邦法官驳回Workday关于豁免加州反歧视法律责任的主张，表示将允许针对其AI招聘工具的多项州级歧视指控继续推进。该案源于一名黑人残障求职者起诉Workday算法在其申请逾百个职位过程中持续将其筛除。此案可能重塑AI招聘系统的法律责任标准，并推动企业加强AI偏见审计与人工监督机制，引发业界广泛关注。
AI模型的"幸运数字"：为何都偏爱27？
当被要求猜测1到50之间的数字时，ChatGPT、Claude、Gemini和Llama等主流AI模型都给出了相同答案：27。研究显示，这种现象源于训练数据偏差和共同的词汇预测方法。专家指出，大语言模型缺乏真正的随机性，在数字选择上表现出高度确定性和偏见性，这提醒我们AI模型无法独立做出无偏决策，限制了其在需要随机性任务中的应用能力。
白皮书
京公网安备 11010802021500号
