以算法为核心的人工智能时代已经来临,在给人类带来无数机遇的同时,也带来了一些风险。如近年来愈发突出的算法性别歧视问题,不仅对女性的合法权益造成了侵害,还进一步激发了社会问题,破坏了性别平等公正。从这一背景出发,本文采用文献研究法、比较分析法、案例分析法、规范分析法对算法性别歧视问题展开了研究。首先绪论部分介绍了本文选题的背景和研究意义,总结了国内外研究现状。目前国际上对于算法性别歧视的研究包含在了算法歧视里。对算法导致的歧视问题进行法律规制途径有以下几条:一是以欧盟为代表的、以数据保护为中心来进行规制的进路;二是以美国为代表的以算法责任为中心的规制路径;三是设立算法解释机制及相关监管机构进行监管。这些法例从多个视角对算法歧视进行规制,给我国提供了借鉴的思路。我国专门规制算法性别歧视的法律欠缺,针对数据进行规范的《个人信息安全规范》也未涉及到对数据控制者的实质性约束。为此,我国学界呼吁以维护性别平等公正和科技的长久良性发展为最终目标,尽快制定出相应的法律规范来规制人工智能算法。论文第一章通过案例来表明算法性别歧视现象涉及多个领域。比如在女性求职就业、申请信用贷款、以及生活出行、消费等场合,都会隐藏算法性别歧视。随后,揭示了算法性别歧视侵犯女性人身权益和财产权益的本质,指出法律应当针对算法性别歧视的侵权行为作出回应。论文第二章针对算法自身的特点和对性别因素的作用进行了综合考虑,深入分析算法性别歧视产生的根源,找出目前算法性别歧视法律规制中存在的不足:一是规范基础数据的法律空白。具体体现在数据自身偏见且训练量不足、敏感信息保护存在风险。二是监督算法设计的法律缺位。主要包括了算法黑箱的监管不够、算法受经济利益影响、设计者伦理意识不强。三是侵权责任相关规定尚不明确。当算法性别歧视侵害发生后,能否在现有的侵权责任框架内确定责任承担主体、责任类型和归责原则等问题没有研究定论。这使得侵害发生后无法得到有效追责,进而加剧算法性别歧视。论文第三章借鉴了其他各国相关经验,并根据我国实际情况,提出了针对我国算法性别歧视问题法律规制的具体化建议。第一,从数据规范的角度入手。针对规范基础数据的法律空白,提出通过立法消除基础数据性别歧视因素。加强对于基础数据的偏见审查,确保训练的数据量合规。同时还要加大对个人敏感信息的保护力度;第二,从算法设计入手。对算法设计环节进行规范,利用算法合理公开破解算法黑箱。在算法设计中建立政府、行业、公众多方参与模式进行互相制约。确立规范法律伦理的标准和要求,加强相关人员的法律伦理意识;第三是从算法侵权追责的角度入手。使受害者得到救济,侵权者受到惩罚,进而避免算法性别歧视因无法追责而继续恶化。主要体现在明确责任主体、责任类型、归责原则以及建立相关反歧视执法机构确保法律的落实。综上,本文在现有的法律框架下,对规制算法性别歧视提出建议,以期尽可能避免算法性别歧视的危害。