文件名称：AI 和算法偏差：来源、检测、缓解和影响-研究论文
文件大小：529KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 11:05:53
artificial intelligence; machine learning;
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法在整个经济中被广泛用于制定对就业、教育、获得信贷和其他领域产生深远影响的决策。 ML 算法最初被认为是中立和公平的，但最近发现越来越有偏见，在社会中造成并延续结构性不平等。 随着对算法偏差的担忧日益增加，越来越多的文献试图理解和解决算法偏差问题。 在本教程中，我们将讨论算法偏差的五个重要方面。 我们从它的定义和公平政策制定者、从业者和学术研究人员使用和提出的概念开始。 接下来，我们注意到在给定观察到的决策结果的情况下识别和检测算法偏差的挑战，并描述了偏差检测的方法。 然后我们解释了算法偏差的潜在来源并回顾了几种偏差校正方法。 最后，我们讨论了代理的战略行为如何导致有偏见的社会结果，即使算法本身是无偏见的。 我们最后讨论开放性问题和未来的研究方向。