必须首先厘清算法公平的概念谱系

对外经济贸易大学法学院张欣在《中外法学》2024年第4期上发表题为《算法公平的类型构建与制度实现》的文章中指出：

智能社会的来临，标志着人类正在经历一场范式革命。算法作为驱动人工智能系统运行的智能引擎，正以前所未有的广度和深度重塑人类的生活方式、生产方式和治理逻辑。其在展现出巨大潜力的同时，也不可避免地带来技术风险和伦理挑战，其中最为突出和紧迫的，莫过于算法公平治理问题。

为探寻算法公平的法治化实现路径，必须首先厘清算法公平的概念谱系，对算法公平的类型与内涵进行归纳和梳理，为剖析我国的算法公平规范体系奠定理论框架。算法的本质是一种预测和决策。当面向被预测和决策的主体时，公平是指不存在基于个人或群体的内在或后天特征的任何偏见、歧视或不公正。在这一维度之上，算法不公是指算法决策对某一个体或者特定群体存在偏见，由此引发对该个体或者群体的不公正待遇，并使其利益受损的现象。从技术生命周期来看，算法公平议题贯穿于算法设计、开发、部署、维护直至处置全过程。相应地，算法公平也呈现出阶段性特点。依据算法生命周期，可从起点、过程和结果三个维度探讨算法公平的要义所在。以此类型框架为据审视我国算法公平规范现状，可见其呈现出体系化不足、可操作性欠佳、规范维度失衡、治理工具缺失以及对具备通用目的的人工智能与特定人工智能存在治理盲区等问题。

算法是一个涉及多步骤的决策生成过程，每一个细微的技术抉择都可能影响其公平性。对此，单纯寄望于科技企业的自我规制或对空泛伦理原则的表面追随，难以为算法公平提供充分的制度保障。因此，亟须法律适时介入，发挥规范、引导和矫正功能。然而，传统的反歧视框架旨在防范人类主观意图驱动的显性歧视，对于更为抽象、微妙、动态的算法歧视往往力不从心。因此，应依循算法公平的技术机理和伦理关切，凝练法律、伦理和科技之间融贯的内在共识，将算法非歧视原则作为算法公平治理底线，实现跨领域共识的有机融合。在此基础上，通过动态构建差异化的受保护特征清单、打造具有一致性和可预测性的算法歧视审查框架，建立合法性与必要性并重的算法影响评估机制，探寻算法公平的融贯理路与法治化实现路径。