arXiv cs.CY· Mary Lockwood·· 11 小时前AI 评分23
Equity Bias：一个面向 AI 设计的公平伦理框架
Equity Bias: An Ethical Framework for AI Design
AI 导读
研究者提出 Equity Bias 框架，将 AI 视为建构意义与知识的解释性主体，而非中立的计算器，主张偏见不应被消除而应被透明化并可被质疑。该框架基于伽达默尔诠释学与认知不公理论，包含 Equity Archaeology、Co-Creating Meaning 和 Ongoing Accountability 三阶段 AI 生命周期。
正文 · AI 翻译
摘要：公平偏见（Equity Bias）是一个用于构建更公平 AI 系统的哲学与实践框架。它将 AI 视为构建意义与知识的解释性主体，而非中立的计算器。公平偏见以伽达默尔诠释学和认知不公理论为基础，认为偏见不是需要消除的错误，而是反映了谁的知识被编码进系统。由于所有知识都是情境化的，中立系统不可能存在。传统方法旨在减少或消除偏见，而公平偏见则使偏见变得透明且可争议。其三阶段 AI 生命周期（公平考古、共同创造意义和持续问责）将这些原则付诸实践。公平偏见为开发者、研究者、政策制定者以及受 AI 影响的社区提供了一种方法，用以审视系统编码了谁的知识，以及谁有权对其提出争议。通过将知识政治置于公平 AI 设计的中心，公平偏见为 AI 伦理提供了一种独特的路径。
| 评论： | 含参考文献共 19 页，1 幅图 |
| 主题： | 计算机与社会（cs.CY）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2604.21907 [cs.CY] |
| （或 arXiv:2604.21907v2 [cs.CY] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.21907 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Mary Lockwood [查看电子邮件]
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2026年1月28日星期三 12:55:53 UTC（223 KB）
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2026年10月23日星期五 14:01:48 UTC（223 KB）
来源：arXiv cs.CY · arxiv.org