AI公平性是确保人工智能系统在决策过程中避免偏见、保障公正性的关键领域。以下是核心知识点梳理：
1. 什么是AI公平性？
AI公平性指算法在设计与应用时，应避免对特定群体产生歧视性影响。例如：
- 招聘系统不应因性别/种族差异导致机会不平等
- 信用评分模型需避免地域或文化背景的隐性偏见
- 医疗诊断工具必须减少对不同族群的误诊率
2. 公平性挑战
常见的偏见来源包括：
- 数据集的历史偏见（如犯罪数据中的种族比例失衡）
- 特征选择偏差（如用邮政编码替代收入水平）
- 模型训练中的隐性关联
3. 解决方案框架
采用以下方法可提升AI公平性：
- 数据清洗：去除敏感属性（性别、种族等）的直接关联
- 公平性约束：在模型训练中加入公平性损失函数
- 可解释性工具：使用SHAP、LIME等分析决策依据
- 持续监控：部署后定期评估不同群体的影响差异
4. 实践案例
- 面部识别系统通过多族群数据集校准
- 法律判决预测模型采用公平性审计机制
- 金融风控系统引入动态补偿算法
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