深度学习应用实践60讲学习心得

深度学习应用实践60讲学习心得

要做到公平，一直是件难事。在许多人能做出多种选择的体系中，公平通常不可能实现。肯尼斯·阿罗（Kenneth Arrow）是诺贝尔经济学奖得主，他提出了阿罗不可能定理（Arrow Paradox），即，排名投票系统本质上不可能做到公平。更准确地说，这条定理是指，如果一个投票系统试图对三个或以上的候选人进行排名，就不可能同时优化投票公平性的不同方面。这有点像老话说的“快，便宜，好——两个任意挑”，因为无法同时满足全部三项。从数学角度来看，对三个以上候选人进行排序时，无论是确保每张投票都有相同的权重，或保证每个结果都有相等的出现机会，还是采用其他公正排名的标准，都必然会对公平的某些方面造成损害。

每一种搜索算法也是在进行排序选择，对于它所排序的一些信息来源来说，同样自来就不公平。无论是哪个搜索引擎，Bing也好，Ask也罢，抑或谷歌乃至还未发明出来的搜索引擎，返回的排序结果不可能满足公平的所有维度。在某些方面它有所偏倚，就像投票系统会偏向某些方向一样。

尽管如此，我们仍然想要公平和中立。在当今生活中，搜索既是一个不可或缺的服务，也是一个非常大的业务领域。新闻、商务和个人身份都经由搜索引擎过滤，自由原则也要间接通过搜索引擎来体现。搜索引擎的权力可能被滥用。这在中国已经发生，而我们也能够在理论上想象这种可能。如果一个搜索算法本身就是有偏好的，那么是否有办法能让它变得更中立呢