摘 要：伴随着算法技术在教育领域的应用逐渐深入，算法偏见给教育公平带来的挑战日益凸显。算法内生的代表性偏见、测量偏见、聚合偏见及部署偏见，会通过高校招生、学业评估、教育资源分配、个性化内容推送等关键场景，延续历史和结构性不公，致使学生陷入隐性的数字牢笼，进而固化其发展路径、削弱程序正义、加剧阶层分化，不断侵蚀教育公平的根基，制约教育事业的良性可持续发展。在算法偏见治理方面，欧盟采取以统一立法、风险分级为核心的严格治理路径，将教育人工智能系统纳入高风险清单，明令禁止教育场景下的情感推断，呈现出风险防范和公民基本权利保障并举的特征；美国则遵循分散立法、协同共治的模式，依托既有的反歧视法律体系，强调算法影响评估、“人在回路”原则、算法销毁令等执法创新。为更好地消除算法偏见、确保教育公平，我国应当建立以预防算法风险为基础、以多方共同参与为特征、以保障学生权益为根本的法律规制体系，通过算法的法治化治理，确保算法技术始终服务于教育公平的需要。
关键词：教育公平；算法偏见；风险预防；算法规制；受教育权
一、问题的提出
伴随着信息技术的迭代与“互联网+教育”战略的推进，人工智能融入教育的发展速度逐渐加快。以深度学习为代表的智能算法广泛渗透于招生遴选、个性化学习路径规划、学业预警及教育资源调配等诸多环节中。算法在深刻重塑教育生态结构、不断提升教学效能的同时却暗含着一个公平性悖论：算法常依托大数据和电脑程序制造客观中立的假象，而政治内嵌、资本介入、社会结构性偏见的循环以及量化计算对真实世界的遮蔽，极易导致算法的内生性偏见。这种偏见使算法在设计、训练及应用的完整生命周期中可能会复制甚或放大社会结构性偏见的风险，也就是人们常说的算法偏见。
算法偏见源于训练数据、模型架构或人机互动界面中的系统性缺陷，一般表现为系统针对特定群体输出歧视性结果。计算机偏见可以说是算法偏见的起源，人们“使用‘偏见’一词来指代那些系统性地、不公平地歧视某些个人或群体，而偏袒另一些个人或群体的计算机系统”。技术偏见产生于多个层面。以数据偏见为例，如果训练数据本身承载了历史上长期存在的社会不公或隐含着关于性别、地域、种族等方面的刻板印象，那么算法便会在无形中习得并复制这些偏见，而这些偏见有时并非开发者有意为之，开发者自身的主观判断一般也会体现在算法中。此外，算法偏见的产生还存在诸多情形。比如算法设计存在先天缺陷，就可能直接产生相关的偏见。在算法与相关使用环境形成互动的过程中，也可能产生偏见，这种偏见主要是在信息的输入和输出过程中不断强化原有的认知偏差所致，原本可忽略的认知偏差最终演进为不可忽视的偏差。总的来说，机器学习偏见一般萌芽于问题定义、成熟于模型完善并于模型应用阶段进一步强化。由于机器学习技术不仅运用于模型训练过程中，在模型应用阶段也同样适用，故而算法运行过程中或多或少都可能产生偏见，极端情况下可能导致算法模型富集数据含有的偏见，背离初始设计而异化成问题算法。
在教育领域，算法偏见容易产生新的教育不公。将算法融入教育的意图是借助算法推进教育实质公平。具体而言，算法持续追踪学生的学习行为、运用数据为个体画像并做预测性分析，再根据分析结果将学生归类并定义其学业方向、潜力评估甚或社会属性。与此同时，算法也会根据定义施加看似合理但实则僵化的干预。然而，所谓的“成功”群体未必包含标准、全面的教育行为，每个群体均可以独特方式为教育做出贡献。教育数学模型化的不利倾向使个性化学习的初衷落入技术决定论的窠臼，学生被困在数据和算法编织的数字牢笼中，教育被降格为一种不断规范却日益乏善可陈的平庸循环。
可以说，算法偏见对我国教育公平目标实现的冲击和挑战已是不争的事实。单靠技术修补或道德呼吁，显然效果有限。归根结底，问题的出路还是在法治，即仰赖法律对算法权力的有效约束并构建起完善的监管体系。这一体系应当贯穿算法应用的全过程，除了通过事前审查控制源头风险，也要持续监测防止偏见积重难返；若造成无可避免的损害，还应当确保救济渠道畅通无阻，尽力修复对学生造成的创伤，使其能感受到制度的保障和温度。唯有如此，才能将算法权力纳入法治轨道，切实保障每一位学生平等发展的权利。
二、我国教育领域算法偏见的风险及规制现状
伴随着教育数字化的快速推进，算法偏见正以一种隐蔽而复杂的方式悄然渗透，表现形式多种多样且难以被察觉。
（一）教育领域算法偏见的典型表现
一是数据采集及建模层面的基础性偏见。在教育场景中，数据偏见根源于历史与社会中那些根深蒂固的成见，这本身就是社会既存不公的一种表现。在数据采集环节，若某些群体样本占比不足，会导致算法对其特征识别不够甚至视而不见，进而产生消极预测，这便是代表性偏见；如果建模过程中使用的评价标准本就先入为主、带有主观偏差，那么就容易形成测量偏见。具体方法论层面，将内在特征千差万别的群体强行纳入同一模型，则会产生聚合偏见；若测试环境与真实教学场景的数据分布大相径庭，在应用中便会形成部署偏见。这些算法偏见难以被察觉却后患无穷，严重阻滞了教育公平目标的实现。
二是算法评估决策对教育不公的固化。在教育领域统一使用算法进行评判，在理论上或许无害，但如果将其不加分别地运用到各群体上，就会产生扭曲且有失公允的结果。例如，人们常将算法运用在高校招生、中学“电脑派位”等关键教育环节，在这些环节中，算法承担着初筛和评估的职能，如果训练数据承袭了历史不公和偏见，整套系统便极易重蹈覆辙，延续甚或加剧系统性歧视，使得弱势群体雪上加霜。试想，若历史数据显示某些地区或某类中学的学生历来“成功率”较高时，算法便可能不假思索地为其赋予更高权重，这难道不是无形中设下了一堵屏障，将其他背景的学生拒之门外吗？这恰好印证了奥尼尔（CathyO’neil）所说的“数学杀伤性武器共有三个特征：不透明、规模化、毁灭性”。毋庸置疑，那些被算法不公平对待的学生们，其教育生涯宛若受到毁灭性打击。2020年英国A-level成绩评定丑闻正是这一问题的写照。2020年受新冠疫情影响，英国取消了被称为英国高考的A-level考试。为了给学生打分，英国的考试监管机构Ofqual（资格及考试监督办公室）决定不直接使用教师给出的预估分，而是开发了一套标准化算法来调整成绩。降级分布数据显示，私立学校学生在算法中获益，而弱势背景学生受到的冲击更严重，一时间舆论哗然。时至今日，人们一直期望消除教育偏见，但仍举步维艰，核心原因是算法在运作过程中可能存在着偏离设计者预设而进入自主判断的可能性。实践中，移除敏感特征来消除算法偏见并非万无一失。某些非敏感特征与偏见紧密相关，如职业与社会经济地位、生活地区与种族之间有着千丝万缕的联系。算法通过分析学生选课记录、相关对象受教育程度等信息，就能发掘信息背后隐含的海量的、多类型敏感内容，用来支撑算法自身学习，算法偏见也因此无法消除。
