AIGC中的算法偏见与歧视:识别、评估和缓解方法

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万方数据
维普

中文摘要：人工智能生成内容(AIGC)在各个领域的应用日益广泛,然而,算法偏见和歧视问题也随之浮现.本文旨在探讨在AIGC领域中识别、评估和缓解算法偏见与歧视的方法.首先,本文介绍了算法偏见与歧视的定义和背景,指出其对AI系统的影响.然后,详细讨论了几种常见的识别算法偏见与歧视的方法,包括敏感性分析、公平性度量和反证法等.接下来,本文提出一种综合的评估框架,用于衡量算法偏见与歧视的程度和影响.最后,本文介绍了一些缓解算法偏见与歧视的方法,如数据预处理、模型训练策略调整和公平性约束等.

作者：

刘志红

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作者单位：

电子工业出版社有限公司,北京,100036

关键词：

AIGC 算法偏见歧视数据预处理模型训练调优

出版年：

2024

DOI：

10.19772/j.cnki.2096-4455.2024.2.027

电子元器件与信息技术

ISSN：

年,卷(期)：2024.8(2)

参考文献量3