——以智能算法歧视与金融数据采集的耦合性为切入点

［摘要］

立足大数据网络化的视阈下，数据已经成为一项重要的社会生产资料。金融业作为数据密集型行业，是社会治理的核心领域，其对于大数据4V特性的拥趸十分迫切，对于具有自主决策能力的智能算法也愈发依赖。然而，大数据算法并非一种完全价值中立的决策手段，其负面效应——“歧视性”也在应用的深入中日益凸显，这种歧视性数据取舍、偏颇性数据捕捉对金融系统的稳定性提出了严峻的拷问，并正随着金融行业的系统性特质迅速在社会中蔓延。大数据算法作为一种新时代下的技术规则，理应具有更多社会担当。本文从智能算法歧视与金融数据采集的耦合性入手，揭露大数据算法歧视的客观现状，并提出相关对策，力求推动社会治理从“反应”向“前摄”转变。

［作者］ 季  洁  华东政法大学

文章来源：《第四届法治社会•长江（国际）论坛》论文集（2018年）