【摘 要】
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在人工智能高速发展的今天，深度学习在提高决策的准确性与稳定性方面已取得突破性进展，在社会治理中扮演着越来越重要的角色。然而，深度学习常用算法的公平性在近年来广受争议缺少公平性的算法在公共政策与社会治理领域可能带来巨大危害。本文基于社会治理的现实场景，尝试归纳算法不公平出现的制度诱因与技术源头，并分别从社会治理和深度学习算法两个角度分析双方需要向对方领域提出的诉求与挑战。在社会治理中，技术专家和算法
【基金项目】
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教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“全面建设社会主义现代化国家新征程中加快实现共同富裕研究”（21JZD019）；
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在人工智能高速发展的今天，深度学习在提高决策的准确性与稳定性方面已取得突破性进展，在社会治理中扮演着越来越重要的角色。然而，深度学习常用算法的公平性在近年来广受争议缺少公平性的算法在公共政策与社会治理领域可能带来巨大危害。本文基于社会治理的现实场景，尝试归纳算法不公平出现的制度诱因与技术源头，并分别从社会治理和深度学习算法两个角度分析双方需要向对方领域提出的诉求与挑战。在社会治理中，技术专家和算法模型都需要转变自身角色，融入社会治理体系，特别是需要将社会治理作为特殊且具体的场景，研发与社会治理目标相匹配的深度学习算法。政府需要打破传统技术外包模式，保证与技术专家领域互通，让深度学习算法更好地融入社会治理生态。在此基础上，深度学习算法还需要从公平性指标、数据和模型等三个维度回应社会治理场景下的公平问题。
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