公平性评估（Fairness Assessment）是指对人工智能系统在不同群体间表现的公平性进行量化分析和评价的过程，旨在检测并减轻模型中的偏见，确保系统在处理涉及种族、性别、年龄等敏感属性时对所有用户提供平等的输出结果和机会。这一评估基于统计学指标如差异影响分析或平等机会差异，通过比较模型在各类子群体上的预测分布来识别潜在歧视，从而促进伦理合规和包容性设计。
在AI产品开发落地中，公平性评估是确保模型负责任部署的核心环节，产品经理需整合敏感数据并运用工具如AIF360库进行测试，以验证贷款审批或招聘系统等应用场景的公平性，这不仅满足法规要求如欧盟AI法案，还能增强用户信任和市场接受度。延伸阅读推荐参考Solon Barocas、Moritz Hardt和Arvind Narayanan合著的在线书籍《Fairness and Machine Learning》，该书系统阐述了理论基础与实践框架。
免费模拟面试：试试能否通过大厂“AI产品经理”面试？