【英语版】国际标准 ISO/IEC TR 24027:2021 EN 信息技术 - 人工智能 - 人工智能系统中的偏见和人工智能辅助决策过程 Information technology - Artificial intelligence (AI) - Bias in AI systems and AI aided decision making.pdf

ISO/IECTR24027:2021ENInformationtechnology-Artificialintelligence(AI)-BiasinAIsystemsandAIaideddecisionmaking是ISO/IEC的一个技术报告，它涉及到人工智能（AI）系统中的偏见和由AI辅助做出的决策。这个报告详细解释了AI系统中的偏见问题，包括其定义、来源、影响以及如何解决这些问题。报告中强调了公平性和公正性在AI系统中的重要性，并提出了相关的解决方案和技术。具体来说，报告主要讨论了以下几个方面：

定义：偏见是指在AI系统中存在的歧视和不公平的现象。这种偏见可能来源于数据源、算法设计、模型评估等方面的偏差。

来源：偏见可能来自于多种来源，包括但不限于数据收集、模型训练、解释性和可解释性等方面的因素。在数据收集方面，可能存在选择性偏见，即只收集部分数据，而忽略了其他可能存在的信息。在模型训练方面，算法设计、参数设置和训练过程可能会引入偏见。解释性和可解释性也是导致偏见的重要因素，如果AI系统无法提供充分的解释和说明，可能会导致用户对其信任度下降。

影响：偏见对AI系统的性能和可靠性产生负面影响。它可能导致系统的不准确性和不稳定性，因为数据和模型之间的匹配度可能较低。偏见可能导致系统的不公平性，即对某些群体给予更高的权重或更低的权重，这可能会加剧社会不平等问题。

解决方案和技术：为了解决这些问题，报告提出了多种解决方案和技术。数据采集和处理技术可以减少选择性偏见，通过采用更全面的数据源和更严谨的数据处理方法来提高系统的公平性和公正性。算法设计和优化技术可以提高模型的解释性和可解释性，帮助用户更好地理解系统的决策过程。评估和反馈机制可以定期评估系统的性能和可靠性，及时发现并纠正潜在的偏见问题。最后，报告还强调了伦理和法律在解决AI系统偏见问题中的重要性，提出了相关的建议和指导原则。

ISO/IECTR24027:2021ENInformationtechnology-Artificialintelligence(AI)-BiasinAIsystemsandAIaideddecisionmaking是一个关于AI系统偏见问题的详细解释和技术指南。它强调了公平性和公正性在AI系统中的重要性，并提出了相关的解决方案和技术，以帮助开发者和研究人员更好地构建和评估AI系统。