什么是负责任的AI原则？
负责任的AI原则是指一套指导人工智能系统设计、开发和应用的道德框架，旨在确保AI技术对社会、环境和人类福祉产生积极影响，同时防范潜在风险如偏见、歧视和隐私侵犯。这些原则通常涵盖公平性（避免算法歧视）、透明度（使决策过程可理解）、问责制（明确 […]
标签： AI公平性
什么是模型公平性审计？
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 […]
什么是模型偏见缓解（Bias Mitigation）？
模型偏见缓解（Bias Mitigation）是指在人工智能模型的开发和应用过程中，通过特定策略和技术手段识别、减少或消除模型可能存在的偏见，以确保预测结果的公平性和无歧视性。偏见通常源于训练数据的不平衡或不代表性，导致模型对某些群体（如性 […]
什么是偏见检测？
偏见检测（Bias Detection）是人工智能领域的一项核心概念，指的是在算法、模型或数据中识别和评估系统性偏见或不公平性的过程。这些偏见通常源于历史数据的不平衡、算法设计缺陷或部署环境，可能导致对特定群体（如基于种族、性别或年龄）的歧 […]