算法偏见与公平性
算法偏见是AI伦理中核心议题之一，可能源于训练数据的不均衡或设计逻辑的隐性歧视。例如：
- 数据集中的历史偏见可能导致模型对特定群体的误判
- 模型决策的可解释性不足会加剧公平性争议
- 技术中立性假设与社会影响的矛盾
隐私保护与数据安全
在数据驱动的AI系统中，隐私保护需要技术与制度双重保障：
- 差分隐私技术实现数据脱敏
- 同态加密保护数据在计算过程中的安全性
- 合规框架如GDPR的落地挑战
AI系统的责任归属
当AI系统产生负面影响时，责任界定面临复杂挑战：
- 开发者、使用者、监管方的权责划分
- 算法自主性与人类控制的边界
- 损害赔偿的法律实践困境
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