算法偏见与社会公平

22/25算法偏见与社会公平第一部分算法偏见的概念及来源 2第二部分算法偏见的社会影响 5第三部分缓解算法偏见的策略 7第四部分算法透明度与责任性 9第五部分法律与政策对算法偏见的规制 12第六部分社会意识与算法公平教育 14第七部分跨学科协作应对算法偏见 17第八部分未来算法偏见监管和研究方向 19

第一部分算法偏见的概念及来源关键词关键要点算法偏见的定义

1.算法偏见是指由于训练数据、算法设计或部署环境等因素导致算法对特定群体产生不公平或歧视性的输出。

2.偏见可分为显性偏见和隐性偏见，前者是由开发者有意或无意引入的，后者则是由于训练数据中的系统性不公平性造成的。

3.算法偏见会对个人和社会造成广泛影响，包括歧视性就业、住房和信贷决策，以及言论自由和隐私侵犯。

算法偏见的来源

1.训练数据偏见：偏见可能源自训练数据中代表性不足或不公平分配，导致算法对某些群体学得不足或有偏见。

2.算法设计偏见：算法的设计和优化方式也会引入偏见，例如选择不适当的特征或过于依赖单一数据源。

3.部署环境偏见：算法的部署方式和环境也可能导致偏见，例如对不同设备或平台的优化差异或算法决策的潜在滥用。

4.社会偏见：算法训练和部署的社会背景也会影响偏见，因为算法反映了社会中存在的偏见和不平等。

5.认知偏见：开发者和决策者固有的认知偏见，例如确认偏误和锚定效应，也可能导致将偏见引入算法。

6.自反馈循环：算法决策会产生数据，这些数据随后用于训练和改进算法，从而创建自反馈循环，强化或延续现有偏见。算法偏见的概念

算法偏见是指算法在做出决策或预测时，系统性地倾向于或反对特定群体。这种偏见可能基于个人的种族、性别、社会经济地位或其他受保护特征。

算法偏见来源

算法偏见可能源自以下多个因素：

1.训练数据集偏见：

*算法在有偏见的或不具代表性的数据集上进行训练会导致偏见算法。

*例如，如果一个面部识别算法在主要由白人男性组成的数据集上进行训练，它在识别非白人或女性时可能会表现不佳。

2.算法架构偏见：

*算法的设计方式可能会导致偏见。

*例如，一个贷款审批算法可能偏向于考虑学历高于非学历的申请人，而无论他们的信用评分如何。

3.变量相关性偏见：

*当与算法决策相关的变量与受保护特征相关时，就会出现这种偏见。

*例如，一个预测犯罪风险的算法可能依赖于邮政编码数据，而邮政编码数据可能与种族相关。

4.人为偏见：

*算法的设计或部署过程中的人为决策可能会引入偏见。

*例如，一个招募算法可能偏向于选择具有特定大学或背景的候选人，而无论他们的资格如何。

5.历史偏见：

*算法可能会延续历史上的偏见和歧视模式。

*例如，一个用于预测量刑的算法可能反映出对某一特定群体的系统性不平等。

算法偏见的影响

算法偏见可能对个人和社会产生重大影响，包括：

*歧视和不公平：算法偏见可能加剧对受保护群体的歧视，导致不公平的结果，例如在就业、住房或贷款领域。

*决策失真：算法偏见可能导致错误或有偏见的决策，例如在医疗诊断或刑事司法系统中。

*社会凝聚力破坏：算法偏见可能破坏社会信任和凝聚力，因为个人可能会觉得自己被算法不公平地对待。

解决算法偏见的措施

解决算法偏见是至关重要的，可以采取以下措施：

*审核和评估：定期审核算法是否存在偏见并采取措施纠正任何发现的偏见。

*使用无偏见数据集：在具有代表性的数据集上训练算法，以减少训练数据集偏见。

*采用公平算法：探索和实施旨在防范和减轻偏见的算法技术。

*进行道德审查：在算法设计和部署的所有阶段纳入道德考虑因素，以防止偏见。

*透明度和问责制：提高有关算法如何运作和决策如何做出的透明度，并建立问责制机制，以解决偏见问题。

结论

算法偏见是一个重大的社会问题，可能会对个人和社会造成严重后果。通过了解算法偏见的来源和影响，我们可以采取措施解决这一问题，确保算法在公平、公正和包容的环境中发挥作用。第二部分算法偏见的社会影响关键词关键要点主题名称：就业歧视

