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然后，我们深入研究 AI 项目生命周期的不同背景如何引发不同的公平性问题。这使我们能够识别几种类型的 AI 公平性（数据公平性、应用程序公平性、模型设计和开发公平性、基于指标的公平性、系统实施公平性和生态系统公平性），这些构成了多视角偏见识别、缓解和管理方法的基础。在此基础上，我们讨论了如何通过偏见自我评估和偏见风险管理以及在公平立场声明中记录基于指标的公平性标准，将 AI 公平性原则付诸实践。
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