什么是算法偏见？
算法偏见是指人工智能系统在决策过程中因数据、设计或训练方式不当而产生的系统性偏差，可能导致对特定群体的不公平对待。常见类型包括：
- 数据偏见：训练数据中存在历史歧视（例如性别/种族数据失衡）
- 模型偏见：算法设计阶段的主观倾向影响结果（如评分机制不透明）
- 应用偏见：部署场景中未考虑社会公平性（如招聘工具的隐性门槛）
📌 本中心所有内容均基于《AI伦理指南》框架展开
偏见表现形式 📊
以下为典型场景示例：
如何缓解偏见？ 🔧
我们建议采取以下措施：
✅ 数据清洗：去除敏感字段并平衡样本分布
✅ 公平性约束：在模型训练中引入平等性指标
✅ 透明化审计：定期进行算法影响评估（了解更多）
拓展阅读 🔍
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