三是个性化内容推送及信息失真偏见。结合学生情况设计个性化学习系统是人工智能赋能教育的重要体现。个性化学习系统匹配学生情况的过程也会产生算法偏见。如算法为学生用户画像，根据学习内容或偏好定向推送资源造成信息茧房。长此以往，学生易陷入思维固化、认知狭隘的境地，多样化发展受阻。此外，AI幻觉也冲击着知识的真实客观性，人工智能可以独立于用户输入或先前语境，生成的内容看似可信，实则毫无意义甚至出现错误。深度伪造使教育真实性更难保证，其依托生成式对抗网络技术，同时采用两个引擎来博弈，生成器负责利用原始数据训练后生成样本，鉴别器负责评估生成结果拟真度如何，二者不断博弈，导致成果逼真，远超人类审查能力。上述情况表明，学生面对虚假信息时既要识破算法的无心之失，还要甄别人为编造的虚假信息，处境堪忧。
四是画像预测及评价标准的结构性偏见。众所周知，大模型在数字画像和预测性分析等方面成就斐然，但也始终存在着标签化的风险。从理论层面来说，算法设计时应秉持分离公平性原则，即针对不同的群体，算法预测的准确率和误判率大致相同。比如在辍学预测上，算法将不会辍学的学生误读为有辍学风险的概率（假阳性率），应当在不同性别学生群体间保持一致，但算法往往裹挟了现实的不公：如果算法针对女生的假阳性率较高，那么容易使教师对女生群体形成先入为主的负面印象，降低学业期待而产生负向的皮格马利翁效应。当教师对学生抱持较高期望时，会通过各种微妙的行为传达给对方，导致对方的表现变得越来越好；相反，如果教师认为学生态度不端正、有辍学的风险，就容易使其表现越来越差，最终可能放弃学业。
总而言之，在介入教育资源分配时，算法内在的结构性偏见将会加剧系统性不公。算法模型隐含着社会对“何为优秀”的主流界定，早已根据多数人心中所谓的好学生印象框定好了模板，向符合传统预期的学生敞开大门。在算法评估中，学业成绩突出的学生更容易获得高分评价，发展更全面但成绩不拔尖的学生常遭遇不公对待。事实上，学生成功与否多维且复杂，成绩高低不一定反映学生优秀程度。若仅以算法的片面标准评判，容易忽视教育的多样性，导致教育目的和结果的单一化。究其本质，试图通过有限和固定的参数来量化复杂的评价体系，会放大少数服从多数的行为逻辑，如果泛化为教育行为的基本逻辑，创新将变得几无可能。
（二）算法偏见之于教育公平的风险
算法偏见容易固化学生发展路径、加剧阶层差异、削弱教育公信力，还会侵蚀程序正义的价值观，最终使算法不公成为加剧社会阶层差异的新机制。算法决策的规模化、自动化和强执行特性，在固化既有社会不平等的同时产生更具深远影响的数字鸿沟。这种数字鸿沟包括三个层次：物质条件和物理上的接入不平等；媒介使用方式、掌握与教育方式的差异，涉及学生动机、态度及使用模式；最关键的层次是有效使用质量上的差异，即学生能否批判性、创造性地运用人工智能技术来促进学习成长。上述差异催生出数据资本的马太效应，优势阶层的学生凭借更优质的算法工具获取更为丰富的数据资源，在算法评价体系中也就更容易获得有利判断。随着数字技术的控制力日益增强，人权保障更具紧迫性。数字时代产生的网络技术使用、接入等方面的鸿沟，使平等利用数字技术成为奢望，背离人权保障个体自由生存和发展的初衷。
更深层的问题是算法黑箱机制持续冲击程序正义的底线。对于传统算法而言，其需要设计者事无巨细地设定好条件、运算逻辑等，它本质上是人类思维活动的投射。然而，算法决策系统素以不透明性著称，深度学习可以直接根据原始数据进行发散思考并不断迭代，其从输入数据到输出结果之间有个思考处理的过程，算法在此过程中并不按部就班地执行简单的“if-then”逻辑；相反，其对底层数据以一种无监督的方式挖掘整合，想要事后追溯算法的输出逻辑几无可能。这种复杂性甚至让开发者都束手无策，无法完全理解其运作机制。此外，算法开发者在实践中常以商业秘密为托词，拒绝披露专用算法原理和数据，使得外部审查无从下手。这种不透明性将导致传统的申诉、复核及问责机制流于形式，在使得算法黑箱更加晦涩难懂的同时又架空个体的救济权利，动摇程序正义的根本。
算法的应用在重塑教育生态的同时，其实也暗藏着新的危机。如有观点指出，算法会使得现今教育的“主体间的关系”退化为“主客体的关系”，其倾向于描述数据相关性，解决“是什么”的问题，却忽略深层动机、因果关系等“为什么”的问题，且算法分析如隔靴搔痒、难以深入，容易造成教育过程知其然但不知其所以然。以课堂运用的人脸识别系统为例，理论上可以通过分析学生的动作、表情等了解学生的学习情况，但在实际中这只能算作一种浮于表面的相关性分析。同样都是低头这一行为，算法无从确知学生到底是在专心思索还是心猿意马，对于课堂行为背后的深层因素更是无法探究。倘若教师过度依赖算法进行分析，表面上看科学有效，实则是对学生心理动机的有意忽略。除此之外，算法还将传统的“师—生”二元结构转为“师—机—生”三元结构，技术带来的便利容易使教师过度推崇算法工具而使自己的专业技能退化，而通用大模型强大的语言组织能力甚至能基于对人类情感的学习带给学生情感慰藉，使学生沉溺于虚拟交往而无法自拔。未来，如果AI教师成为传道授业的主角，师生对话空间将面临大幅压缩。师生之间情感交流的减少势必造成人文关怀的缺失，师生关系也走向异化。
