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World File Search System偏见
在弗洛伊德概念中构成的性别偏见...
这项研究将批判性地研究嫉妒的西格蒙德·弗洛伊德阴茎的概念，他被怀疑在看到女性性器官的存在方面具有倾斜的观点，此外还表现出妇女在社会机构中的第二性（第二个生物）的地位。本研究使用定性方法与文献方法。结果表明，弗洛伊德概念中存在一些性别偏见，即（（1）解剖学诸如（1）解剖学之类的人类心理性偏见是命运的。 （2）雄性超级甲甲基的发展胜于女性； （3）女性比男性更容易成为神经质； （4）一些女性刻板印象是阴茎嫉妒的残余作用； （5）俄狄浦斯和伊莱克特拉综合体的理论。这项研究对于克服心理学中女性的雌雄同体和代表性的问题很重要，认识到男女思维方式和知识的差异，并通过伊斯兰心理学的角度考虑生活经历。还发起了科学女权主义方法的诞生
AI和偏见：解决机器中的歧视...
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过度参数化机器学习中的简单偏见
仍然缺乏对深网（和其他过度参数模型）令人惊讶的发生能力的彻底理论理解。在这里，我们证明了模拟性偏差是在过度参数化机器学习中不可忽视的主要现象。除了解释简单性偏见的结果外，我们还研究了它的来源：遵循具体的严格示例，我们认为（i）模拟偏见可以解释在过度参数化学习模型（例如神经网络）中的概括； （ii）正如我们的示例所示，简单性偏差和出色的概括是与优化器无关的，尽管优化器会影响培训，但它并不是简单性偏见的动力； （iii）在训练模型中的模拟偏差和随后的后代是普遍的，并且源于一个微妙的事实，即统一的随机构造的先验不是统一的统一性； （iv）在神经网络模型中，宽（和浅）网络中的偏见机器与深（和狭窄）网络中的偏置机制不同。
朝着对北极变化越来越有偏见的看法
由于俄罗斯对乌克兰的袭击，西方世界已将俄罗斯排除在国际福拉之外。这种地缘政治冲突严重挑战了有关全球问题的跨国合作。在北极方面尤其明显。俄罗斯是北极国家最大的国家，因此，也是北极理事会内的八个国家之一，这是一个北极国家协调活动的政府间论坛（https://arctic-council.org/）。，乌克兰入侵后，北极理事会的工作首先被搁置了，目前恢复了，仅部分而没有俄罗斯。 北极正在迅速改变1、2，许多正在进行的变化可能会带来全球后果3。 虽然北极气候变化的许多关键指标（例如，参考文献。 4，5）和气候引起的反应（例如，参考文献。 6，7）可以远程估计，对北极变化的许多理解是基于研究站的地面上测量的原位数据。 作为基于地面的观察结果，构成了该地区国家评估的基础，现在主要来自北极的非俄罗斯部分，监测北极生物群体的地位和轨迹的总体能力在可预见的未来可能会受到严重限制。 问题是，这一挑战在多大程度上可能会偏向对北极变化的整体观点。 但是，要更好地理解这一挑战，需要确认当前对北极变化的观点可能已经偏向8、9。，乌克兰入侵后，北极理事会的工作首先被搁置了，目前恢复了，仅部分而没有俄罗斯。北极正在迅速改变1、2，许多正在进行的变化可能会带来全球后果3。虽然北极气候变化的许多关键指标（例如，参考文献。4，5）和气候引起的反应（例如，参考文献。6，7）可以远程估计，对北极变化的许多理解是基于研究站的地面上测量的原位数据。作为基于地面的观察结果，构成了该地区国家评估的基础，现在主要来自北极的非俄罗斯部分，监测北极生物群体的地位和轨迹的总体能力在可预见的未来可能会受到严重限制。问题是，这一挑战在多大程度上可能会偏向对北极变化的整体观点。但是，要更好地理解这一挑战，需要确认当前对北极变化的观点可能已经偏向8、9。后勤约束和进行研究的长期资金有限和
