AI_Ethics

核心伦理议题

  • 数据隐私 🛡️
    NLP模型依赖大量文本数据训练，需确保用户数据匿名化处理。例如，医疗问诊记录或社交媒体文本应遵循GDPR规范。

    Data_Privacy

  • 算法偏见 ❌
    训练数据中的社会偏见可能被模型继承。可通过公平性审计工具检测，如BERT bias checker。

    Algorithm_Bias

  • 透明性与可解释性 🔍
    黑箱模型可能引发伦理争议。建议学习可解释AI技术，如LIME或SHAP。

    Transparency

实践建议

  1. 参考联合国AI伦理框架
  2. 使用开源工具验证模型公平性
  3. 遵循IEEE伦理准则

扩展学习

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