为什么“正义的算法”目前并不正义

在当今信息时代，算法已经无处不在。机器学习算法能够快速精准的对数据进行分析和利用，成为了新时期企业最为重要的技术之一，被广泛用于搜索引擎、推荐系统、金融信贷等方面。

但是，虽然被称为“正义的算法”，在现实世界中，却有很多例子表明算法并不总是正义的。自动招聘算法、银行贷款评估算法等，都存在种族、性别、地区等不公平的问题。

这是因为算法的数据训练集来源有限，建模人员对训练集的选择、样本量大小、采集方法、数据预处理等因素的影响也使得模型偏向某些种族、性别、地区，从而使得模型推荐和评估时的结果偏向某些人或社群。

因此，我们需要更多的数据源，更完善的数据预处理流程，更多的专业技术人员参与算法的设计，以便使得算法真正成为“正义的算法”，呼应互联网的公平，成为为所有人服务而存在的工具。