上述分析表明，教育领域的算法偏见在风险形态、影响机理和治理需求等方面，与一般领域存在显著的实质差异，这构成了教育算法偏见需要专门规制的逻辑前提。一是教育场景中算法偏见的作用对象具有特殊性。教育活动的核心受众是未成年人和青年学生，他们正处于人格塑造和能力发展的关键阶段，认知水平和自主判断能力尚不成熟，对算法决策的识别、抵御能力远低于成年消费者及劳动者，属于法律需要倾斜保护的弱势群体。二是教育算法决策具有不可逆的累积效应。区别于消费推荐、信息推送等普通应用场景，一旦算法偏见干预入学选拔、分班结果、学业评价、升学考核等关键环节，便容易在学生成长过程中引发一系列负面影响。受教育机会一经错失通常难以在事后得到弥补，其后果具有难以挽回的终局性。三是教育公平承载着宪法维度的基本权利保障功能。受教育权作为公民基本权利，其保障强度和公共利益属性远优于一般的消费者权益或商业利益，教育公平更是维系社会公平的基础。由此可见，教育场景中的算法偏见不再局限于单纯的技术问题，更是涉及宪法权利保障和社会公平正义的公共议题，理应获得有别于通用算法治理路径的专门规制。
（三）我国教育领域算法偏见规制现状及不足
当前，针对教育领域的算法偏见，我国缺乏体系可行的规制举措，相关法律规范难以严格执行，叠加法律法规陈旧滞后，算法偏见愈演愈烈，掣肘教育公平的实现。尽管我国已相继出台《网络安全法》《个人信息保护法》等一系列法律，为算法治理搭设起顶层架构，但原则有余而细则不足的规定使保护手段和救济标准不够充分、明确，难免减损其可操作性和可执行性。具言之，《个人信息保护法》在教育领域的适用亦非一帆风顺，其确立的“告知—同意”原则本是数据治理体系的核心，构成个人信息处理的基本前提。但若将此原则移植到权力关系不对等的教育环境中，无异于刻舟求剑，其实用性将大打折扣甚至会形同虚设。学生及家长在信息和地位上处于弱势，针对“不同意即无法使用服务”的捆绑条款，其要么同意、要么放弃，实质选择权几近于无。点击“同意”不过是被迫就范的无奈之举，“告知—同意”原则名存实亡。拒绝提供信息常意味着在网络世界寸步难行，用户丧失使用资格，严重影响学习生活。处于弱势地位的他们，难以甄别数据收集的必要性。哪怕用户按部就班地点击“同意”，那些深奥莫测的数据逻辑也令其望而生畏。绝大多数人对于数据收集可能引发的后果难以知晓、预测，无法做出合理推断。是故，仅靠“告知—同意”原则难以保护用户权益。再者，虽然《个人信息保护法》第24条要求自动化决策应当“保证决策的透明度和结果公平、公正”，并规定“个人有权要求个人信息处理者予以说明”，但究竟该如何定义“公平、公正”？如果一个用于分班或资源推荐的算法，因其训练数据本身的历史偏差而导致对某些群体的不利结果，这是否构成法律意义上的不公正？学生如何证明自身遭到了不公正的待遇？又如何要求一个可能自身就是黑箱的算法进行说明？法律赋予权利，却没有提供行使该权利的有效工具和判断标准。
此外，我国监管机制与问责体系存在结构性缺失的情况。在教育算法治理领域，监管职责的归属目前尚不明确。有观点指出，我国目前的个人信息保护仍处于分散立法阶段，规范体系较为零碎，监管职能分散在网信、工信、公安、市场监管等多个部门。不同监管机关间冲突协调困难重重，实践中既可能出现“九龙治水”式的低效重复监管，也可能因相互推诿而导致监管空白。例如《网络安全法》第八条规定：“国家网信部门负责统筹协调网络安全工作和相关监督管理工作。国务院电信主管部门、公安部门和其他有关机关依照本法和有关法律、行政法规的规定，在各自职责范围内负责网络安全保护和监督管理工作。”但实践中不可避免地出现职权交叉或者管理空白，致使算法正义难以实现。
除一般性法律规范的适用困境外，更深层的短板在于，我国教育领域现行法律规范对算法偏见问题几乎处于制度盲区。从教育法律体系来看，《教育法》第九条明确“公民不分民族、种族、性别、职业、财产状况、宗教信仰等，依法享有平等的受教育机会”，第三十七条要求“受教育者在入学、升学、就业等方面依法享有平等权利”；《义务教育法》第四条确立保障适龄儿童、少年平等接受义务教育的权利；《未成年人保护法》第八十三条强调政府应当保障未成年人受教育的权利，其网络保护专章亦要求网络产品和服务提供者不得侵害未成年人合法权益。然而，这些教育公平条款均为传统立法语境下的原则性规定，主要针对人为因素引发的显性歧视，并未预见算法自动化决策可能带来的隐性、系统性偏见风险，更缺乏针对算法在招生录取、学业评价、教育资源分配等关键环节中应用的具体规制条款。换言之，我国现行教育法律体系中的公平原则与实践中日益普遍的教育算法应用之间存在显著的制度落差。
在政策层面，教育行政部门已逐步重视人工智能教育应用的规范化治理。2025年教育部等九部门联合发布《关于加快推进教育数字化的意见》，明确提出要建立“人工智能+教育”安全保障制度，落实人工智能算法与大模型备案机制，探索建立算法安全评估制度，并规范人工智能应用进校园管理。《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》亦强调“强化数据安全、人工智能算法和伦理安全”的必要性。教育部还陆续印发《中小学生成式人工智能使用指南》《教师生成式人工智能应用指引》等规范文件，其中前者明确了坚持教育公平、尊重学生差异以及坚持底线思维、保障安全可控等应用原则。然而，上述政策文件多为原则性指引或行业自律规范，法律位阶较低，缺乏强制约束力和明确的法律责任条款。特别是在算法偏见防范方面，现有教育政策主要聚焦于数据安全、内容安全，对算法公平性评估、歧视性结果识别、偏见纠偏机制、学生算法权益救济等关键问题仍付之阙如。教育立法与算法治理之间的制度衔接存在明显断裂，需要通过专项立法予以弥合。
三、教育领域算法偏见法律规制的域外经验
对人工智能及其算法偏见的法律规制已成为各国政府的共同课题。欧盟与美国分别形成两种具有代表性的治理模式，其立法理念、制度设计及实践路径为我国相关治理提供了有益镜鉴。
（一）欧盟模式：统一立法和分级监管
