在大数据与算法主导的时代，我们常以为自己接收的信息客观公正，做的决策理智无误。但《偏见的本质》这本社会心理学经典，会无情打破这种幻想，揭示隐藏在算法和日常行为中的 “隐形偏见” 。
书中指出，偏见是人类认知结构和社会组织形态的必然产物 。从认知层面看，人类大脑为了高效处理海量信息，会不自觉地对事物进行分类、贴标签 。这在大数据算法里体现得淋漓尽致 。图像识别系统中，算法可能习惯性给图像人物打上 “农民”“流浪汉” 等标签，却常与事实不符 。国外部分图像识别系统甚至把黑人识别为 “大猩猩”，聊天机器人会输出种族、性别歧视语言，社交媒体给男性推送高薪招聘多于女性，对女性简历权重降级 。这些看似客观的算法，实则映射出社会文化中惯有的偏见 。
因为算法的数据集和训练集依赖海量数据，而这些数据本身就带有偏见 。就拿众包劳动力为图像分类打标签来说，亚马逊公司人工数字服务平台上，远程工作者在给图片分类时，会无意识带入自身偏见，这些偏见被算法继承，便产生了 “算法偏见” 。
日常行为中的隐形偏见同样普遍 。生活里，我们可能因一个人的穿着、口音，就对其性格、职业、能力妄下判断 。看到穿着朴素、操着外地口音的人，下意识觉得对方没文化、收入低；遇到穿着时尚、打扮精致的人，就默认其生活优渥、能力出众 。这种基于刻板印象的判断，往往忽略了个体差异，也是一种隐形偏见 。
《偏见的本质》还提到，偏见不仅是个人认知偏差，社会结构也在其中推波助澜 。在资源竞争激烈、社会阶层差异大的环境下，群体间更容易滋生偏见 。例如不同行业从业者，因资源分配不均，可能互相瞧不上，觉得对方工作轻松、收入不合理 。
认识到隐形偏见的存在，是改变的第一步 。我们要警惕大数据算法带来的信息茧房，主动拓宽信息渠道，接触多元观点，避免思维固化 。在日常生活中，学会换位思考，克服刻板印象，不以偏概全 。《偏见的本质》犹如一面镜子，照出我们习以为常却又危害重重的隐形偏见，提醒我们，追求公平公正，需从打破这些偏见开始 。
