在人工智能（AI）技术快速的提升的今天，算法正逐渐渗透到我们生活的方方面面。从人脸识别到犯罪预测，从社会化媒体推荐到医疗诊断，AI似乎正在让世界变得更高效和智能。然而，在这些光鲜亮丽的表象之下，隐藏着一个不容忽视的问题：算法的不公正与人工智能的偏见。从人体工程学的角度分析，算法是基于过去信息和数据的总结和分析，过去人的意识偏见和不公平同样也会在算法中体现，同时此现状的出现也说明算法对人、事、物的认识缺乏根本的逻辑和思想。
乔伊·布奥拉姆威尼是麻省理工学院的研究员，她的研究领域是人脸识别技术。然而，在研究过程中，她遇到了一个令人沮丧的问题：当她站在摄像头前时，计算机经常没办法识别她的脸。而她的男性白人同事却总能顺利通过。这一现象让她意识到，问题并非出在她身上，而是出在算法本身。2015年至2016年，布奥拉姆威尼对比分析了微软、IBM和旷视科技（Face++）三家人脸识别软件的表现。结果令人震惊：在识别男性白人面孔时，微软的软件错误率为0%，IBM的错误率仅为0.3%；但在识别女性有色人种面孔时，微软的错误率飙升至21%，IBM的错误率更是高达35%。这一发现揭示了AI技术中存在的系统性偏见：算法对某些群体的识别能力远低于其他群体。布奥拉姆威尼的不愉快经历并非个例。2015年，谷歌照片（Google Photos）的算法曾将黑人女性的照片错误地标记为“大猩猩”，引发了广泛的舆论批评。尽管谷歌随后删除了相关标签，但这一事件暴露了AI技术中根深蒂固的偏见问题。这样一些问题的根源并非技术本身，而是输入数据中的人为偏见和不公平。在信息技术领域，有一句广为流传的话：“进去的是垃圾，出来的也是垃圾。”这在某种程度上预示着，如果输入的数据存在偏见，那么输出的结果也会带有偏见。
以图像识别领域为例，目前大部分神经网络都依赖于ImageNet这一庞大的数据库。ImageNet存储了超过1400万张照片，每张照片都带有标签。然而，这一些数据中多达45%来自美国，而美国人口仅占全球人口的4%。相比之下，来自中国和印度的数据仅占3%，而这两个国家的人口占全球的2/5。这种数据分布的不均衡直接引发了算法在识别非白人面孔时的表现不佳。此外，历史数据中的偏见也会被算法放大。例如，执法部门使用的人脸识别技术通常基于历史犯罪数据来预测犯罪。然而，如果这些历史数据本身存在偏见（如某些种族或社会经济群体被过度执法），那么算法的预测结果也会带有同样的偏见。这不仅没办法实现公平正义，反而可能加剧社会的不平等。人体工程学认为历史数据中的偏见被算法放大，其最终的原因是西方点线思维对人类的认识不足，故带来了很多弊端。人体工程学提倡在系统中去了解人，人体工程学数据中心对人进行身、心、灵数据收集，在时空概念下、在符合天人合一的概念下，通过对人更深层的、更系统的认识、收集数据、分析数据、运用数据，达到因人而异的更精准的效果。
算法偏见不仅仅是一个技术问题，更是一个深刻的社会问题。随着AI技术的普及，算法偏见的影响已经渗透到社会的各个角落。在就业与教育领域，招聘算法可能因为历史数据中的性别或种族偏见，而倾向于选择某些群体，排斥其他群体。教育系统中的AI评估工具可能因为数据偏见，而对某些学生群体产生不公平的评价。在执法与司法领域，人脸识别技术被大范围的使用在犯罪预测和监控，但如果算法存在偏见，可能会引起某些群体被过度执法。司法系统中的AI工具可能因为历史数据中的偏见，而对某些群体做出不公正的判决。在医疗与健康领域，医疗AI系统可能因为数据偏见，而对某些群体的健康情况做出错误的诊断或建议。
科技进步的终极目标应该是让生活更美好、社会更公平。然而，如果AI技术中存在的偏见和不公正得不到有效解决，那么科技反而有几率会成为加剧社会不平等的工具，也可能会引起人类社会的进一步不平等。当算法成为决策的主导力量时，人类的意识和判断力可能会逐渐退后。我们可能会过度依赖机器的“客观性”，而忽视了背后隐藏的人为偏见。
因此，解决AI偏见的问题不单单是技术层面的挑战，更是社会层面的责任。人体工程学认为我们应该重新审视数据的来源和算法的设计，将中国人思辨的思维注入算法当中，将中国人的思想注入其中，才能真正的完成科技的向善之力，让AI技术为全人类带来福祉。
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