1.算法中嵌入的偏见可能导致某些群体（如女性、少数族裔）在求职过程中被不公平地拒绝。

2.算法可能无法准确评估某些技能和资格，导致有色人种候选人的简历被错误过滤。

3.算法的缺乏透明度使得雇主难以识别和纠正偏见，从而加剧了就业不平等。

主题名称：刑事司法偏见

算法偏见的社会影响

算法偏见对社会公平的影响深远且广泛，涉及多个领域和人群群体。以下概述了其一些关键影响：

#对特定群体的系统性不公正

算法偏见会对特定群体造成系统性不公正，导致其在获得机会、资源和服务方面处于不利地位。例如：

-刑事司法：刑事司法算法偏向于非白人被告，导致他们被错误逮捕、监禁和宣判更严厉刑罚的可能性更高。

-就业：求职算法偏向于白人和男性，导致少数族群和女性求职者获得工作机会的可能性更低。

-住房：住房算法偏向于富裕社区，导致低收入者和有色人种获得住房的机会减少。

-医疗保健：医疗保健算法偏向于特定人口，导致少数族群和女性获得医疗保健的机会减少，并受到更差的治疗。

#侵犯人权和社会正义

算法偏见侵犯人权和社会正义，因为它可以：

-剥夺个人获得公平审判的权利

-限制获得机会和资源的平等

-放大现有的社会不平等

-破坏信任和社会的凝聚力

#损害民主制度

算法偏见损害民主制度，因为它可以：

-操纵选举结果

-分布误导信息和仇恨言论

-破坏公众对公共机构的信任

-限制公民参与和问责制

#经济影响

算法偏见对经济产生负面影响，因为它可以：

-降低生产率，因为有色人种和妇女等群体无法完全参与劳动力市场

-扩大社会不平等差距，因为这些群体在经济机会方面处于不利地位

-打击创新，因为算法偏见会抑制多样化人才的贡献

#损害社会凝聚力

算法偏见损害社会凝聚力，因为它：

-制造社会群体之间的分化和不信任

-放大现有的偏见和仇恨

-阻碍建立一个包容和公正的社会

#应对算法偏见的挑战

解决算法偏见的社会影响需要多管齐下的方法，包括：

-提高人们对算法偏见的认识

-制定和实施反偏见法规和政策

-开发和部署公平算法

-投资于算法研究和创新

-促进算法透明度和问责制

通过采取这些措施，我们可以减轻算法偏见对社会公平的影响，并创造一个更加公正和包容的社会。第三部分缓解算法偏见的策略关键词关键要点【数据收集和预处理】

1.审查数据来源和收集方法，确保代表性和无偏性。

2.应用数据清洗技术，去除异常值、缺失值和不一致性。

3.使用数据增广技术，增加代表性不足的人群的数据量。

【算法选择和训练】

缓解算法偏见的策略

一、数据收集和处理

*收集多元化数据：确保用于训练算法的数据代表目标群体，避免人口统计或其他偏见。

*权重调整：对欠代表群体的样本赋予更高的权重，以补偿数据不平衡。

*合成数据：生成合成数据以增强数据多样性，特别是在医疗保健等敏感领域。

*数据清洗和验证：仔细检查数据是否存在错误、缺失值或偏见，进行必要更正。

二、模型开发

*选择无偏算法：优先选择已知对偏见敏感性较低的机器学习算法，例如正则化线性回归。

*超参数调整：调整超参数（例如正则化参数）以最大程度地减少偏见，同时保持模型性能。

*交差验证：使用交差验证技术评估模型的性能，并在不同数据集上测试以检测偏见。

*引入解释性：开发可解释模型，以了解模型如何做出预测并识别潜在偏见。

三、模型评估和部署

*公正指标：使用公正指标（例如对数损失、卡方距离）来量化模型偏见。

*群体公平性评估：评估模型在不同人口统计组别上的性能，并采取措施减少差距。

*持续监控：定期监控已部署模型的性能，并采取措施解决出现的任何偏见。

*用户反馈：收集用户反馈，并根据需要对模型进行微调以解决偏见问题。

