Weapons of Math Destruction

1. 大数据算法可能成为数学毁灭武器（WMDs）

“我为这些有害的模型起了个名字：数学毁灭武器，简称WMDs。”

WMDs定义。 数学毁灭武器（WMDs）是指那些可能对个人和社会造成重大伤害的数学模型或算法。这些模型具有三个关键特征：

• 不透明性：模型的内部运作对受影响的人是隐藏的
• 规模：模型影响大量人群
• 破坏性：模型对个人或群体有负面影响

现实影响。 WMDs可以在多个领域中找到，包括：

• 教育（教师评估）
• 刑事司法（再犯预测）
• 金融（信用评分）
• 就业（自动招聘）
• 广告（定向广告）

这些算法虽然常常是出于良好意图创建的，但可能会延续偏见、强化不平等，并在没有适当监督或问责的情况下对人们的生活做出关键决策。

2. WMDs经常惩罚穷人并强化不平等

“在WMDs的世界里，贫穷变得越来越危险和昂贵。”

反馈循环。 WMDs经常创造出恶性反馈循环，尤其影响低收入个人和社区。例如：

• 低信用评分 → 更高的利率 → 更多的债务 → 更低的信用评分
• 生活在高犯罪率地区 → 更多的警察巡逻 → 更多的逮捕 → 更高的犯罪率感知

贫困代理。 许多WMDs使用一些数据点作为贫困的代理，例如：

• 邮政编码
• 教育水平
• 就业历史

这些代理可能导致歧视性结果，即使模型没有明确考虑种族或收入。

有限的申诉途径。 低收入个人往往缺乏资源来挑战或上诉WMDs做出的决定，进一步巩固了他们的劣势地位。

3. 大学排名示范了WMDs如何扭曲整个系统

“《美国新闻与世界报道》的大学排名具有巨大规模，造成广泛的破坏，并产生几乎无尽的破坏性反馈循环。”

意外后果。 《美国新闻与世界报道》的大学排名，虽然旨在为潜在学生提供有用信息，但对高等教育产生了深远且往往有害的影响：

• 大学优先考虑提高排名的因素，而非教育质量
• 更加注重标准化考试成绩和选择性
• 为吸引高分学生而投资设施，导致学费上涨

操纵系统。 一些机构采取不道德的做法来提高排名：

• 虚报数据
• 操纵招生过程
• 鼓励低绩效学生在毕业前转学

强化不平等。 排名系统往往有利于富裕的机构和学生，而不利于资源较少的大学和低收入申请者。

4. 掠夺性营利性大学利用弱势群体

“营利性大学专注于人口中更脆弱的一面。互联网为他们提供了完美的工具。”

定向营销。 营利性大学使用复杂的数据分析来针对弱势个人：

• 低收入社区
• 退伍军人
• 单亲父母
• 失业者

欺骗性做法。 这些机构经常采用误导性策略：

• 夸大的就业率
• 不切实际的薪资预期
• 隐藏的费用和成本

债务负担。 营利性大学的学生往往积累大量债务，却没有获得有价值的证书：

• 学生贷款违约率更高
• 学位可能不被雇主认可

数据驱动的剥削。 营利性大学使用WMDs来：

• 识别最有可能入学的潜在学生
• 优化招生策略
• 最大化每个学生的利润

5. 算法招聘实践可能延续偏见和不公平

“像许多其他WMDs一样，自动系统可以高效且大规模地处理信用评分。但我认为主要原因与利润有关。”

代理歧视。 招聘算法经常使用代理，可能导致歧视性结果：

• 信用评分作为责任感的衡量标准
• 邮政编码作为可靠性的指标
• 社交媒体活动作为工作表现的预测

缺乏背景。 自动系统难以考虑：

• 个人情况
• 成长潜力
• 数据点未捕捉到的独特品质

反馈循环。 算法招聘可以创造自我强化的循环：

• 某些背景的候选人被持续拒绝
• 这些群体变得不太可能申请或获得必要的经验
• 算法“学习”到这些群体不合格

有限的申诉途径。 求职者往往无法知道为什么被拒绝或如何在算法系统中提高机会。

6. 预测性警务和量刑模型加剧种族差异

“即使一个模型是色盲的，其结果却绝非如此。在我们大部分隔离的城市中，地理位置是种族的一个非常有效的代理。”