算法招聘中的公平和偏见
雇主在整个招聘管道中采用算法招聘技术。算法公平性尤其适用于该领域，因为其高赌注和结构不平等。不幸的是，这个空间中的大多数工作都提供了部分治疗方法，通常受到两个竞争叙事的约束，乐观地着重于替换有偏见的招聘者决策或悲观地指出歧视的自动化。比目前尚未回答的低技术替代方案，算法的类型，更重要的是，哪种类型的算法招聘对社会的偏见和对社会的好处更大，这损害了可信赖性。这项多学科调查迎合了从业人员和研究人员，并具有平衡且无关紧要的覆盖范围，对系统，偏见，措施，缓解策略，数据集以及算法招聘和公平性的法律方面。我们的工作通过强调当前的机会和局限性来支持对该技术的上下文理解和治理，为将来的工作提供建议，以确保所有利益相关者的共同利益。
多任务学习：基于知识的归纳偏见来源1
本文表明，一次学习几个艰巨的任务可能比单独学习这些相同的任务更容易。实际上，训练信号提供的每个任务提供的信息都是针对其他任务的域特异性电感偏差。经常以相关任务学习。当不这样做时，创建其他任务是直接的。对于许多领域，通过收集额外的教学信号获得归纳偏见可能比从人类专业知识中获得的特定领域偏见的传统方法更实用。我们称这种方法称为多任务处理（MTL）。由于诱导学习者的大部分力量直接遵循其归纳偏见，因此多任务学习可能会产生更多的力量学习。提供了多任务连接主义学习的经验示例，其中通过同时培训一个网络来改进学习，同时培训一个网络。多任务决策树感应也概述了。
解决和缓解人寿保险的偏见
模型偏差。人寿保险部门内的后果是深远的，影响了围绕政策定价，承保和风险评估的关键决策，以及潜在的歧视性影响的资格。本节段深入研究模型偏差的理论基础，对其各种表现进行了分类，并通过特定于部门的场景说明了其发生。通过剖析偏见无意间编码为预测模型的实例，我们旨在阐明这种偏见使社会差异永久存在的途径，从而挑战精算专业，以严格评估和完善其分析方法。
识别，缓解和预期算法决策的偏见
问题陈述ML用于跨各种领域的结果决策，例如减少累犯，雇用和信贷贷款。但是，可以通过使用历史人类数据的算法来学习和巩固社会偏见。不同类型的偏见，可以在ML管道的每个步骤中引入。公平性已成为算法决策的重要考虑因素，因为最近的案例强调了减轻对某些人口统计群体（Barocas，Hardt和Narayanan 2023）的不合理的缺点的重要性。在ML中的一项工作努力在不同的群体中为公平性而奋斗，这导致了许多所谓的群体公平标准。群体公平标准关注算法决策对个人生活的影响（Mehrabi等人。2021）。目标是避免在社会人口统计学群体之间进行系统的缺点。尽管ML取得了有希望的进展，但仍有一个警告：良好的预测模型不会自动导致公平。即使是一个完全准确的预测指标也不会为受影响的个体的公平结果。但是，量化决策系统的公平性并不简单，因为没有普遍接受的定义对算法决策系统的含义。任何在道德上适当的公平概念都在很大程度上取决于上下文，即使在给定的上下文中，人们可能会不同意“公平”。使Matters更加困难，先前的研究表明
使用人工智能招聘时如何避免偏见
受新冠疫情加速影响，人工智能 (AI) 在远程和现场工作者招聘实践中的创新并非没有带来差别影响歧视的风险，这种歧视已引起美国平等就业机会委员会 (EEOC) 的关注，并可能在法庭上引发法律挑战。EEOC 前主席 Jennifer R. Yang 表示，虽然“大数据有可能推动创新，减少就业决策偏见，帮助雇主在招聘、绩效评估和晋升方面做出更好的决策”，但此类工具需要控制“以促进公平和机会，以便对这些不断扩大的数据源的依赖不会带来新的机会障碍。”专家组告知 EEOC，大数据的使用对平等机会有影响，美国平等机会委员会，2016 年 10 月 13 日。