四、算法审计和监管

*算法审计：由独立组织定期对算法进行审计，以识别偏见来源和推荐补救措施。

*监管框架：制定监管框架，为算法开发和部署建立偏见控制标准。

*教育和培训：向算法开发人员、数据科学家和利益相关者提供有关算法偏见的教育和培训。

*公众参与：让受算法影响的公众参与算法开发和评估过程。

具体案例：

*公平招聘算法：收集多元化候选者数据，对欠代表群体的申请进行权重调整。

*医疗保健预测模型：使用合成数据增强医疗记录多样性，并评估模型在不同人口统计组别上的公平性。

*刑事司法算法：选择无偏算法，并使用交差验证来确保在不同犯罪类型和种族组别上的公平性。

结论：

缓解算法偏见是一个持续的、多方面的过程。通过采用这些策略，组织可以开发和部署更加公平和公正的算法，从而减轻算法偏见的有害影响，并促进包容性和公平性。第四部分算法透明度与责任性关键词关键要点【算法透明度】

1.算法公开和审查：公开算法运作方式，并允许公众和专家检查和质疑其决策过程，以促进透明度和信任。

2.自省和解释能力：算法应该能够根据需要提供对其决策的解释，说明其所依据的推理和数据，以增强公众对算法判定的理解。

3.多元化数据集和模型：使用代表不同群体和观点的数据来训练和评估算法，以减少偏差和确保算法结果的公平性。

【算法责任性】

算法透明度与责任性

算法透明度

算法透明度是指算法过程和结果的可理解性。它要求算法开发者公开其算法的运作方式，以便受影响的个人和利益相关者能够评估其公平性和影响。透明度有助于：

*提高对算法过程的信任度：当人们了解算法如何做出决策时，他们更有可能信任其结果。

*促进问责制：如果算法被发现具有偏见或不公平，透明度允许确定负责方并采取补救措施。

*支持公平和包容：通过揭示算法的潜在偏见，透明度可以促使开发者采取措施减轻这些偏见并促进更公平的决策。

实现算法透明度的方法包括：

*公开算法代码和文档：开发者应提供其算法的源代码及其工作原理的详细文档。

*提供解释性工具：算法应提供解释性工具，说明其如何得出结论并使用了哪些特征。

*进行影响评估：开发者应进行影响评估，以评估算法对不同群体的潜在影响。

算法责任性

算法责任性是指算法开发者承担其算法后果的责任。它要求开发者采取步骤确保其算法是公平、无偏见且符合道德标准。算法责任性包括：

*避免偏见和歧视：开发者应尽一切努力消除算法中的任何偏见或歧视迹象。

*尊重隐私和安全：算法不得侵犯个人隐私或危及个人安全。

*遵守道德规范：算法应符合普遍接受的道德原则，尊重人类尊严和权利。

实施算法责任性的措施包括：

*设立道德审查委员会：建立独立委员会审查算法并确保其符合道德标准。

*制定行业指南：行业应制定指导方针，概述算法开发和使用的道德原则。

*促进公众参与：公众应参与算法设计和决策过程，以确保他们的价值观和关注点得到考虑。

算法透明度与责任性的重要性

算法在现代社会中发挥着越来越重要的作用，影响着从就业和教育到信贷决策和刑事司法等各个方面的决策。确保算法是透明且负责任的对于维护社会公平至关重要：

*减少决策中的偏见：通过提高算法透明度和责任性，我们可以帮助减少算法决策中的偏见，并确保所有个人受到公平公正的对待。

*促进问责制并提振信任：当算法是透明且负责任的时，我们更加信任这些算法并对其结果负责。这有助于建立一个值得我们信赖的数字世界。

*尊重个人权利：算法透明度和责任性对于尊重个人权利和保护我们免受算法侵害至关重要。通过确保算法是公平且符合道德标准，我们可以保护我们的隐私、自主权和尊严。第五部分法律与政策对算法偏见的规制关键词关键要点【人工智能透明度和责任】：

