修复算法歧视看起来要比修复人的歧视容易得多。只需要修改对应参数，增加限制条件就可以了。
但是，大数据程序作为有限状态机，其本身输入的参数如果有误，造成的歧视就没那么容易被发现了。
理想的情况是，引入相应的机制对程序进行合理规管。但问题是，这种需求本身并不切实际。
所以最终得到的结论是可悲又可喜的：算法歧视比人的歧视更难修复。
https://www.nytimes.com/2019/12/06/business/algorithm-bias-fix.html
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但是，大数据程序作为有限状态机，其本身输入的参数如果有误，造成的歧视就没那么容易被发现了。
理想的情况是，引入相应的机制对程序进行合理规管。但问题是，这种需求本身并不切实际。
所以最终得到的结论是可悲又可喜的：算法歧视比人的歧视更难修复。
https://www.nytimes.com/2019/12/06/business/algorithm-bias-fix.html
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NY Times
Biased Algorithms Are Easier to Fix Than Biased People (Published 2019)
Racial discrimination by algorithms or by people is harmful — but that’s where the similarities end.
