《The New Bioethics》：Understanding Harm Generated by Analytic Technique Bias from the Afro-communitarian Perspective
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这篇主要规范性的文章借鉴了植根于非洲社群主义（Afro-communitarianism）思想的三个概念——排他主义（exclusivism）、（转化性）包容主义（transformative inclusivism）和不完整性/共融性（incompleten
这篇主要规范性的文章借鉴了植根于非洲社群主义（Afro-communitarianism）思想的三个概念——排他主义（exclusivism）、（转化性）包容主义（transformative inclusivism）和不完整性/共融性（incompleteness/conviviality）——来论证孤立/异化（isolation/alienation）、最小化（minimization）和本质主义（essentialism）是分析技术偏见（analytic technique bias，由训练数据和人类行为导致）可能产生的三种不同形式的伤害。由于医疗保健领域将成为这些新技术的领先消费者，本研究建议未来的研究重点应概述不同传统或道德框架如何增进研究人员对分析技术可能导致何种形式伤害的理解，以及如何预防与分析技术偏见相关的伤害。
**论文解读：从非洲社群主义视角分析分析技术偏见的伤害形式**
**研究背景与问题**
随着人工智能（AI）和分析技术（AT）在医疗保健领域的快速应用，其决策中的偏见问题日益受到关注。现有研究多聚焦于偏见的技术来源（如训练数据不均衡），但缺乏从道德哲学视角系统分析偏见可能产生的具体伤害形式。非洲社群主义（Afro-communitarianism）作为一种强调相互关系、依赖与共融的道德哲学，尚未被充分用于探讨AT偏见的伦理影响。本研究旨在填补这一空白，通过植根于非洲社群主义的概念框架，识别并预防AT偏见导致的伤害，为医疗保健领域更公平地整合AT提供理论依据。论文发表在《The New Bioethics》。
**研究内容与结论**
研究人员借鉴非洲社群主义的三个核心概念——排他主义（exclusivism）、转化性包容主义（transformative inclusivism）和不完整性/共融性（incompleteness/conviviality）——论证了孤立/异化（isolation/alienation）、最小化（minimization）和本质主义（essentialism）是AT偏见（源于训练数据和人类行为）可能产生的三种不同伤害形式。研究指出，通过转化性包容主义和共融性，可以预防这些伤害，并促进AT的伦理开发与部署。这一结论强调了多元知识体系、患者参与和持续监控在避免AT偏见伤害中的关键作用。
**关键技术与方法**
本研究采用哲学分析方法，包括三个阶段：描述关键价值（如排他主义、包容主义）的不同表述，从中汲取道德规范，并运用这些规范审视研究问题。研究人员通过检索Google Scholar、Web of Science、PhilPapers和PubMed（2023年1月至5月），使用“算法偏见”“分析技术”“非洲哲学”等搜索词，获取相关文献并进行分析。未涉及具体样本队列或实验操作。
**研究结果**
- **排他主义与孤立伤害**：通过分析排他主义（exclusivism）概念，研究人员指出AT偏见可通过训练数据的不准确、不充分或代表性不足导致孤立/异化（isolation/alienation）伤害。例如，电子健康记录（EHR）中的信息不一致、患者价值观被忽视，或数据来源（如社交媒体）的年龄偏差，均可能使特定群体（如老年人、女性）被排除在AT收益之外。
- **转化性包容主义与最小化伤害**：基于转化性包容主义（transformative inclusivism）的讨论，研究人员指出AT偏见可能通过反映社会不平等（如种族、性别偏见）导致最小化（minimization）伤害，即特定群体的经验被贬低或忽视。研究强调，仅靠数据代表性不足，需确保患者作为知识贡献者的真实参与，以避免“内部排斥”（included but excluded）现象。
- **不完整性/共融性与本质主义伤害**：通过不完整性（incompleteness）和共融性（conviviality）概念，研究人员论证AT偏见可能通过人类行为的隐性偏见（如临床诊断中的认知偏见）导致本质主义（essentialism）伤害，即将群体固化为单一特征。共融性要求定期审计训练数据、查询隐藏偏见，并确保AT设计中的开放性和包容性，以预防这种伤害。
- **潜在反对意见：更复杂的伤害形式**：回应关于更复杂AT偏见（如样本外偏差）的批评，研究人员指出转化性包容主义和共融性仍适用于这些情况，强调持续监控、治理结构（如欧盟“可信AI伦理指南”）和多元化用户群体对预防伤害的重要性。
- **认识论不透明性与信任**：针对AT不可解释性可能削弱信任的质疑，研究人员认为，即便AT内部机制不透明，通过共融性和包容性使其输出与患者价值观对齐，可建立信任。同时，持续监控偏见和公平性也是关键。
**讨论与结论**
在讨论部分，研究人员总结转化性包容主义和共融性在预防AT偏见伤害中的核心作用，强调其要求AT开发与部署中融入受益者的知识体系，并促进多方协作决策。研究结论指出：基于非洲社群主义的包容主义和共融性思想，可有效预防AT偏见产生的孤立、最小化和本质主义伤害（假设完全消除偏见不可行）。医疗保健系统将成为这些新技术的领先消费者，因此亟需从其他传统和视角继续探讨此问题。AT偏见的出现不应否定其价值，而转化性包容主义和共融性的关键贡献在于，使AT能够更有意地开发与部署，以更道德的方式防止对不同群体的伤害，并促进其能动性。
