算法偏见是机器学习模型中常见的系统性误差，可能导致不公平的决策结果。以下是关键知识点梳理：
1. 偏见来源 📊
- 数据偏差：训练数据中历史歧视（如薪资数据、犯罪记录）
- 特征选择：间接关联的敏感属性（如通过邮政编码推断种族）
- 模型设计：损失函数或评估指标的不公正设定
- 部署环境：应用场景中的结构性不平等
2. 影响范畴 🌍
- 社会公平性：招聘、信贷、司法判决等场景
- 服务体验：推荐系统可能强化信息茧房
- 系统性风险：自动驾驶、医疗诊断等关键领域
3. 解决方案 🔧
- 数据层面：使用多样性数据集、重采样技术
- 算法层面：引入公平性约束（如Fairness-aware ML）
- 评估层面：多维度公平性指标（如 demographic parity）
- 部署层面：建立可解释性机制与人工监督
🔗 深入了解算法偏见的数学原理：algorithmic-bias-introduction
⚠️ 注意：实际应用中需结合具体场景进行伦理审查