智能评标算法的推广本是为规避人工评审的主观偏差，提升招投标效率与公正性，却在实践中逐渐暴露出隐性歧视性参数设置的问题，成为破坏市场公平的隐形壁垒，也引发了行业对评标标准不透明、参数设置合理性的广泛争议。

隐性歧视性参数的设置往往隐蔽性极强，多隐藏在看似中立的算法模型与评分标准中。部分招标方主导算法训练时，将地域、企业所有制、合作历史等非核心要素暗植于参数体系，或不合理抬高特定资质、业绩指标的权重。有的算法对企业注册地设置差异化评分，本地企业天然获得高分，外地企业即便方案更优也难以突围；有的则过度侧重大型项目业绩，将中小企业的创新方案边缘化，形成未投标先出局的困境。

这类参数设置的危害远超表面不公，不仅剥夺了中小企业的公平竞争机会，固化市场格局，更让智能评标沦为变相的利益倾斜工具。算法黑箱特性进一步加剧了问题的严重性，当企业遭遇不合理压分时，既无法追溯评分逻辑，也难以举证歧视存在，申诉缺乏明确依据，程序正义难以保障。

争议的核心在于参数设置缺乏统一规范与有效监管，部分招标方借智能技术的外衣，将传统的地方保护、利益输送转化为更隐蔽的算法歧视。看似标准化的参数背后，实则是人为干预的变相延续，违背了招投标制度充分竞争、公平择优的核心目标。

要想解决这一现象，需打破算法黑箱，明确参数设置的公开透明原则，建立第三方审计与备案机制，杜绝隐性歧视条款。唯有让算法参数经得起监督，让评标逻辑可追溯、可复核，才能让智能评标回归技术赋能的本质，守护招投标市场的公平秩序。

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