欧盟在数据保护与人工智能治理领域长期扮演着规则引领者的角色，其系统性治理模式在具备前瞻性的同时，还可以发挥良好约束效能。该体系以《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，以下简称GDPR）和欧盟《人工智能法案》（EU Artificial Intelligence Act，以下简称《法案》）为两大支柱，构建起全球范围内监管要求最为严格的法治框架。GDPR作为数据保护的基石，其第22条明确赋予数据主体不受完全依赖自动化处理的、对其产生法律效力或类似重大影响的决策的权利，并要求数据管理者对决策逻辑进行有意义解释，在立法层面确保用户享有算法解释权。
值得特别关注的是，《法案》对教育领域做出了两项有针对性的专门规制安排。第一，《法案》附件三（Annex Ⅲ）第3项将“教育与职业培训”划定为高风险领域，明确列举了四类须满足高风险合规要求的教育人工智能系统：（1）用于确定自然人进入各级教育和职业培训机构或课程的机会、录取或分配的人工智能系统；（2）拟用于评估学习成果的人工智能系统，包括当这些成果被用于指导各级教育和职业培训机构中自然人的学习过程时；（3）在教育和职业培训机构内，用于评估个人将接受或能够接受适当教育水平的人工智能系统；（4）在教育和职业培训机构内，用于监控和检测学生考试违纪行为的人工智能系统。这一专门清单表明，欧盟立法者已充分认识到教育场景中人工智能应用对学生基本权利的特殊影响，进而将其从一般的高风险应用中单独剥离，赋予其类型化的独立监管地位。第二，《法案》第5条第1款第（f）项将在教育机构领域使用人工智能系统推断自然人的情绪列为“禁止的人工智能实践”（出于医疗或安全原因将人工智能系统投入服务或投放市场的情况除外）。序言第44条指出，旨在识别或推断情感的人工智能系统可能缺乏科学基础且其可靠性有限，在教育环境固有的权力不对等关系下，加之其内在的侵入性，可能导致对特定学生群体的不利或不公对待。该条款直接回应了前文提及的课堂人脸识别等问题，从立法上否定了在教育场景中借助人工智能推断学生情绪、意图的合法性。欧盟这种教育场景专门化的双轨立法逻辑，即将高风险领域的类型化清单和特定人工智能实践的禁止性条款相结合，为我国教育领域的算法治理提供了有参考价值的制度范本。
欧盟体系构建了一套基于风险的分级监管路径，采取差异化治理思路，不再采用“一刀切”的管理方式，核心是根据人工智能应用对个人健康、安全或基本权利可能造成的危害程度，将系统划分为四个等级，每个层级都分别设定不同的法律义务。其中，具有不可接受风险的应用被绝对禁止开发，为教育、司法等敏感领域设置了监管底线。教育、执法、就业等领域的人工智能，由于相关领域对社会发展至关重要，因此被归入高风险领域，需要满足合规标准才能投放市场。类似聊天机器人的算法系统，由于其主要功能是传递已有信息，因此仅需满足适应透明度风险需要而负有信息告知义务；最小风险的算法机制则可以豁免监管。这种按照风险等级分层治理的制度设计，可以更好回应技术规制需要，并按照风险高低有效配置监管资源，实现监管与技术创新的平衡。
《法案》在立法之初就将自己定位成一部产品安全法规，并在此基础上建立起严格的市场准入和合规认证体系，明确要求任何高风险人工智能系统在进入市场前须完成强制性合规评估，供应商要满足测试、数据训练和网络安全等方面要求。合规评估主要通过两种方式进行，一是基于内部管控亦即自我评估，二是委托认证机构完成。该制度将监管关口前移至市场准入阶段，防患于未然。
欧盟除了严格市场准入之外，还对算法实施全生命周期的监管。GDPR第9条第1款从源头上遏制了算法偏见产生的可能，明言禁止算法处理有关民族出身、基因数据、哲学宗教观点、生物数据等方面的信息。同时，为保证算法透明，《法案》构建起多层次的披露体系，将控制者的义务具象化为事前告知和事后记录两条防线。事前告知方面，要求生成大量合成内容的人工智能系统提供者采用足够可靠、可互用的、有效且稳健的技术与方法（如水印）对人工智能系统而非人类生成或操控的输出内容进行标记和检测。在事后层面，《法案》主张通用人工智能的供应商要持续评估其产品的实际效果，并在动态使用过程中降低风险和提升网络安全保护能力，确保个人基本权利得到妥善保护。
与之相适应，欧盟在算法规制方面的法律制度，重点是形成完整的权利救济体系。GDPR一方面，强化行政监管，第83条第4款和第5款规定监管机构可以做出有足够威慑力的罚款；另一方面，强调维护个人权益，例如根据GDPR第5条第1款和第2款，在算法决策的合法性判断上，由算法控制者就其算法决策行为承担举证责任，改善了个人在面对算法时的弱势地位。此外，根据GDPR第22条及序言第71条，欧盟事实上赋予当事人请求算法控制者做出相应解释的权利，有助于消除算法歧视。从整体上看，欧盟体系融合了严格处罚、程序倾斜及事后解释机制，为应对算法风险搭设起充分的法律屏障。
为有效回应人工智能监管难题并在监管竞赛中抢得先机，《法案》特设专章构建起一套贯穿应用前后的监管沙盒制度。沙盒作为一个受控的环境，允许在人工智能系统投放市场或投入使用之前，在有限的时间内对其进行开发、训练、测试和验证。根据《法案》要求，各成员国须在本国境内至少设立一个人工智能监管沙盒，沙盒机制须允许适当情况下，在实验室之外的真实世界条件下测试人工智能系统。此外，为了加速高风险人工智能系统的开发，提供商在满足特定保障条件（如获得知情同意、提交测试计划）的情况下，即使不参与沙盒，也可以进行真实世界测试，此举不仅有利于创新，亦大大提高了算法应用的安全性。
归纳而言，欧盟的制度设计是风险防范和基本权利保护并举的算法治理思路，首先明确基本权利保护的正当性，进而围绕风险设计相应的规制体系，通过事前评估、事中监管和事后救济的全过程监管模式，有效防范算法风险。只是这种制度设计使得企业尤其中小企业合规成本较高，客观上影响了人工智能的发展。此外，虽然评估机构理论上会公布细节并遵循标准，实际上因外包频繁使其活动鲜为人知。因此，如果外部监督不力或缺失，还允许企业自行评估质量体系、监管计划达标与否，效果就难免大打折扣。
（二）美国模式：分散式立法和协同共治
