本研究旨在检查现有知识中关于机器学习模型中的偏见和不公平的研究，并识别减弱算法不公平和偏差的方法、公平性度量和支持工具。经过系统文献综述，发现了 40 篇可用于 Scopus、IEEE Xplore, Web of Science 和 Google Scholar 知识库的文章。结果表明，针对 ML 技术的多种偏见和不公平检测与减轻方法，在文献中定义了明确的度量标准，可以突出不同的度量标准。因此建议进一步研究，以定义在每种情况下应采用的技术和指标，以标准化并确保机器学习模型的公正性，从而允许最适当的度量标准来检测偏见和不公平。

Feb, 2022

调查表明，人工智能领域中存在各种偏见和不公，因此机器学习研究人员定义了公平性的分类，以解决现有 AI 系统中的偏见问题。此外，调查还考察了在 AI 的不同领域和子领域中，现有技术的问题及其应对措施，以期鼓励研究人员在其各自领域中研究此问题。

Aug, 2019

本文从技术、法律、社会和伦理学的跨学科视角，对人工智能中的偏差和歧视进行了调查研究，并表明解决人工智能中的偏差和歧视需要进行强大的跨学科合作。

Aug, 2020

这篇文章介绍了机器学习中的社会偏见和公平性问题，总结了预处理、处理和后处理等多种方法，包含二分类、回归、推荐系统、无监督学习和自然语言处理等多个方面，同时提供了多个开源库。最后，列举了公平性研究的四个难题。

Oct, 2020

人工智能（AI）模型在我们的生活的各个方面得到广泛应用，如医疗、教育和就业。鉴于它们在许多敏感环境中使用并做出可能改变生活的决策，潜在的偏见结果成为一个紧迫问题。开发人员应确保这些模型不表现出任何意外的歧视做法，如对特定性别、种族或残疾人的偏袒。随着 AI 系统的广泛应用，研究人员和从业者对不公平的模型意识越来越强，并致力于减少其中的偏见。本文综述了研究人员在确保 AI 系统公平性方面所做的不同努力。我们探讨了当前文献中关于公平性的不同定义，通过对不同类型的偏见进行分类，研究了不同应用领域中存在的出现偏见的 AI 案例。我们对研究人员在减少 AI 模型偏见方面采用的方法和技术进行了详细研究。此外，我们还深入探讨了偏见模型对用户体验的影响以及在开发和部署此类模型时需要考虑的伦理问题。我们希望通过分享这份全面的综述，帮助研究人员和从业者理解 AI 系统中公平性和偏见的复杂问题。通过此综述，我们旨在促进公平和负责任 AI 领域的进一步讨论。

Mar, 2024

在本篇研究中，我们通过构建一个包含公平性和非公平性评论的统计样本数据集，开发和评估了一组机器学习和深度学习分类器，用于区分公平性评论和非公平性评论。我们的实验结果表明，我们最佳的分类器能以 94% 的准确率检测出公平性评论。然后，我们将最佳分类器应用于收集自 108 个 AI 应用的大约 950 万条评论，并识别出约 92,000 个公平性评论。公平性评论分布在 23 个应用类别中，其中 ' 通讯 ' 和' 社交 ' 应用类别的公平性评论所占比例最高。通过对这 92,000 个公平性评论应用 K-means 聚类技术和手动分析，我们识别出了六种不同类型的公平性问题。最后，对于这些公平性评论，我们手动分析了 2,248 个应用开发者的回复，找出了六个根本原因以及应用开发者为公平性问题提出的几种合理解释。

Jan, 2024

人工智能系统中解决公平性和偏差的重要性不可低估。本文填补了大型多模态模型在公平性和偏差研究方面相对于大型语言模型的缺口，提供了 50 个数据集和模型的示例以及影响它们的挑战；我们除了文献中已知的内在偏差和外在偏差两种方式外，还确定了一种新的偏差量化方法（preuse）；我们批判性地讨论了研究人员面对这些挑战时采取的各种方式。我们的方法使用了两个稍有不同的 Google Scholar 搜索词，结果显示出 “大型多模态模型中公平性和偏差” 的搜索词的结果为 33,400 个链接，“大型语言模型中公平性和偏差” 的搜索词的结果为 538,000 个链接。我们相信这项工作有助于填补此领域的研究空白，并向研究人员和其他相关者提供处理多模态人工智能中公平性和偏差问题的见解。

Jun, 2024

本研究探讨了医疗影像分析中的人工智能系统的公平性问题，特别是围绕判定偏见和校准偏见的研究，并展示了通常使用的多种校准指标对样本量存在系统性偏差的情况，如果未考虑到这一点，可能会导致错误的公平性分析。

May, 2023

人工智能系统在临床实践中有潜力革新，包括提高诊断准确性和手术决策，并降低成本和人力。然而，需要认识到这些系统可能会延续社会不公平或表现出以种族或性别为基础的偏见。为了准确可靠地应用人工智能模型于临床环境中，理解和解决潜在的偏见至关重要。通过调查生物医学自然语言处理或计算机视觉领域的最新出版物，我们对生物医学领域中应用的偏见处理方法进行了概述，并讨论了每种方法的优势和弱点。最后，我们还回顾了从一般领域中可能应用于生物医学领域以解决偏见和提高公平性的其他潜在方法。

Feb, 2024

机器学习算法应用广泛，但也可能存在偏见和不公平。本研究提出了一种刻画数据偏见的分类法，并探究了算法的不公平和精度之间的权衡。实证研究表明，在不同的数据偏见设置下，算法的公平性和精度会受到不同的影响，而简单的预处理干预技术可以提高算法的公平性。

Jul, 2022