公平性（Fairness）在人工智能领域中，是指算法或系统在处理决策任务时，能够确保对所有个体或群体实现无偏见、公正的结果，避免基于敏感属性（如种族、性别、年龄）产生歧视性影响。这一概念强调在模型训练和预测中维护平等性，是构建可信赖和负责任AI系统的基石，其核心在于平衡不同群体的权益并减少系统性的不公。
在AI产品开发的实际落地中，公平性尤为重要。产品经理需在数据收集阶段关注样本的代表性和潜在偏见，并运用公平性指标（如统计奇偶性、均等机会）评估模型性能；技术实践包括数据预处理（如重采样或合成数据）、算法调整（如对抗训练）和后处理优化，以确保贷款审批、招聘推荐等场景中的决策无歧视。随着全球监管框架（如欧盟AI法案）的兴起，公平性已成为产品设计、测试和迭代的关键维度，推动AI应用向更包容和伦理的方向发展。
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