范红霞 孙金波

【摘要】随着算法的适用场景越来越广泛，各种算法推荐和算法模型日益左右着我们的认知与决策，而算法偏见和算法歧视问题也逐渐暴露出来。从算法偏见、数据库偏差和认知语言及编码歧视等角度分析算法性别歧视的表现和成因发现，算法中的性别歧视将加重对女性的物化和数字化异化，会进一步加大“数字性别鸿沟”。因此必须在伦理、法律和技术规则方面加强规制，通过算法正义，推动性别平等化。

【关键词】算法偏差;性别;歧视;数字异化;算法正义

一、技术与性别歧视

随着算法的适用场景越来越广泛，各种算法推荐和算法模型日益左右着我们的认知与决策，而算法偏见和算法歧视问题也逐渐暴露出来。人们担心因为性别、种族、年龄和身份地位等方面的歧视，会蔓延到人工智能和算法技术中，从而将现实中的偏见、不公正和不平等复制到技术领域，加重社会分化和意识形态分裂的危机。

事实上，这些担忧在某种程度上也恰恰成为现实。如卡内基梅隆大学Amit Datta等学者研究了求职者性别与招聘广告推送的关系，利用数据软件发现男性用户组收到“年薪在20万美元以上”职位推荐的数量是女性用户组的6倍。[1]另外，据路透社2018年的报道，亚马逊公司研发出来的自动招聘系统存在性别歧视的问题，该系统在对求职者的简历进行筛选时，会对女性求职者进行降级处理，而提高男性候选人的排名。[2]在当下流行的共享经济模式中，也出现了性别不平等的倾向。……