AI概念解析:从入门到精通的36个关键术语指南(三十二)
作者：微信文章引言
在 AI 发展过程中，偏见（Bias）是不容忽视的问题。它可能导致模型输出不公平结果，影响社会公平。偏见从何而来？如何解决？我们一起学习。
伦理安全
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偏见（Bias）
偏见是指AI模型输出中反映的不公平、歧视性或偏颇的倾向，通常源于训练数据中存在的社会偏见、历史不公或数据收集偏差。常见的偏见类型包括性别偏见、种族偏见、文化偏见、年龄偏见等。例如，将特定职业与特定性别强行关联，或对某些群体发表负面言论。识别和缓解AI系统中的偏见对于确保技术的公平性和社会责任至关重要。
来源：DATA数据社区微信公众号
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伦理安全—对齐（Alignment）
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