算法审计

算法审计是指对算法系统的设计逻辑、数据基础、运行机制、决策结果及其社会影响进行系统性检查、评估与监督的治理方式，是智能传播与平台治理研究中的重要概念。其核心内涵在于通过技术检测、流程审查和效果评估，考察算法是否存在数据偏差、模型歧视、信息茧房、隐私侵害等问题，并强调算法的可解释性、公平性、透明性与可问责性。审计主体既包括平台内部合规部门，也包括监管机构、第三方专业组织和公众监督。算法审计有助于打破“算法黑箱”，规范平台权力运行，维护用户知情权与公共利益，是推动算法从技术控制走向公共治理、实现“算法善治”的重要机制。…

标准答案明确指出，算法审计的核心内涵在于通过技术检测、流程审查和效果评估，考察算法是否存在数据偏差、模型歧视、信息茧房、隐私侵害等问题，并强调算法的可解释性、公平性、透明性与可问责性。题干表述与标准答案完全一致。…

算法歧视是指算法系统在设计、训练或应用过程中，对特定群体产生系统性不公平对待的现象，本质上是社会偏见在数字技术中的复制与放大。 **内涵界定：** 算法歧视并非算法自主产生偏见，而是指基于大数据的自动化决策在种族、性别、年龄、地域等维度上造成差别待遇，属于技术中介化的社会歧视，具有隐蔽性、规模化与自动化特征。 **表现层面：** 一是数据输入型歧视，训练数据本身蕴含历史偏见（如招聘数据中男性占比过高），导致算法习得并固化既有不平等；二是模型设计型歧视，特征选择或权重设置不当造成对特定群体的系统性误判（如人脸识别…