2020 年 7 月,南加州总检察长办公室区域委员会通过了第 20-623-2 号决议,重申了其致力于在整个南加州推进正义、公平、多样性和包容性的承诺。南加州总检察长办公室认识到,要使该地区变得健康、宜居、可持续和经济有弹性,就需要大幅改善低收入家庭和有色人种社区的结果。该决议呼吁成立一个特别的公平与社会正义特别委员会,以进一步制定南加州总检察长办公室在整个机构活动中推进公平的措施,并就政策和实践向南加州总检察长办公室区域委员会提供建议,以推进其既定意图。委员会从 2020 年 9 月开始每季度召开一次会议,并于 2021 年 3 月结束。本报告总结了委员会的工作和成果。
我们现在被要求采取行动!大流行在必须解决的工作,住房,健康和学校中裸露的种族不平等。因此,也对乔治·弗洛伊德(George Floyd),布兰娜·泰勒(Breanna Taylor)和无数其他有色人种的袭击也袭击。我们也面临着粗糙和不尊重的公共话语,对民主的深刻两极分化和攻击。作为教育工作者,我们通过学生和家庭的视角看到了这些挑战。我们知道我们必须受到自己的道德指南针的指导。我们知道没有简单的答案。我们知道,每个地区的工作都会不同,因为每个地区的背景都不同。我们也知道,每个地区的工作都是紧迫的。最后,我们知道我们需要受信任同事的支持和指导,以驾驶在我们地区争取种族平等,多样性和包容的斗争。
这篇政策论文是作者的论文。正如汉密尔顿项目最初的战略文件所强调的那样,该项目的部分目的是为全国各地的领先思想家提供一个论坛,提出创新且具有潜在重要性的经济政策理念,这些理念与该项目促进经济增长、广泛参与增长和经济安全的广泛目标一致。无论该项目的工作人员或顾问委员会是否同意具体建议,作者都可以在政策文件中表达自己的想法。本政策文件就是本着这种精神提供的。作者未从与本文有经济或政治利益的任何公司或个人那里获得经济支持。他们目前不是与本文有利益的任何组织的官员、董事或董事会成员。
不仅包括隐性偏见或个人歧视,还包括鼓励和助长这种歧视的规则和实践结构。1 结构性种族主义的一个定义是“社会通过相互加强的住房、教育、就业、收入、福利、信贷、媒体、医疗保健和刑事司法系统助长种族歧视的全部方式”。3 衡量种族主义具有挑战性。它不仅可能是主观的,而且还可能带有政治色彩,并且基于难以收集的数据。尽管如此,为了监测变化和设定目标,有一个可衡量的结果至关重要。出于这个原因,出现了许多衡量种族主义的方法,包括感知歧视量表。3
通过促进整个联邦政府的股权,我们可以为改善历史上所服务的社区的改善创造机会,从而使所有人受益。例如,一项分析表明,在未来5年内,在美国经济中,在美国经济中,在美国经济中,工资,住房信贷,贷款机会和获得高等教育的缩小种族差距将额外增加5万亿美元。联邦政府促进公平的目标是为每个人提供充分潜力的机会。与这些目标一致,每个机构必须评估其计划和政策是否会使系统障碍与有色人种和其他服务不足的群体的机遇和利益永存。这样的评估将更好地装备机构制定政策和计划,以公平地为所有人提供资源和利益。
•2012年实施了研究人员和学生的残疾和特殊教育需求政策。由秘书长办公室于2013 - 2014年成立了一个残疾人工作组,以最大程度地提高服务,资源和活动的可访问性。从那时起,已经实施了不同的措施,包括可访问的网站和建筑物的当前结构修改。•性别平等计划2021-24阐明了三个目标:对EUI的所有职位的平等访问权利,这种环境同样欢迎所有性别和性别的人,以及对性骚扰的零容忍。正在通过性别平等委员会实施,该委员会就与性别有关的机构优先事项提供了建议,讨论了EUI的性别不平等问题,并提出了实现性别平等的新行动。•在2023年1月,采用了有关骚扰,性骚扰和欺凌的修订政策,目的是确保在解决EUI工作和研究环境中解决歧视或骚扰的事件时提高透明度和问责制。
公平既是一种结果,也是一种过程:公平的结果在于人们能够公平、公正地获得机会和资源,从而使每个人都能发展壮大。承认社会中仍然存在着现在和历史上的不平等,公平是我们努力创造的未来状态,在这种状态下,身份和社会地位不再决定生活结果。作为一个过程,公平需要一种新的方式:(1)优先为最需要的群体提供机会。(2)有条不紊地评估看似中立的系统和实践产生的利益和负担。(3)让那些受我们要解决的问题影响最大的人参与进来,作为他们自身经验的专家、共同创造解决方案的战略家和成功的评估者。此外,我们的重点是评估我们自己的战略、干预措施和资源,优先考虑那些受当前政策、程序和实践影响最严重的人。
公平既是一种结果,也是一种过程:公平的结果在于人们能够公平、公正地获得机会和资源,从而使每个人都能发展壮大。承认社会中仍然存在着现在和历史上的不平等,公平是我们努力创造的未来状态,在这种状态下,身份和社会地位不再决定生活结果。作为一个过程,公平需要一种新的方式:(1)优先为最需要的群体提供机会。(2)有条不紊地评估看似中立的系统和实践产生的利益和负担。(3)让那些受我们要解决的问题影响最大的人参与进来,作为他们自身经验的专家、共同创造解决方案的战略家和成功的评估者。此外,我们的重点是评估我们自己的战略、干预措施和资源,优先考虑那些受当前政策、程序和实践影响最严重的人。
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。
我们的愿景是建立一个不再因种族而决定生活结果的社会,我们将通过加强合作伙伴的知识和能力来改变系统、消除种族差异和建立公平的社区,从而推进这一目标。这个过程是对我们工作的重新设想,建立在我们长期通过评估和思想领导力支持慈善事业的基础上。为期一年的对我们的工作、我们的独特价值和我们的生态系统的探索,使我们明确了我们的身份:平等衡量用知识来激发行动。凭借将明确的种族平等视角作为我们的“超能力”的评估与强调共同学习的促进种族平等的方法的强大组合,我们通过深化分析、民主化知识和通过集体行动连接网络来推动系统变革。我们相信我们有能力提供“知识以激发行动”,目标是将合作伙伴与我们对系统的复杂性和结构性种族主义的交叉性的理解联系起来。