什么是数据偏差？

数据偏差（Data Bias）是指在数据收集、处理或标注过程中出现的系统性错误或倾向，导致数据无法公正、全面地反映现实世界的多样性或目标群体，从而可能使机器学习模型在训练和预测时产生偏见或不公平的结果。

在AI产品开发中，数据偏差可能导致产品在特定用户场景下性能下降或引发伦理问题，例如招聘系统中的性别歧视或信用评分中的种族偏见。因此，AI产品经理应优先关注数据来源的多元性，并通过数据清洗、偏差检测工具和公平性算法（如对抗训练或重采样）来优化模型，确保产品在真实世界部署中可靠且公正。