机构名称：
¥ 1.0
决策系统的自动化导致了人工智能 (AI) 使用中的隐藏偏见。因此，解释这些决策和确定责任已成为一项挑战。因此，出现了一个新的算法公平性研究领域。在这个领域，检测偏见并减轻偏见对于确保公平和无歧视的决策至关重要。本文的贡献包括：(1) 对偏见进行分类，以及偏见与人工智能模型开发的不同阶段（包括数据生成阶段）的关系；(2) 修订公平性指标以审核数据和用它们训练的人工智能模型（在关注公平性时考虑不可知模型）；(3) 对减轻人工智能模型开发不同阶段（预处理、训练和后处理）偏见的程序进行新的分类，并增加有助于生成更公平模型的横向行动。
人工智能中的偏见与公平性回顾
主要关键词
相关文件推荐