美国没有统一的联邦人工智能法律，主要依托现有法律框架管理，各州结合实际制定法律；鼓励行业自律，推动企业制定内部规范和标准。从美国相关立法和各州司法实践来看，规制算法自动化决策的关键是遵守现行法律框架，算法设计者应遵守平等保护消费者和公民免受歧视方面的法律。例如，20世纪70年代出台的《公平信用报告法》（FCRA）虽针对传统征信机构，现今也适用于利用算法决策的第三方公司。现行法律适用于大数据分析在内的任何统计技术。早在奥巴马当政时期，美国政府便确认了这一点并建议监管机构扩大技术专长，以便识别对受保护群体有歧视性影响的大数据分析并制定调查及解决歧视行为的计划。另一方面，美国模式还开创了包括技术性脱敏、对特定机构使用算法决策进行专门化规制、对高风险算法进行特定性规制等方式在内的特别规制手段。可以说，就算法规制路径的选择而言，美国已然形成双轮驱动格局，在普适性平等原则基础上，锐意创新并发展出特别的规制手段。
为从源头上精准防控风险，美国模式在监管前端以《人工智能权利法案蓝图》（Blueprint for an AI Bill of Rights，以下简称《蓝图》）中的“算法影响评估”为核心，指令企业对教育、就业、信贷、医疗等领域使用的自动化系统进行全周期评估。白宫科技政策办公室指示建立一套环环相扣的评估机制：自动化系统在设计之初要进行“前瞻性公平评估”，从而发现因技术引入对社会公平造成的影响。该评估应涉及少数族裔、残障人士、老年人、贫困人群等弱势群体，通过定性与定量分析识别潜在歧视风险；在部署前后进行“差异评估测试”，监测系统在种族、性别、残疾状况等方面的表现差异，避免偏见蒙混过关；对于发现的不公应立即纠偏，若无法有效风控，应坚决停用；最终，评估报告应以通俗易懂的语言向全社会公开，使算法在阳光下运行。
在实施机制上，美国建立起以影响评估和强力执法为支撑的规制体系。联邦贸易委员会（Federal Trade Commission，以下简称FTC）作为主要执法主体，凭借在《联邦贸易委员会法》下禁止对“不公平或欺骗性商业行为”的广泛授权，积极介入算法治理相关领域，成为这一领域最为活跃的执法机构。该机构在实践中将产生偏见或歧视性后果的算法应用定性为不公平行为，并据此展开调查、执法。值得关注的是，FTC在近年来的和解协议中创设了算法销毁令（algorithmic disgorgement）这一救济手段。例如，在Everalbum案中，该公司未经用户同意使用了面部照片训练AI。FTC最终命令其删除所有相关数据以及由此开发的人脸识别算法。由此可见，算法销毁令强制企业删除利用非法数据所训练的算法及数据本身，旨在从根本上剥夺其非法获利的基础。这一创新性救济措施与《蓝图》中“停止使用或移除系统”的最终手段相呼应而构建起完整的治理闭环。
在教育领域，美国对算法偏见治理具有鲜明的场景针对性。2023年5月，美国教育部教育技术办公室发布报告《人工智能与教学和学习的未来》（Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning），系统梳理了人工智能在教育领域应用的风险和发展机遇。该报告明确指出，当人工智能大规模进行自动化教学决策时，算法偏见极易加剧教育不平等，例如，人工智能若基于不完整数据、不完善理论或带有偏见的学习假设，可能会为不同学生群体设定不同的课程进度，从而进一步拉大学业差距。报告特别强调，高等教育中用于招生录取决策、学生早期干预识别、考试作弊筛查等环节的算法，必须接受歧视性偏见审查。在法律工具层面，美国教育部依托《民权法案》第四章（禁止公立教育中的种族歧视）、《美国残疾人法案》等一般民权法律，以及《家庭教育权利和隐私法案》（Family Educational Rights and Privacy Act）等教育领域专项民权法律，构建起适用于教育人工智能应用的反歧视法律框架。2023年拜登政府发布的人工智能行政命令专门指示教育部制定配套政策，确保人工智能在教育领域的“安全、负责任和非歧视性”使用，要求在人工智能辅助教育决策的过程中尽可能保留人工审核环节，并开发面向教育管理者的配套人工智能工具和资源。可以看出，美国虽未制定统一的教育人工智能专项法律，但通过将既有教育民权法律体系与新兴算法治理政策相衔接，形成较为完整的教育算法偏见治理路径，其旧法新用的制度创新值得关注。
对于高风险的技术系统，美国非常重视“人在回路”原则（Human-in-the-Loop），人类保留监督、干预及最终决策的权力，机器不能完全自主做出高风险决策。在教育领域，“人在回路”原则意在确保人类教师的决策地位并提升其决策、控制算法的责任。这表明最终决策主体是人而非算法，这也是决策具备可问责性的关键所在。
美国算法治理多依赖市场自我调节、行业自律及司法救济以此应对市场变动并为技术创新留出空间。但在司法环节，这种模式存在困难。美国的平等保护原则植根于“意图”这个概念。如果伤害并非有意为之，即便造成了不良后果，通常也无法通过法律来进行追责。此外，法官与学界尚未对“歧视性目的”的定义达成一致，造成法律适用问题。算法自身并无“意图”可言，其偏见产生的差别影响，更多源于不可避免的数据偏差或开发者的有意选择。而借助算法开发者及法官的动机论证存在歧视意图更是困难重重，由于算法决策过程存在不透明情况，设计者基本无法解释系统做出的选择。
不难发现，虽然欧盟和美国在算法规制方面采取不同模式，但都认为算法治理不能仅依靠社会层面的软法，还须有相应的硬法作为支撑。因此，实现风险防范和产业技术发展之间的平衡，需要选择兼有包容性和适应性的混合治理道路，既参考欧盟经验，强调风险分级和事前评估，做到防患于未然；也借鉴美国做法，明确监管职责，引入第三方评估及行业自律，达成激励创新。尤为重要的是，域外治理实践已呈现出统一发展趋势：欧盟将教育人工智能纳入高风险监管清单、明令禁止教育场景中的情感识别应用，美国则依托教育民权法律体系构建算法反歧视框架。这都表明国际社会已普遍认识到教育算法偏见规制的场景特殊性，并采取了有别于通用治理路径的专门规制措施。我国在借鉴域外经验时，也同样要立足教育场景的独特需求，从教育公平的宪法价值出发，构建具有针对性的教育算法治理体系。
