قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
مساواة الفرص (تساوي الاحتمالات)
معيار للإنصاف ينص على أن معدلات الإيجابية الحقيقية والإيجابية الكاذبة للنموذج يجب أن تكون متساوية بين المجموعات الديموغرافية المختلفة، مما يضمن أداءً تنبؤياً موحداً.
تدقيق الإنصاف
عملية منهجية لتقييم نموذج ذكاء اصطناعي لتحديد التحيزات وتقييمها وتوثيقها، وكذلك فروق الأداء بين المجموعات، باستخدام مقاييس الإنصاف والتحليلات الإحصائية.
إزالة التحيز
مجموعة من التقنيات التي تهدف إلى تقليل أو القضاء على التحيزات في بيانات التدريب أو الخوارزميات أو تنبؤات النموذج، بما في ذلك المعالجة المسبقة، والمعالجة أثناء التشغيل، والمعالجة اللاحقة.
السمات الحساسة
متغيرات ديموغرافية أو خصائص شخصية (مثل العرق، والأصل العرقي، والجنس، والعمر، والدين) التي تحميها القوانين، وقد يؤدي استخدامها في اتخاذ القرار الآلي إلى التمييز.
درجة الإنصاف
مقياس مجمع يحدد كمياً المستوى العام لإنصاف النموذج من خلال دمج عدة مؤشرات للتحيز (مثل التكافؤ الديموغرافي أو مساواة الفرص) في قيمة واحدة قابلة للمقارنة.
إعادة الترجيح العادل
تقنية للمعالجة المسبقة تقوم بضبط أوزان أمثلة التدريب لمجموعات ديموغرافية مختلفة لتصحيح الخلل وتلبية معايير إنصاف محددة مثل التكافؤ الديموغرافي.
اختبار المتانة العادلة
تقييم يتحقق مما إذا كانت مقاييس إنصاف النموذج تظل مستقرة أمام اضطرابات طفيفة في البيانات أو تغييرات في توزيع السكان، مما يضمن إنصافاً مستداماً.