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许多人认为，算法未能辜负其Prom-ISE来反映用户偏好并改善社会福利1 - 4。概率不是技术。现代算法是精致且准确的。对无代表性样本的培训算法会导致该问题，但即使对算法进行了培训，也会发生故障。也不是由利润动机引起的问题。营利性公司设计算法是为用户付出代价的，但即使是非营利组织和政府，也没有缺少5个。所有算法均基于用户正在做的心理模型。该模型的基本约束是可预测算法的可测量变量的狭窄。我们建议算法无法反映用户偏好并增强其福利，因为算法依赖于显示的偏好来做出预测。设计人员以错误的假设构建算法，即用户行为（显示的偏好）告诉我们（1）用户在理性上偏爱的内容（规范性偏好）和（2）什么将增强用户福利。依靠这个95年历史的经济模型，而不是用户表现出有限合理性的更现实的假设，而是导致设计师对用户行为进行培训算法。揭示的偏好可以识别未知的偏好，但是揭示的偏好是对用户的规范偏好和价值的衡量的不完整（有时会引起误导）6。具有讽刺意味的是，现代算法是建立在对揭示偏好中的过时且无可辩驳的承诺之上的。
算法设计中的人类偏见 - cdn
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