机构名称：
¥ 1.0
人工智能（AI）已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，从虚拟分析到推荐系统为各种应用提供了动力。但是，随着AI系统越来越多地与人互动并做出决定，对公平和偏见的担忧已经走向了最前沿。这些系统经常在大型数据集中受过培训，并不总是清楚地确保数据收集过程中数据质量的准则，可以无意中学习和延续这些数据集中存在的偏见，从而导致不公平的结果。一个众所周知的例子是美国刑事司法系统中使用的Compas系统，该系统预测被告再犯罪的可能性。Propublica的一项研究发现，该系统对非裔美国人被告有偏见，因为即使没有事先定罪，他们也更有可能被标记为高风险。应对这些挑战，AI研究界的一部分一直在探索各种策略，以确保偏见并确保公平。已经出现了大量方法，其中一些涉及重新处理用于培训此类系统的数据，而另一些方法涉及根据预定义的公平指标选择最佳模型，或者其他涉及为决策制定程序提供更透明的方法。而LLM是AI中最突出的突破之一，在广泛的
探索大型语言模型以缓解偏见和公平
主要关键词
相关文件推荐
