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基于机器学习的新型人工智能（AI）系统正在以快速的速度融入我们的生活中，但并非没有后果：跨领域的学者越来越指出与隐私，透明度，偏见，歧视，剥削，剥削以及与公共部门和私营部门算法系统相关的与隐私，透明度，偏见，歧视，剥削以及排除相关的问题。围绕这些技术的不利影响的担忧刺激了关于算法危害主题的讨论。但是，关于上述危害的绝大多数文章对这些情况下的“危害”没有任何定义。本文旨在通过引入一个标准来解决算法危害的适当说明，以解决此遗漏。更具体地说，我们跟随乔尔·费恩伯格（Joel Feinberg）理解危害与错误不同的危害，在这种危害中，只有后者必须带有规范性维度。这种区别强调了围绕算法危害和错误汇合的当前奖学金中的问题。响应这些问题，我们提出了两个要求在分析这些技术越来越深远的影响时维护危害/错误的区别，并暗示这种区别如何在设计，工程和决策中有用。
算法危害和算法错误
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