引言 伴随人工智能技术飞速发展，AI模型在各个领域应用越来越广泛，可是，由于数据集偏见、算法设计、训练过程中各类因素，AI模型中不可避免地会存在偏见、歧视难题，这些难题不止损害社会公平正义，还大概带来严重后果，于是，解如何避免AI模型中偏见、歧视变成一个重点课题。
引言
伴随人工智能技术飞速发展，AI模型在各个领域应用越来越广泛，可是，由于数据集偏见、算法设计、训练过程中各类因素，AI模型中不可避免地会存在偏见、歧视难题，这些难题不止损害社会公平正义，还大概带来严重后果，于是，解如何避免AI模型中偏见、歧视变成一个重点课题。
什么是AI建模
先说，咱们须要解什么是AI建模，简单来说，AI建模是指运用数学、统计学以及机器学习方法构建能够模拟人类智能行为计算机程序或系统过程，在这个过程中，咱们会通过大量数据训练出一个能够自动学习并做出预测或决策模型。
AI训练出模型怎么用
那么咱们如何利用这些训练好模型呢？往往情况下，在获取到一个经过充分训练数据驱动型算法后，咱们可以将其应用于实际难题搞定中，在金融领域中可以利用它来实行信用评估；在医疗领域可以用于辅助诊断疾病；在教育行业则可以协助教师更好地理解学生学习情况并供应个性化教学方案等。
AI模型有哪些
目前市面上有不少不同类型AI模型可供选择：
深度学习：根据神经网络结构一种机器学习技术；
持助向量机〔SVM〕：一种监督式学习方法；
随机森林：一种集成学习方法；
梯度提升树〔GBDT〕：另一种集成学习技术；
逻辑回归：用于二分类难题经典统计学方法。每种类型都有其适用场景及优缺点，在具体应用时须要根据实际情况选择合适算法。
AI模型平台介绍
为方便使用者运用上述提到各类算法、技术实行建模工作，并确保其结果具有较高准确性、可靠性，“阿里云”、“百度智能云”等国内出名互联网公司纷纷推出自己在线平台、服务，“阿里云”“天池”，“百度智能云”“EasyDL”都供应简单易用操作界面以及超强计算资源持助，“天池”不止持助多种主流框架如TensorFlow、PyTorch；并且还内置大量预训练权重供使用者直接调用，“EasyDL”则更加着重于简化开发流程与部署过程，在无需编写复杂代码前提下即可迅捷完成从数据准备到上线服务整体流程。
正文
数据源质量重点性
要构建一个公正无偏见AI系统至关重点一点就是确保输入数据集本身是客观且多元化，倘若训练样本偏向于某一特定群体，则到底生成出来预测结果也会带有明显倾向性，于是，在收集原始数据时就应该尽大概地覆盖不同背景特征人群，并维系样本分布均衡。
数据预处理步骤
清理与准则化： 去除重复值、异常值并对数值型变量实行归一化处理以减少尺度差异带来影响；
特征工程： 通过创建新特征或者对现有特征实行转换来提高模型性能；
均衡策略： 当类别不均衡时采用过采样或欠采样方法调整各类别间比例关系使得每个类别数量大致相等；
秘密呵护措施： 在处理敏感信息时需遵循相关法律法规要求采取适当手段保障个人信息安全不泄露给无关第三方。 算法层面避免偏见方法
除从源头上控制输入数据质量之外还可以通过调整改良过程中参数设置来减轻甚至消除潜在偏差难题：
选择合适评价指标
传统上咱们常常关注准确率作为衡量分类任务好坏准则但这种做法容易导致忽略少数族裔群体表现从而放大不公平现象发生概率于是主张引入F1分数、AUC-ROC曲线等多种综合考量指标一道评估算法效果。
运用公平性约束条件限制改良意向函数范围防止过度拟合特定子集数据从而产生新不平等现象发生同时可以通过加权平均方法予以不同类别相同重点性来实行整体公平性最大化意向。
社会伦理考量与法律规范遵守
虽说技术进步为搞定现实世界中复杂挑战供应超强工具但也非得注意到任何自动化决策系统都不可避免地涉及到道德层面、个人权利呵护方面难题：
尊重个体自主权不受歧视原则是构建负责任人工智能体系基石这意味着不能根据性别、种族等因素对个人施加不合理限制或者剥夺其应享有权益；
在开发过程中应当充分探究到所有利益相关者诉求并在必要时候邀请外部专家参与评审确保到底产品符合行业准则及法律法规要求。
结论
笔者所述避免在人工智能系统中出现任何格局上偏见、歧视是一项长期而艰巨任务它须要从多个维度出发采取综合措施方能取得理想成效希望本文所介绍内容能够为相关从业者带来一定启发协助大家在将来工作中更加科学合理地设计与实行高质量人工智能搞定方案!