四、我国教育领域算法偏见法律规制体系的构建
构建一套具有中国特色的规制体系是一项繁复的系统工程。根据我国国情，该体系需考虑宏观战略、顶层设计、核心机制与权利保障全过程，重点克服各环节实操性问题。
（一）兼顾语境的敏捷治理作为指导理念
在教育领域，敏捷治理理念的贯彻需要充分考量教育场景的特殊语境。教育不同于一般的商业或行政领域，其核心宗旨是促进人的全面发展，“育人为本”也是教育事业不可动摇的根本原则。因此，针对教育算法的治理不可简单套用商业领域的效率导向逻辑或风险收益平衡思维，而应将“育人为本”确立为算法治理的核心原则。具体而言，算法效率和教育公平发生冲突时，应优先保障教育公平；算法预测的准确性和学生多元发展需求相矛盾时，应为学生保留自主选择、自我发展的空间，避免算法过早固化、限定学生的成长路径。此外，教育场景中的利益相关方结构也不同于一般领域。未成年学生的主体地位和意见表达应得到特别重视，家长的监护职责应在算法治理的制度设计中得到充分体现，教师的专业判断权不应被算法决策所取代、架空。
算法偏见产生于特定技术、文化与社会现实中，远非一个单纯的技术或法律命题。当下社会关于“公平”的共识时刻受到历史文化和道德的塑造，而偏见和刻板印象也在此过程中悄然形成。现实层面，算法开发者、学校、企业、学生等各方利益相关者间不断博弈，同样深刻影响算法的设计和应用。对此，我国法律规制体系应摒弃“一刀切”思维，灵活适应技术发展和社会变迁。这需要引入敏捷治理范式，其全面性、适应性及灵活性特征，与我国在新兴技术领域的包容审慎监管异曲同工。敏捷治理的首要任务是回应技术挑战。算法黑箱的成因极其复杂，强制“完全透明”并不可行，不如通过司法和监管的个案分析，在实践中逐步厘清“可解释AI”的法律标准。
此外，在现实中界定“公正”的内涵尤其重要。算法倾向于将人类社会既有的偏见照单全收，充当不公的放大器。而公平是个见仁见智的主观命题，衡量标准五花八门甚或相互冲突，导致算法歧视的界定标准模糊不清。加之现代社会价值多元、立场多元，导致算法在回应公平问题时，难以取得良好效果。研究证明，实现公平常以牺牲预测准确性为代价。除个别情况外，算法无法同时实现某些特定的公平。此外，选择哪种公平性指标、如何解释数据、如何进行抽象，都涉及价值判断。这些技术性的决定具有法律和伦理含义，因为它们决定了谁被包含在内，谁被排除在外。因此，技术手段无法也不应替代社会政治程序，去调和“何为公平性本质”的价值使命。
有效的敏捷治理必须扎根社会现实，通过清晰的权责界定来约束利益相关方。毋庸讳言，商业秘密和知识产权保护是导致算法不透明的深层动因之一。因此，治理框架不能仅寄望于企业自愿披露，而须构建强有力的问责机制，确保机构为其所用算法做出的决策承担最终责任。比如，建立登记备案及定期审核机制，将关键领域算法使用者在法律上界定为负有忠实和注意义务的信息受托人，其提供服务时应着力避免造成不良影响。在此基础上，引入司法救济渠道，从外部促进算法治理与算法发展同向而行。
（二）构建多层次的算法偏见规制制度框架
妥善处理教育领域的算法偏见、促成教育治理的法治化，首先需要明确《个人信息保护法》等数据领域一般性法律在教育场景中的具体适用方式。在具体操作层面，可以通过出台司法解释或部门规章，回应教育领域的算法偏见规制问题。例如，如何有效处理学生管理需求与学生权益保障之间的关系，使“告知—同意”规则真正落到实处；如何在教育自动化决策机制中建立起可问责的工作机制；如何针对未成年学生的信息设立更高标准的保护机制；等等。其次，需要进一步推动教育领域的人工智能应用专门立法。为此，可以参考欧盟的风险分级管理模式，将和学生权益直接关联的算法应用界定为高风险并予以专项治理，对相关主体赋予更强的管理义务，并对其算法开发、使用等行为设计更高标准要求。在具体的标准设计层面，可以授权国家标准化管理部门会同教育、工业和信息化、科技等部门，按照算法向善理念加快设计教育场景下的算法治理新标准和教育人工智能伦理标准，特别是基于教育领域的特殊需要设计相应的可问责、可审查行为规范和伦理规范，从而有效维护学生的个人权益和教育工作的整体利益。
在此基础上，结合教育场域的实际情况，对各类人工智能系统开展分级治理，尤其要明确高风险算法应用的范围。结合《个人信息保护法》有关自动化决策的规定以及《教育法》所确立的教育权和教育公平原则，同时考虑到研究已证实教育算法在预测学生学业表现、识别认知和社会情感特征时可能产生基于性别、种族、社会经济地位等方面的偏见，是故，凡是直接作用于学生入学、升学、评奖、分班、学业评估与预警等关键环节，并对学生教育机会和发展路径有决定性影响的算法，皆应被列入高风险算法清单。欧盟《法案》也将此类用途纳入高风险系统。这类算法涉及对学生能力、潜力及社会属性的标签化判断，算法训练及使用过程虽会影响公平性，但偏见的来源主要还是历史性偏见、文化刻板印象等，进而影响模型判断。为规避此类风险、发挥正向价值，治理机制必须确保算法设计在每一步骤都考虑到公平性。不同类型算法歧视要有针对性地规制，通过考量教育算法的特征和目标，研究者得以确保其以公平方式服务学生，并为每个具体场景选择最适宜的治理策略。对高风险算法应进行专业的教育算法影响评估，参考OECD、NIST以及欧盟高风险人工智能的评估框架，明确评估主体、时点和指标体系。在具体内容上，除需要评估数据来源是否合法、建模风险是否适配监管措施外，由于算法开发环节易忽视弱势群体导致代表性不足，再叠加根深蒂固的历史性及系统性偏见，故还需要关注算法运行过程中可能引发的公平问题，如是否会造成性别歧视、地域歧视。算法在开发过程中应当根据实际需要，促进教育工作者、学生和其他多元主体协同参与；政府、高校科研机构与企业的合作，应成为教育领域大多数研发项目的核心特征。此外，相关主体应针对某些高风险问题，就智能算法的标准、预期社会影响、相关性及可接受性等议题展开早期对话。
