再想想本书开头的那个被无理逮捕的案件。本杰明和其他持类似身份观点的人认为，本案（以及其他类似案件）中的错误之处不在于抽象的“人”或“公民”被不公正地逮捕，而在于一个黑人因为他是黑人而被逮捕：这就是种族主义。或者用美国十年来抗议种族暴力的流行口号来说：这种基于身份的争论的焦点不是“大家的命都是命”(All lives matter)，而是“黑人的命也是命”(Black lives matter)。本杰明等思想家认为，古典自由主义理论中崇高的“白人”视角并不适用，他们更愿意从种族的角度来审视当地发生的真实情况。他们指出，普遍主义思想并不能有效地建立一个公正和平等的社会，并声称这种思想只服务于特定群体（如白人、男性）。例如，本杰明（2019b）没有诉诸于普遍主义原则，而是呼吁通过“一种建立在黑人种族传统基础上”的“解放想象力”来想象“技术现状当涉及技术科学时一切如常的替代方案”。在这里，政治想象以特定（群体和身份的）历史为基础，而不是诉诸抽象的公正或平等观念。
身份认同思维的一个重要方面是与历史背景相关。例如，在谈到种族身份时，身份政治的捍卫者会指出奴隶制和殖民主义的恐怖历史。这至少可以通过两种兼容的方式来实现。一种方式是，现今对美国黑人的伤害不仅植根于种族主义（仿佛这只是一种抽象的信仰体系)，而且是这些具体的、令人震惊的压迫和种族主义错误历史形式的延续，尽管其在形式上没有被正式承认为奴隶制和殖民主义。因此，修复人工智能中的偏见是一种有助于打击种族主义和彻底（而不是部分）废除这些压迫形式、防止其在未来继续存在的形式。对（新）殖民主义的批评也从这一历史角度出发。例如，库尔德里（Couldry）和梅西亚斯（Mejias)(Couldry andMejias2019）谈到了“数据殖民主义”，表明了当前的不平等是历史上帝国和剥削形式的延续，至少“在一定程度上，我们通过使用我们创造的数据而受到剥削”。人们的数据、劳动以及最终的社会关系都被资本主义所占有。此外，人工智能在某地（特权阶层）的使用依赖于远在别处的劳动和剥削。例如，机器学习的训练就涉及这种剥削形式。
第三章 平等与公正：人工智能的偏见与歧视
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