人工智能模型中的公平性追求：综述

人工智能（AI）模型如今已应用于我们生活的方方面面，如医疗、教育和就业。由于它们被用于众多敏感环境并做出可能改变人生的决策，潜在的偏见结果是紧迫问题。开发者应确保此类模型不表现出任何意外的歧视性做法，如对特定性别、种族或残障人士的偏袒。随着AI系统的无处不在的传播，研究人员和从业者越来越意识到不公平模型的存在，并致力于缓解其中的偏见。在确保模型不会有意或无意地延续偏见方面，已进行了大量研究。本综述概述了研究人员在AI系统中促进公平性的不同方式。我们探讨了当前文献中存在的不同公平性定义。通过分类不同类型的偏见，我们创建了一个全面的分类体系，并调查了不同应用领域中偏见AI的案例。对研究人员用于缓解AI模型中偏见的方法和技术进行了深入研究。此外，我们还深入探讨了偏见模型对用户体验的影响，以及在开发和部署此类模型时需要考虑的伦理因素。我们希望本综述能帮助研究人员和从业者理解AI系统中公平性与偏见的复杂细节。通过分享这份详尽的综述，我们旨在促进公平和负责任AI领域的进一步讨论。