人类偏见是指人类在认知、判断和行为中固有的系统性偏差，常源于社会文化背景、个人经验或群体影响，导致对特定人群或情境的不公平或不客观对待。这种偏见在心理学上表现为刻板印象、歧视或非理性偏好，可能无意中渗透到数据收集和决策过程中，成为影响社会公正的关键因素。
在AI产品开发的实际落地中，人类偏见可能通过有偏的训练数据被算法学习并放大，例如在招聘、信贷或医疗诊断模型中，偏见可能导致对少数群体的歧视性输出。AI产品经理必须优先考虑数据清洗、公平性评估（如使用公平指标和偏见检测工具）以及技术干预（如对抗训练或重新采样），以构建更具包容性和伦理性的AI系统，从而提升产品的可靠性和社会接受度。
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