什么是算法偏见？
算法偏见是指机器学习模型在训练过程中因数据、设计或应用场景的不公正性，导致输出结果对某些群体产生歧视性影响。
常见偏见来源
- 数据偏差：训练数据中存在历史偏见（例如性别/种族比例失衡）
- 特征选择：无意中引入歧视性特征（如姓名、地址等）
- 模型设计：评估指标未覆盖公平性需求
- 应用场景：部署环境中的社会结构性不平等
公平性解决方案
数据清洗与增强
- 平衡训练数据分布
- 增加多样性样本
- 使用合成数据进行对抗训练
算法改进技术
- 引入公平性约束（Fairness Constraints）
- 应用重加权（Reweighting）方法
- 开发去偏见模型架构
后处理修正
- 对结果进行校准（Calibration）
- 使用对抗性去偏技术
- 实施动态反馈机制
行业实践案例
- 机器学习模型中的公平性设计
- 面部识别系统的种族偏差修正
- 职业推荐算法的性别平衡优化
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