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二是人为偏见的工具性放大。算法训练依赖历史数据，而历史数据常常蕴含歧视性偏见，这导致人工智能系统在性别、种族、残疾等维度上做出不公决策，弱势群体更易成为监控和错误风险评估对象，挑战了平等权和非歧视原则。