AI偏见审计是一种系统性过程，旨在检测和评估人工智能系统中存在的偏见或不公平性，确保模型决策的公平、公正和无歧视。它涉及对数据来源、算法逻辑及预测输出的全面审查，以识别可能导致特定群体受到歧视的风险，并采取措施缓解这些偏差。在AI产品开发中，偏见审计是构建可信赖和负责任AI系统的关键环节，能有效防止伦理和法律问题。
在AI产品开发的实际落地中，偏见审计通常嵌入模型生命周期的训练和部署阶段。产品经理需关注数据集的多样性和代表性，运用公平性指标如统计均等性或机会均等性进行评估，并采用技术如重新加权数据、对抗性学习或后处理调整来优化模型。随着全球监管框架的强化，如欧盟AI法案，偏见审计已成为合规和伦理设计的必备实践，帮助团队规避法律风险、提升用户信任，并推动产品在敏感应用领域（如招聘或信贷）的可靠部署。
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