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World File Search System偏见
在AI中导航算法偏见：确保非洲公平和信任
本文介绍了算法偏见对非洲背景下人工智能（AI）系统信息公平和信任的影响。作者的个人经验和观察以及相关文献结合了本文的基础。作者说明了为什么算法偏见在非洲构成了重大挑战，尤其是在AI应用的公平和完整性方面。这种观点强调了迫切需要解决损害信息传播和破坏公共信任的公平性的偏见。作者倡导实施促进包容性，增强文化敏感性并积极吸引当地社区参与AI系统发展的战略。通过优先考虑道德实践和透明度，利益相关者可以减轻与偏见相关的风险，从而促进信任并确保公平获得技术。此外，本文探讨了无所作为的潜在后果，包括加剧的社会差异，公共机构的信心减少以及经济停滞。最终，这项工作主张对AI的协作方法，该方法将非洲定位为负责任发展的领导者，从而确保技术是可持续发展和社会正义的催化剂。
稳定的扩散暴露：从提示到图像的性别偏见
几项研究提高了对图像生成模型中社会偏见的认识，证明了它们对刻板印象和失衡的倾向。本文通过引入评估方案来分析生成过程对稳定扩散图像的影响，从而为这一不断增长的研究促进了这一研究。利用先前工作的见解，我们探讨了一般指标如何不仅影响性别表现，而且还影响生成的界面内的对象和布局的表示。我们的发现包括在对象的描述中存在差异，例如针对特定性别的工具以及整体布局的变化。我们还揭示了Neu-Tral提示往往会产生与女性提示更一致的图像，而不是其女性提示。我们进一步探讨了偏见通过代表性差异及其通过及时图像依赖性在图像中表现出来的位置，并为开发人员和用户提供建议，以减轻图像生成中的潜在偏见。
认知偏见在Mizoram的政治领域-IJRPR
正规教育和基督教进入了米佐拉姆邦，社会生活发生了巨大变化。废除了Zawlbuk，酋长制和各种做法等现有实体。政治意识带来了政治变革，这导致了政党的成立。第一个政党Mizo Conmoners Union，后来更名为Mizo Union，于1946年成立，赢得了Mizoram于1972年的第一次大选。有影响力的公民社会，例如YMA（年轻的Mizo协会），MHIP（Mizo Hmeichhe Insuihkhawm Pawl）等。iii这些公民社会在维护社会的传统和实践方面发挥了警务作用。他们的行动努力确保社区的利益，他们的观点倾向于与保守的原则保持一致。这些机构可以对米佐拉姆人民的政治行为产生深远的影响。
大数据和人工智能促进健康领域的性别平等：偏见是一个巨大的挑战
人工智能和机器学习是快速发展的领域，它们有可能通过提高诊断准确性、个性化治疗计划和建立疾病进展预测模型来改变女性的健康状况，从而实现预防性护理。本文讨论了三类女性健康问题，其中机器学习可以促进可及、负担得起、个性化和循证的医疗保健。从这个角度来看，首先阐述了大数据和机器学习应用在女性健康方面的前景。尽管有这些前景，但由于许多问题，包括道德问题、患者隐私、知情同意、算法偏见、数据质量和可用性以及医疗保健专业人员的教育和培训，机器学习应用并未广泛应用于临床护理。在医学领域，对妇女的歧视由来已久。机器学习在数据中隐含着偏见。因此，尽管机器学习有可能改善女性健康的某些方面，但它也可能强化性别偏见。因此，如果盲目地整合先进的机器学习工具而没有正确理解和纠正社会文化性别和性别偏见的做法和政策，就不太可能实现健康方面的性别平等。
基于 AI/ML 模型的有效模型风险管理框架——衡量偏见和嵌入公平的方法
基于人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 的模型的模型风险管理 (MRM) 具有一系列独特的特性和挑战，这是因为这些模型本身就具有复杂性和动态性。用于传统模型的标准模型验证框架需要增强，以涵盖基于 AI/ML 的模型中存在的潜在问题，例如偏差、模型漂移、模型可解释性、道德考虑、公平性-准确性权衡以及不同的利益相关者参与。在本文中，我们将讨论金融机构应对其 MRM 框架进行的增强，以在整个模型生命周期内有效管理风险。我们还将讨论衡量偏差和嵌入公平性的各种技术，这些技术是实现高模型性能的关键。
