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人工智能时代会计发展研究
Research on the Development of Accounting in the Era of Artificial Intelligence

2. 算法偏见和算法歧视冲击社会公平正义
算法歧视是指人工智能算法在数据处理过程中产生的偏见与歧视。IBM 的
研究发现，人工智能系统的训练数据和算法中的偏见最终可能导致这些系统的用
户做出不公平的决定。关于算法歧视产生的原因主要有两种：其一是数据源存在

偏见，人工智能算法作为中介将原始数据本身存在的偏见反映出来；其二是算法
存在偏见，由于算法本身及内嵌于算法的规则制度均为人类操控，因此不可避免
算法在设计时被预设某种意识形态立场，如算法通过过滤性选择、优先化排序等
实施差别化处理。会计最重要的责任之一是要确保会计信息的透明度，那么，财

务报表应该对谁透明？智能系统中的算法是旨在保护单位利益？还是保护股东、
债权人或公众的利益？当然这是一个普遍的道德问题，不是专门因使用新技术而
引发的道德困境。另一方面，大数据环境下，信息感知能力增强，会计为信息使
用者提供的信息不仅局限于内部财务数据，单位商业价值市场评价、社会舆论等

非结构化信息都将成为信息使用者进行决策的依据。对于非结构化数据的感知、
获取和处理均需要算法加持。以机器学习算法为例，机器学习的本质实际上是一
种归纳推理，是结合知识背景对数据所做的一定假设，但这个假设需要建立在某
种偏好的基础上才可能成立。也就是说，在使用机器学习算法筛选有用的非结构

化数据的过程中，会计人员首先需要对非结构化数据的筛选标准进行归纳，以此
作为机器算法的运行标准；然后还要针对这些筛选标准预设优先级或权重，也就
意味着算法中不可避免地存在预设性的偏见。因此，在使用机器学习算法获取会
计数据的过程中不仅会受到数据源中潜在偏见的影响，也会受到算法本身偏见的

影响。由于算法逻辑并非人类惯有的逻辑方式，算法歧视是难以预测的。但无论
算法歧视由何种原因造成，最后人工智能系统对外传递的会计信息总是涉及差别
对待与不公平的，影响单位内外部信息使用者的客观全面认知。如果各种偏见与
歧视都不能被正确看待与纠偏，那么算法权利与决策最终将成为信息处理的黑洞

和操控权力的暗箱，智能会计系统将变得越来越不透明，会计信息的公平正义会
受到损害。
3. 人工智能主观意识的缺失导致道德评价机械化
道德实践以道德意识为基础，道德意识是个人道德水平的重要决定因素，人

类在作道德判断时往往会根据主观意识调整客观评价。会计标准（准则）是滞后
于实务的，对于现今复杂的财务行为来说，会计标准并不能充分适用，会计人员

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