算法自动决策中的人为歧视及规制

算法自动决策的背后存在人为歧视,主要表现为算法过滤、算法错误及数据瑕疵,结果追求算法自动决策中的透明性似乎成为消除歧视的普遍共识,例如《一般数据保护条例》就为此进行了相应的立法。但透明性在私人领域却受到了隐私权的挑战,于是追求算法的公正性便成为另一条思路,美国关于算法自动决策的法律规制正是采取这种策略。抛开了复杂的技术问题,回归到法律的公正价值上,这种规制思路无疑值得我们学习,另外法律人也应该联合其他专业人士,促使算法自动决策能够更好地服务我们。