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避免情感接近的元脑意识
1日本京都2临床心理学，大阪大学，日本苏亚大学3号临床心理学，日本，日本健康与医学研究小组，智力坦克研究小组，日本智能研究小组，KDDI Research，Inc.，Kddi Research，Inc.，Kddi Research，Inc。
AI安全与自动化偏见
个人将自己的个人经历和偏见带入与AI系统的互动。9的研究表明，对自动驾驶汽车和自动驾驶汽车技术的更熟悉和直接经验使个人更有可能支持自动驾驶汽车开发并认为安全使用安全。相反，行为科学研究表明，缺乏技术知识会导致恐惧和拒绝，而对特定技术的熟悉程度只会导致其能力过度自信。10越来越多的“无人驾驶”汽车的情况说明了用户的个人特征和体验如何塑造其相互作用和自动化偏见。此外，正如在照明下对特斯拉的案例研究一样，即使是旨在减轻自动化偏见风险的系统改进，面对一个人的偏见，有效性可能有限。
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。
诊所实践中的医师偏见
医生之间的无意识偏见会严重影响患者护理，从而导致治疗和结局的差异。这是研究的一些关键见解：1。对治疗决策的影响：无意识的偏见可以塑造医师的行为和决策，通常没有意识。例如，研究表明，与白人患者相比，医生可能更有可能向男性患者推荐某些治疗男性患者，或者与白人患者相比，对黑人或西班牙裔患者提供较少的止痛药物，即使临床表现相似。2。患者 - 医学家相互作用：偏见也会影响医生与患者之间的相互作用的质量。具有高度隐性偏见的医师可能会花费更少的时间与来自少数群体的患者的时间更少，并且提供支持较少的支持。这可能会导致患者认为他们的护理不太患者为中心，这可能会影响他们对治疗计划的信心并遵守医疗建议。3。健康差异：隐性偏见导致更广泛的健康差异。例如，与白人患者相比，患有急性冠状动脉综合征的黑人患者接受适当的疗法的可能性较小。同样，由于隐式性别
评估医疗人工智能中的偏见
案例 A：诊断人工智能中的性别偏见 在不同子群上训练算法可以揭示分类不平衡。最近的一篇论文 (4) 研究了训练集不平衡对基于图像的计算机辅助诊断的影响。作者使用最先进的分类器，使用性别平衡分别为 0/100%、25/75%、50/50%、75/25% 和 100/0% 的女性/男性的训练集，研究了基于胸部 X 光的 12 种不同胸部疾病的诊断。正如预期的那样，当诊断人工智能专门用于诊断女性时，它在女性身上的表现更好，反之亦然。然而，对于某些疾病（例如气胸），专门用于诊断女性的诊断人工智能实际上在诊断男性方面比诊断女性方面要好。将训练集中的部分女性替换为男性会强调这种差异，但事实仍然存在：对女性表现最好的算法在诊断男性方面比对女性表现更好。同时，这是对男性表现最差的算法。
人工智能与偏见：挑战，
摘要 本文研究了人工智能 (AI) 系统中算法偏见的多方面问题，并探讨了其伦理和人权影响。该研究全面分析了人工智能偏见、其原因和潜在补救措施，特别关注其对个人和边缘化社区的影响。本研究的主要目标是研究算法偏见的概念，评估其伦理和人权影响，确定其原因和机制，评估其社会影响，探索缓解策略，并研究监管和社区驱动的方法来解决这一关键问题。该研究采用多学科方法，借鉴文献综述、案例研究和伦理分析。它综合了学术论文、政府报告和行业指南的见解，构建了算法偏见及其影响的全面概述。这篇研究论文强调了解决算法偏见的紧迫性，因为它引发了深刻的伦理和人权问题。它提倡采取涵盖技术、道德、监管和社区驱动层面的综合方法，以确保人工智能技术尊重日益受人工智能驱动的世界中个人和社区的权利和尊严。
解决隐性偏见的策略
1 长期减少隐性种族偏见：一种打破偏见习惯的干预措施，Patricia G. Devine 等人，Patricia G. Devine 博士是威斯康星大学麦迪逊分校的心理学教授。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3603687/ 2 法官可以对隐性偏见做些什么，Jerry Kang，Jerry Kang 是加州大学洛杉矶分校法学院的法学教授，自 2015 年以来，他一直担任加州大学洛杉矶分校公平、多样性和包容性第一副校长。https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4033906
评估中的文化偏见 - caseps
摘要 文化和背景可能导致评估不准确，包括传统测试和替代性评估。标准化测试旨在测量智力和一般知识，但它们是基于多数群体的知识和价值观而制定的，这可能会对少数群体产生偏见，包括性别、种族、社区地位以及具有不同语言背景、社会经济地位和文化的人。虽然替代性评估被认为在文化上更加公平，但它们仍然不是完全公平的。创造力与智力同样重要，创造力评估措施是基于个体文化而制定的。为了减少偏见，我们建议在传统测试和替代性评估中增加创造力评估。 关键词：评估，文化偏见，创造力，标准化测试，文化效度
