解释机器学习模型的伦理考虑之一.
机器学习模型开发时,一个重要的道德考虑是避免偏见.机器学习算法旨在识别数据中的模式并基于这些模式进行预测.然而,如果使用训练模型的数据偏见,则所产生的预测也可能偏见.偏见可以以许多形式发生,从数据收集过程到数据被标记和处理的方式.例如,如果面部识别模型主要训练在浅肤色人的图像上,它可能很难正确识别具有较深肤色的个人.或者如果风险评估模型基于受人为偏见的影响的数据,如系统性种族主义在刑事判决中,模型也可能产生偏见结果.为了确保机器学习模型是道德和公平的,重要的是仔细考虑使用的数据来训练,避免和积极缓解它们.