模型公平性审计是指对人工智能模型进行系统性审查的过程，旨在评估模型在不同群体（如性别、种族、年龄）中的预测或决策是否公平一致，避免因数据偏见或算法设计导致的不公正结果。这通常涉及使用统计指标（如均等机会差异或人口均等比例）来衡量偏差程度，确保模型在各类子群体上的表现符合伦理和法律标准。
在AI产品开发实际落地中，模型公平性审计是构建负责任和可信赖产品的关键步骤。产品经理需主导在模型生命周期各阶段（如训练、验证和部署）集成审计机制，通过工具如IBM的AI Fairness 360或Microsoft的Fairlearn检测偏差，并实施缓解策略（如数据重加权或算法调整），以提升产品合规性和用户体验。
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