推动专项立法和标准体系建设，是实现教育算法有效治理的关键支撑。我国《个人信息保护法》所确立的“告知—同意”规则，在教育场景中难以充分保障弱势主体的自主选择权。因此，有必要出台《教育智能系统监管条例》，细化教育场景下个人信息处理的适用规则，明确学生信息的收集边界和处理目的，禁止使用敏感个人信息进行自动化决策。同时，应授权标准化管理部门会同教育行政部门制定教育算法治理标准，将公平性指引和安全要求嵌入采集、建模、部署至评估的全过程，形成可供技术人员统一遵循的操作规范。为保障标准实施并避免“一刀切”式监管抑制技术创新，可以建立沙盒测试制度，将尚未充分论证的新型算法纳入沙盒试运行，通过限定应用范围、设置保护措施等方式提供受控环境。该机制旨在促进技术创新，并在特定期限内为创新人工智能系统的开发、训练、测试和验证提供便利。在此过程中，针对有安全隐患且无法采取有效风险缓解措施的算法，国家主管部门有权暂停或永久终止其运行。
（三）强化多元主体有序配合的监管体系
为有效应对算法可能产生的偏见行为，有必要进一步强化算法部署主体的法律责任，建构相应的监管机制。具体而言，企业在部署算法时应依法履行备案义务，在合理保护商业秘密的同时，就其算法原理与应用范围向社会做出必要说明。市场监管部门则需配套建立动态审核机制，将定期审查与不定期抽查相结合，实现对算法运行状况的持续跟踪。政府被赋予惩罚职能及弹性的自由裁量权，若发现企业有妨害竞争的行为，应责令其限期改正并承担相应赔偿责任。除经济惩罚外，还可对违规企业在时间及范围层面实施市场准入限制。在算法实操过程中，不妨引入“数字受托人”的理念。有观点指出，除了传统受托人负有的忠实、注意义务以外，“数字受托人”不可以欺骗手段获取用户信息，滥用信息更被严令禁止。
众所周知，完善监管体系不能单靠政府或企业单方面努力。现代合作治理理论揭示出有效的公共治理依赖“国家—社会—个人”三元主体的有序协同。因此，为确保对算法权力的全方位监督，应支持学术组织和非营利机构适当介入，强化第三方监管力量。借助第三方力量打破算法决策封闭性，通过介入数据采集和算法设计过程，为消除算法偏见创造条件。政府可以通过购买服务等赋予相关专业机构第三方评估或审计职能，参与算法治理的第三方机构应在技术、法律、伦理、教育等领域具有较高的专业技能，能够接受监管部门委托对算法进行第三方审查。教育领域的算法设计应保证数据来源的多样性，并通过数据清洗、优化算法设计等，遵循“公平、透明、可解释”原则，确保算法中立。教育管理部门要监督算法运用不偏离育人理念，保证算法捕捉到学生的差异性。当下人工智能在辅助写作和指导编程等方面给学生助力颇多，教师应鼓励学生合理利用的同时多作批判性思考。教师还应主动划定人机协作的边界，在人工智能辅助下同学生加强交流，给予更多的情感慰藉，使其全面发展，不断提升教育的人文温度。
（四）优化以学生为中心的知情和救济机制
完善多层次的学生权利保障体系对教育公平的实现至关重要，保障学生的知情同意权尤其迫切。因此，当下教育App中普遍存在且往往流于形式的“一揽子同意”模式亟待改革。法律应明确算法提供者承担说明义务，通过弹窗和可视化等易懂的形式，向受教育者完整告知其所收集的个人信息的类型、使用目的、决策逻辑及可能对学生造成的实际影响。在解释的通俗性上，可以参照欧盟经验，要求信息处理者利用“若非A则无B”的反事实逻辑，以外行人能理解的标准进行简明扼要和透明易懂的说明。目的就是要确保相关方在充分了解情况后，自愿、真实地做出同意。这一披露义务还应延伸至算法公平性方面。算法提供者要公布在关键分类算法如学业预警和资源分配中使用的主要公平性指标，若采用多项指标，则应全部公开并说明选择依据。现有对再犯评估算法的研究表明，不同群体再犯率存在差异时，各种公平性标准不可能同时满足。换言之，不同公平性指标之间存在相对稳固的权衡关系。因此，算法披露的内容还需要解释算法采用的公平性指标及选用依据，对于未采用其他公平性指标的原因以及如何权衡利弊的逻辑考虑，也需进行说明。
在涉及法律规范的问题上，首先应明确赋予算法决策的解释请求权，允许学生及其监护人在算法决策可能对其权益产生重大或不利影响时请求算法决策者解释算法决策，将解释的范畴扩展到算法源代码以外的领域，以便清楚揭示算法的决策逻辑。算法提供者须以清晰易懂的方式，阐明决策所依据的关键数据、逻辑框架及其大致权重，并以此为基础引入“反事实解释”机制。有观点指出，该机制最大的优点是用户可以使用同一算法调整输入因素，测试特定因素在算法推理中的重要程度，无需掌握复杂的算法逻辑即可理解决策依据。该机制一举两得，一方面其会向个体解释获得类似决策的用户一般具有哪些特征，另一方面可以通过灵活调整输入的某个变量来观察其是否以及如何达成不同的结果。此类解释不仅有助于学生有的放矢地改进，也为其未来申诉提供确凿证据，可谓一举两得。
在救济环节，保障学生权益的关键在于构建切实可行的维权通道。考虑到教育主体的特殊性，应建立以学生为中心的权利保障体系。由于不当的数据关联会造成歧视，且算法表面上存在的权威性、客观性会加剧算法歧视，导致学生在分班等教育环节遭遇不公，故而在高风险算法的运行前后，学校和算法提供者应以通俗易懂的方式主动告知学生及其监护人算法的内在逻辑、所用主要特征变量及可能影响的后果，确保“告知—同意”原则不会沦为具文。教育领域学生权利被侵害主要来自算法偏见，因此法律应赋予学生对算法决策结果提出异议及请求人工复核的权利，技术提供方应对人工智能系统在决策过程中的作用及决策逻辑提供清晰的解释，尤其对未成年学生要允许其监护人代为行使这些权利。此外，法律应明文规定，凡涉足高风险教育算法的校企需要在系统中设置清晰便捷的反馈入口；尤其重要的是在紧要关头预留人工干预的“接口”作为权利救济最后一道安全阀。现实中，面对技术壁垒和举证负担，学生普遍对救济望而却步，因此有必要对相应的司法救济途径进行制度创新。具体而言，可以类比美国就业歧视方面的法律，在算法歧视纠纷中探索引入公益诉讼机制，授权检察机关、消费者组织或其他机构提起诉讼，减轻个体的维权成本负担。在具体的诉讼程序上，可以确立举证责任倒置的方式，当学生及其监护人就算法歧视后果完成初步举证后，就需要由算法提供方举证证明其算法决策过程合法且符合公平要求。如此，教育领域的算法偏见能够被更好地纳入法治轨道，使人工智能切实服务于构建教育公平的需要。
