标签： 公平性

AI伦理准则(AI Ethical Guidelines)是指在人工智能系统的设计、开发、部署和使用过程中，所遵循的一系列道德原则和行为规范。这些准则旨在确保AI技术以负责任、公平、透明、安全和隐私保护的方式发展，防止偏见、歧视等风险，从而 […]

数据偏差（Data Bias）是指在数据收集、处理或标注过程中出现的系统性错误或倾向，导致数据无法公正、全面地反映现实世界的多样性或目标群体，从而可能使机器学习模型在训练和预测时产生偏见或不公平的结果。 在AI产品开发中，数据偏差可能导致产 […]

模型可信度(Model Trustworthiness)是指人工智能模型在预测、决策或生成内容时表现出的可靠性、公平性、鲁棒性和可解释性等特性，这些特性确保模型的输出能够被用户和利益相关者信任与依赖。可信度高的模型不仅要求预测准确，还需在多 […]

AI伦理（AI Ethics）是指人工智能系统在设计、开发、部署和使用过程中所涉及的道德原则和规范，旨在确保技术公平、透明、可解释、负责，并保护用户隐私与社会福祉，以避免偏见、歧视或潜在危害。 在AI产品开发的实际落地中，产品经理需将伦理考 […]

可信赖AI（Trustworthy AI）是指人工智能系统在开发、部署和使用过程中，能够确保其行为公平、可靠、安全、透明、可解释、尊重隐私并具有问责机制的设计框架。它强调AI必须避免偏见、防止错误决策、保护用户数据，并在出现问题时可追溯责任 […]

模型审计（Model Audit）是指对人工智能系统中的机器学习模型进行系统性审查和评估的过程，旨在全面检验模型的性能、公平性、安全性和合规性，以确保其在真实应用中可靠、透明且符合伦理与法律规范。这一过程涉及分析模型的输入输出行为、识别潜在 […]

公平性（Fairness）在人工智能领域中，是指算法或系统在处理决策任务时，能够确保对所有个体或群体实现无偏见、公正的结果，避免基于敏感属性（如种族、性别、年龄）产生歧视性影响。这一概念强调在模型训练和预测中维护平等性，是构建可信赖和负责任 […]

偏见（Bias）在人工智能领域指数据、算法或系统决策中存在的系统性偏差，这种偏差可能导致对特定群体或类别的歧视性结果，根源常在于训练数据的代表性不足、历史偏见的嵌入或模型设计的不均衡，从而削弱AI模型的公平性和泛化能力。 在AI产品开发的实 […]