什么是算法偏差？

[Habib01]

算法偏差是指计算机系统中的系统性、可重复性错误，这些错误会产生不公平的结果，例如使任意一组用户优于其他用户。随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的应用日益渗透到我们生活的各个方面，这是当今普遍关注的问题。

算法偏差的解释
想象一个简单的决策工具，就像一顶分类帽，可以将人们分为不同的类别。但是，如果帽子在学习其任务时只接触过特定类型的人呢？然后，它可能会误判那些不符合“通常”标准的人，对那些符合“通常”标准的人表现出偏见。这就是算法偏差的症结所在。

这种偏见源于人工智能开发过程中存在偏见或有限的输入数据、不公平 巴西数据 的算法或排他性做法。解决这个问题至关重要，因为人工智能系统现在涉及医疗保健、金融和刑事司法等重要领域，在这些领域，有偏见的决策可能会产生不利影响。

有几个因素会导致算法偏差：

数据偏差。如果用于训练人工智能系统的数据不能代表整个群体，则算法的决策可能有利于接受训练的群体。
设计偏差。如果人工智能设计者存在隐性偏见，这些偏见可能会在不知不觉中延续到系统行为中。
社会学或技术因素。例如，社会、经济和文化背景对人工智能系统的设计、实施和使用方式的影响，这可能会引入偏见。
在机器学习过程中可能会引入多种类型的算法偏差。例如，预处理偏差源于有偏见的数据清理过程，当人工智能系统确认预先存在的信念或刻板印象时，就会出现确认偏差；当某些群体被系统地排除在数据之外时，就会出现排除偏差，而算法或模型偏差则源于偏向某些群体。结果或群体。了解这些类型的偏见对于构建公平公正的人工智能系统至关重要。

算法偏差的例子
现实世界的例子可以阐明算法偏差的概念：

招聘算法。亚马逊曾经构建了一个人工智能系统来自动化其招聘流程。该算法是根据十年来发送给公司的简历进行训练的，这些简历主要来自男性。因此，该制度开始偏向男性候选人，而不利于女性，表现出明显的偏见。
面部识别系统。大量研究发现，面部识别算法（例如用于监控或解锁智能手机的算法）通常在处理深色皮肤和女性面孔时表现不佳。这主要是由于训练数据集缺乏多样性。
展望未来，随着人工智能系统越来越融入我们的日常生活，不受控制的算法偏差的潜在影响可能会更加明显。预测性警务可能不公平地针对特定社区，信用评分算法可能会对某些社会经济群体造成不成比例的伤害，个性化培训工具可能会限制某些学生的学习机会。人工智能对社会的未来影响凸显了现在解决算法偏见的重要性，以确保人工智能驱动的决策公平、公正并代表社会的各个方面。