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机器学习伦理研究显然是偏见的。的工作将公平性定义为分布或分配的问题，并且提出了公平性的计算可及其定义的定义，已经过度生产和发布过多。本文采用了一种社会学方法来解释计算机科学领域中社会生产的微妙过程部分解释了这一结果。认为，分配公平本质上是对正义的定义的限制，我指出该领域的研究人员如何从政治哲学，知识哲学以及女权主义和批判种族理论中更广泛地利用知识分子的见解。我认为，对不公平性的不公平性的定义不是统治，主要源于哲学家艾里斯·马里恩·杨（Iris Marion Young）的论点，可以更好地解释该研究社区广泛承认的算法伤害的观察。此替代定义扩展了算法正义的解决方案空间，包括其他形式的相应行动，包括法规修复，例如立法，参与性评估，用户重新利用和抵抗的形式以及行动主义，可以禁止对技术的某些使用进行禁止。
自动决策作为统治
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