摘　要：算法不公正可分为原生性算法不公正和次生性算法不公正。原生性算法不公正像一个初始病源，引发次生性算法不公正。次生性算法不公正不仅会延续原生性算法不公正，还会产生新的不公正形式，如算法黑箱、算法歧视和算法霸权。这些新的不公正形式反过来又会加剧原生性算法不公正，形成正反馈循环，加剧社会不公正状况。打破这一正反馈循环，需要构建相应的治理路径。对于原生性算法不公正，需要构建“人-技术-社会”的治理路径，在数据治理和算法设计全过程中减少社会不公正状况在算法设计阶段的渗透。对于次生性算法不公正，需要构建人机协同的治理路径，实施辅助式决策、混合式决策和监督式决策等方式，实现更公正的算法使用。

关键词：算法公正 算法不公正 数据公正 算法伦理