摘要：指模型在训练和应用过程中可能存在的伦理问题和偏见。这些问题包括但不限于性别、种族、年龄等方面的歧视性偏差，以及隐私保护、数据使用合法性等伦理考量。解决这些问题对于构建公平、透明和负责任的人工智能系统至关重要。

大模型领域常用名词之伦理与公平性篇——数字化转型网人工智能专题

模型的伦理和偏见（Ethics and Bias）

指模型在训练和应用过程中可能存在的伦理问题和偏见。这些问题包括但不限于性别、种族、年龄等方面的歧视性偏差，以及隐私保护、数据使用合法性等伦理考量。解决这些问题对于构建公平、透明和负责任的人工智能系统至关重要。

透明度（Transparency）

指模型决策过程对用户的公开程度，以及用户理解模型工作原理的能力。高透明度有助于建立信任，并允许用户了解模型是如何做出决策的，这对于识别和纠正潜在的偏见和不公平现象非常重要。

公平性（Fairness）

指机器学习模型在不同群体之间的表现是否公正。评估模型的公平性通常涉及检查是否存在对某些群体不利的偏见，并采取措施减轻这种偏见，以确保所有用户都能得到公平对待。

问责制（Accountability）

指确定谁对AI系统的决策负责的过程。这涉及到法律、伦理和技术层面的问题，确保当模型出现错误或造成伤害时，有明确的责任人或机制来处理。

来源：小林论科技