1.要求人工智能系统提供有关其决策过程的清晰和可解释的信息，使利益相关者能够理解和审查算法的运作方式。

2.促进对训练数据、算法和决策制定过程的透明度审查，以识别潜在的偏见和不公平性。

3.建立问责机制，确保人工智能系统的设计者和使用者对偏见和不公平的后果承担责任。

【公平算法设计原则】：

法律与政策对算法偏见的规制

简介

算法偏见对社会公平构成重大威胁，促使各国政府出台法律和政策框架来规制算法使用。这些措施旨在确保算法在决策中公平和无歧视，并建立问责和透明度机制。

主要法律框架

1.美国

《2016年联邦公平选择法案》：禁止联邦机构在决策中使用带有歧视算法的系统。

《加州消费者隐私法案（CCPA）》：赋予消费者获取可能产生歧视结果的算法信息并拒绝其使用的权利。

《纽约市公平招聘法》：禁止雇主在招聘过程中使用可能有偏见的算法。

2.欧盟

《通用数据保护条例（GDPR）》：要求算法的公平性和透明度，并赋予数据主体对被算法处理数据的权利。

《人工智能法案提案》：提出了一系列义务和限制措施，以确保人工智能算法的公平、安全和问责。

3.其他国家

加拿大《人工智能原则》和英国《国家人工智能策略》承认算法偏见并呼吁采取措施应对。

规制策略

1.透明度和问责

法律要求算法提供商披露其算法的运作方式和潜在偏见的来源。此外，政府实体负责监督算法的使用并对违规行为采取行动。

2.算法审计和认证

独立机构进行算法审计以评估偏见并提出改进建议。政府还创建了认证计划，以验证算法符合公平性标准。

3.偏见缓解技术

算法提供商采用技术来减轻偏见，例如公平学习算法和敏感性分析。法律框架鼓励使用这些技术并提供指导。

4.消费者保护

法律赋予消费者了解和控制算法处理其数据的权利。消费者可以拒绝使用可能有偏见的算法或获得对算法决策的解释。

5.反歧视执法

反歧视机构负责调查和起诉被控使用带有歧视性算法的实体。

评估和挑战

尽管取得了进展，算法偏见的规制仍面临挑战。这些包括：

1.执法难度

证明算法存在偏见并追究算法提供商的责任可能很困难。

2.技术复杂性

算法的复杂性使得评估偏见和实施缓解措施变得困难。

3.商业利益

算法提供商可能会抵制法规，因为这可能会损害其利润。

4.算法演变

算法不断演变，这使得法规很难跟上。

结论

法律和政策在规制算法偏见方面发挥着至关重要的作用。通过促进透明度、实施偏见缓解技术、保护消费者和追究责任，这些措施有助于确保技术公平和无歧视地使用。然而，还需要进一步的努力来解决与执法、技术复杂性和商业利益相关的挑战。持续监测和评估对于确保算法偏见的规制有效且与时俱进至关重要。第六部分社会意识与算法公平教育社会意识与算法公平教育

引言

算法偏见是一种系统性问题，其根植于用来训练机器学习模型的数据和算法设计中的固有偏见。这些偏见可能会导致歧视，影响受影响群体的生活各个方面。解决算法偏见问题需要多管齐下的措施，其中包括培养社会意识和实施算法公平教育。

