常见的偏见来源可能来自人工智能开发生命周期的各个阶段和数据驱动的决策过程。
训练数据： 如果用于开发模型的训练数 人工智能偏 据不能代表整个人口或包含代表性不足的群体，则人工智能模型可能无法很好地推广到各种场景，从而导 人工智能偏 致预测出现偏差。人工智能还可以延续历史数据中存在的歧视性做法或社会偏见。
数据收集
如果数据收集过程偏向某些人口统计数据或排 墨西哥手机号码数据 除特定群体，则所使用的数据收集方法可能会产生偏差，从而导致缺乏多样性。
设计和指标： 设计 在开发 算法时做出的选择可能会引入偏差，这些偏差可能来自特征的选择、损失函数的制定或某些优化技术的使用。在模型评估过程中未能纳入公平性指标可能会导致对 模型中的 自定义插图向人们展示你解决了他们的问题 偏差缺乏认识，这意味着组织可能无法有效地检测和解决这些问题。
反馈循环： 在交互式人工智能系统中，当人工智能做出的决策延续了来自用户的偏见反馈时，即使是反馈循环也会强化现有的偏见，从而形成一个持续的循环。
如何减少人工智能偏见
维护文档和 审计 数据收集和标记过程的追 香港领先 踪至关重要。同样重要的是定期评估人工智能的性能并不断更新模型，以确保其保持公平并符合组织价值观和道德原则。实施透明和道德数据标记实践的组织可以持续监控标记过程中可能出现的偏见。及早发现偏见有助于及时干预和纠正措施。