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我们研究了算法在模拟的工作就业实验中使用算法对个人使用的特征的看法。首先，要求一组实验参与者（选择者）推荐制定就业决定的算法。第二，告诉参与者的不同集合（工人）有关设置，该算法表面上选择了一个子集来执行图像标记任务。对于选择者和工人参与者，算法选择主要在非遗传的功能的包含，并且与任务直接相关，或者与这些功能直接相关，除了这些功能导致更高准确性外，相关性不明显。我们发现，选择器对更准确的算法有清晰的偏爱，他们也认为这是更公平的。工人待遇更加细微。被雇用的工人在算法中基本上是冷漠的。相比之下，未雇用的工人对包括非挥发性但相关特征的算法表现出更大的积极情感。然而，非遗传特征的弱势阀的工人对使用的情感表现出比平均水平更大的情感，尽管这似乎很大程度上取决于此类特征的性质。
算法使用的功能对公平感知的影响
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