社会意识

社会意识是指对社会问题和不公正现象的认识和理解。培养算法偏见的社会意识对于解决这一问题至关重要。可以通过以下方式提高意识：

*公共教育活动：政府机构、非营利组织和学术机构应开展教育活动，提高公众对算法偏见的了解，并鼓励人们挑战有偏见的算法。

*媒体报道：媒体可以发挥重要作用，报道算法偏见对社会的影响，并促使公众关注这一问题。

*在线资源：创建在线资源库，提供有关算法偏见及其影响的信息，并提供有关如何应对偏见的指导。

算法公平教育

算法公平教育是在设计、开发和部署算法时，将社会公平原则纳入考量的实践。算法公平教育包括：

1.偏见检测和缓解：

*偏见审计：对算法进行审计，以识别和消除训练数据和算法设计中的偏见。

*偏见缓解技术：使用技术，例如重新加权、过采样和下采样，以减轻算法偏见的impact。

2.公平和包容性设计：

*多样化数据：使用代表性良好的数据集来训练算法，以确保公平性和包容性。

*透明度和可解释性：让算法的行为和决策过程清晰明了，以方便检测和解决偏见。

3.利益相关者参与：

*受影响群体的参与：纳入受算法偏见的潜在和实际影响的群体的意见。

*跨学科合作：在计算机科学家、社会科学家和决策者之间建立合作关系，以提出公平的算法解决方案。

4.道德准则和最佳实践：

*道德准则：制定道德准则，指导算法开发中的公平做法。

*最佳实践：建立行业最佳实践，以促进算法公平和减少偏见的影响。

实施算法公平教育

实施算法公平教育涉及以下步骤：

*整合到计算机科学课程：将算法公平纳入计算机科学和数据科学课程，培养学生的社会意识和技术技能。

*提供专业发展：为现有开发人员和数据科学家提供有关算法公平的专业发展机会。

*建立研究和创新中心：建立专注于算法公平研究和创新的中心，以推进该领域的发展。

结论

解决算法偏见是一个复杂的挑战，需要社会意识和算法公平教育的共同努力。通过提高认识和实施算法公平实践，我们可以创建一个更加公平、更具包容性的由算法驱动的社会。第七部分跨学科协作应对算法偏见跨学科协作应对算法偏见

算法偏见是一个复杂且多方面的挑战，需要跨学科合作才能有效解决。人工智能、计算机科学、社会科学和人文学科的专业知识共同作用，为应对算法偏见提供了全面的方法。

技术方法：

*算法审计和评估：开发工具和技术来识别和测量算法中潜在的偏见。这包括审查训练数据、评估模型预测和识别导致不公平结果的因素。

*公平算法设计：探索和开发旨在减少偏见的算法，例如差分隐私、公平性度量和可解释性标记。

*偏置缓解和校正：应用技术来减轻算法偏见的影响，包括重新加权、数据增强和调整阈值。

社会科学方法：

*偏见意识和教育：提升各利益相关者对算法偏见的认识，包括算法开发者、决策者和受影响群体。这有助于制定和实施以公平为中心的政策。

*社会影响评估：研究算法部署的社会后果，特别是对弱势群体的影响。这提供了有关偏见影响的信息并指导缓解策略。

*用户参与和反馈：收集来自受算法影响的个人的反馈，了解他们的经历和关注点。这有助于识别盲点并提高算法的公平性。

人文学科方法：

*伦理分析：探讨算法偏见的伦理影响，例如公平、正义和尊严。这为决策和政策制定提供了道德指南。

*批判理论和社会正义：运用批判理论和社会正义框架来揭示算法偏见与社会权力结构之间的联系。这有助于解决算法偏见背后的根本原因。

*哲学和价值观：反思与算法偏见相关的价值观和原则，例如平等、透明和问责制。这为制定公平准则和指导方针提供了基础。

协作benefits：

跨学科协作通过以下方式增强了应对算法偏见的效力：

*全面理解：提供对算法偏见的各个方面的多维度理解，包括技术、社会和伦理方面的因素。

*创新解决方案：促进不同学科之间思想的交流，促进创造性和创新解决方案的产生。

*包容性决策：确保各种利益相关者的声音得到倾听，从而形成更包容和公平的决策。

*可持续impact：建立坚实的知识基础和合作关系，以持续解决算法偏见并促进长期公平。

案例研究：

*谷歌的多模态AI模型T5：跨学科团队利用社会科学方法来研究T5模型的潜在偏见。他们发现，该模型延续了训练数据中的刻板印象，并且容易产生有毒和冒犯性的内容。

*普林斯顿大学的公平性工具包：该工具包提供了一套资源和工具来帮助研究人员和从业者识别和减轻算法中的偏见。它包括用于算法审计、公平性度量和偏置缓解的技术。

*欧盟的算法透明和问责制框架：该框架建立在跨学科研究的基础上，为算法开发者和决策者制定了道德和透明度准则。这有助于提高算法可解释性并减轻偏见风险。

结论：

算法偏见需要跨学科的努力和协作应对。人工智能、计算机科学、社会科学和人文学科的专业知识相结合，为研究、理解和解决算法偏见提供了全面的方法。通过跨学科合作，我们可以促进公平、公正和负责任的人工智能发展。第八部分未来算法偏见监管和研究方向关键词关键要点主题名称：算法治理与责任

