一、 引言

指出美国种族主义在数字时代以算法驱动的种族不平等这一新形态持续存在并不断加剧，其具有广泛性等特征，对少数族裔造成损害，也给国家治理带来困境。学界对美国算法驱动的种族不平等系统性研究薄弱，现有研究多聚焦欧美数字种族主义及算法不平等表征等，对美国相关治理研究不足，本文旨在分析美国该问题发展特征并构建治理分析框架，探讨治理进展与困境。

二、 美国算法驱动的种族不平等的主要特征

深入探讨了美国算法驱动的种族不平等现象，分析了其在不同社会领域中的具体表现形式和影响。在医疗卫生领域，算法偏见体现在临床医学研究和医疗保健政策制定中，导致非裔等少数族裔在医疗保障方面受到不公平对待。教育领域中，算法驱动的种族不平等影响学生评价体系和高校招生体系，使得少数族裔学生在学业资助和招生录取中处于劣势。就业领域里，基于大语言模型和生成式人工智能的招聘过程和工作评价存在种族歧视，影响少数族裔的就业机会。在警务和司法领域，人脸识别系统和再次犯罪预测系统中的算法偏见导致少数族裔更容易受到错误识别和不公正对待。金融领域中，贷款服务的算法歧视使得非裔和西裔在贷款申请和利率上遭受不平等对待。这些现象揭示了算法驱动的种族不平等如何在各个领域内对少数族裔的生存和发展造成显著的负面影响。

三、 美国算法驱动的种族不平等的治理进展

详细探讨了美国在治理算法驱动的种族不平等问题上所取得的进展。在联邦层面，拜登政府通过发布《人工智能权利法案蓝图》等行政令，将治理算法种族不平等作为优先事项，要求开发人员和应用者采取措施预防算法歧视，并推动了相关立法工作，如《算法正义和在线平台透明度法案》等。同时，联邦政府的职能部门如消费者金融保护办公室等也积极行动，共同应对算法歧视问题。在州层面，自2023年起，科罗拉多州、加利福尼亚州等多州开始推进立法监管算法驱动的种族不平等，要求雇主评估并报告其使用的招聘软件，并告知应聘者相关情况。2025年，州级立法活动显著增加，如加利福尼亚州的《前沿人工智能透明度法案》。在企业和社会组织层面，美国人工智能头部企业如亚马逊、谷歌等做出自律承诺，公开报告人工智能的能力和局限性，增加算法歧视研究资金投入，并设立伦理审查机构或准则。社会组织如人工智能现状组织、美国公民自由联盟等则通过分析、揭露、诉讼等方式，积极参与治理工作，推动技术解决方案的社区合作，以及为有色人种社区提供STEM教育和技能培训，以增强其参与技术开发和治理的能力。

四、 美国算法驱动的种族不平等的治理困境

深入探讨了美国在应对算法驱动的种族不平等问题上所面临的治理困境。美国的多中心治理体系在处理这一问题时，由于缺乏成熟的治理框架和制度体系，进展缓慢。从政府层面来看，两党在意识形态和党派利益上的结构性矛盾，导致在联邦和州层面的治理缺乏协作，难以形成中长期的顶层设计。在市场维度，美国人工智能企业以创新和营利为核心，行业自律难以服务于种族平权，而政府对企业约束的分歧进一步加剧了治理难题。社会维度上，种族主义回潮使得政治精英和公众在种族治理方面的意识形态分野扩大，社会共识难以形成。党派理念分歧和政治极化导致立法困境，联邦层面相关法律几乎空白，州层面立法进展缓慢。大选政治引发政策钟摆效应，不同党派总统的政策路线差异明显，影响治理成效。种族主义回潮侵蚀治理共识基础，算法决策依赖的偏见数据导致算法歧视，部分政治精英和公众对治理持反对立场，企业对治理的关注度降低。

五、 结语

指出美国算法驱动的种族不平等是种族主义在人工智能时代的延续，表现为种族等级制在算法领域的实践，维护白人主导地位。目前治理成效不佳，因缺乏顶层设计和法律支撑，两党理念分歧、政治极化、种族主义回潮等因素使治理面临困境。美国政府忽视算法对少数族裔人权的侵蚀，未来算法驱动的种族不平等将与多种种族主义形式形成复合体，持续挑战美国社会。