AI偏见是指人工智能系统在训练过程中，由于使用的数据或设计方法存在偏差，导致其输出结果不公平或存在歧视。这种偏见可能体现在性别、种族、年龄等方面，影响AI决策的公正性和准确性。AI偏见通常源于训练数据的不平衡或不完全，或者模型本身没有考虑到多样性和公平性的问题。为了减少AI偏见，研究人员和开发者需要采取措施，如多样化训练数据、增强算法的透明性、提高系统的可解释性等，确保AI的决策是公正的、无歧视的。
有偏见的人工智能算法的概念不应该令人惊讶，因为人工智能系统的全部意义就是复制人类的决策模式。为了构建一个功能性的人工智能系统，开发人员用大量解决特定问题的真实例子进行训练。
AI看似是人的对立面，精准、冰冷且绝对理性；人则是偏见的集成，这偏见来源于既有的知识储备、思维方式、立场、情绪和习惯。但在现实世界里，由人创造、从人类数据中学习观察的AI，却常常表现出和人类相似的偏见，从招聘中的性别歧视，到人脸识别下的种族误判。AI的偏见从何而来？在科技能量日益增强的当下，我们如何减少算法的歧视与偏见，让它发挥更多向善的力量？
机器学习中的数据偏差是一种错误，其中数据集的某些元素比其他元素具有更大的权重和或表示。有偏见的数据集不能准确地表示模型的用例，从而导致结果偏斜，准确性水平低和分析错误。
人工智能的发展已经初步成熟，如今被广泛地应用于文明社会的各个方面，它影响着我们的决策、情感和行为。问题是，人工智能不止是潜移默化地影响着我们对事物的看法，也带来了它有害的一面：不公平和不平等。
欧盟召集了52名专家组成的小组，提出了他们认为未来AI系统应该满足的七项要求。
自主机器人可以通过识别、复制、学习其他机器人的行为产生偏见，某些种类的算法已经产生性别歧视和种族歧视。
人工智能与大数据能否纠正人类种族歧视？
在讨伐算法导致的偏见和产生的作用时，更重要的问题是：与完全没有使用算法的情况相比是怎样的？