五、结语
毫无疑问，算法技术是推进教育现代化的关键力量，但算法偏见可能带来的教育公平的风险却不容忽视。在算法与人工智能治理逐渐成为全球共识的情况下，要加快设计算法介入教育领域的法治化治理模式。本文提出，在教育领域破除算法偏见、推进算法治理，首先要立足本国国情，结合我国的教育文化传统和信息技术的广泛运用，借鉴欧盟的分级监管模式，强化事前预防。此外，参考美国的实践经验，推进监管部门与社会组织共同参与算法治理，从而有效平衡风险防范与技术创新，更好满足公众对于教育公平问题的算法监督要求。与此同时，也要在动态的算法治理过程中重视社会公众、教育专家、法学学者的关切，推动技术提供方、监管方、社会公众、专家学者的深度对话合作，以算法向善的理念，确保算法服务始终满足教育公平理念的需要。
（本文参考文献略）
Breaking the Digital Cage of Educational Equity: Risks and Legal Regulation of Algorithmic Bias
Yu Hao
Abstract: As algorithmic technologies become more deeply embedded in education, the challenges that algorithmic bias poses to educational equity have become increasingly salient. Representational bias, measurement bias, aggregation bias, and deployment bias-endogenous to algorithms-spread through key scenarios including higher education admissions, academic assessment, educational resource allocation, and personalized content recommendation, perpetuating historical and structural injustice and trapping students in an implicit digital cage. This consequently entrenches rigid development pathways, erodes procedural justice, exacerbates class stratification, continuously undermines the foundations of educational equity, and hinders the sound and sustainable development of education. In governing algorithmic bias, the European Union adopts a rigorous approach centered on unified legislation and risk-tiered regulation, designating educational AI systems as high-risk and prohibiting emotion inference in educational settings, characterized by an equal emphasis on risk prevention and the protection of citizens’ basic rights. The United States, by contrast, follows a model of decentralized legislation and collaborative co-governance, relying on existing anti-discrimination legal frameworks while emphasizing algorithmic impact assessments, the “human-in-the-loop” principle, and enforcement innovations such as algorithmic destruction orders. To more effectively mitigate algorithmic bias and secure educational equity, China should establish a legal regulatory system based on algorithmic risk prevention, characterized by multi-stakeholder participation, and oriented toward the protection of students’ rights and interests. Through the rule-of-law governance of algorithms, we must ensure that algorithmic technologies consistently serve the needs of educational equity.
Key words: educational equity; algorithmic bias; risk prevention; algorithmic regulation; right to education
初审：魏莉莎
复审：孙振东
终审：蒋立松
