在買房或租房時，如果有一套演算法系統可以幫建商和屋主篩選買方或租客，聽起來方便又快速，未嘗不是一件好事？但是在美國，這套自動化系統已經被許多社運組織批評，因為看似客觀中立的演算法，其實暗藏歧視與偏見，你會不會也被它淘汰了？

新科技投入房地產數位化事業，包括篩選房客演算法

哈佛大學 3 月份舉行了一場名為「帶數位化回家」（​​Bringing Digitalization Home）的研討會，探討了科技如何協助居民負擔房價，還是因歧視而阻礙了居住平等？哈佛大學住房研究聯合中心（Harvard Joint Center for Housing Studies）的副主任盧伯羅夫（David Luberoff）指出，現在有一波令人意外的創投趨勢，投入房市相關的科技，新創公司已經抓緊了這塊等著被數位化的經濟大餅。

其中一個數位化的環節，就是用演算法找到適合出售或出租的房客，而這也是居住正義組織詬病之處。

美國公平住房協會（National Fair Housing Alliance）2019 年的報告分析，宣傳物件、評估租戶和潛在業主的新方法，包括透過 AI 選擇租戶、使用人口統計數據鎖定特定族群等，這些技術將鞏固歧視。

公平住房協會的執行長萊斯（Lisa Rice）表示：「關於此議題，人們的關注遠遠不夠。許多科技企業和銀行機構沒有了解到他們使用的系統具有偏見。」

萊斯等倡議機構想要提醒，演算法不是公正無私，只會從數據分類的系統。相反的是，他們常常表現出系統開發者以及整個社會的偏見。

舉例而言，在查看租戶申請時，原先某些數據之間沒有關聯，但系統會基於某種連結而拒絕申請——比如生活在低收入社區的人，也許會與無法支付租金有關。而由於當代演算法各種繁雜的數據，設計程式者可能無法確定系統基於什麼數據下判斷。萊斯表示：「所有技術系統都具歧視，偏見已經融入數據裡。」

柏克萊大學一項針對 350 萬件 30 年家庭貸款的研究指出，使用演算法來決定借貸對象，會產生基於膚色的歧視，每年對於家庭融資的借貸，會因此多出 7.6 億的額外收費。此外，他們也比較 2008 年面對面的借貸協商與 2015 年的線上借貸，發現兩者同樣都拒絕了約 130 萬個信貸安全的有色人種；也就是說，數位化的借貸，並沒有掃除借貸歧視。

專門研究人工智慧的紐約大學教授布魯薩德（Meredith Broussard）說，新創與工程界認為房地產是另外一項將被科技大幅改變的產業，想透過機器學習與人工智慧等過程，快速分類提出申請的房客，高效又省成本。

但布魯薩德指出，問題在於當你想用自動系統解決社會問題，最終你還是看著過往蒐集的資料，「從過去習得罪過。」「軟體界自認不用管現存規則、法律和政策，因為電腦比人類更客觀。但是如果它是從帶有偏見的現存資料起步，那情況就不同了。」

民間團體如何反制？

在紐約市關注房市正義的組織「房市數據陣線」（暫譯，Housing Data Coalition），集結了許多與紐約市房地產相關的專業人士，包括研究、政策倡議、租房客、技術專業等 NGO 人員。

看到房地產界越來越多業者運用房市數據，房市數據聯盟想讓公眾數據更能被取用，也能被居住正義相關組織使用。該組織的任務包括：維護和拓展紐約房市的公眾數據；研發讓租客本身、租客組織、研究人員等運用房市數據的數位工具；向市、州業者呼籲改善公眾數據的品質；分享房市研究常見問題的最佳改善方法等。

其他民間團體的努力還很多，像是 JustFix.nyc 開發出揭幕物件所有權的數位工具「Who Owns What」；三藩市的「反驅逐地圖計畫」（Anti-Eviction Mapping Project）幫忙繪出各城市的驅逐效應；「反隔離康乃狄克州」（Desegregate Connecticut）則透過線上的分區地圖，協助修改關於附屬住宅單元的法律。

美國政府也開始著手處理

今年 2 月，美國眾議院提案一項新法案，名為《2022 可信賴演算法法案》（暫譯，The Algorithmic Accountability Act of 2022），該法案能讓各方業者公佈使用的演算法資訊，並讓聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission）有更多科技人才監督執法。

為了要監控科技做出歧視性的決定與其他安全性風險，該法案會要求企業另外佈署自動化系統連結這些演算法，改善負面影響，並繳交年度報告給聯邦貿易委員會。

倡議組織「電子隱私資訊中心」（Electronic Privacy Information Center）專責人工智慧與人權計畫的顧問溫特斯（Ben Winters）指出：「這項立法關注的是，當企業運用演算法執行法律相關的業務時，能有透明且可信賴的參考基礎。」

什麼樣的企業可能會被該法令管束？只要企業使用到演算法做出「重要決定」，並關係到人民生活面向如教育、僱用、理財、基礎公用設施、房地產，或者任何需要評估影響的法律相關業務，就會在此法令的規範範圍。

台灣目前房地產界運用大數據尋找業主或房客的技術發展到什麼程度？它會產生像是美國的問題嗎？你我會不會也被「客觀」的演算法視為眼中釘而被篩汰掉了呢？房地產數位化的這個環節，值得我們持續關注。