AI 词汇表
人工智能完整词典
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差异性影响测试
评估算法是否对某些受保护的人口群体产生不成比例的不利结果的统计方法。
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平等性分析
衡量AI模型结果中不同人口群体之间的积极预测率是否等同的定量评估。
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偏见度量
衡量人工智能系统预测中存在的歧视或不公平程度的定量指标。
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伦理交叉验证
迭代评估技术，测试模型在面对代表不同人群的各数据子集时对偏见的鲁棒性。
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人工智能风险映射
系统性地识别、评估和记录与AI系统部署相关的潜在伦理风险的过程。
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建模透明度
使人工智能算法的内部机制、训练数据和决策过程变得可理解的能力。
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模型可解释性
一系列技术，能够以人类可理解的方式解释和说明AI模型的个别预测。
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持续偏见监控
持续监控系统，检测部署在生产环境中的AI模型中出现或放大的偏见。
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伦理影响评估
在AI系统部署之前和期间，全面分析其对人权、公平性和包容性的潜在后果。
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算法治理
定义职责、流程和控制措施的组织框架，以确保AI系统的开发和使用的道德性。
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AI伦理认证
正式验证过程，证明人工智能系统遵守既定的伦理标准和公平标准。
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系统可审计性
AI系统能够被深入和独立审查，以验证其符合道德和法规要求的能力。
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偏敏感度分析
系统评估模型在输入数据或超参数变化时的性能和偏差变化。
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公平得分
通过聚合多个偏差和歧视指标来量化算法整体公平水平的综合指标。
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校准测试
统计验证，确保模型预测的概率与在不同人口子组中观察到的实际频率相匹配。
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