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确保训练数据的多样性和无偏见性：广泛收集数据，覆盖不同人群、地区、文化背景等，避免样本选择偏差。对训练数据严格清洗和校验，识别并纠正其中的错误、噪音和偏见。
算法设计与公平性评估：对 AI 系统所使用的算法进行全面审查，引入公平性约束损失函数，确保算法在决策过程中不会因性别、种族等因素产生不公平偏好。使用公平性评估工具对 AI 系统进行测试和评估，检测潜在不公平性问题。
发布于2025-5-2 17:31 武汉
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