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在定义和选择人群时会出现代表性偏差 - 例如，当数据集中缺乏地理或社会多样性时。在数据收集阶段可能会出现某些群体代表性不足的情况，此时采样方法只能覆盖到一小部分人群。例如，两个地点的数据收集方式可能不同 - 例如，银行历来向居住在相对富裕地区的家庭提供信贷。如果受保护的属性（例如种族）随位置而变化，则会引起偏差。欧盟委员会考虑的训练数据集的关键要求之一是严格解决所需的代表性 - 而不是历史性。
金融服务中的人工智能公平性
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