偏见检测（Bias Detection）是人工智能领域的一项核心概念，指的是在算法、模型或数据中识别和评估系统性偏见或不公平性的过程。这些偏见通常源于历史数据的不平衡、算法设计缺陷或部署环境，可能导致对特定群体（如基于种族、性别或年龄）的歧视性结果。偏见检测的目标是确保AI系统运作的公平性、透明度和问责性，从而支持负责任的人工智能发展。
在AI产品开发的实际落地中，偏见检测至关重要，因为它直接关系到产品的伦理合规性和用户信任。产品经理需将其集成到开发生命周期中，例如通过公平性指标（如统计均等性或机会均等）评估模型性能、进行数据审计或应用去偏技术（如重新采样或对抗训练）。随着全球法规（如欧盟AI法案）的推动，偏见检测工具（如IBM的AI Fairness 360或Google的What-If Tool）日益成熟，帮助团队高效实施公平性评估和优化。
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