AI伦理核心问题：偏见、公平、透明和问责
AI系统的伦理问题越来越紧迫。偏见从哪来？如何确保公平？出了问题谁负责？
四大问题：
1. 偏见——训练数据中的社会偏见被放大
2. 公平——不同群体受到不同影响
3. 透明——黑箱模型难以解释
4. 问责——AI犯错谁来负责
实际案例：
- 招聘AI歧视女性候选人
- 信用评估AI歧视少数族裔
- 司法AI预测累犯有偏见
如何在技术层面解决这些问题？
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