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本文总结并评估了在人工智能 (AI) 系统中追求公平性的各种方法、手段和技术。本文分析了这些措施的优点和缺点，并提出了定义、衡量和防止人工智能偏见的实用指南。特别是，本文告诫不要使用一些过于简单但常见的评估人工智能系统偏见的方法，并提供了更复杂、更有效的替代方案。本文还通过为高影响力人工智能系统的不同利益相关者提供通用语言，解决了该领域普遍存在的争议和困惑。本文描述了涉及人工智能公平性的各种权衡，并提供了平衡这些权衡的实用建议。本文提供了评估公平性目标的成本和收益的技术，并定义了人类判断在设定这些目标中的作用。本文为人工智能从业者、组织领导者和政策制定者提供了讨论和指导，并为技术含量更高的受众提供了各种其他材料的链接。提供了大量现实世界的例子，从实践角度阐明了概念、挑战和建议。1.简介 1.1 本文结构 本文分为五个部分。在简介中，我们使用一个假设的案例研究来探索人工智能公平的重要原则并定义本文的范围。以下两节深入讨论了人工智能公平的两个广泛概念：对个人的待遇与模型的结果。第四部分描述了实现人工智能公平所涉及的一些固有权衡和实际挑战。在最后一节，我们提供了克服这些挑战的实用指南。在
人工智能公平性：从原则到实践
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