本文总结和评估了追求人工智能系统公正性的各种方法和技术，提出了定义、衡量和预防人工智能偏见的实用指南，并针对评估人工智能系统偏见的一些简单但常见方法提出了更为复杂和有效的替代方案。此外它还提供了一个共同的语言来解决领域内普遍存在的争议和混乱。它描述了涉及人工智能公正性的各种权衡，并提供了实用建议来平衡这些权衡。本文提供了关于人工智能从业者、组织领导、政策制定者的讨论和指南，以及为技术观众提供更多相关资料的链接。通过举例清晰阐述了本文中所提到的概念、挑战和建议。

Jul, 2022

正义是公平的概念。在没有统一接受的公平概念的情况下，如何为特定应用程序选择最适当的公平度量标准是实现可持续公正的关键问题。为了提供更多实用指导，作者提出了 “公平度量罗盘”，这是一个工具，可以形式化选择过程，并简化选择特定系统的最适当的公平定义。同时还可以解释和证明所采取公平措施的理由。

Feb, 2021

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

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

AI 实践者对 AI/ML 的公平性的理解、挑战、后果和策略以及进一步研究领域的识别，为确保 AI/ML 的公平性提供了宝贵的真实世界视角。

Mar, 2024

医学领域中人工智能（AI）的道德整合需要解决公平性这个高度依赖上下文的概念。本文通过详细的证据缺口分析，系统地指出了医疗数据和 AI 公平解决方案中存在的一些缺陷。我们强调了在许多医学领域中 AI 公平研究的稀缺性。此外，我们分析还凸显了对群体公平的重要依赖，旨在从宏观医疗系统的角度确保人口统计群体之间的平等；相比之下，对于更精细化程度上的个人公平性常常被忽视了。为了填补这些间隙，我们的综述为医疗和 AI 研究社区提出了可操作的策略。除了在医疗中应用现有的 AI 公平方法，我们进一步强调了将医疗专业人员纳入其中，以完善 AI 公平概念和方法，以确保 AI 在医疗领域中具有上下文相关性和道德健全性。

May, 2024

本文概述了在使用人工智能算法时如何识别、测量和提高算法公正性的主要概念，并讨论了算法偏见和不公正的原因、公正的常见定义和度量以及预处理、处理中和后处理机制，最终回顾了几个新兴的算法公正性研究子领域。

Jan, 2020

本文阐述了机器学习中为何无法完全消除偏见，并提出一种端到端的方法论，将道德原则转化为机器学习开发实践，并支持团队逐步处理机器学习系统中的偏见，以及指南如何向用户解释这种不完美的权衡。

Mar, 2023

本文提倡将多样性作为核心优先事项，以实现算法公平所追求的不歧视和公正目标，并为计算机科学的从业人员提供具体的多样性措施建议，以增加多样性，并提高算法公平的实践水平。

Feb, 2020

讨论如何使用因果贝叶斯网络和最优输运理论来处理机器学习公平性问题，尤其是在复杂的不公平场景下，提出了一种统一的框架来处理不同的情况和公平标准，并介绍了一种学习公平表示的方法和一种考虑敏感属性使用限制的技术。

Dec, 2020