麻省理工学院媒体实验室的研究员乔伊·波罗瓦尼发现了人脸识别技术的缺陷，Netflix纪录片《编码歧视 Coded Bias 2020》对于算法的偏见进行了探讨。HIFF 人脸识别技术隐含的种族与性别歧视，及其广泛使用造成的各行业人权侵犯问题。人不能被算法反控制。而在大洋彼岸某个大国，所有的公民已经接受了时刻被监控，还为支付宝人脸识别功能的便捷而感到骄傲……部分观点还是局限，这种议题哪里缺席讨论就哪里误会加深，有什么办法呢哎……
本片是凯西·欧尼尔《大數據的傲慢與偏見》一书的延展。这是个演算法包围现代公民的时代！演算法在幕后影响着我们生活的各种决定，包括我们上什么学校、能否借到汽车贷款，以及医疗保险必须支付多少保费，愈来愈多判断是由数学模型，而非某些人所做出。这一切看似公平：因为所有人是根据相同的规则评断，不受偏见影响。对热情的“问题解决者”来说，大数据像仙境，它搜集资讯、再运用数学模型，使我门得以更有效地调配资源、筛选最优的人事物、并做出最好的决定，这些热情的宣扬者更是四处宣传大数据应用的威力。但是，曾在典型数据分析圈内工作的凯西·欧尼尔不是上述这种人。她在《大數據的傲慢與偏見》中指出，事实与我们想的恰恰相反！这些数学模型不透明、不受管制，即便出错，受害者往往无法申诉。最令人不安的是，这些模型会“强化歧视”，例如，贫穷学生在申请学贷时，可能因自家的邮递区号，被审核贷款的数学模型视为还款高风险者，因而无法获得贷款……。这类问题会形成恶性循环——奖励幸运儿、惩罚遭践踏的人，创造出危害民主的“有毒鸡尾酒”。欢迎认清大数据的黑暗面，欧尼尔在《大數據的傲慢與偏見》中揭开对我们人生各阶段有巨大影响的各种黑箱数学模型，不管我们愿不愿意，演算法系统都已经为我们打上“分数”。当前许多数学模型已经失控滥用、还自作主张地替教师和学生评鉴、筛选履历表、审核贷款、评估员工绩效、锁定目标选民、决定假释名单，以及监测我们的健康状态，决定我们个人及社会的未来。欧尼尔呼吁：在这个人人都被迫拥有自己在某种演算系统中持有“e化评分”的时代，那些建立模型的人应该为他们所创造出来的演算法负起更多责任，而政策制定者更应该负起监督管理的责任。这本重要著作使我们得以提出关键问题、揭露这些“数学毁灭性武器”的真相和要求变革。本片是此书的延展。
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