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算法偏见和公平性的大多数定义编码了决策者的利益，例如利润，而不是分散群体的利益（例如，种族少数群体）：偏见定义为偏离利润最大化的偏差。未来的研究应该集中于自动决策对跨组和内部福利分配的因果影响。文献强调了不同的公平概念以及公平与利润之间的明显矛盾。当利润最大化时，这些矛盾消失了。现有工作涉及偏见统计概念与错误分类错误，经济利润概念以及偏见和公平的规范概念之间的概念性滑倒。偏见的概念不再 - 如果我们将偏见和歧视是干预的机制和潜在点，则在我主张的福利范式中具有一定的利益。关键字：算法偏见，公平，歧视，人工智能，不平等。JEL代码：D63，J15，J70，D81。
算法偏见和种族不平等：批判性评论
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