偏见输入。 预测性警务模型经常依赖历史犯罪数据，这反映了现有的警务实践偏见：

• 对少数族裔社区的过度警务
• 有色人种的逮捕率更高

自我实现的预言。 这些模型可以创造反馈循环：

• 在预测的“高犯罪”地区增加警务 → 更多逮捕 → 数据显示这些地区犯罪更多

量刑差异。 用于量刑的风险评估工具可能延续种族偏见：

• 使用社会经济因素作为风险的代理
• 未能考虑系统性不平等

缺乏透明度。 这些算法的不透明性使得被告或其律师难以挑战评估结果。

7. 定向政治广告威胁民主进程

“我们不能指望自由市场本身来纠正这些错误。”

微定向。 政治竞选使用复杂的数据分析来：

• 识别可说服的选民
• 为特定人群量身定制信息
• 抑制某些群体的投票率

回音室效应。 定向广告可以强化现有信仰并使选民两极分化：

• 向不同选民展示候选人的不同版本
• 限制接触多样化观点

缺乏问责。 定向广告的个性化特性使得：

• 难以追踪虚假或误导性声明
• 难以让竞选活动对其信息负责

数据隐私问题。 竞选活动收集和使用大量个人数据，通常未经选民的知情或同意。

8. 保险和信用评分系统可能造成有害的反馈循环

“随着保险公司对我们的了解越来越多，他们将能够精确定位那些看起来风险最高的客户，然后要么将他们的费率推到天价，要么在合法的情况下拒绝他们的保险。”

个性化风险评估。 保险公司使用越来越详细的数据来评估风险：

• 驾驶习惯（通过远程信息处理设备）
• 生活方式选择（从社交媒体和购买数据）
• 遗传倾向（从DNA测试）

意外后果。 这些系统可能导致：

• 脆弱人群的费率更高
• 对最需要的人拒绝保险
• 激励人们隐藏或歪曲信息

风险分摊的侵蚀。 保险的基本原则（在大群体中分摊风险）在风险高度个性化时被削弱。

信用评分的任务蔓延。 信用评分，最初设计用于贷款决策，现在用于：

• 就业筛选
• 住房申请
• 保险定价

这种扩展使用可能为信用不良者创造不利循环。

9. 工作场所监控和优化算法使工人非人性化

“当数据科学家谈论‘数据质量’时，我们通常指的是数据的数量或清洁度——是否有足够的数据来训练算法？这些数字是否代表我们期望的内容，还是随机的？但在这种情况下，我们没有数据质量问题；数据是可用的，而且实际上是充足的。只是数据是错误的。”

效率的代价。 工作场所优化算法优先考虑：

• 最大生产力
• 最小化劳动力成本
• 可预测的人员配置

人类影响。 这些系统往往忽视：

• 工人福祉
• 工作与生活的平衡
• 工作满意度

监控蔓延。 对员工的监控增加可能导致：

• 压力和焦虑
• 缺乏自主权
• 隐私的侵蚀

算法管理。 工人越来越多地向自动系统而非人类经理汇报，导致：

• 政策僵化
• 决策缺乏背景
• 难以处理独特情况或个人需求

10. 透明度和问责制对于算法的伦理使用至关重要

“要解除WMDs的武装，我们还需要衡量其影响并进行算法审计。”

算法审计。 对算法系统的定期评估应：

• 评估公平性和偏见
• 测试意外后果
• 确保符合法律和伦理标准

可解释的AI。 应努力开发能够：

• 提供清晰决策解释的算法
• 允许人类监督和干预

数据透明度。 个人应有权：

• 访问关于他们的数据
• 纠正数据中的不准确之处
• 了解他们的数据如何被使用

监管框架。 制定法律和指南以管理算法决策在敏感领域的使用，如：

• 就业
• 刑事司法
• 金融服务
• 医疗保健

11. 我们必须将人类价值观嵌入算法系统

“我们必须明确地将更好的价值观嵌入我们的算法中，创建遵循我们伦理领导的大数据模型。有时这意味着将公平置于利润之上。”

伦理设计。 算法设计应考虑：

• 公平和非歧视
• 透明度和问责制
• 隐私保护
• 人权

多样化视角。 在算法系统的开发和实施中包括广泛的声音：

• 伦理学家
• 社会科学家
• 社区代表
• 受算法影响的人

持续评估。 定期评估算法系统对：

• 个人权利和自由
• 社会公平
• 民主进程的影响

教育和意识。 提高以下群体对算法决策的数字素养和理解：

• 政策制定者
• 商业领袖
• 普通公众

通过优先考虑这些伦理考量，我们可以在利用大数据和算法的力量的同时，减轻其潜在的危害，确保它们服务于社会的更广泛利益。

Last updated: August 31, 2024