由于算法开发过程中的偏见假设或训练数据中的偏见，人工智能偏差是机器学习算法输出中的异常现象。
人工智能偏见有哪些类型？
1、认知偏差
受个人判断和决定的无意识思维错误影响导致的。源于简化处理信息的尝试，人工智能的认知偏差是因为开发者在不知不觉中将他们的想法强加给模型，又或者使用了偏差的数据集来训练。
2、缺乏完整数据
如果数据集不完整，就会存在偏差。
人工智能可以实现完全没有偏见吗？
从技术层面上讲，是肯定的。只要训练人工智能的数据是完整、不存在偏差，那么就能够构建出的人工智能系统，可以做出无偏见的数据驱动决策。
然而，在现实世界中，人工智能数据集取决于人类思维，而人类的偏见是一直在新增，因此，人工智能很难做到完全公正、无偏见。
但我们可以通过测试数据和算法修复人工智能算法中的偏差。
修复AI系统偏差的步骤：
1、了解算法和数据，以评估存在偏差的风险。
例如：
检查训练数据集是否具有代表性且足够大以防止常见的偏差，例如采样偏差。
进行涉及计算数据集中特定组的模型指标的亚群分析。这可以帮助确定模型性能在子群体中是否相同。
随着时间的推移监控模型以防止偏差。算法的结果会随着学习或训练数据的变化而变化。
2、在整体AI战略中建立一个消除偏见的战略，其中包含一系列技术、运营和组织行动：
技术策略：涉及的工具可以帮助识别潜在的偏差来源并揭示数据中影响模型准确性的特征
运营策略：使用内部和第三方审计师改进数据收集流程。
3、在识别训练数据中的偏差时改进人为驱动的流程。
模型构建和评估可以突出长期受到关注的偏差。在构建AI模型的过程中，可以识别这些偏差并利用这些知识来了解偏差的原因。
4、确定应该首选自动决策以及何时应该涉及人工的用例。
5、遵循多学科方法。研究和开发是减少数据集和算法偏差的关键。消除偏见是一项多学科策略。
以数据为核心的人工智能开发方法也有助于最大限度地减少人工智能系统中的偏见。
