算法偏差（Algorithmic Bias）是指在人工智能系统中，由于训练数据的不平衡、算法设计缺陷或实现过程中的问题，导致模型在处理信息时对特定群体产生不公平或歧视性结果的现象。这种偏差往往源于历史数据中的偏见，如种族、性别、年龄或社会经济地位的倾斜，从而在预测、分类或决策任务中放大社会不平等，影响系统的公正性和可靠性。
在AI产品开发实际落地中，算法偏差的识别和缓解是产品经理的核心职责。通过引入公平性指标（如统计均等或机会均等）、偏差审计工具（如AIF360或Fairlearn）以及数据增强技术，产品团队可以确保模型在金融风控、招聘筛选或医疗诊断等场景中符合伦理规范和法律要求，避免品牌声誉损害或法律纠纷。随着AI伦理框架的成熟，公平AI已成为产品设计的关键考量点，推动着透明度和可解释性的提升。
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