隨著人工智慧的不斷髮展，我們在工作、學習和日常生活中會出現越來越多的智慧體，這些智慧體的智慧化程度也會越來越高，在很多規則清晰的情況下，使用演算法來替代人類的情況也會越來越多，這將是一個可預見的趨勢。

目前的演算法在做決策的時候基本上有兩種情況：

第一，自動推理。自動推理是人工智慧研究的一個重要內容，簡單的說自動推理就是使用某種策略從已知判斷推匯出一個新判斷的過程。自動推理在數學結構上有嚴格的定義，也可以簡單理解為“數學機械化”，自動推理經過了多年的發展，目前在人工智慧產品中有廣泛的應用。決策是一件非常複雜的事情，自動推理也分為確定性推理和不確定性推理，所以自動推理的研究及應用還需要不斷的探索。

第二，機器學習。機器學習也是人工智慧研究的重點內容之一，簡單的說機器學習就是從一堆雜亂無章的資料中找到背後的規律。機器學習的步驟包括資料採集、資料整理、演算法設計、演算法訓練、演算法驗證、演算法應用等操作。隨著大資料的發展，目前機器學習的應用越來越普遍。

瞭解完決策的方式，那麼再探討一下關於“公平”問題。從大方向來說人工智慧會實現相對的公平，但是還有一段很長的路要走。使用人工智慧（演算法）的方式來判斷“公平”有諸多的因素要考慮，包括常識、種族、偏見等，而這些因素本身也是發展變化的（具有時代特徵）。

總的來說，人工智慧很難實現真正的“公平”，但是我們在實際使用中可以把人工智慧作為一個參考的標準，因為人工智慧本身是不會受到“感情”因素影響的，這是一個天然的特點。目前在歐美國家人工智慧已經開始逐步進入司法體系，在一些案件中AI已經開始發揮自己的作用。

我認為，當決策者（法官等）無法完全理解人工智慧的時候，就不要讓人工智慧自主決策。

如果有人工智慧方面的問題，也可以諮詢我。