算法決策應(yīng)用的外部風(fēng)險及其公共治理路徑研究

算法決策應(yīng)用的外部風(fēng)險及其公共治理路徑研究一個算法決策被應(yīng)用在公共事務(wù)中，如果存在外部風(fēng)險，其會對決策過程、結(jié)果產(chǎn)生諸多影響。在本文中，我們將分別從一般性的定義、外部風(fēng)險種類及其公共治理路徑三個方面來探討該問題。**一、外部風(fēng)險的定義**外部風(fēng)險指的是由于算法模型應(yīng)用的環(huán)境非控制狀態(tài)下的相關(guān)因素所導(dǎo)致的影響，具體包括：數(shù)據(jù)偏差、算法誤差、數(shù)據(jù)泄漏、不公平性等。將外部風(fēng)險的影響具體體現(xiàn)在算法決策應(yīng)用的案例上，我們可以這樣描述：一款貸款評估算法模型在評估借款人的信用風(fēng)險時，由于數(shù)據(jù)樣本偏差較大，模型對某些族群的評估結(jié)果存在偏差，從而直接導(dǎo)致了該族群被更嚴(yán)格地標(biāo)記為高風(fēng)險，這就是算法決策應(yīng)用的外部風(fēng)險。**二、外部風(fēng)險種類**下面我們分別介紹外部風(fēng)險的四種類型，分別為：數(shù)據(jù)偏差、算法誤差、數(shù)據(jù)泄漏、不公平性。**1.數(shù)據(jù)偏差**數(shù)據(jù)偏差可能是算法決策應(yīng)用中最為常見的問題，它會導(dǎo)致模型對于某些族群的行為或特征學(xué)習(xí)不充分，進而影響算法的準(zhǔn)確性。例如，如果一個自動駕駛汽車的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中只包含白人駕駛員的樣本數(shù)據(jù)，則該模型在遇到非白人駕駛員時，就可能出現(xiàn)處理上的失誤。數(shù)據(jù)不完整或數(shù)據(jù)樣本存在不足會使算法產(chǎn)生偏差，導(dǎo)致算法應(yīng)用可能會失效或產(chǎn)生錯誤。**2.算法誤差**算法誤差指的是由于算法本身特性所導(dǎo)致的問題，如漏洞、錯誤等問題，也包括算法模型發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)噪聲等問題。這類外部風(fēng)險通常與算法中的細節(jié)有關(guān)，例如在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，一些卷積核可能會導(dǎo)致算法模型在圖像識別上產(chǎn)生錯誤，所以在算法決策應(yīng)用中，對算法模型的細節(jié)進行優(yōu)化和測試是很必要的。**3.數(shù)據(jù)泄漏**數(shù)據(jù)泄漏是指信用卡號、社交安全號、銀行賬戶信息等敏感信息因未經(jīng)過適當(dāng)保護而暴露于公眾或攻擊者手中的情況。當(dāng)敏感數(shù)據(jù)泄露或被黑客攻擊時，會對算法模型產(chǎn)生不利的影響，從而影響算法的正確性和有效性。因此，在算法決策應(yīng)用中，確保系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全和隱私保護顯得尤為重要。**4.不公平性**不公平性的出現(xiàn)表現(xiàn)為算法模型中的某些變量占據(jù)顯著的特征優(yōu)勢，導(dǎo)致算法判定不平等現(xiàn)象。例如，一個招聘算法可能會優(yōu)先選擇性別為男性所在的簡歷，這就意味著女性的存在感較小，她們也就更難獲得面試機會。不公平性是在算法決策應(yīng)用中造成的外部風(fēng)險，應(yīng)該通過公平算法設(shè)計和遵循公正程序應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。**三、公共治理路徑的探討**如何進行公共治理就是應(yīng)對算法決策應(yīng)用的外部風(fēng)險的必要條件。僅僅依靠單一的政策或技術(shù)治理是不夠的，應(yīng)該采取多元化的治理路徑，注重公開透明和民主參與等原則。**1.公開透明**公開透明是打破黑箱算法的桎梏，為提高算法決策應(yīng)用的公信力提供重要的支持。對于某些算法模型，應(yīng)該主動向公眾公開其數(shù)據(jù)源、訓(xùn)練集和驗證集等，結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺增加數(shù)據(jù)的透明度和公開性，以及加強算法模型的評審機制以保證算法模型的有效性。**2.民主參與**民主參與是推動算法決策應(yīng)用好處的另一個必要條件。社會公眾可以通過參加公共討論會、征求意見、開放數(shù)據(jù)源等方式參與公共治理，從而達成共識。在消費者關(guān)注自己的個人數(shù)據(jù)如何被使用時，公眾亦可以發(fā)揮重要的監(jiān)管和約束作用。**3.方案制定**方案制定是公共決策的核心環(huán)節(jié)，必須依據(jù)外部風(fēng)險種類的不同，對之對應(yīng)的方案進行制定。例如，對于數(shù)據(jù)偏差，可以采取加大數(shù)據(jù)樣本，增加數(shù)據(jù)集的多樣性，提高算法魯棒性等措施來應(yīng)對；對于算法誤差，需要逐步優(yōu)化算法開發(fā)的具體細節(jié)；對于數(shù)據(jù)泄漏，應(yīng)該加強數(shù)據(jù)安全和隱私保護的監(jiān)管和維護；對于不公平性，應(yīng)該采用公平法律法規(guī)措施，同時考慮人工干預(yù)提高算法決策的偏倚性?？偨Y(jié)而言，算法決策應(yīng)用的外部風(fēng)險是通過開放透明、民主參與和社會共治等多種途徑進行控制和遏制的。同時，加強算法的治理和監(jiān)督，不斷優(yōu)化和修正算法模型，擴大數(shù)據(jù)樣