评估预测模型的性能和潜在偏见以检测经胸蛋白心脏淀粉样变性
1伊利诺伊州芝加哥西北大学菲恩伯格医学院心脏病学系2 Bluhm心血管研究所AI，西北医学，芝加哥，伊利诺伊州芝加哥3号心脏外科手术司，伊利诺伊州西北大学医学院4.伊利诺伊州芝加哥的Feinberg医学院5号伊利诺伊州芝加哥西北大学Feinberg医学院通用内科，伊利诺伊州6心脏病学系，Cedars-Sinai Medical Center，加利福尼亚州洛杉矶，加利福尼亚州洛杉矶披露：FSA获得了FSA的研究支持。其余作者报告没有相关披露。资金：这项工作得到了美国心脏协会（AHA编号856917）的支持。
人工智能及其减少招聘偏见的能力
人工智能正在改变人力资源管理 (HRM) 的格局，改变传统方法并提升公司的招聘流程。传统的招聘方法可能非常耗时，通常需要数周时间才能筛选所有申请。这个过程对于负责审查大量简历的招聘人员来说可能令人生畏。人工智能通过快速筛选大量申请、确定最合适的候选人并提供其资格的简明概述来简化这一过程。这不仅节省了招聘人员的时间，还使他们能够专注于改善候选人体验并吸引顶尖人才。人工智能全天候运行，确保招聘流程即使在招聘人员不在岗时也能保持活跃和有效。此外，人工智能可以帮助减轻偏见，如果使用得当，它可以通过关注相关技能和经验而不是个人偏见来促进更公平的招聘决策。本文探讨了人工智能在减轻招聘偏见方面的多方面作用，人工智能算法使用客观数据并设定标准来减少初步筛选期间的无意识偏见。这种方法有助于确保求职者根据资历和优点而不是个人特征进行评估。
机器学习中的偏见：文学评论
摘要：偏见可以定义为受到人或群体的倾向，从而促进不公平。在计算机科学中，偏见称为算法或人工智能（即AI），可以描述为在计算机系统中展示反复错误的趋势，从而导致“不公平”结果。“外部世界”和算法偏差的偏见是互连的，因为许多类型的算法偏见源自外部因素。在不同领域中识别出的各种不同类型的AI偏见突出了对上述AI偏见类型的分类的必要性，并提供了识别和减轻它们的方法的详细概述。存在的不同类型的算法偏差可以根据偏差的起源分为类别，因为偏见可以在机器学习（即ML）生命周期的不同阶段发生。本手稿是一项文献研究，提供了有关偏见的不同类别的详细调查以及已提出识别和减轻它们的相应方法的详细调查。这项研究不仅提供了可用的算法来识别和减轻偏见，而且还提高了ML工程师的经验知识，以基于其用例对本手稿中介绍的其他方法的相似性来识别偏见。根据这项研究的发现，可以观察到，在鉴定和缓解方面，文献中更好地涵盖了某些类型的AI偏见，而其他AI偏差则需要更多地研究。这项研究工作的总体贡献是为ML工程师以及有兴趣开发，评估和/或使用ML模型感兴趣的每个人都可以利用偏见的识别和缓解偏差的有用指南。
缓解生成AI中的偏见：治理和问责制的综合框架
摘要：生成人工智能（AI）系统中偏见的普遍风险必须采取强大的措施来保护公共权利并提高监管效力。解决从数据收集和培训到建模和应用的整个AI产品生命周期的偏见，要求针对每个潜在偏见量身定制的法律和技术策略。当前的监管框架，例如中国的“生成AI服务的临时措施”，缺乏减轻AI决策偏见的具体准则。全球监管框架仍在开发中，强调了对定义监管范围的全面治理结构的需求，实施了分层措施以解决偏见，并在平台开发人员中分配了责任。
审查医疗保健应用中的数据偏见
摘要在医学人工智能（AI）领域，数据偏见是影响数据收集，处理和模型构建的SEV阶段的主要困难。在此评论研究中，对AI中常见的许多形式的数据偏差进行了彻底检查，传递了与社会经济地位，种族和种族有关的偏见，以及机器学习模型和数据集中的偏见。我们研究了数据偏见如何影响医疗保健的提供，强调它可能会使健康不平等恶化并危害AI驱动的临床工具的准确性。我们解决了减少AI中数据偏差的方法，并关注用于创建合成数据的不同方法。本文探讨了几种缓解算法，例如Smote，Adasyn，Fair-Smote和Bayesboost。优化的贝内斯式算法已被解散。这种方法显示出更准确性，并解决了错误处理机制。