1.建立算法设计和部署的道德准则和最佳实践，明确算法开发者的责任和义务。

2.创建算法审核和认证机制，评估算法的公平性、透明度和问责制。

3.加强对算法决策过程的透明度，允许受影响的个人了解其个人数据是如何使用的，以及如何做出决策。

主题名称：算法影响评估

未来算法偏见监管和研究方向

监管方面的未来方向

*建立明确的监管框架：制定明确的法律法规，界定算法偏见的危害，规定企业采取措施减轻偏见的责任。

*加强监管机构能力：赋予监管机构权力和资源，以调查和处罚算法偏见的案例。

*促进透明度和问责制：要求企业披露算法决策过程，并允许受算法影响的个人获得补救途径。

*国际合作：与其他国家合作，制定协调一致的监管框架，解决算法偏见对跨国业务的影响。

*持续监测和评估：定期审查监管框架的有效性并根据需要进行调整。

研究方面的未来方向

*发展偏见检测和缓解技术：开发自动化的工具，以识别和减轻算法中的偏见。

*探索因果关系：研究算法偏见的影响和根本原因，以制定有针对性的干预措施。

*改进数据收集和代表性：收集更多样化和代表性强的训练数据，以减少算法中的偏见。

*研究社会影响：调查算法偏见对社会公正、经济机会和个人权利的影响。

*伦理考量：探索算法偏见的伦理影响，并制定指导原则以确保算法的公平和公正使用。

*跨学科研究：促进计算机科学、社会科学和法律方面的跨学科研究，以全面了解和解决算法偏见。

*算法治理：研究算法治理的最佳实践，包括利益相关者参与、透明度和问责制。

*算法教育：提高公众和决策者对算法偏见的认识，并向他们传授识别和应对偏见的技术。

*持续研究和创新：持续进行研究以了解算法偏见的复杂性，并开发创新解决方案来解决这一问题。

具体研究领域

偏见检测和缓解：

*开发自动化算法审核工具

*探索机器学习技术，例如生成对抗网络(GAN)，以减少偏见

*设计算法流程，以在决策过程中考虑公平性

因果关系：

*确定算法偏见的影响路径

*理解不同偏见来源（例如，数据、模型、训练过程）的因果关系

*研究算法偏见对个人和群体的影响

数据收集和代表性：

*开发方法来收集更多样化和代表性强的训练数据

*探索合成数据技术，以增强训练数据集的代表性

*研究不同的数据采样策略以减轻偏见

社会影响：

*调查算法偏见对就业、住房、信贷和医疗保健等领域的影响

*研究算法偏见对社会凝聚力、公平性和信任的影响

*探讨算法偏见对弱势群体的影响

伦理考量：

*确定算法编制中的伦理原则和价值观

*探索算法偏见对隐私、自主权和社会正义的影响

*制定指导原则以确保算法的负责任和公正使用

算法治理：

*研究利益相关者参与算法开发和决策过程的有效方法

*开发透明度和问责制机制，以确保算法公平使用

*探索算法治理模式，例如监管沙盒和行业自愿原则

算法教育：

*开发教育计划，以提高公众和决策者对算法偏见的认识

*提供工具和资源，让个人识别和应对算法偏见

*促进算法伦理和负责任使用方面的跨学科对话关键词关键要点主题名称：社会意识与算法公平教育

关键要点：

1.培养对算法偏见的认识：理解算法如何放大社会偏见，以及这些偏见对个人和社区造成的潜在影响。

2.促进算法透明度：倡导开发更透明的算法，允许公众了解算法如何运作并做出决策。

3.鼓励算法问责制：制定法规和准则，要求算法开发人员对算法偏见的潜在后果负责。

主题名称：算法公平意识课程

关键要点：

1.涵盖算法公平原则：介绍算法公平性背后的概念，如公平性、问责制和透明度。

2.提供实践经验：通过案例研究和动手练习，让学生探索识别和减轻算法偏见的方法。

3.促进批判性思维：鼓励学生质疑算法的假设和局限性，并提出改进算法公平性的建议。

主题名称：算法公平认证与评估

关键要点：

1.建立认证计划：开发认证计划，认可对算法公平原则有深入理解并能将其应用于算法设计和开发的个人。

2.发展评价标准：制定评估标准，以衡量算法公平意识课程的有效性和算法的公平性。

3.促进持续发展：提供持续的专业发展机会，以保持从业者对算法公平最佳实践的最新了解。

主题名称：算法公平倡导

关键要点：

1.提高公众意识：通过公共宣传活动和媒体外展提高公众对算法偏见的认识和关注。

2.与决策者接触：与政策制定者和政府机构接触，倡导算法公平立法和法