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  二是人为偏见的工具性放大。算法训练依赖历史数据,而历史数据常常蕴含歧视性偏见,这导致人工智能系统在性别、种族、残疾等维度上做出不公决策,弱势群体更易成为监控和错误风险评估对象,挑战了平等权和非歧视原则。

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